边学边用EXCEL2000 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:首都经济贸易大学出版社

作者:娄不夜

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-05-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787563808465

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 教程
• 技巧
• 实例
• 2000版
• 数据处理
• 电子表格
• 学习
• 办公

图书简介：掌控数据，赋能未来——《数据驱动决策与高级统计分析实践》 一、书籍定位与核心价值 本书籍《数据驱动决策与高级统计分析实践》是一本面向中高级数据分析师、商业智能（BI）专业人员、以及需要利用复杂数据模型支持战略决策的企业管理者和研究人员的深度实践指南。它并非一本基础软件操作手册，而是将理论知识与尖端分析技术紧密结合，旨在帮助读者实现从“数据收集者”到“数据驱动决策者”的角色转变。 本书的核心价值在于构建一个完整的、实战化的数据分析知识体系，涵盖数据获取、清洗、探索性分析（EDA）、高级建模以及结果的商业化解读与报告撰写等关键环节。我们摒弃了传统教材中过于冗长和脱离实际的理论堆砌，专注于提供可立即应用于复杂商业场景的解决方案和方法论。 二、目标读者群体 本书适合以下人群： 1. 资深数据分析师与BI工程师： 希望拓宽分析领域，掌握机器学习、时间序列分析、贝叶斯方法等前沿技术，以应对更复杂的业务挑战。 2. 市场研究与金融风控专业人士： 需要构建预测模型（如客户流失预测、信用评分模型）并进行严格的统计验证。 3. 运营管理层与战略规划师： 寻求利用定量方法优化供应链、制定定价策略，并对现有业务流程进行效率评估。 4. 高校高年级本科生及研究生： 正在进行毕业设计或研究课题，需要掌握扎实的统计理论和软件实现能力。 三、内容结构与深度剖析 本书共分为五大部分，共计十八章，内容环环相扣，确保知识的连贯性和实战性： 第一部分：数据生态与现代分析框架（约占15%） 本部分为后续高级分析奠定坚实的理论基础和环境准备。 现代数据分析流程的重构： 探讨从数据湖、数据仓库到分析沙盒的演进，强调敏捷数据治理的重要性。 统计思维的深化： 详细解析统计学中的两大支柱——频率学派与贝叶斯学派的适用场景与优势互补，避免工具滥用。 开发环境的搭建与版本控制： 重点介绍如何利用Python（Pandas/NumPy）和R语言构建可复现的分析环境，并结合Git进行项目版本管理，确保分析过程的透明度和可审计性。 第二部分：数据清洗、转换与探索性分析的艺术（约占25%） 高质量的数据是成功分析的前提。本部分侧重于处理“脏数据”和从数据中提取初步洞察的技巧。 缺失值、异常值的智能处理： 不仅介绍简单的插补法，更深入探讨基于模型（如MICE多重插补法）和基于领域知识的复杂处理策略。 特征工程的精细化操作： 涵盖变量的离散化、标准化、独热编码（One-Hot Encoding）的优化选择，以及如何通过领域知识构造高区分度的衍生变量。 高级EDA技术： 引入多元统计图表（如Pair Plot, 关联热力图）和降维可视化技术（如t-SNE, UMAP）来揭示高维数据结构，辅助后续建模的变量选择。 第三部分：预测建模：从回归到机器学习（约占35%） 这是全书的核心，侧重于建立、评估和优化预测模型。 稳健的线性与非线性回归： 深入讨论正则化回归（Ridge, Lasso, Elastic Net），解决多重共线性问题，并强调模型假设检验的严格性。 分类与聚类的高级应用： 详述逻辑回归、支持向量机（SVM）的核函数选择，以及决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost/LightGBM）的参数调优策略。重点剖析集成学习背后的原理及其对模型泛化能力的影响。 时间序列的深度剖析： 介绍ARIMA、GARCH模型在金融和需求预测中的应用，以及如何利用Prophet等现代模型处理季节性和节假日效应。 第四部分：模型评估、验证与解释性（约占15%） 构建模型只是第一步，如何证明模型的有效性和可信度才是关键。 超越准确率的评估指标体系： 针对不同业务场景（如不平衡数据集），系统比较AUC-ROC, PR曲线, F1 Score, KS统计量等指标的适用性。 模型稳定性与交叉验证的艺术： 详细讲解K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及时间序列场景下的滚动预测验证，确保模型在未来数据上的鲁棒性。 可解释性AI（XAI）初探： 介绍SHAP值和LIME等工具，帮助读者解释“黑箱”模型（如复杂神经网络）的预测依据，满足监管和业务透明度的要求。 第五部分：数据叙事与商业转化（约占10%） 分析的最终目的是驱动行动。本部分关注如何将技术成果转化为有说服力的商业报告。 构建以数据为中心的叙事结构： 强调“结论先行”，通过逻辑链条引导决策者理解数据洞察。 动态报告与交互式仪表板设计原则： 探讨如何利用先进的BI工具（如Tableau或Power BI的高级功能）设计不仅美观而且能实时反馈业务变化的交互界面。 