实用Microsoft Excel 97操作教程

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出版者:高等教育出版社
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页数:0
译者:
出版时间:1900-01-01
价格:25.0
装帧:
isbn号码:9787040068405
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
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具体描述

现代数据分析与可视化:洞察驱动的商业决策 图书名称: 现代数据分析与可视化:洞察驱动的商业决策 作者: [此处可虚构作者姓名,例如:张伟、李芳] 出版社: [此处可虚构出版社名称,例如:创新科技出版社] ISBN: [此处可虚构ISBN] --- 内容提要:驾驭信息洪流,驱动未来增长 在信息爆炸的时代,数据已成为企业最宝贵的资产。然而,原始数据本身并不能直接创造价值,唯有经过高效的采集、清洗、分析并转化为可执行的洞察,才能真正驱动业务增长和战略决策。本书《现代数据分析与可视化:洞察驱动的商业决策》,正是一本面向当代职场人士、数据分析师、市场营销人员以及中高层管理者的实用指南,它摒弃了过时的、局限于特定软件版本的操作方法,聚焦于当前主流且强大的数据处理框架、分析思维模型以及先进的可视化技术。 本书并非传统的软件操作手册,而是致力于构建一个从“数据导入”到“商业洞察”的完整闭环流程。它深度结合了当前行业内最受推崇的工具生态系统——如 Python(Pandas/NumPy/Matplotlib/Seaborn)、R 语言的基础应用、现代商业智能(BI)平台(如 Tableau 或 Power BI)的核心功能,并辅以最新的统计学和机器学习入门概念,确保读者能够掌握面向未来十年商业环境的硬技能。 全书结构严谨,逻辑清晰,分为四个核心模块,层层递进,确保读者不仅“会用工具”,更能“用好工具”并“思考问题”。 --- 第一部分:数据基础与现代处理框架 (Foundation & Modern Frameworks) 本部分旨在夯实读者对数据本质的理解,并介绍当前主流的数据处理环境。我们着重讲解如何从复杂的、非结构化的数据源中高效地提取、清洗和转换数据,这是所有后续分析工作的基础。 核心内容点: 1. 数据生态系统概览: 介绍当前主流数据架构(数据仓库、数据湖、数据中台)的概念,以及关系型数据库(SQL)在现代数据栈中的核心地位。 2. Python 数据处理入门与实践: 详细讲解 Pandas 库的核心数据结构(DataFrame 和 Series),掌握数据导入导出(CSV, JSON, Excel, 数据库连接)、数据筛选、分组聚合(GroupBy 机制详解)以及数据合并与重塑(Pivot, Melt)。 3. 数据质量与清洗策略: 探讨缺失值处理的艺术(插补方法、删除策略的权衡)、异常值检测与处理(Z-Score, IQR 法则),以及数据类型转换的精确性控制。 4. 时间序列数据的预处理: 针对业务场景中常见的时间数据,讲解日期时间格式的标准化、时间窗口聚合(Rolling/Expanding Windows)以及季节性分解的基础概念。 --- 第二部分:统计思维与商业分析核心 (Statistical Thinking & Core Analytics) 仅仅清洗数据是远远不够的,本部分将重点培养读者的“分析思维”,即如何将数据转化为可验证的假设和量化的结果。我们避免了冗长晦涩的纯数学推导,而是聚焦于统计方法在商业决策中的应用。 核心内容点: 1. 描述性统计的深度解读: 超越平均值和中位数,探讨分布形状、变异性(方差、标准差)如何揭示业务健康状况的细微差别。 2. 概率与抽样原理在业务中的应用: 理解大数定律和中心极限定理,为后续的推断性统计打下基础。重点讲解如何设计有效的随机抽样方案。 3. 假设检验的实践流程: 详细介绍 T 检验、方差分析 (ANOVA) 在A/B 测试中的应用。讲解 P 值、置信区间的实际业务含义,避免常见的统计误区。 4. 回归分析:驱动预测的关键工具: 掌握简单线性回归和多元线性回归的建立、模型假设的检验,以及如何解释回归系数,用于收入预测、成本估算等场景。 5. 关联性分析与相关性陷阱: 区分相关性与因果性,介绍卡方检验、相关系数的正确解读,确保决策基于稳固的逻辑而非表面现象。 --- 第三部分:洞察的艺术——现代数据可视化 (The Art of Insight: Modern Visualization) 数据只有被有效传达,才能发挥作用。本部分将带领读者从传统图表的局限中解放出来,学习如何使用顶级的 BI 工具或编程库,构建具有强大叙事能力的交互式仪表板。 核心内容点: 1. 可视化设计的黄金法则: 讲解数据墨水比、避免欺骗性图形(如不合理的坐标轴截断)、选择正确图表类型(何时使用散点图、何时使用热力图)。 2. Tableau/Power BI 核心工作流: 介绍连接数据源、创建计算字段、层级结构(Hierarchy)的搭建,以及 LOD 表达式(Level of Detail)在复杂指标计算中的威力。 3. 交互式仪表板的构建: 如何设计用户友好的布局,利用过滤器、参数和动作(Actions)引导用户探索数据,实现“数据叙事”。 4. 地理空间数据可视化: 掌握地图的可视化技巧,包括符号地图、分级设色地图在市场渗透分析中的应用。 5. 高级图形库实践(Python Matplotlib/Seaborn): 针对需要高度定制化或嵌入报告的场景,提供使用代码生成专业统计图表的实战教程。 --- 第四部分:前沿趋势与决策落地 (Frontier Trends & Decision Implementation) 本部分着眼于数据分析的未来方向,并指导读者如何将分析结果无缝集成到企业的日常运营和战略制定中。 核心内容点: 1. 机器学习基础概念入门: 简要介绍分类(Classification)与回归(Regression)模型,理解其与传统统计模型的区别,并展示如何利用 Scikit-learn 等库进行简单的模型训练与评估(如准确率、召回率)。 2. 客户细分与价值分析(RFM 模型): 教授如何运用聚类分析(K-Means 基础)对客户进行有效细分,并结合 RFM(近因、频率、货币价值)模型制定精准的营销策略。 3. 自动化报告与数据管道: 探讨如何设置自动化脚本或 BI 平台的刷新机制,确保决策者获取到的永远是最新、最可靠的信息。 4. 数据伦理与合规性考量: 强调在处理敏感数据时,必须遵循的隐私保护原则和透明度要求,培养负责任的数据分析习惯。 --- 本书的独特优势 本书的编写理念是“少做重复劳动,多做高价值思考”。它不依赖于任何特定版本软件的界面截图作为核心教学内容,而是着重于跨平台通用的分析思维和方法论。读者将学习到的是一套完整的数据科学思维框架,这使得无论未来软件环境如何更迭,其核心能力都将保持前沿和适用性。通过大量的商业案例分析,读者将能够直接将所学应用于财务、营销、运营、供应链等多个核心业务领域,真正实现“洞察驱动的商业决策”。本书是希望从数据中发现真正机会的专业人士的必备工具书。

