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出版者:中国电力出版社

作者:吴星

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2003-4-1

价格:28.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508314105

丛书系列:

图书标签:

• Office XP
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《从零到精通：现代商业数据分析与可视化实战指南》 图书简介 一、 书籍定位与目标读者 本书旨在为广大希望系统掌握现代商业数据分析技能的读者提供一本全面、深入且极具实战指导意义的教材。它不再局限于传统的办公软件功能讲解，而是紧密围绕当前商业智能（BI）领域的核心需求，构建一个从数据采集、清洗、建模到高级分析与可视化展示的完整知识体系。 目标读者群体包括： 1. 初入职场的职场新人： 需要快速掌握数据驱动决策能力的市场营销、运营管理、财务分析人员。 2. 传统数据处理人员： 渴望从基础的电子表格操作升级到专业级数据分析工具（如Python/R、专业BI软件）的从业者。 3. 业务决策者与管理者： 希望提升数据素养，能够有效解读分析报告并指导业务战略制定的中高层管理者。 4. 在校大学生及研究生： 学习应用统计学和定量分析方法解决实际商业问题的学生。 二、 内容架构与核心特色 本书摒弃了对单一软件工具（如Office系列）的浅尝辄止，而是聚焦于数据分析的“思维模型”与“行业标准流程”。全书共分为五大部分，共计二十章，内容详实，逻辑清晰。 第一部分：数据分析的基石——现代数据思维与工具选型（约20%篇幅） 本部分着重建立现代数据分析师的思维框架。我们探讨“数据即资产”的理念，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的边界。 章节重点： 商业问题定义与数据需求映射： 如何将模糊的业务痛点转化为可量化的数据指标（KPI/KRI）。 数据生态系统概览： 介绍SQL数据库、数据仓库（DW）、数据湖（DL）的基本概念，以及主流分析工具（Python, R, Tableau, Power BI）的适用场景对比。 数据伦理与治理基础： 强调数据隐私保护和数据质量的重要性，为后续的清洗工作打下基础。 第二部分：数据准备与清洗——“脏数据”的净化过程（约30%篇幅） 数据准备工作占实际分析项目的70%以上。本部分将深入介绍处理真实世界复杂数据的技巧和自动化脚本。 章节重点： 高级数据抽取与转换（ETL/ELT概述）： 重点介绍如何使用Python的Pandas库进行高效的数据导入、合并与重塑（Reshape）。 缺失值、异常值与重复数据的处理策略： 不再是简单的删除，而是讲解基于统计学原理（如插补法、Z-score/IQR检测）的智能填充与修正。 数据标准化与特征工程入门： 讲解如何对文本数据进行分词、编码（One-Hot Encoding, Label Encoding），以及时间序列数据的特征提取。 SQL深度应用： 涵盖窗口函数（Window Functions）、递归CTE（Common Table Expressions）等高级SQL技术，实现复杂数据集的预处理。 第三部分：核心分析方法与建模（约30%篇幅） 这是本书的心脏部分，涵盖了从描述统计到初步预测模型的关键技术。 章节重点： 描述性统计与探索性数据分析（EDA）： 强调通过可视化和统计摘要快速理解数据分布、相关性和趋势。 A/B测试设计与假设检验： 详细讲解如何科学地设计实验、计算样本量、选择合适的统计检验方法（T检验、卡方检验、方差分析ANOVA），以及如何正确解读P值和置信区间。 回归分析实战： 重点讲解线性回归、逻辑回归在线性分类与概率预测中的应用，并教授如何评估模型拟合优度（R²，残差分析）。 时间序列基础： 介绍时间序列数据的分解（趋势、季节性、随机波动），以及如何应用移动平均和指数平滑法进行短期预测。 第四部分：数据可视化与叙事（Reporting & Storytelling）（约15%篇幅） 好的分析必须能够有效沟通。本部分将重点讲解如何使用专业BI工具（如Tableau或Power BI）进行高效、有说服力的可视化呈现。 章节重点： 选择正确的图表类型： 讲解不同数据关系（比较、构成、分布、关系）应匹配的视觉编码方式。 高级仪表板设计原则： 遵循“少即是多”的原则，讲解信息密度、颜色心理学在商业报告中的应用。 数据叙事（Data Storytelling）： 教授如何构建一个清晰的叙事结构，引导观众从“数据”走向“洞察”再到“行动建议”。 第五部分：案例驱动的高级主题（约5%篇幅） 提供两个高阶的综合性案例，将前述知识融会贯通。 案例一：客户生命周期价值（CLV）预测模型构建。 案例二：营销活动归因分析与优化。 三、 本书的独特价值与区别 本书的编写视角是面向“未来工作场景”，而非停留在对基础软件的机械化操作手册。 1. 工具中立性与核心技能聚焦： 我们教授的是“如何分析”的思维，而非“如何点击”的步骤。读者掌握的技能具有高度的可迁移性，无论未来企业采用何种商业智能平台，核心分析能力均能保持领先。 2. 代码与概念的平衡： 对于涉及编程（如Python/R）的部分，我们侧重于解释代码背后的统计学逻辑和业务含义，确保即便是非程序员也能理解分析的严谨性。 3. 强调批判性思维： 书中穿插了大量的“陷阱提示”，指导读者识别数据中的偏误、过度拟合的风险，以及如何避免常见的统计学谬误，确保分析结果的可靠性。 4. 全面的流程覆盖： 确保从最初的业务问题界定，到最终的决策建议，整个数据生命周期都被涵盖，构建完整的项目经验。 结语 《从零到精通：现代商业数据分析与可视化实战指南》将是您从数据使用者蜕变为数据洞察者、驱动业务增长的核心伙伴。它不是一本工具说明书，而是一张通往数据驱动未来的路线图。通过系统学习，您将能够自信地驾驭复杂数据，用数据讲出最有力的商业故事。

