Excel公式与函数应用范例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国青年出版社

作者:李继兵

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2005-5

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787500661924

丛书系列:

图书标签:

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《数字时代的数据驱动决策：深入解析Python与R在商业分析中的实践应用》 图书简介 在信息爆炸与数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，掌握现代统计分析与数据挖掘工具已不再是技术人员的专属技能，而是所有商业精英必备的核心素养。本书《数字时代的数据驱动决策：深入解析Python与R在商业分析中的实践应用》，旨在为读者构建一个从数据获取、清洗、探索性分析到高级建模与可视化，再到最终商业洞察的全流程知识体系。它完全不涉及电子表格软件（如Excel）中的公式与函数应用，而是将焦点完全聚焦于当下主流的、面向大规模数据处理与复杂模型构建的编程语言——Python与R。 本书的读者群体设定为希望提升数据分析能力、向数据科学家或商业分析师转型的职场人士、对量化研究有浓厚兴趣的管理者，以及需要将统计理论应用于实际商业问题的专业人员。我们假设读者具备基本的逻辑思维能力，但对复杂的编程语法或高深的数学理论持有敬畏之心。因此，本书采用“实战驱动，理论辅助”的编写策略，确保每一步操作都有清晰的商业背景支撑。 第一部分：构建分析基石——环境搭建与数据预处理（数据炼金术） 本部分将引导读者快速进入数据分析的实战环境，重点在于使用编程工具而非传统软件进行数据的准备工作。 第1章：Python与R的生态系统与环境配置 我们将详细介绍Anaconda（针对Python）和RStudio（针对R）的安装与基础配置。重点对比两种语言在数据科学社区中的地位、各自的优势领域（例如，Python在机器学习部署的优势，R在统计报告与可视化社区的统治力）。我们将展示如何使用`conda`或`pip`管理关键库，以及如何配置Jupyter Notebook/Lab和R Markdown环境，以实现交互式分析文档的创建。 第2章：数据摄取与初探 本书的核心数据源将不再是本地的小规模CSV文件，而是转向数据库连接（SQLAlchemy/DBI）和API接口调用（Requests/Httr）。我们深入讲解如何使用Pandas（Python）和Tidyverse包群（R，特别是`readr`和`dbplyr`）高效地导入结构化、半结构化甚至非结构化数据。初探阶段，我们将重点使用`df.info()`、`summary()`、`head()`等编程命令快速了解数据结构、缺失值分布和数据类型，这是告别电子表格手动检查的第一步。 第3章：数据清洗与变换的艺术 这是耗时最长但决定分析质量的关键步骤。我们将详细讲解缺失值处理的高级策略，包括基于模型的插补（如KNN插补，而非简单的均值填充），以及离群值的识别与处理（使用Z-Score、IQR方法配合可视化工具）。在数据变换方面，我们着重讲解特征工程的编程实践：独热编码（One-Hot Encoding）的应用、日期时间字段的复杂拆解、文本数据的标准化处理（如分词与词干提取的初步应用），以及如何使用管道操作符（Python的链式调用或R的`%>%`）确保数据清洗流程的清晰与可复现性。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与统计推断的编程实现 本部分侧重于如何通过编程语言调用强大的统计库，而非手动创建图表或进行简单汇总。 第4章：高级数据操作与聚合（超越Pivot Table） 我们将深入研究Pandas中的`groupby()`和R中`dplyr`包的核心功能。通过复杂的链式分组操作，实现多层级聚合、滚动窗口计算（如移动平均、滚动标准差），以及高效地进行数据透视（Pivot）。案例将围绕销售时间序列的部门绩效对比、客户群体的行为模式聚合展开。 第5章：统计图形的构建与解读 告别软件内置的简单图表，本书专注于使用Matplotlib/Seaborn（Python）和ggplot2（R）构建信息密度高、视觉效果专业的图形。我们将详细演示如何通过代码控制图表的每一个元素：绘制复杂的散点图矩阵（Pair Plot）、核密度估计图（KDE）、分面图（Faceting）以对比不同子群体特征，以及如何使用箱线图和提琴图来展示数据分布的微妙差异。所有图形都将辅以统计假设的检验结果进行解释。 第6章：统计推断的量化实现 本章将使用`SciPy`（Python）和基础统计包（R）实现严谨的统计推断。内容包括：假设检验的编程流程（T检验、方差分析ANOVA的自动化执行），以及置信区间的计算。重点在于如何解释p值、效应量以及统计显著性在商业情境下的实际意义，确保分析结论具备科学的严谨性。 第三部分：预测建模与商业智能（从数据到决策） 本书的最后部分，将读者带入高级分析领域，侧重于使用专业机器学习库进行预测和分类。 第7章：线性模型与回归分析的自动化 我们将使用`statsmodels`（Python）和`lm()`/`glm()`（R）构建多元线性回归模型。区别于基础的拟合，本章侧重于模型诊断：如何用代码检查多重共线性（VIF值）、异方差性、以及残差的正态性。随后，我们将引入正则化方法（Lasso和Ridge回归）来处理特征选择和过拟合问题，这在处理高维商业数据时至关重要。 第8章：分类与预测模型实战 本章聚焦于使用`Scikit-learn`（Python）和`Caret/Tidymodels`（R）构建预测模型。我们将实践逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升模型（如XGBoost）。内容将全面覆盖模型的训练、验证、交叉验证的编程实现，以及关键评估指标（AUC-ROC曲线、精确率、召回率）的计算与解释。案例将包括客户流失预测或信贷风险评分。 第9章：结果的可视化报告与部署基础 分析的价值在于沟通。本章将展示如何利用Dash/Streamlit（Python）或Shiny（R）快速搭建交互式数据仪表板（Dashboard），将复杂的模型结果转化为非技术人员可以理解的业务洞察界面。同时，我们将简要探讨如何将完成的分析流程（Notebook或脚本）进行版本控制（Git）和共享，标志着分析工作流的最终闭环。 本书提供的所有代码和案例均基于最新的稳定版本库，确保读者学习的知识体系能够无缝对接当前工业界的数据分析标准。它是一本专注于使用最前沿编程工具，解决复杂商业问题的实践指南，完全替代了传统依赖电子表格操作的分析方法。

