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出版者:上海交通大学出版社

作者:赵家军 编

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2005-1

价格:48.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787313039019

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 数据分析
• 电子表格
• 教程
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• 提高效率

穿越数字迷雾：企业级数据分析与可视化实战指南 本书聚焦于企业级数据分析的深度实践与前沿可视化技术的融合应用，旨在为中高层管理者、数据分析师以及渴望将数据转化为商业洞察的专业人士提供一套系统、实用的操作框架和方法论。本书内容完全独立于任何特定电子表格软件的入门教学，而是深入探讨数据战略、高级建模技术以及复杂决策支持系统的构建。 --- 第一部分：数据战略与治理——构建坚实的数据基础 在信息爆炸的时代，数据不再是简单的记录，而是驱动企业决策的核心资产。本部分将引导读者跳出工具的束缚，从战略层面审视数据在企业中的角色和地位。 第一章：数据驱动型组织的蓝图构建 本章将探讨如何将数据分析能力融入企业的核心业务流程。我们不讨论如何输入数据，而是关注如何定义“有价值的数据”。内容涵盖数据成熟度模型的评估、自上而下的数据需求分析，以及如何建立跨部门的数据治理委员会。重点分析当前主流企业（如SaaS、金融科技、高端制造）的数据驱动战略模型，并提供一套评估现有数据基础设施是否能支撑未来五年业务增长的评估框架。此外，将深入剖析数据伦理与合规性在现代企业决策中的重要性，特别是针对全球化运营中涉及的隐私法规（如GDPR、CCPA）对数据采集和存储的影响。 第二章：高级数据治理与质量保障体系 数据质量是分析结果可靠性的基石。本章将侧重于建立一个可持续运行的数据质量管理体系（Data Quality Management System, DQMS）。内容包括：定义关键数据元素（KDEs）的主数据管理（MDM）策略，如何设计并实施数据清洗、标准化和去重的高级算法流程（如模糊匹配、实体解析技术），而非简单的函数应用。我们将详细介绍数据血缘追踪（Data Lineage）的重要性，如何利用元数据管理平台确保数据在整个生命周期中的透明度和可追溯性，以及如何建立数据质量的实时监控仪表板，以便在问题发生的第一时间介入。 第三章：数据仓库（DWH）与数据湖（Data Lake）的架构选择与优化 本章将深入探讨企业级数据存储架构的演进与选择。内容重点在于比较关系型DWH、NoSQL数据库以及现代云原生数据湖（如基于对象存储的Delta Lake架构）的适用场景。我们将分析OLAP与OLTP系统设计原则的差异，并介绍如何设计高效的星型或雪花型模式，以优化复杂查询的性能。对于数据湖，我们将讨论如何实现数据分层（Bronze, Silver, Gold Zones）以及在湖仓一体架构中如何保证ACID事务的一致性。本章假设读者已了解基础的数据库概念，侧重于架构层面的权衡与决策。 --- 第二部分：深度分析模型与高级统计应用 本部分将抛开基础统计公式的复述，直接进入业务场景驱动的复杂分析模型构建。 第四章：回归分析的进阶应用与模型诊断 本章将专注于超越简单线性回归的复杂预测模型。