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出版者:金禾資訊

作者:志凌資訊

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005年06月06日

价格:NT$ 480

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isbn号码:9789861490960

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• Excel
• 公式
• 函数
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• 数据分析
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数字世界的逻辑构建者：精通数据处理与分析的必经之路 书名：数字世界的逻辑构建者：精通数据处理与分析的必经之路 本书简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动商业决策、科研进步和社会发展最核心的资产。然而，原始数据的价值往往需要通过专业的处理与分析才能得以释放。本书《数字世界的逻辑构建者：精通数据处理与分析的必经之路》并非聚焦于某一款特定软件的使用技巧，而是旨在为读者构建一套系统、深入、跨平台的数据思维框架和实战技能体系。我们相信，掌握数据的“语言”和“逻辑”，远比记住某个工具的特定按钮组合更为重要。 本书为那些渴望从数据中挖掘洞察、优化流程、提升决策效率的专业人士、数据分析师、工程师、研究人员以及有志于进入数据领域的学习者量身打造。它将带领读者完成从基础数据素养到高级分析建模的完整蜕变。 --- 第一部分：数据素养与基础架构的重塑（Foundations of Data Literacy） 本部分着重于建立坚实的数据基础，确保读者理解数据从采集到存储的整个生命周期，以及高质量数据的核心标准。 第一章：数据的本质与现代数据生态概览 数据范式的演变： 从描述性统计到预测性分析的思维转变。 数据分类与结构化思维： 理解结构化、半结构化和非结构化数据的内在区别及其处理策略。 现代数据栈速览： 数据库（SQL/NoSQL）、数据仓库（Data Warehouse）与数据湖（Data Lake）的概念辨析与应用场景。 数据的“质量”定义： 准确性、完整性、一致性、时效性与有效性的量化标准。 第二章：关系型数据库的深度解析与查询优化 超越基础SELECT： 深入理解JOIN的各种类型及其在复杂查询中的应用，如自连接（Self-Join）和交叉连接（Cross Join）。 数据操作语言（DML）的精妙运用： 事务（Transaction）管理、ACID特性详解，以及如何确保数据写入的原子性和持久性。 窗口函数（Window Functions）的威力： 掌握RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, LAG, LEAD等函数，实现分组内复杂排名、移动平均和同期对比分析，这是实现复杂报表的核心技术。 性能调优基础： 索引的创建、选择性分析和执行计划的解读，确保大规模数据的查询效率。 第三章：数据清洗与转换的艺术 缺失值处理的高级策略： 不仅是删除或均值填充，探讨基于模型（如回归插补）或领域知识的插补方法。 异常值（Outliers）的识别与应对： 统计学方法（Z-Score, IQR）与机器学习方法（Isolation Forest）的结合应用。 数据标准化与归一化： 深入探讨Min-Max缩放、Z-Score标准化对不同算法模型（如K-Means, 梯度下降）的影响。 文本数据预处理： 分词、词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）在构建分析语料库中的关键作用。 --- 第二部分：统计推断与量化建模（Statistical Inference & Modeling） 本部分将引导读者从描述性分析迈向严谨的统计推断，掌握支撑数据驱动决策的核心数学工具。 