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出版者:第1版 (2006年7月1日)

作者:导向科技

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2006-7

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787115149459

丛书系列:

图书标签:

• Excel
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• 数据分析
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深度解析：数据挖掘与商业智能的实战手册 书籍名称：数据挖掘与商业智能实战 内容概要： 本书并非一部聚焦于特定软件操作的工具书，而是一本面向数据分析师、商业决策者以及所有希望将原始数据转化为战略洞察力的专业人士的深度指南。它全面覆盖了从数据采集、清洗、探索性分析到高级建模和最终报告生成的完整流程，旨在培养读者从数据中发现价值、支持复杂商业决策的系统性思维与实战能力。 第一部分：数据思维的基石与现代数据架构 本部分旨在为读者构建坚实的理论基础和宏观视角。我们首先探讨“数据思维”在现代商业环境中的核心地位，阐述如何从传统业务报告转向以数据驱动的预测和规范性分析。 第一章：理解数据的全景图 数据作为战略资产的演变： 追溯数据管理的历史脉络，分析大数据（Volume, Velocity, Variety, Veracity）对企业决策机制带来的根本性变革。 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）： 详细拆解从数据生成、采集、存储、处理、分析到最终存档或销毁的各个阶段。重点探讨数据治理（Data Governance）在确保数据质量和合规性方面的关键作用。 数据伦理与隐私保护： 深入讨论GDPR、CCPA等法规对数据应用的影响，分析数据偏见（Bias）的来源及其对分析结果公正性的潜在威胁。探讨如何在利用数据的同时，坚守道德底线。 第二章：现代数据基础设施概览 数据存储的演进： 比较传统关系型数据库（RDBMS）、数据仓库（Data Warehouse）与现代数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的适用场景、优缺点及技术栈选择（如PostgreSQL, Snowflake, Databricks）。 ETL/ELT流程的重构： 深入解析抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的现代实践。对比批处理与实时流处理的架构选择，并介绍主流的管道工具（如Apache Airflow, Kafka Connect）。 云计算对数据战略的影响： 分析AWS, Azure, GCP等云平台提供的弹性计算、托管式数据库服务如何重塑企业的数据基础设施投资策略。 第二部分：数据清洗、探索与预处理的艺术 高质量的分析始于高质量的数据。本部分专注于数据准备阶段那些耗时但至关重要的技术实践。 第三章：数据清洗与质量保障 缺失值处理的精细化策略： 不仅限于均值/中位数填充，探讨基于模型预测、多重插补（Multiple Imputation）等高阶插补技术。 异常值检测与处理： 介绍统计学方法（如Z分数、IQR）和机器学习方法（如孤立森林Isolation Forest、局部离群因子LOF）在识别复杂数据集中异常点上的应用。 数据标准化与归一化： 解释不同缩放方法对梯度下降类算法性能的影响，并提供在特征工程阶段选择合适缩放尺度的决策框架。 第四章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 多维度数据可视化叙事： 强调可视化不仅仅是展示结果，更是发现问题的工具。