内容包括：如何处理多重共线性（VIF分析）、异方差性，以及如何运用正则化技术（Ridge, Lasso, Elastic Net）进行特征选择与模型压缩，以应对高维数据。我们将详细讲解时间序列数据的分解方法（STL, 季节性分解）及其在需求预测中的应用，并介绍非线性回归模型（如广义加性模型GAM）在处理复杂关系时的优势。重点将放在模型诊断的深度解读，例如残差分析、杠杆点识别，以及如何根据诊断结果迭代优化模型结构。 第五章：客户生命周期价值（CLV）的动态建模 CLV是衡量客户盈利能力的关键指标。本章不采用静态的平均计算方法，而是引入基于概率的动态模型。内容涵盖：使用生存分析（Survival Analysis）方法来预测客户流失时间，以及运用BG/NBD (Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution) 或Pareto/NBD模型来估计活跃客户的未来交易频率和购买金额。我们将展示如何将这些模型输出集成到CRM系统中，指导市场营销资源的动态分配策略，实现个性化和前瞻性的客户互动。 第六章：A/B测试与因果推断的严谨实践 在产品迭代和市场活动中，科学的实验设计至关重要。本章将深入探讨A/B测试的统计严谨性要求。内容包括：如何计算所需的样本量、设定最小可检测效应（MDE），以及如何处理“多重比较问题”（Multiple Comparison Problem）。更进一步，本章将介绍因果推断的进阶技术，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），用以在非随机对照实验（如政策变化或新功能灰度发布）中估计真实的处理效应。 --- 第三部分：企业级数据可视化与叙事策略 本部分将探讨如何将复杂的分析结果转化为具有决策影响力的视觉叙事，重点在于信息架构和交互设计，而非软件界面的操作。 第七章：信息架构与认知负荷优化 高效的可视化首先是一种优秀的信息架构设计。本章将分析认知心理学在数据展示中的应用，如格式塔原理、颜色在区分信息层级中的作用。我们将介绍如何设计分层级的分析仪表板（Overview, Drill-Down, Detail），确保用户在不同深度都能快速获取所需信息，避免“信息过载”。内容将重点讨论KPI的选择与展示的优先级排序，以及如何通过一致的视觉语言减少用户的学习成本。 第八章：叙事驱动的分析报告构建流程 数据报告的价值在于推动行动。本章提供一套结构化的数据叙事框架。内容涵盖：如何构建一个强有力的“数据故事线”，从提出核心问题、展示关键证据到提出明确的商业建议。我们将分析不同受众（董事会、运营团队、技术人员）对报告格式和深度信息的不同需求，并提供针对性的沟通策略。重点讨论如何使用“异常值展示法”和“对比分析法”来突出决策的紧迫性与机会点。 第九章：高阶交互式探索工具的设计原则 本章关注如何超越静态图表，设计能够让业务用户主动探索数据的交互式界面。我们将讨论参数化设计、动态过滤逻辑的构建，以及如何有效地利用“过滤器画布”来引导用户进行深入挖掘。内容将涉及如何设计“What-If”分析界面，使用户能够即时调整模型假设并查看结果，从而实现即时决策支持。重点在于强调交互设计的流畅性、响应速度对用户信任度的影响，以及确保探索路径不偏离核心业务目标的指导原则。 --- 本书的价值不在于教您如何操作任何单一工具，而在于提供一套成熟、可迁移的分析思维模型、高级建模技术和可视化沟通策略，确保您能驾驭任何前沿的数据平台，将原始数据转化为可执行的商业洞察。

