Excel 2007公式、函数与图表应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:331

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出版时间:2009-3

价格:39.00元

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isbn号码:9787121077814

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Excel
2007
公式
函数
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具体描述

《Excel 2007公式、函数与图表应用》使用通俗易懂的语言，配以直观明了的图文解说，介绍了Excel 2007的公式、函数和图表的应用，主要内容包括公式与函数入门，日期、时间函数与公式应用，文本、数据库函数与公式应用，数学、三角函数与公式应用，逻辑、信息函数与公式应用，财务函数与公式应用，统计函数与公式应用，查找、引用函数与公式应用，图表应用基础，常用图表，其他图表，数据透视表和数据透视图，以及自定义函数与图表等。

《Excel 2007公式、函数与图表应用》将知识点讲解和动手练结合在一起，内容丰富，结构清晰，步骤详细，可操作性强。

《实用统计分析与数据挖掘》在信息爆炸的时代，掌握数据分析和挖掘能力已成为各行各业不可或缺的核心竞争力。本书旨在为读者提供一套系统、实用的统计分析与数据挖掘方法论，帮助您从海量数据中提炼有价值的洞察，驱动决策，实现业务增长。核心内容聚焦：本书不包含Excel 2007公式、函数与图表应用，而是将重点放在更深层次的数据科学方法与技术上。我们将循序渐进地引导您掌握：统计学基础与应用：描述性统计：深入理解均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等核心统计指标的含义与计算方法，并学习如何利用它们清晰、准确地概括数据集的特征。推断性统计：掌握假设检验的原理与应用，学习如何进行t检验、卡方检验、F检验等，判断样本数据是否能支持关于总体参数的论断。理解置信区间的概念，学会估计总体参数的范围。概率论基础：涵盖概率的基本概念、条件概率、独立事件、贝叶斯定理等，为理解统计模型打下坚实基础。回归分析：详细讲解线性回归（简单线性回归、多元线性回归）的原理、模型构建、系数解释、拟合优度检验（R方、调整R方）以及残差分析，帮助您理解变量之间的关系并进行预测。介绍非线性回归模型，应对更复杂的数据模式。方差分析（ANOVA）：学习如何通过ANOVA分析多组数据之间的均值是否存在显著差异，理解单因素和多因素ANOVA的应用场景。数据挖掘核心技术：数据预处理与特征工程：这是数据挖掘成功的关键。本书将深入探讨数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理）、数据转换（标准化、归一化、对数转换）、特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）和特征创建（多项式特征、交互特征）等关键技术，确保您的数据具有良好的分析基础。聚类分析：学习K-Means、DBSCAN、层次聚类等常用聚类算法，掌握如何识别数据中的自然分组，用于客户细分、市场分区等应用。分类模型：详细介绍决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、逻辑回归、朴素贝叶斯等经典的分类算法。您将学会如何构建模型、评估模型性能（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值），并理解过拟合与欠拟合的解决策略。关联规则挖掘：掌握Apriori算法，学习如何发现数据项之间的隐藏关系，常用于购物篮分析、推荐系统等领域。异常检测：探讨多种异常检测技术，用于识别欺诈行为、网络攻击、设备故障等，保障系统安全与稳定。降维技术：学习主成分分析（PCA）和t-SNE等降维方法，用于在高维数据中提取关键信息，可视化复杂数据集，提高模型效率。实践应用与案例分析：本书将结合实际业务场景，提供丰富的案例研究，覆盖金融、市场营销、电商、医疗、制造等多个领域。您将学习如何将所学的统计分析和数据挖掘技术应用于解决实际问题，例如：客户流失预测：利用分类模型识别可能流失的客户，并制定针对性的挽留策略。产品推荐系统：通过关联规则挖掘或协同过滤技术，为用户推荐感兴趣的产品。市场细分：应用聚类分析将客户划分为不同的群体，进行精准营销。风险评估：利用统计模型分析影响风险的因素，构建风险预测模型。销售趋势预测：运用时间序列分析和回归模型，预测未来的销售情况。书中将提供清晰的操作步骤和代码示例（语言不限，可根据读者需求选择，例如Python或R），帮助读者将理论知识转化为实践能力。本书特色：理论与实践并重：既深入讲解统计学和数据挖掘的理论基础，又提供大量实操案例，确保读者学以致用。