Excel数据处理与图表应用实例精讲 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:马军

出品人:

页数:394 页

译者:

出版时间:2006年05月

价格:39.0

装帧:平装

isbn号码:9787030170798

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 数据处理
• 图表
• 实例
• 办公软件
• 数据分析
• 职场技能
• 效率提升
• 学习教程
• 精通Excel

《数据炼金术：从原始杂乱到洞察万象》 在这信息爆炸的时代，数据早已成为我们认识世界、驱动决策的基石。然而，海量的数据并非天然就有价值，它们如同未经雕琢的璞玉，需要专业的技艺才能从中提炼出熠熠生辉的真金。本书《数据炼金术：从原始杂乱到洞察万象》正是为你量身打造的数据处理与可视化启蒙指南，它将带领你穿越枯燥的数据迷宫，掌握将冰冷数字转化为生动故事的强大能力。 我们深知，面对纷繁复杂的数据，许多人感到无从下手，甚至被其庞杂的外表所吓倒。原始数据往往充斥着错误、遗漏、格式不一等问题，直接应用不仅事倍功半，更有可能得出错误的结论。《数据炼金术》将以严谨而实用的方法，系统地讲解如何对这些“脏乱差”的数据进行清洗、转换和整理。我们将从数据录入的源头开始，讲解如何建立规范的数据录入习惯，预防潜在的错误。随后，重点剖析数据清洗的常见痛点，如重复值、缺失值、异常值、文本格式不统一、日期格式混乱等，并提供一套行之有效的处理流程。书中将详述各种数据转换技巧，包括数据类型更改、字段拆分合并、单位统一、文本替换、数值计算等，让你能够为后续的分析奠定坚实的基础。我们会深入讲解各种数据预处理的逻辑和实用技巧，例如如何高效地查找和替换数据，如何利用强大的条件判断功能来标记或处理异常数据，如何进行文本字符串的各种操作以达到统一格式的目的，以及如何处理和转换日期时间数据，使其能够被准确地分析。 数据整理仅仅是第一步，真正的价值在于从数据中挖掘出有意义的信息。《数据炼金术》将引导你进入数据分析的核心领域。我们将介绍各种常用的统计分析方法，让你理解数据的分布特征、集中趋势、离散程度等关键信息。书中将详细讲解如何运用基础统计函数，如求和、平均值、最大值、最小值、标准差等，来快速了解数据的基本情况。在此基础上，我们将深入探讨更高级的分析技术，例如数据的分组统计、交叉分析、趋势分析、相关性分析等。你会学习如何运用强大的函数和工具，快速地进行复杂的数据聚合和汇总，发现隐藏在数据中的规律和模式。例如，我们将详细讲解如何使用数据透视表（Pivot Table）这一强大的工具，它能够让你在海量数据中进行灵活的维度组合和数据汇总，轻松地从不同角度审视数据，发现业务的关键洞察。同时，我们还会介绍如何利用筛选、排序、条件格式等功能，快速定位和突出显示重要数据，使你的数据表格更具可读性和分析性。 然而，再精密的分析，如果不能以清晰易懂的方式呈现，其价值也会大打折扣。让数据“说话”，是《数据炼金术》的另一大核心目标。本书将为你揭示数据可视化的魔力，让你学会如何将抽象的数字转化为直观、生动的图表。我们将从图表的选择原则出发，讲解不同类型图表（如柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等）的适用场景和优缺点，帮助你选择最能准确表达数据信息的图表形式。书中将提供一系列图表制作的详细步骤和技巧，让你能够轻松创建专业、美观的数据图表。我们会深入讲解如何自定义图表的标题、坐标轴、图例、数据标签等元素，使其更加清晰和信息丰富。更重要的是，你将学习如何通过图表设计，突出数据的关键趋势、对比和关系，从而有效地传达你的分析结果和决策建议。我们将强调图表设计的“少即是多”原则，避免图表信息过载，确保信息传达的有效性。 《数据炼金术》并非仅限于理论讲解，它更注重实战应用。本书将穿插大量贴近实际工作场景的案例分析，涵盖市场营销、销售分析、财务管理、项目管理、人力资源等多个领域。这些案例将循序渐进地展示如何运用书中介绍的数据处理和可视化方法，解决实际业务问题，做出更明智的决策。从分析客户购买行为，到评估产品销售表现，再到预测项目进度，每一个案例都将是你学习路上的有力支撑。你将看到如何将理论知识转化为实际操作，例如如何利用数据分析找出影响销售业绩的关键因素，如何通过图表直观展示市场份额的变化趋势，如何用数据来评估营销活动的效果，以及如何利用数据来优化资源配置，提高工作效率。这些案例将帮助你建立起独立运用数据分析解决问题的信心。 本书特别注重培养读者的“数据思维”。我们相信，掌握数据处理和可视化的工具只是基础，更重要的是理解数据背后的逻辑，培养从数据中发现问题、分析问题、解决问题的能力。在学习过程中，你将不断被引导去思考“为什么数据是这样的？”，“数据揭示了什么？”，“下一步我应该做什么？”，从而真正成为一个能够驾驭数据、驱动洞察的“数据炼金师”。我们将鼓励你主动去探索数据，挑战数据的局限，并通过数据的分析来检验自己的假设和想法。 《数据炼金术》适合所有希望提升数据素养，或者正在与数据打交道，但希望能更高效、更深入地挖掘数据价值的读者。无论你是学生、职场新人，还是经验丰富的专业人士，只要你愿意投入时间和精力，这本书都将成为你数据能力跃升的强大助推器。它将为你打开一扇通往数据驱动决策世界的大门，让你在未来的工作中，能够更自信、更有效地利用数据，创造更大的价值。 本书力求语言通俗易懂，避免使用过于专业的术语，即使是初学者也能轻松上手。每一个概念的提出，都配以清晰的解释和生动的类比，确保你能够真正理解其背后的原理。同时，我们还为你提供了丰富的学习资源，例如书中涉及的数据文件、练习题以及额外的参考资料，帮助你巩固学习成果，不断精进。 掌握《数据炼金术》，就是掌握了在数据时代乘风破浪的关键技能。现在，让我们一起踏上这场激动人心的“数据炼金”之旅，将原始杂乱的数据，炼化成洞察万象的智慧宝藏！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的实例选材非常贴近市场前沿和日常业务场景，这一点让我觉得作者的经验非常丰富且与时俱进。例如，书中不仅涵盖了传统的财务报表分析，还特地加入了针对“客户流失率预测”的简单回归分析示例，这在以往的Excel书籍中是极其罕见的。这种跨界融合的案例，极大地拓宽了我的应用思路。我特别欣赏它对“数据透视表”深度挖掘技巧的阐述，比如利用“计算字段”和“计算项目”来模拟复杂的业务逻辑，而不是仅仅依赖基础的求和计数。书中对于多表联动分析的讲解，特别是如何利用“数据模型”和Power Pivot进行高效的关联查询，为我处理超大数据集提供了全新的解决方案。我过去处理超过百万行数据时经常感到力不从心，但学习了书中的模型构建方法后，性能得到了明显的改善，这对于依赖Excel进行大容量数据探索的分析师来说，绝对是及时的雨露甘霖。