介绍使用散点图矩阵、小提琴图、热力图等复杂图表来揭示变量间的潜在关系和数据分布形态。 特征间的相关性与依赖性分析： 运用皮尔逊、斯皮尔曼相关系数，以及更复杂的互信息（Mutual Information）来量化特征间的依赖程度。 降维技术初探： 简要介绍主成分分析（PCA）和t-SNE在处理高维数据时，如何帮助我们可视化和简化数据结构，为后续建模做准备。 第三部分：核心分析模型与高级建模技术 本部分是全书的技术核心，专注于构建能够预测未来趋势和解释复杂因果关系的分析模型。 第五章：预测性建模基础：回归与分类 线性与逻辑回归的深入应用： 探讨模型假设检验（如多重共线性、残差分析）的重要性，并教授如何解读回归系数的商业含义。 模型评估指标的细致解读： 深入解析RMSE, MAE, R-squared在回归中的适用性；对于分类问题，重点讲解混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的实战意义。 正则化技术： 讲解Lasso（L1）和Ridge（L2）回归如何通过惩罚机制优化模型泛化能力，避免过拟合。 第六章：无监督学习：聚类与细分市场构建 K-Means聚类的局限与K-Means++的优化： 探讨如何科学地选择最优簇数（肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类与DBSCAN： 介绍它们在处理非球形簇或密度不均数据时的优势。 市场细分与客户分群实战： 将聚类技术直接应用于商业场景，例如基于RFM模型（近度、频率、金额）的用户价值分群。 第七章：时间序列分析与趋势预测 时间序列的分解与平稳性检验： 介绍如何识别和处理序列中的趋势、季节性和随机波动。 经典模型应用： 详细解析ARIMA、SARIMA模型的构建过程、参数识别（ACF/PACF图的应用）及模型诊断。 进阶模型概览： 简要介绍Prophet等现代化时间序列预测库在处理复杂节假日效应和缺失数据方面的能力。 第四部分：商业智能的落地与决策支持 数据分析的最终目标是驱动行动。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为易于理解、可操作的商业洞察。 第八章：构建高效的分析报告与仪表板 叙事性报告的构建原则： 强调“结论先行”的重要性，指导读者如何围绕核心商业问题组织数据论证的逻辑链条。 仪表板设计的最佳实践（Dashboard Design）： 讨论信息密度、用户旅程（User Journey）以及如何选择合适的KPI展示方式。从静态报告向交互式BI工具（如Tableau, Power BI）的过渡策略。 关键绩效指标（KPI）体系的建立： 区分输入指标与输出指标，并指导企业如何构建一套与战略目标对齐的、可衡量的指标体系。 第九章：A/B测试与因果推断 实验设计的严谨性： 详细阐述A/B测试的原理、样本量计算、显著性水平的设定，以及如何避免常见的实验陷阱（如多重比较问题）。 结果的统计学解释： 如何确定一个变化是真正的业务增益，还是随机噪音，并教授如何计算和解读置信区间。 非实验性因果推断简介： 在无法进行完美A/B测试时，介绍倾向性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等方法如何帮助我们在观察性数据中更接近因果关系。 第十章：将洞察转化为行动 分析结果的沟通障碍： 教授如何与非技术背景的业务高管进行有效对话，将复杂的统计术语转化为商业语言。 模型部署与监控： 简要讨论预测模型上线后的挑战，包括概念漂移（Concept Drift）的检测与模型再训练的必要性。 持续改进的闭环： 建立数据驱动的反馈机制，确保分析工作成为业务流程的一部分，而非一次性的项目。 本书的写作风格严谨而不失流畅，注重理论与企业级应用场景的紧密结合。通过大量虚构但贴近现实的案例分析，读者将掌握一套完整的、可落地的商业数据分析方法论，从而在信息爆炸的时代中，真正抓住数据背后的商业价值。