第四章：概率论与描述性统计的精确应用 核心分布详解： 正态分布、二项分布、泊松分布在业务场景中的建模应用（如客户到达率、故障率预测）。 抽样理论与误差衡量： 中心极限定理的实际意义，如何设计科学的抽样方案以减小抽样误差。 集中趋势与离散度的深层解读： 众数、中位数、平均数在非对称数据中的适用性分析。 第五章：假设检验与因果推断的逻辑严谨性 单样本与多样本检验： T检验、方差分析（ANOVA）的原理、前提条件和应用边界。 非参数检验的重要性： 当数据不满足正态性或方差齐性时，如何选择秩和检验等替代方法。 P值与置信区间（Confidence Intervals）的正确解读： 避免常见的统计学误区，理解统计显著性与业务重要性的区别。 A/B测试的科学设计与分析： 确定最小可检测效果（MDE）、样本量计算以及多重比较问题的修正。 第六章：线性模型与回归分析的实战 多元线性回归的建立与诊断： 深入理解最小二乘法，以及多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理（如使用岭回归或Lasso）。 模型假设的检验： 残差分析、异方差性（Heteroscedasticity）的检测与修正方法（如加权最小二乘法）。 分类模型的基石：逻辑回归（Logistic Regression）： 理解Logit变换、几率（Odds）与几率比（Odds Ratio）的业务含义。 时间序列基础： 平稳性检验（ADF Test）、自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）的解读，为更高级的时间序列模型打下基础。 --- 第三部分：高级分析技术与数据可视化（Advanced Analytics & Visualization） 本部分侧重于将统计和编程能力转化为可操作的洞察，并高效地传达这些洞察。 第七章：机器学习基础概念与模型选择 监督学习与无监督学习的边界： 区分回归、分类、聚类在业务问题中的定位。 模型泛化能力的核心： 过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）的权衡，偏差-方差（Bias-Variance Trade-off）的理解。 模型评估指标的精细化选择： 除了准确率（Accuracy），深入探讨精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC的综合考量。 交叉验证（Cross-Validation）的实践： K折交叉验证及其变种，确保模型评估的稳健性。 第八章：数据报告与有效沟通的视觉化设计 图表选择的认知心理学： 为什么特定数据需要特定图表（如散点图 vs. 气泡图，折线图 vs. 面积图）。 数据叙事（Data Storytelling）的结构： 设定背景、展示发现、提出建议的叙事流程。 设计原则的应用： 避免“图表垃圾”，强调数据墨水比（Data-Ink Ratio）、Tufte原则在仪表板设计中的应用。 交互式探索的构建： 如何设计高效的仪表板，使用户能够通过筛选和钻取（Drill-down）来发现数据背后的故事。 第九章：从分析到自动化：流程的工程化 批处理与流式处理的思维差异： 理解数据管道（Data Pipeline）的设计考量。 分析结果的部署与监控： 如何将成熟的模型集成到生产环境中，并建立性能衰减的预警机制。 可重复性研究的实践： 代码版本控制（如Git）在数据分析工作流中的必要性，确保任何分析结果都可被追溯和验证。 --- 本书的独特价值 本书的编写哲学是“重原理、轻工具”。我们不局限于特定软件的菜单操作，而是深入探讨支撑这些操作背后的数学原理、统计逻辑和工程思维。通过本书的学习，读者将具备以下核心能力： 1. 批判性思维： 能够质疑数据的来源、假设的合理性，识别统计报告中的陷阱。 2. 模型迁移能力： 掌握的数据处理和分析框架可以轻松迁移到任何新的数据处理软件或编程环境中。 3. 高效的问题解决者： 能够将模糊的业务问题转化为可量化的数据模型，并提供基于证据的解决方案。 掌握了《数字世界的逻辑构建者：精通数据处理与分析的必经之路》中的知识体系，您将不再是简单的数据使用者，而是真正的数据逻辑构建者和价值的发现者。

