ExcelforWindows95中文版傻瓜?

ExcelforWindows95中文版傻瓜? pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学出版社
作者:(美)(戈尔德)LauraMaery Gold (美)(波斯特)Dan Post著
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1996-06
价格:26.00
装帧:平装
isbn号码:9787302021568
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • Windows95
  • 中文版
  • 办公软件
  • 教程
  • 入门
  • 傻瓜书
  • 电脑应用
  • 软件操作
  • 90年代
  • 经典
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具体描述

《数据可视化与图表设计艺术》 探索数据背后的故事,用视觉语言驱动决策 图书简介: 在这个信息爆炸的时代,海量数据如同未经雕琢的矿石,其真正的价值需要通过精确而富有洞察力的“提炼”才能显现。本书《数据可视化与图表设计艺术》正是这样一本旨在彻底革新您处理、分析和呈现数据的方式的实用指南。我们摒弃了传统工具的繁琐操作教学,聚焦于数据叙事(Data Storytelling)的理论基础与高级实践。 本书的读者对象是所有需要将复杂信息转化为清晰、可执行洞察力的专业人士,包括市场分析师、商业智能(BI)专家、科研人员、产品经理以及任何希望提升报告质量的职场人士。无论您是初次接触数据分析,还是已经在专业领域深耕多年,本书都将提供一个从“制作图表”到“设计洞察”的飞跃。 第一部分:理解数据叙事的基石 数据可视化的核心并非美学,而是有效沟通。本部分将深入探讨为什么有些图表能瞬间抓住人心,而另一些则令人困惑。 第一章:从数据到意义的转变 数据素养的重塑: 不仅仅是知道如何计算平均值,而是理解数据的局限性、偏见来源及其对最终视觉呈现的影响。我们将探讨数据的类型(定性、定量、时间序列、地理空间)及其对图表选择的决定性作用。 目标导向的设计思维: 学习如何从“我要展示什么?”转向“我的受众需要通过这些数据知道什么?”。明确目标是避免“图表垃圾”的第一步。 认知负荷最小化原则: 引入格式塔心理学在数据设计中的应用,解释如何利用人的视觉系统特性,使信息解码过程更快速、更准确。 第二章:图表选择的决策树 市面上图表类型繁多,选择的盲目性是低效可视化的主要原因。本书提供了一个结构化的决策框架。 比较与排序: 何时使用条形图、柱状图、或堆叠图?深度解析各种比较型图表的优劣势,特别是处理多变量和时间跨度较大时的技巧。 分布与构成: 探讨如何准确展示数据集的集中趋势和离散程度。饼图的“罪与罚”——何时能用、何时必须避免,以及如何用更优的替代方案(如甜甜圈图、条形面积图)来取代其常见误用。 关系与相关性: 散点图、气泡图与矩阵图的精妙之处。重点讲解如何利用颜色、大小和形状编码来揭示变量间的隐藏联系,并区分相关性与因果关系。 趋势与时间序列: 聚焦于时间维度下的数据流动。双轴图表的陷阱、时间轴的尺度控制,以及如何使用折线图、面积图和甘特图来描绘动态变化。 第二部分:高级视觉编码与设计规范 在本部分,我们将超越基础图表,深入到数据视觉编码的细节和行业最佳实践。 第三章:色彩的心理学与数据编码 颜色是数据视觉化中最强大的工具,也是最容易被滥用的元素。 色彩理论在数据中的应用: 区分顺序色标、发散色标和定性色标的使用场景。 可访问性优先: 强制要求考虑色盲(色弱)读者的设计。介绍如何使用ColorBrewer等工具确保色彩方案的通用性和准确性。 避免情感化误导: 分析不恰当的颜色使用(如用红色表示中性指标)如何扭曲数据感知。 第四章:有效利用空间与布局 图表不仅仅是二维的,空间布局对信息传递的效率至关重要。 轴线与刻度的艺术: 如何设置合理的起点(零基线问题)、刻度间隔和标签位置,以避免误导受众对数据幅度变化的判断。 消除“墨水-数据比”的干扰项: 学习如何系统性地移除或弱化“数据墨水”(如过多的网格线、冗余的边框、花哨的3D效果),将视觉焦点完全集中在数据本身。 仪表板设计策略: 从信息架构的角度构建交互式仪表板。介绍前馈、反馈机制的设计,确保用户在探索数据时保持清晰的认知路径。 第三部分:数据叙事的高级实践 一个好的可视化不仅是信息的呈现,更是一个说服和行动的工具。 第五章:构建引人入胜的数据故事 情境化(Contextualization): 成功的报告总是在讲述一个有背景的故事。如何巧妙地引入基准线、历史数据或行业标准作为参照物,使当前数据更具意义。 注释与强调的技巧: 利用文本框、箭头和高亮区域,精准地引导读者的目光到最重要的发现点。学会“手把手”地告诉读者应该关注哪里。 动态叙事流程设计: 针对演示文稿(如PPT/Keynote)或交互式报告,设计一个逻辑清晰、层层递进的演示流程,确保关键结论在最后被有力地巩固。 第六章:超越电子表格的工具与未来展望 本书不仅关注理论,也探讨了在不同生态系统下的高级实现。 现代 BI 工具的哲学差异: 简要分析主流商业智能工具(如Tableau, Power BI等)在数据连接、计算逻辑和最终渲染上的设计哲学,帮助读者选择最适合其工作流的平台。 地理空间数据的可视化进阶: 介绍热力图、分级统计地图和流向图的适用场景,以及处理地理边界数据时需要注意的聚合级别问题。 动画与交互的审慎运用: 探讨如何使用动画来展示数据随时间的变化(而不是仅仅为了美观),以及交互式筛选器如何增强用户的探索体验,而非增加操作难度。 结语:从制图师到数据战略家的蜕变 《数据可视化与图表设计艺术》致力于培养读者成为“数据翻译官”——能够将复杂的分析结果,转化为清晰、可信赖、可立即采取行动的视觉资产。掌握这些原理和技术,您将不再满足于简单地“绘制”数据,而是开始设计洞察。

