Excel2000实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:第1版 (2000年2月1日)

作者:周虹

出品人:

页数:369 页

译者:

出版时间:2000-2

价格:36.0

装帧:精装

isbn号码:9787115084316

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel2000
• 办公软件
• 教程
• 电子表格
• 数据处理
• 办公技巧
• 软件操作
• 学习
• 实用
• 入门

《驾驭数据洪流：现代商业智能与高级数据分析实战指南》 内容概述： 本书并非对某一特定软件版本进行操作层面的讲解，而是致力于构建一个宏大而实用的现代数据分析知识体系。它将带领读者穿越传统电子表格的边界，深入探索驱动当代商业决策的核心工具、方法论和思维模式。全书聚焦于如何将原始数据转化为可执行的商业洞察，涵盖了从数据采集、清洗、建模到高级可视化和预测分析的全流程。 第一部分：数据素养与商业智能基础构建 本部分奠定坚实的数据分析思维基础，强调“理解数据背后的业务逻辑”远比掌握工具的特定按键更为关键。 第一章：商业智能（BI）的范式转移：从记录到预测 传统数据处理的局限性： 深入剖析旧有报表系统的滞后性与碎片化问题，解释为何仅依赖基础的表格工具已无法满足瞬息万变的商业环境需求。 现代BI架构概览： 介绍现代数据堆栈的构成，包括数据湖、数据仓库（Data Warehouse, DWH）的核心概念，以及ETL/ELT流程的重要性。 分析层级划分： 详细阐述描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生）、预测性分析（将要发生什么）和规范性分析（我们应该怎么做）之间的逻辑递进关系，并指出不同层级所需的工具集差异。 第二章：数据采集、清洗与治理的艺术 多源数据集成挑战： 探讨来自CRM、ERP、网站日志、社交媒体等异构数据源的兼容性问题。 数据质量的量化标准： 定义并衡量数据准确性、完整性、一致性和时效性。重点介绍“脏数据”的识别模式和自动化修复策略，如异常值检测（Outlier Detection）和缺失值插补技术（Imputation Techniques）。 数据模型基础： 介绍维度建模（Dimensional Modeling）的基本概念，包括事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的设计原则，为后续的OLAP分析打下基础。 第二部分：进阶分析工具与技术实战 本部分将重点讲解当前市场主流的高级分析工具集，强调编程与可视化工具的结合应用。 第三章：Python/R在数据科学中的核心应用 环境搭建与库的精选： 详细介绍Anaconda环境的配置，并侧重于Python中Pandas库在数据操作（Data Wrangling）方面的强大功能，对比其与基础电子表格函数在处理大规模数据时的性能差异。 统计推断与假设检验： 引入T检验、方差分析（ANOVA）等基础统计工具的应用场景，指导读者如何用严谨的统计方法支持或驳斥业务假设。 时间序列基础： 探讨时间序列数据的特点，介绍ARIMA模型的基本原理，用于理解和预测销售、库存等具有季节性和趋势性的指标。 第四章：关系型数据库查询语言（SQL）的深度应用 从SELECT到窗口函数： 深入讲解SQL在数据仓库中的地位，着重介绍JOIN的各种复杂形式、子查询的优化技巧，以及窗口函数（Window Functions）在计算排名、移动平均和复杂聚合任务中的不可替代性。 性能优化思维： 讨论索引（Indexing）对查询速度的影响，以及如何通过分析执行计划（Execution Plan）来重构低效SQL语句。 数据库设计视角： 简要介绍范式理论（Normalization）对数据存储效率和数据一致性的影响。 第五章：交互式可视化与叙事驱动（Data Storytelling） 可视化原则与误区： 深入探讨“好图表”的标准，避免常见的误导性图表（如误用饼图、轴刻度操纵）。 现代BI工具的掌握（工具中立探讨）： 详细分析Tableau、Power BI等现代可视化平台的核心功能，侧重于参数创建、LOD（Level of Detail）表达式的运用，以实现多维度、高交互性的仪表板设计。 叙事结构构建： 强调可视化不应是孤立的图表堆砌，而是要遵循“背景介绍—发现问题—提出洞察—建议行动”的逻辑流，引导决策者快速抓住重点。 第三部分：预测建模与业务场景落地 本部分将分析如何将分析结果融入业务流程，实现真正的价值转化。 第六章：基础机器学习模型在业务预测中的应用 回归分析的深化： 介绍多元线性回归的局限，并过渡到逻辑回归（Logistic Regression）在客户流失预测（Churn Prediction）或购买意向分类中的应用。 决策树与随机森林： 阐述决策树如何直观地揭示影响业务结果的关键特征（Feature Importance），及其如何通过集成学习（Ensemble Learning）提升模型的鲁棒性。 模型评估与业务对齐： 解释准确率、精确率、召回率和F1分数等指标的业务含义，确保模型选择符合业务风险偏好（例如，在欺诈检测中更重视召回率）。 第七章：数据驱动的运营优化 A/B测试设计与分析： 详细介绍如何科学地设计实验，确定样本量，并运用统计显著性检验来评估产品迭代、营销活动带来的真实增益。 客户细分（Segmentation）的高级方法： 引入K-Means聚类算法，用于基于行为和价值维度对客户进行自动分组，实现更精准的个性化营销策略。 构建自动化报告流： 探讨如何利用调度工具（Scheduler）和脚本语言，将数据处理、模型训练和报告生成形成闭环，实现持续的监控与反馈。 总结与展望： 本书旨在培养读者“以数据驱动思维解决复杂商业问题”的能力，强调工具的迭代性与方法的普适性。掌握这些现代分析技能，意味着能够驾驭数据洪流，从被动的数据使用者，蜕变为主动的业务洞察创造者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