方法论清晰：按照数据分析和挖掘的完整流程进行组织，从数据准备到模型评估，提供系统性的指导。易于理解：避免过于深奥的数学推导，而是侧重于概念的直观理解和方法的应用。前沿技术引入：在经典方法之外，也会适时介绍一些数据科学领域的最新发展趋势。面向广泛读者：无论您是数据分析初学者、希望提升技能的数据工作者，还是希望通过数据驱动决策的管理人员，本书都能为您提供宝贵的价值。通过《实用统计分析与数据挖掘》，您将不仅仅掌握一套技术工具，更将获得一种洞察数据、解决问题的思维方式。本书将成为您在数据科学领域探索前行的坚实基石。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于Excel 2007的宝典，光是书名就足够让人感受到它在数据处理和可视化领域的深度与广度。我最近在整理我们部门的季度报告时，深切体会到过去那些繁琐的手动计算是多么低效。我当时急需一套能够系统提升我Excel技能的工具书，特别是那些关于复杂公式构建和动态图表制作的技巧。我翻阅了市面上几本相关的书籍，但很多都停留在基础操作的层面，对于如何利用2007版本中引入的一些新特性，讲解得不够透彻。我期待这本“公式、函数与图表应用”能够提供一些真正的“干货”，比如如何构建嵌套IF函数来自动化决策树，或者利用数据透视表的高级筛选功能来快速定位异常数据点。如果它能深入讲解数组公式的应用场景，那就太棒了，因为在我以往的工作中，这部分内容总是我的知识盲区。我希望这本书不仅是教我“怎么做”，更能告诉我“为什么这么做”，提供扎实的逻辑支撑，这样我才能真正将这些技能融会贯通到日常的财务分析和项目管理中去。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，在2007这个版本发布之初，它的许多功能革新还是挺令人兴奋的，特别是对于那些处理海量数据的用户。我一直寻找一本能充分挖掘2007版本在处理百万行数据时的性能优势的书籍。我关注的重点在于效率和数据透视表的深度应用。我希望看到的是，如何通过精心设计的函数组合，配合新的存储结构，实现比老版本快得多的运算速度。对于数据透视表，我期待书中能提供超越基本汇总的技巧，比如如何使用“字段计算”来自定义汇总项，或者如何将多个数据透视表联动起来进行钻取分析。如果书中有章节专门讨论如何利用2007的特性来构建一个可供多用户协作的数据输入和查询界面，即使是初步的尝试，也会让我对这本书的实用性给予极高的评价。毕竟，对于我们这种数据量庞大的团队来说，效率就是生命线。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个需要频繁与数据打交道的职场人士来说，一本好的Excel参考书的价值是无法估量的。我最近在负责一个跨部门的数据整合项目，涉及到从不同源头导入的数据清洗和标准化工作，这让我对Excel的数据处理能力有了更高的要求。我特别留意了书名中提到的“图表应用”部分。在汇报工作中，一个优秀的图表胜过千言万语，但如何让图表既美观又准确地传达信息，是一门艺术。我希望这本书能详细阐述如何利用2007特有的图表样式和三维效果，同时更重要的是，如何确保图表能够随着底层数据的实时变化而自动更新，避免在演示前手动修改的尴尬。如果它能提供一些关于如何使用VBA宏来自动化那些重复性的数据清洗和图表生成流程的入门级指导，那这本书的价值将瞬间翻倍，因为它直接关系到我每天能节省下来的工时。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会接触到这本书的，当时我正在为一个复杂的库存预测模型感到头疼。现有的教材大多只涵盖了基础的统计函数，但对于预测模型中经常需要的趋势线分析和回归计算，往往一带而过。我迫切需要一本能够系统讲解如何利用Excel内置的统计工具箱，尤其是那些与时间序列分析相关的函数，比如SLOPE、INTERCEPT或者FORECAST函数，并解释它们背后的统计学原理的书籍。我希望这本书不仅仅是罗列公式，而是能深入剖析这些函数在不同数据分布情况下的适用性。例如，当数据明显存在非线性趋势时，应该选择哪种拟合曲线更为恰当？这种对底层逻辑的挖掘，才是一个高级用户真正需要的“内功”。如果它能提供一些关于如何处理缺失数据或异常值对回归结果影响的讨论，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这类技术手册的阅读体验通常是比较矛盾的。一方面，需要它们提供详尽的步骤和清晰的截图来指导操作，另一方面，如果内容过于枯燥乏味，或者只是简单罗列函数的参数，我很快就会失去兴趣。我更看重的是实战案例的丰富程度。比如，如何用Excel来模拟市场波动，或者建立一个多目标的优化模型。我希望作者能在讲解SUMIFS或COUNTIFS这类多条件统计函数时，能结合几个贴近企业实际业务的场景进行推演。如果能有专门章节探讨如何利用2007版本中增强的图表功能，比如创建动态仪表盘，用条件格式来实时高亮关键绩效指标（KPIs），那就更具吸引力。我希望这本书能像一位经验丰富的导师，不仅授我以渔，还能适时点拨一下高级用户容易忽略的效率陷阱，比如如何优化大型工作表的运算速度，而不是仅仅停留在堆砌公式的层面。

评分☆☆☆☆☆