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读后感

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用户评价

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这本书给我留下最深刻的印象是它对当时新兴的“宏录制”功能的处理方式。在Windows 95的那个年代,能够编写哪怕是最简单的自动化脚本,都让人觉得掌握了一项近乎“编程”的能力。这本书并没有试图教读者学习VBA语言的复杂语法,而是将重点放在了“宏录制器”上。它非常细致地指导读者如何一步一步地执行一系列操作,然后保存为宏,并为其分配一个快捷键或按钮。书中专门用了一章的篇幅,详细演示了如何录制一个“格式化报告”的宏,这个宏可以一键完成所有字体、边框、对齐方式的设置,甚至包括一个固定的标题行插入。这个功能在当时为我们节省了大量重复劳动,特别是处理日报表时,几乎是立竿见影的效率提升。作者的讲解非常强调录制过程中的“纯粹性”——即在录制过程中,尽量只进行必要的点击和输入,避免任何非预期的鼠标移动,以免宏执行时出现偏差。这种对操作细节的苛刻要求,体现了作者对自动化流程稳定性的极致追求,这份严谨的态度,即便在今天来看,也是编写健壮宏代码的基本原则。

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这本书的书名里带有“傻瓜”二字,我本以为这会是一本极其基础、手把手教导Office 95版本Excel操作的入门指南。然而,我拿到这本书后才发现,它更像是一部面向有一定电脑基础,但对数据处理概念感到陌生的用户的实用手册。它并没有花费大量篇幅去解释鼠标右键是做什么用的,或者如何安装软件这种在当时对很多初次接触电脑的人来说可能是天书的内容。相反,它一上来就直奔主题,比如如何构建一个有效的电子表格结构,如何运用当时被视为“高深莫测”的函数组合来处理销售数据。我记得其中有一章专门讲解了VLOOKUP函数在不同工作表间数据匹配中的应用,作者用了大量的实际案例来阐述,这些案例背景设定得非常贴合那个时代小企业的实际运营场景,比如库存盘点、客户信息归档等。这本书的语言风格是那种略带陈旧的、直截了当的命令式,没有太多花哨的修饰,非常务实。它假定读者已经能够开机、能够打开Excel程序,然后就开始教你如何让这个工具真正为你服务。对于那些已经知道如何输入数据,但不知道如何用数据做分析的人来说,这本书的价值在于提供了当时最前沿的数据透视思路,虽然现在看来这些功能都很基础,但在那个年代,能系统学习这些绝对是职场加速器。它更像是一本“职场技能速成秘籍”,而非纯粹的软件操作说明书。