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这本《Excel常用公式与函数私房教师》简直是为我这种职场新人量身定做的！我之前对Excel的理解还停留在基础的输入和简单的求和上，每次面对老板要求做数据透视表或者复杂的嵌套函数时，脑袋里都是一团浆糊。这本书的排版很友好，它不是那种枯燥的理论堆砌，而是实打实的“手把手教学”。我印象最深的是关于VLOOKUP和INDEX/MATCH的章节，作者不仅解释了原理，还结合了大量的实际案例，比如如何快速匹配跨部门的员工信息，或者如何从海量库存数据中精准定位某个产品的批次。特别是“私房教师”这个定位，让我感觉作者就像一个经验丰富的导师坐在我旁边指导。比如，书中提到一个非常实用的技巧，就是如何用TEXT函数把日期和时间格式化成特定报告所需的文本格式，这在报表制作中简直是救命稻草。读完前几章，我最大的感受是，原来Excel的强大功能可以如此直观地被应用到日常工作中。现在，我做周报和月结的速度至少提高了50%，而且错误率大大降低。这本书的价值在于，它不仅仅教你“会用”公式，更教你“用好”公式，让数据说话。

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说实话，我本来对市面上大多数Excel教程都抱有怀疑态度，很多都是华而不实，讲的那些函数我在网上随便搜搜也能看到。但这本《Excel常用公式与函数私房教师》给我的感觉完全不一样，它更像是一本工作流程的优化手册。我尤其欣赏作者在讲解逻辑函数（IF、AND、OR）时所采用的思维导图式的分析过程。面对一个复杂的业务判断场景，比如“如果A部门的销售额超过50万且客户满意度大于4.5，则标记为‘优秀’，否则标记为‘待改进’”，很多书只会给出公式，但我这本书会先拆解这个逻辑判断的优先级和嵌套关系，让我从根本上理解“为什么”要这么写，而不是死记硬背。最近我们公司进行了一次供应商评估，需要根据多个指标进行综合评分和排序，我直接运用了书里关于SUMPRODUCT和多条件排序的组合技巧，结果做出来的评估报告结构清晰、数据准确，得到了领导的高度赞扬。这本书对于那些渴望从“数据录入员”升级为“数据分析师”的人来说，是绝佳的进阶读物。它强调的是思维的构建，而非简单的功能罗列。

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我必须得承认，这本书的知识深度是分层的，这让它具备了很强的生命力。对于初学者，基础的SUMIF、COUNTIF已经足够让他们快速上手，信心倍增。而对于像我这样已经用Excel三五年的“老油条”来说，真正吸引我的是后半部分关于宏（VBA）基础入门和Power Query的简要介绍。虽然Power Query在其他书里也有涉及，但这本书将其巧妙地融合到了“函数与公式”的语境中，强调它是解决复杂公式堆砌问题的更优解。书中展示了如何通过Power Query进行合并查询和去重操作，这让我意识到，很多我过去依赖于复杂嵌套公式才能实现的功能，现在通过图形化的界面就能一键完成，并且是可刷新的！这种“告别重复劳动”的思路，让我对Excel的认识上升到了一个新的高度。这本书不仅教会了我工具，更拓宽了我对数据自动化处理的想象空间，绝对是值得反复研读的案头宝典。

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我是一个对视觉效果和学习体验要求比较高的人，市面上很多技术书籍的界面设计常常让人望而却步。然而，《Excel常用公式与函数私房教师》在这一点上做得非常出色。它的图文配合达到了教科书级别的标准。每一次函数介绍，都会配上清晰的Excel操作界面截图，高亮显示输入区域和输出结果，让人一目了然。特别是涉及到数组公式那部分，内容往往晦涩难懂，但作者通过动态的表格变化演示，让我清晰地看到了数据是如何被“广播”到矩阵中的。例如，在讲解 OFFSET 函数进行动态区域引用时，书中的配图清晰展示了“基准点”、“行偏移”和“列偏移”是如何共同作用构建出最终的选择区域的。这种可视化教学方法，极大地降低了我的学习门槛。而且，书中的“避坑指南”小贴士非常实用，及时纠正了我过去常犯的一些错误，比如混合使用绝对引用和相对引用时常出现的“$”符号混乱问题，现在我能更自信地拖拽单元格而不担心数据错位了。

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这本书的实用价值远超出了我对一本“公式函数指南”的预期。它似乎预设了我们日常工作中会遇到的所有痛点。我特别注意到，它花了不少篇幅讲解了数据清洗和转换的高级技巧，这在我处理外部导入数据时简直是雪中送炭。比如，处理那些因为编码问题导致日期错乱、或者包含莫名其妙空格的文本数据，书中提供了 CLEAN、TRIM 配合 FIND 和 REPLACE 的一系列组合拳。在我上周处理一个外地分公司发过来的客户名单时，发现大量地址字段的格式不统一，我运用了书中关于文本分列和分列后进行文本函数修正的流程，不到半小时就完成了上万条数据的标准化处理，效率之高令人咋舌。这本书的厉害之处在于，它不是教你一个公式如何运作，而是教你一套“解决实际问题的流程”。对于数据处理的深度用户来说，光是这些数据预处理的章节，就值回票价了。

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