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我花了周末的半天时间仔细翻阅了这本书的实操案例部分，给我的感受是，编者在选择应用场景时，明显下了不少功夫去贴近实际工作中的痛点和高频需求。这不是那种教科书式的、脱离实际的“玩具”案例，而是真正能在财务分析、库存管理乃至市场报告制作中立刻派上用场的“干货”。比如，它讲解 VLOOKUP 函数时，没有简单地罗列语法，而是设计了一个模拟跨部门数据比对的场景，通过这个场景，我立刻明白了为什么需要这个函数，以及它在实际数据整合中的威力。更让我欣赏的是，书中对“错误处理”和“数据校验”这些常常被初级教材忽略的细节处理得非常到位，这体现了作者对“健壮性”和“规范化”的重视。毕竟，在真实的工作环境中，数据出错的频率远高于我们想象，提前学会如何防范和修正错误，比单纯学会写出一个能运行的公式要重要得多。这种注重实战、强调规范的教学方式，无疑能帮助读者快速构建起一套专业的数据处理思维框架，而不是停留在“能跑就行”的初级阶段。

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我尤其注意到，这本书在对一些“非主流”但极其实用的高级功能讲解时所花费的篇幅和细致程度，这通常是许多同类书籍所欠缺的。例如，关于宏（VBA）的引入部分，它非常谨慎地从“录制宏”开始，让读者先体验自动化带来的效率提升，然后再逐步引入代码的概念，这种阶梯式的引导策略非常人性化，有效避免了让初学者因为畏惧编程语言而提前放弃。书中提供的所有示例文件和配套资源（假设有的话，从文字内容推断）组织得井井有条，可以确保读者在跟随练习时不会因为找不到匹配的数据源而中断学习流程。总而言之，这本书给我的感觉是，它不是简单地罗列了 Excel 的所有功能，而是经过深思熟虑地挑选、组织和优化，旨在用最有效率的方式，将一个普通用户塑造成一个能熟练驾驭数据、解决复杂问题的专业人士。它传递出一种积极的信号：掌握 Excel 的强大力量并非遥不可及的梦想，而是通过这本书提供的清晰路径可以达成的目标。

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这本书的装帧设计和纸张质感给我留下了非常深刻的第一印象，可以说，光是捧在手里就能感受到出版方的用心。封面那种沉稳又不失现代感的配色，恰到好处地平衡了专业性和可读性，不像有些技术书籍那样死板得让人望而却步。内页的印刷清晰度也值得称赞，图文排版疏密有致，即便是复杂的函数公式或者图表展示，也能看得一清二楚，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。我特别喜欢它在章节过渡时使用的那种留白设计，让人在知识点之间有一个喘息和梳理的空间，而不是被密密麻麻的文字和截图塞满。当然，一本好的教程，外在只是敲门砖，真正重要的是内容是否能引导读者顺利进入学习的殿堂。从目录的结构来看，它似乎有一个非常清晰的学习路径规划，从基础的数据录入和单元格格式设置开始，循序渐进地引入更高级的数据透视和宏命令的概念，这种循序渐进的安排，对于零基础或者基础薄弱的学习者来说，无疑是极大的福音，能有效地避免学习中途因难度陡增而产生的挫败感，让人更有动力坚持下去，直至掌握核心技能。

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从语言风格和行文的逻辑性来看，这本书的作者显然是一位经验非常丰富且懂得如何与读者沟通的老师。全书的叙述语言保持了一种温和而坚定的引导姿态，既不会过度口语化显得不够专业，也不会过于书面化让人感到高冷难懂。它就像一个耐心的一对一导师，总是能在关键的知识点上给出清晰的解释，并且常常使用比喻或者类比的方式来解释抽象的概念，比如讲解条件格式时，作者对“规则边界”的描述就非常形象。此外，章节之间的衔接处理得非常自然流畅，前一个知识点的学习成果总能巧妙地成为下一个知识点引入的铺垫，使得整个学习过程像是一条精心铺设的轨道，知识的积累是线性的、不断累加的，很少出现知识点断裂或者前后矛盾的情况。这种高度的逻辑自洽性，极大地降低了读者的理解门槛，保证了学习体验的连贯性和舒适感，让人愿意一页一页地往下读，探索下一个未知的技巧。

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这本书在深度和广度的平衡上做得相当精妙，这对于一本综合性的教程来说是极为难得的。它的“广度”体现在对 Excel 核心功能模块的全面覆盖上，无论是数据透视表、数据透视图的深度挖掘，还是图表美化、高级筛选等基础工具的精细打磨，都没有出现明显的短板。但更难能可贵的是它的“深度”。它没有止步于教你怎么使用某个工具，而是深入探讨了为什么这个工具是当前场景下的最优解。例如，在处理大量非结构化数据时，书中不仅仅介绍了 Power Query 的基本操作，还探讨了其在数据清洗流程中的战略地位，这使得读者在面对复杂任务时，能够从工具的使用者升级为流程的设计者。这种由“术”及“道”的引导方式，让我确信这本书的价值远超一本简单的操作手册，它更像是一本关于如何用电子表格思维解决商业问题的策略指南，能切实提升读者的分析决策能力。

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