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这本书简直是数据分析领域的“武功秘籍”！我之前对Excel的数据透视表总是望而生畏，觉得那些复杂的行列转换和交叉分析简直是天书。然而，这本书的讲解方式完全颠覆了我的认知。它不是简单地罗列函数公式，而是像一位经验丰富的老师傅，手把手地教你如何从海量数据中提炼出有价值的信息。书中对各种筛选、排序、以及多条件汇总的讲解极其到位，即便是刚接触这些概念的新手，也能很快理解其背后的逻辑。尤其是作者在讲解如何利用“万能的”VLOOKUP和更强大的INDEX+MATCH组合时，那种层层递进的讲解思路，让人豁然开朗。我试着按照书中的案例操作，原本需要花费半天时间才能完成的报表制作，现在用不了多久就能轻松搞定。这不仅仅是技能的提升，更是一种工作效率的质的飞跃。对于那些经常需要处理报表、进行月度或季度分析的职场人士来说，这本书的价值无可估量，它将你从重复劳动中解放出来，让你有更多精力投入到更具创造性的工作中去。

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我一直认为，Excel的图表功能是它最能体现“美学”和“沟通力”的地方，但总苦于自己做出来的图表总是显得呆板、缺乏专业感。这本书在这方面的指导简直是艺术级的。它深入探讨了如何根据不同的数据类型选择最合适的图表形式——比如，何时使用瀑布图来展示层级变化，何时用散点图来揭示变量间的关系。更令人惊喜的是，书中对图表美化的细节处理，那些关于色彩搭配、坐标轴调整、数据标签优化的技巧，每一个小窍门都充满了实战经验。我以前做的柱状图总是“平铺直叙”，现在学了书里的方法，通过巧妙地叠加和组合不同的图层，做出了那种富有立体感和故事性的可视化报告。这让我明白了，一个好的图表不仅是数据的展示，更是观点的有力传达。同事们看了我用新学会的方法做的演示文稿后，都纷纷向我取经，这极大地提升了我在团队中的影响力。这本书真正让我体会到了“数据会说话”的真谛。

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我是一个偏向于结构化思维的人，对那种语焉不详、只提概念不给实操的“假干货”深恶痛绝。这本书的强大之处在于它的“实操性”无与伦比。它没有空泛地谈论“大数据分析思维”，而是专注于手头上每一个具体的小功能如何发挥出最大的效用。例如，对于条件格式的应用，书中详细介绍了如何利用它来实时监控库存预警或销售业绩的达标情况，这种动态反馈机制极大地提高了我的工作预见性。我尤其欣赏作者在讲解数组公式时那种抽丝剥茧的耐心，虽然涉及到更深层次的计算逻辑，但通过具体的例子和步骤拆解，即便是复杂的财务模型搭建也能被清晰地呈现出来。它教会我的不只是“怎么做”，更是“为什么这样做”。这种对底层逻辑的剖析，让我对Excel这门工具的理解上升到了一个新的台阶，不再是机械地输入指令，而是能够主动地设计和优化工作流程。

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说实话，市面上关于Excel的书籍多如牛毛，很多都是简单地将帮助文档的内容重新排版一遍，读完之后感觉时间都浪费了。但这本书完全不同，它字里行间透着一股浓厚的“实战经验”的味道。比如，书中关于“宏与VBA基础应用”的部分，虽然篇幅不长，但提供的几个小脚本可以直接复制粘贴到自己的工作簿中使用，解决了我在处理重复性固定任务时一直以来的痛点。这对于那些希望跨越到自动化办公门槛但又惧怕编程的普通用户来说，简直是福音。作者在描述每一个功能时，都会结合一个真实的业务场景来阐述其价值所在，这使得学习过程非常具有目的性。我个人的感受是，这本书不仅教会了我如何更好地使用Excel这个工具，更重要的是，它培养了我用更系统、更高效的方式去审视和处理日常工作数据流的习惯。它真正达到了“一点通，则百通”的效果，强烈推荐给所有希望摆脱“低效办公”困境的专业人士。

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不得不提的是，这本书的结构设计非常贴合现代办公场景的需求。它不是一本厚重的理论教材，而更像一本随时可以翻阅的“实战手册”。它的章节安排逻辑性极强，从最基础的数据清洗和整理开始，逐步过渡到复杂的计算和分析，最后才是高级的可视化呈现。对于我这种需要快速解决工作问题的用户来说，这种“即学即用”的模式非常友好。比如，我最近接手了一个跨部门的复杂项目，需要汇总不同系统导出的格式各异的清单。按照书中的数据匹配和清洗章节的指导，我迅速使用“文本分列”和几个关键函数，在几分钟内就完成了数据对齐，避免了人工核对带来的巨大误差。书中对错误值处理和数据有效性的讲解也极其到位，这保证了我在后续所有分析和图表制作的基础都是稳固可靠的。它就像一个随身携带的“Excel专家顾问”，任何疑难杂症都能在其中找到对应的解决方案。

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