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这本书的装帧和当时的许多技术书籍一样,朴实无华,封面设计非常简单,几乎没有采用当时流行的那种带有立体感或光影效果的图片,主色调是沉稳的蓝灰色,这倒是很符合它内在内容的严谨性。我当时买它,主要是被“Windows 95中文版”这个限定词所吸引,因为我的公司刚刚完成了系统升级,很多旧的DOS程序已经无法兼容,我们急需一本能对应新系统的操作指南。这本书的优势在于它对Windows 95界面下Excel 95特有的菜单栏、工具栏变化做了细致的图解,特别是关于“开始”菜单和任务栏与Excel窗口的交互,讲解得非常到位。比如,它详细说明了如何利用右键快捷菜单在工作簿中快速插入新工作表,以及如何利用当时新引入的“拖放”功能来移动单元格区域,这些都是在DOS时代Excel版本中无法轻易实现的“图形化便利”。虽然文字部分略显枯燥,但配图的清晰度和标注的精确度,在那个时代绝对是顶尖水平。阅读体验上,我发现它更适合作为工具书在手边随时翻阅,而不是从头到尾一口气读完。每当遇到新的报表格式需求时,我都会翻到对应章节,比如关于图表生成的章节,它提供的图表样式和美化建议,在当时看来已经非常专业和美观了,能让我的报告瞬间提升了好几个档次。

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从纯粹的文字风格和叙述逻辑来看,这本书的作者显然是一位有着深厚财务或统计学背景的专业人士,而非纯粹的计算机工程师。这使得全书的讲解逻辑充满了自上而下的结构化思维。它不是按照Excel菜单的顺序来组织章节,比如“文件菜单”、“编辑菜单”这种传统的组织方式。相反,它的章节标题是围绕着业务目标来设置的,例如“月度预算编制与差异分析”、“固定资产折旧表的自动化生成”以及“基于月度销售额的趋势预测”。这种以目标为导向的编排方式,对于像我这种需要立刻将软件应用到具体工作中的用户来说,学习效率极高。你不需要知道菜单栏里的“工具”里藏着什么功能,你只需要知道你的目标是做“预测”,然后书会直接带你找到需要用到的所有函数、图表和数据透视设置。唯一的缺点是,对于那些只想学习基础公式的初学者来说,中间穿插的大量财务术语和复杂的公式链条可能会显得有些晦涩难懂,需要读者具备一定的上下文理解能力,才能将书中的“高级应用”与自己简单的“求和”需求区分开来。

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这本书最让我感到惊喜的是其对数据“清洗”和“验证”流程的强调,这在很多入门级教材中是被忽略的环节。作者似乎非常注重培养读者对数据质量的敏感性。在涉及数据输入的部分,它花费了整整三分之一的篇幅来讨论如何预先设置单元格格式,如何使用数据有效性功能来限制用户输入范围,比如限定某列只能输入数字、日期或特定列表中的值。我清晰地记得,书中有一个案例是关于处理一份包含大量手工录入信息的客户名单,由于录入员的随意性,地址格式不一、电话号码位数不对等问题层出不穷。作者随后提供的解决方案,是利用“文本分列”功能,并结合当时Excel中较为复杂的“Find & Replace”(查找和替换)功能进行批量修正。这种对“源头控制”的重视,远超出了当时许多同类书籍仅仅停留在“如何计算”层面的讲解。它不仅仅教你怎么算,更教你怎么确保你算的东西是基于可靠数据的,这无疑是一种更高维度的软件应用思维,对于后来我从事的数据管理工作产生了深远影响,算是奠定了我对数据结构化处理的早期认知基础。

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