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最后，这本书在图表美化与报告呈现这一块的处理方式，让我耳目一新，它不再是传统教科书那种呆板的“选择图表类型——确定”的流程。书中探讨了如何使用“误差线”来模拟业务的波动范围，如何利用“散点图”结合“趋势线”来做简单的预测性分析，以及如何通过巧妙设置坐标轴的最小/最大值来强调数据的关键变化区间。最让我感到实用的是，它讲解了如何利用“辅助单元格”来驱动图表的动态显示，比如根据单元格下拉菜单的选择，实时切换显示的柱状图或折线图。这种交互性的报告设计理念，是当前职场汇报中非常看重的一项能力。作者的讲解不仅停留在“让图表看起来好看”的层面，而是深入到“如何让图表有效传达信息”的本质，这种从信息可视化到沟通效率的提升，是这本书给我带来的最大价值之一。

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这本书真是让我大开眼界，尤其是关于数据透视表的讲解部分，简直是化繁为简的典范。我之前一直觉得数据透视表很复杂，每次需要用到它的时候都要在网上搜索半天，结果也常常是模棱两可。但这本书不同，它用非常直观的图文结合方式，一步步地带我构建了一个复杂的数据透视表。比如，书中通过一个销售数据的案例，详细展示了如何设置行字段、列字段，以及最重要的——如何运用切片器和时间线进行动态筛选。我记得书中提到一个技巧，就是如何将多个字段拖入“值”区域，并分别设置不同的汇总方式，比如既要显示销售额的总和，又要显示平均值，书中清晰地指出了操作的顺序和界面的变化，这对于我这种实践派来说太重要了。读完这部分，我立刻上手操作，发现过去困扰我的很多细节问题迎刃而解。这本书的优势在于，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，这种深入的逻辑剖析，让我的理解层次提升了一个台阶。它让我不再是机械地复制粘贴步骤，而是真正理解了数据透视表背后的数据处理逻辑。

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我对这本书中关于高级函数组合应用的部分印象极其深刻，它完全颠覆了我对Excel函数应用的传统认知。以前我总觉得VLOOKUP和IF语句已经是我的极限了，处理稍微复杂点的数据匹配或条件判断就得靠人工筛选。然而，这本书却大胆地引入了诸如INDEX/MATCH组合、OFFSET以及更为现代的XLOOKUP的深度应用。特别是讲解如何用这些函数来构建一个能够自动更新、无需手动维护的动态报表时，我简直是惊呆了。书中给出的那个使用数组公式（虽然现在可能被新函数取代，但在理解底层逻辑上仍有价值）来跨表查询并自动填充的例子，逻辑严密到近乎完美。作者在描述这些复杂公式的构建过程时，没有使用冷冰冰的术语堆砌，而是像一位经验丰富的导师在耳边细细讲解每一个参数的意义和取舍，哪里容易出错，哪里是性能瓶颈。这种细腻的讲解风格，使得那些原本令人望而生畏的嵌套函数，变得清晰可见，仿佛一层层剥开洋葱的结构，最终看到了核心的逻辑果实。

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我特别欣赏这本书对数据清洗和预处理章节的编排，它不拘泥于单一工具，而是展现了一种“工具箱”思维。在数据标准化这一块，作者并没有只强调使用“分列”功能，而是系统地对比了“文本到列”、“查找与替换”中更高级的正则表达式应用（尽管可能只是浅尝辄止，但足以点亮思路），以及使用函数如`TRIM`、`CLEAN`结合`LEFT/RIGHT/MID`来处理那些顽固的空格和隐藏字符。书中针对一个“地址栏数据混乱”的实际场景，设计了一套组合拳：先用`SUBSTITUTE`替换掉特定的脏词，再用组合函数拆分省市县，最后用Power Query（如果书中涉及的话，或者仅仅是提到其思想）来处理更复杂的半结构化数据。这种多维度、针对性强的解决方案，让我意识到Excel的数据处理能力远超我的想象，它提供的是一套解决问题的策略，而不是一套死的命令。

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这本书在宏录制和VBA基础入门方面的叙述，展现出一种极高的实用主义精神。很多同类书籍在提到自动化时，往往只是简单地记录一个操作然后播放，但这本书显然更进一步。它详细阐述了宏录制过程中，哪些操作会被记录成绝对引用，哪些可以被相对引用，以及如何修改录制生成的代码以增加灵活性。例如，书中通过一个“批量格式化指定文件夹内所有工作表”的例子，引导读者进入VBA编辑器，并解释了如何插入一个简单的`Sub`过程，如何使用`For Each`循环来遍历工作簿中的所有工作表。更妙的是，作者在代码解释中穿插了对错误处理（Error Handling）的初步介绍，尽管篇幅不长，但对于初学者来说，这至关重要，它教会我们程序不是只会顺利运行。这种注重“健壮性”的教学思路，体现了作者深厚的实战经验，让读者在学习自动化的同时，也培养了编写可靠代码的习惯。

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