评分☆☆☆☆☆

这本《Excel数据处理与图表应用实例精讲》的实战指导真是让人眼前一亮，尤其是它对复杂数据清洗和转换的讲解，简直是手把手教学。我记得我以前处理那种从不同系统导出的、格式混乱的报告时，总是要花费大量时间手动调整。这本书里关于“Power Query”的高级用法，特别是M语言基础的介绍，让我彻底颠覆了以往的认知。它不仅仅是教你怎么点按钮，而是深入剖析了数据流动的逻辑。比如，如何通过合并查询来整合跨部门数据源，如何利用“添加列”功能进行动态计算，这些在其他同类书籍中往往一带而过的内容，在这里却被细致地拆解成了几个清晰的步骤。特别是书中关于“错误值处理”和“文本到列”的多种模式应用，非常贴合实际工作中的痛点。读完这部分，我感觉自己对Excel的掌控力又上了一个台阶，不再是机械地套用公式，而是能够像编程一样去构建高效的数据处理流程。这种从理论到实践的无缝衔接，对于任何需要定期进行数据整理和报告生成的专业人士来说，都是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格和行文结构，展现出一种罕见的严谨与亲和力的平衡。作者在讲解复杂的函数逻辑时，比如数组公式的精妙运用，并没有采用那种冷冰冰的公式堆砌，而是通过一个个生动的故事场景来嵌入解释。比如，通过一个“库存周转率计算”的故事，自然而然地引出了OFFSET和INDIRECT函数的嵌套技巧，让人在不知不觉中就掌握了高级技巧。而且，对于函数参数的说明，它总是会提前指出潜在的陷阱和边界条件，这种前瞻性的提醒大大减少了我调试公式时走弯路的时间。排版上也看得出用心良苦，代码块和截图的清晰度极高，关键步骤都有明确的序号标注，使得自学过程中的中断和迷失感降到了最低。这种对读者学习体验的尊重，使得学习过程不再是枯燥的知识灌输，而更像是一次有经验的导师陪伴下的实战演练。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，本书最核心的价值在于它对“自动化思维”的培养。许多人使用Excel只是为了完成单次任务，但这本书的精髓在于如何构建一个可重复、可维护的自动化工作流。书中花了相当篇幅讨论VBA宏的入门与应用，但它的切入点非常实用——它不是教你成为程序员，而是教你如何用代码来“解放双手”。例如，书中关于“一键生成月度汇总报告”的自动化脚本示例，我稍微修改后就应用到了我的日常工作中，原本需要半天时间的手动复制粘贴和格式调整，现在只需点击一个按钮即可完成。更重要的是，它解释了宏录制和手动编写代码之间的区别和优势，帮助读者理解什么时候应该停留在录制层面，什么时候必须介入编写逻辑。这种引导用户从“操作者”向“流程设计者”转变的理念，是这本书区别于市面上大多数强调基础操作的书籍的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

我对书中对于数据可视化艺术的呈现方式深感震撼。许多Excel教程只停留在如何生成柱状图或饼图的层面，但这本书却将图表的“讲述能力”放在了首位。它强调了选择正确图表类型的决策逻辑，比如何时应该使用瀑布图来展示累积变化，何时散点图的趋势线比简单的平均值更能揭示变量间的关系。最让我印象深刻的是关于“条件格式”和“数据条”的高级组合应用，这使得静态的表格瞬间拥有了动态的、一目了然的视觉反馈机制。书中提供的那些“微件”图表设计理念，比如将小图嵌入单元格中，极大地方便了摘要仪表盘的制作。我尝试用书中的模板设计了一个“销售业绩波动分析”的仪表盘，不仅数据更新速度快了，而且高层领导一眼就能抓住关键的绩效指标（KPIs），沟通效率显著提升。这已经超出了“工具使用指南”的范畴，更像是一本关于“信息传达美学”的教科书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