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这本书的排版真是让人眼前一亮，那种清晰度和逻辑性，读起来一点都不费劲。我记得我当时买的时候，就是被它那种图文并茂的风格吸引的。特别是对于那些初次接触办公软件的朋友来说，简直就是救星。它不像有些教程，上来就是一堆枯燥的理论，让你望而却步。这本书的讲解方式非常生活化，很多操作都是通过实际的案例来引导的，比如如何快速制作一份会议纪要，或者如何设计一份有吸引力的演示文稿。这种“学以致用”的理念贯穿始终，让我感觉每学到一个新技能，都能立刻在工作中找到用武之地。而且，这本书对细节的把握非常到位，即便是那些看似微不足道的快捷键，它也会耐心地告诉你背后的原理和应用场景，让人感觉作者真的是把自己的经验毫无保留地倾囊相授。我尤其欣赏它对错误排查部分的重视，很多时候，软件的小毛病就能让人卡住半天，这本书里提供的解决思路，往往能一针见血地指出问题所在，极大地提升了我的工作效率。

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我对这本书的结构设计感到非常佩服，它采用了模块化的学习路径，这一点对于自学者来说太友好了。我不需要像啃百科全书一样从头读到尾，而是可以根据自己当前急需解决的问题，直接跳转到对应的章节。比如，如果我近期需要处理大量的表格数据，我可以直接翻到关于Excel高级计算的部分，里面的讲解层层递进，从基础公式到复杂函数嵌套，每一步都讲解得极富条理，完全没有那种知识点堆砌的杂乱感。它的章节划分非常清晰，就像一个精密的路线图，让你清楚地知道你现在在哪里，以及接下来要走向何方。这种组织方式极大地降低了学习的心理负担，让我能够保持持续的兴趣和动力。而且，书中的案例都是现实生活中常见的场景，读起来很有代入感，不会觉得那些功能是空中楼阁，无法落地。

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如果说市面上大多数教程都是提供“食谱”，那么这本书提供的更像是“烹饪哲学”。它不仅仅是教你如何按下哪个按钮，更重要的是引导你思考“为什么”要这样做，以及不同的操作路径会带来什么样的长期影响。我发现它在讨论特定功能时，总会顺带提及一些行业标准和最佳实践，这对于希望提升专业度的人来说，无疑是巨大的加分项。例如，在讲解文档格式化时，它会提到不同字体和字号在正式报告中的适用规范，这种对规范性的强调，让学习者在掌握技能的同时，也培养了良好的职业素养。这本书的价值在于它的“厚度”，它提供的知识体系是连贯且具有前瞻性的，读完之后，你会发现自己对整个办公软件生态的理解都提升了一个维度，不再是零散的技能点，而是一个完整的知识网络。

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说实话，这本教程给我的最大震撼在于它对“效率提升”的专注度。我过去一直以为，掌握软件无非就是会用那些基本功能，但读完这本书后，我才发现自己过去的使用方式是多么低效和原始。它里面介绍了很多高级技巧，比如数据透视表的运用，或者宏的简单录制，这些内容在其他同类书籍中往往是一笔带过，但这本书却用了相当大的篇幅进行深入剖析，并且配上了详细的步骤截图，即使是像我这种对编程一窍不通的人，也能大致理解其运作逻辑。更让我惊喜的是，它并没有停留在软件本身的介绍上，而是巧妙地将软件功能与实际业务场景结合起来，比如如何利用软件的联动特性来管理一个小型项目的时间表。这种超越工具层面的思考，让这本书的价值一下子就提升了一个档次。它不是一本简单的“操作手册”，更像是一位资深顾问在手把手教你如何用工具来优化你的工作流程。

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这本书的语言风格，用一个词来形容就是“平易近人”，但绝不是肤浅。作者的文字功底很扎实，他总能用最朴素的语言解释最复杂的技术概念。我记得有一次我被某个软件的特定设置搞得焦头烂额，翻遍了网络资料都不得要领，最后偶然翻到这本书的某一页，作者用了一段类比的方式，一下子就点醒了我。那种豁然开朗的感觉，是冰冷的官方文档永远无法给予的。它充满了人文关怀，仿佛作者正坐在你身边，耐心地解答你的每一个疑惑，语气中带着鼓励而非指责。这种温度感，使得枯燥的技术学习过程变得有趣起来。它成功地搭建起了一座技术与普通用户之间的桥梁，让那些原本觉得计算机高深莫测的人，也能鼓起勇气去探索更深层次的奥秘。

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