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读后感

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用户评价

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我购买这本书的初衷,其实是想了解Excel 97在处理**图形和图表**方面的最新特性,因为当时公司正在推行视觉化的季度报告。我希望这本书能提供一些关于图表美化、动态图表制作的技巧。结果令人大跌眼镜。书中关于图表的讲解,充斥着大量的关于“选择图表类型”的基础知识点,比如柱状图和饼图的区别——这在当时已经属于常识了。更令人不解的是,对于图表美化的高级选项,比如如何自定义坐标轴的刻度间隔、如何调整数据标签的位置,书中只是简单地提了一句“可以在格式设置中修改”,然后就跳到了如何将图表嵌入到Word文档的步骤。这种对深度应用场景的刻意回避,让我感觉这本书的定位非常低端,似乎只针对刚刚接触电脑的入门用户。我尝试按照书中的指导去创建一个具有双Y轴的组合图,但书里给出的操作顺序总是在关键的“添加系列”步骤上含糊其辞,导致我创建出来的图表始终是单轴的。我最终放弃了从书中学习高级图表技巧的念头,转而寻求同事的现场指导,这无疑证明了这本书在解决实际复杂问题上的彻底失败。

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这本书的装帧质量和印刷清晰度也十分令人诟病。尽管我们理解这是上个世纪末期的出版物,但某些页面的油墨渗透得非常严重,特别是那些使用了少量彩色插图(如果能称之为彩色的话)的地方,颜色模糊不清,灰阶过渡生硬,严重影响了对界面截图的辨识度。更不用提纸张的触感,用的是那种容易反光的铜版纸,在办公室灯光下阅读时,反光严重,使得本就拥挤的文字内容更难辨认。而且,书中引用的许多“快速访问工具栏”的图标样式,与我实际安装的Excel 97版本界面存在细微的差异,这可能是由于不同Service Pack或区域设置导致的,但这种不一致性极大地干扰了读者建立“肌肉记忆”的过程。当屏幕上的图标与书本上的图标对不上时,用户就会立刻产生一种“是不是我哪里做错了”的自我怀疑,这恰恰是技术教程最应该避免的用户体验陷阱。总而言之,从硬件到软件层面的内容呈现,这本书都散发着一种廉价和仓促赶工的气息,实在是对读者时间的一种不尊重。