A/B测试的严谨设计与效果量化： 讲解如何设计无偏的实验组和对照组，使用统计检验（如T检验、卡方检验）来准确量化新方案带来的增量价值。 四、本书特色 1. 强调工具的底层逻辑： 本书深入讲解算法的数学原理，而非简单罗列软件操作步骤，确保读者在工具迭代后依然具备核心分析能力。 2. 全程案例驱动： 所有高级技术均配有完整的、源自实际业务场景（如电商用户生命周期价值LTV预测、供应链风险评估）的代码实现和结果解读。 3. 跨平台兼容性： 提供的代码示例在主流的Python/R环境中均可运行，避免了特定软件版本的依赖性限制。 掌控数据，就是掌控未来。通过阅读《数据驱动决策与高级统计分析实践》，您将获得驾驭复杂数据、制定精准战略的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我一直对EXCEL抱有浓厚的兴趣，认为它是一个功能强大且不可或缺的办公软件。然而，很多时候，我只是停留在简单的表格制作和数据录入阶段，对于EXCEL更深层次的应用，比如数据分析、图表制作、函数公式等，都感到有些力不从心。“边学边用EXCEL2000”这个书名，让我看到了一个全新的学习途径。我期待这本书能够以一种循序渐进的方式，带领我深入了解EXCEL的各项功能。我希望书中不仅有理论知识的讲解，更能穿插大量的实际操作练习，让我能够一边学习，一边动手实践。我尤其希望能学习到如何利用EXCEL进行数据分析，如何通过图表直观地展现数据，以及如何运用各种函数公式来解决复杂的问题。我相信，通过这本书的学习，我能够更好地运用EXCEL来处理工作中的各种数据，提高工作效率，甚至在工作中发挥更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，淡蓝色的主色调给人一种宁静、舒适的感觉，仿佛置身于一个高效的学习空间。书名“边学边用EXCEL2000”更是直观地传达了本书的核心理念——实践出真知。我一直对EXCEL充满兴趣，但总觉得纸上谈兵难以真正掌握其精髓。这本书的出现，恰好满足了我这种渴望边学边练的需求。我特别期待它能像一位经验丰富的老师，一步步引导我，从最基础的操作到一些高级的技巧，让我在实际工作中能够得心应手。尤其是那些我工作中经常会遇到的难题，比如复杂的数据统计、图表的制作和美化，以及函数公式的运用，我都希望在这本书中找到清晰易懂的解答。我相信，通过书中提供的案例和练习，我一定能将EXCEL的学习成果快速转化为实际的生产力，让我的工作效率更上一层楼。这种“学以致用”的学习方式，对我来说才是最有效的，也最能激发我持续学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年与EXCEL打交道的资深用户，我一直在寻找能够突破瓶颈，提升EXCEL技能的书籍。市面上同类的书籍很多，但大多停留在基础教学或者过于理论化，很难引起我的共鸣。“边学边用EXCEL2000”这个书名，传递了一种注重实操的理念，这让我眼前一亮。我希望这本书能够提供一些更加深入的、能够解决实际复杂问题的方案。例如，对于数据透视表的高级应用，如何进行复杂的条件格式设置，以及如何利用VBA宏来自动化处理一些繁琐的工作流程。我更感兴趣的是书中是否能够提供一些“进阶”的案例，能够让我学习到一些别人不知道的、但非常有用的技巧。这种能够帮助我提升专业度的内容，才是真正吸引我的地方。如果书中能够包含一些针对特定行业的数据处理方法，那就更好了，这样我就可以将书中的知识直接应用到我的工作领域，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入职场的职场新人，面对堆积如山的数据表格，常常感到力不从心。以前也零星地学习过一些EXCEL的皮毛，但总感觉学而不精，无法真正解决实际问题。偶然的机会，我看到了这本书，它的名字就深深吸引了我——“边学边用”，这正是我当前最需要的学习模式。我希望能在这本书中找到一些实用的、能够直接应用到我日常工作中的技巧。比如，如何快速整理和清洗海量数据，如何利用EXCEL制作清晰易懂的报表，甚至是如何通过一些巧妙的公式来自动化处理重复性任务。我非常看重书中是否提供了大量的实战案例，这些案例最好能贴近实际工作场景，让我能够一边学习理论，一边模仿操作，将知识融会贯通。如果书中还能包含一些提高工作效率的“小窍门”和“快捷键”，那就更完美了，这对我这种需要快速上手的新人来说，简直是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个Excel初学者来说，找到一本既能讲解基础又能立即上手实践的书籍，是件非常困难的事情。市面上很多Excel教程要么过于晦涩难懂，要么就是脱离实际，学了也用不上。“边学边用EXCEL2000”这个书名，听起来非常贴近我的需求。我希望这本书能够从最基本的操作讲起，比如如何创建表格、输入数据、设置单元格格式等等，然后逐步深入，讲解一些常用的函数，比如SUM、AVERAGE、IF等，并且能够结合实际的例子，让我明白这些函数是如何应用的。我最看重的是“边学边用”这个概念，意味着我可以在学习的同时，立刻去尝试，去应用，去解决我工作中可能会遇到的实际问题。如果书中能提供一些案例练习，并且有相应的解答，那对我来说就是最好的学习资料了。我渴望通过这本书，能够真正掌握Excel，让它成为我工作中的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