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我对技术书籍的评估标准,很看重其组织结构的清晰度和知识点的逻辑递进关系。这本书在这方面表现得极其不稳定。前几章关于工作簿和工作表的基本操作,讲得还算中规中矩,虽然冗长,但至少能跟着操作。但是,一旦进入到函数应用的部分,整个书的脉络就彻底乱了套。它不是按照“常用函数”、“逻辑函数”、“查找与引用函数”这种清晰的分类来组织内容,而是似乎按照作者写书时的灵感顺序来编排的。比如,我在寻找如何使用VLOOKUP函数(那时候可能还叫LOOKUP或者类似的名称,书中表述一直很模糊)时,这本书把VLOOKUP的讲解片段分散在了“数据排序”、“图表创建”甚至“打印设置”的章节里,需要我反复翻阅索引,并且将不同章节的内容拼凑起来才能形成一个完整的概念。这种碎片化的知识呈现方式,对于需要系统学习的用户来说,是致命的。我不得不承认,我花了比预期多出三倍的时间,才从这些错综复杂的章节中提取出我需要的功能模块。这本书更像是一份草稿的集合,而非精心打磨的作品,其编辑和结构设计明显缺乏专业的图书编辑指导。

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这本所谓的“实用”手册,我拿到手的时候,还挺期待能快速上手一些新功能,毕竟是Excel 97,那时候我们部门刚开始全面推广这个版本。然而,阅读体验简直是一场煎熬。首先,排版设计非常老旧,密密麻麻的文字块,几乎没有留白,阅读起来眼睛非常容易疲劳。更要命的是,书中对于一些基础操作的讲解,显得过于啰嗦和迂回,仿佛作者默认读者对计算机操作一无所知,每一个步骤都要掰开揉碎了讲,但奇怪的是,讲得越细,我反而越找不到重点。比如,讲“单元格格式设置”的那一章,光是调整边框样式就能占去整整三页篇幅,引用了大量的晦涩的术语,却很少配上清晰的截图来辅助理解。我记得我当时需要快速学习如何使用“数据透视表”(Pivot Table),这本书里关于这个功能的介绍,简直是灾难性的。它用了大量篇幅在介绍如何手动输入数据并进行排序,而对于透视表这种强大工具的引入,却轻描淡写,讲解逻辑跳跃性极大,我跟着书上的步骤操作了三遍,结果得到的结果和书上展示的完全不一样,最后还是不得不去图书馆找了另一本更现代的教材才搞明白。对于一个急需提高工作效率的职场人士来说,这本书提供的帮助微乎其微,与其说是教程,不如说是一本厚厚的、印刷出来的帮助文档的复刻品,缺乏实战性和针对性。

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作为一名资深的财务分析师,我对软件工具书的要求非常高,它必须直击痛点,提供高效的解决方案,而不是简单地罗列菜单项。我对这本《实用Microsoft Excel 97操作教程》的评价是,它完全错过了那个时代用户真正的需求曲线。那个年代,用户已经不再满足于仅仅会输入和计算,大家都在努力探索如何利用宏(Macros)和VBA来自动化复杂的报告生成流程。这本书在提到VBA的部分时,简直是敷衍了事。它只是简单地录制了一个“加总”的宏,然后就草草收场,对于变量声明、循环结构、条件判断这些构建复杂脚本的核心要素,几乎没有深入探讨,顶多就是几行照搬照抄的代码示例,读者完全无法理解背后的逻辑。我尝试用书中介绍的方法去解决一个跨工作表数据汇总的问题,结果发现书中的代码示例根本无法运行,路径引用错误、对象模型描述不清,让人极其沮丧。而且,这本书的“实用”性体现在对Excel 97版本中一些过时或被淘汰的功能上,占据了大量的篇幅去讲解那些已经被更优化的内置函数取代的操作方式。说实话,翻阅这本书的时候,我感觉自己像是在学习一个古董级的设备操作指南,而不是一个正在快速迭代的生产力工具的学习资料。它最大的问题是视野局限,没有预见到软件功能的发展方向。

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