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出版者:人民邮电

作者:神龙工作室编著

出品人:

页数:375

译者:

出版时间:2006-10

价格:39.80元

装帧:

isbn号码:9787115151643

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 办公技巧
• 数据处理
• 电子表格
• 财务办公
• 效率提升
• 入门
• 实战
• 2003版

洞察数据驱动的未来：现代企业决策与分析的进阶指南 本书旨在为寻求在快速变化的数据环境中提升分析能力和决策效率的专业人士提供一套全面、深入且极具实操性的指导框架。 聚焦于当前企业普遍采用的、更具通用性和未来兼容性的数据处理工具与分析理念，本书将引领读者超越基础操作层面，迈向数据建模、高级统计分析以及商业智能（BI）应用的实战领域。 一、 告别过往，拥抱现代数据生态 本书深刻理解当前企业对数据处理工具的需求已不再局限于单一、固定的旧版软件。我们着眼于更广阔的现代数据生态系统，包括但不限于： 云端数据协作与存储基础： 如何安全、高效地在主流云服务平台上管理和共享数据资产，理解数据湖与数据仓库的基本概念，以及如何确保数据访问的合规性与安全性。 现代电子表格软件的进阶功能挖掘： 详细剖析当前主流电子表格软件（例如，最新版本的Microsoft Excel、Google Sheets等）中那些专为处理海量数据和复杂运算而设计的高级函数群组，例如动态数组函数（如FILTER, UNIQUE, XLOOKUP等）在数据提取与清洗中的革命性应用。 数据可视化与叙事（Data Storytelling）： 重点讲解如何运用现代数据可视化工具和技术，将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的商业洞察。内容将涵盖信息图表的选择原则、颜色理论在数据呈现中的应用，以及如何构建能够驱动管理层决策的故事线。 二、 高级数据建模与结构化思维 有效的数据分析始于合理的数据结构。本书将投入大量篇幅构建读者的结构化思维，确保数据在导入、处理和分析过程中保持完整性和准确性。 关系型数据思维建立： 详细讲解如何从业务需求出发，设计规范化的数据模型。理解主键、外键的概念，以及如何通过多表关联来整合分散在不同部门或系统中的数据源，为复杂的跨域分析打下坚实基础。 Power Query（获取和转换数据）的深度应用： 这部分是本书的核心实践模块之一。我们将系统性地教授如何使用Power Query编辑器进行复杂的数据清洗、转换和合并。内容包括： M语言基础与定制化脚本： 学习编写简单的M语言代码以处理非常规的数据清洗任务，例如非结构化文本的解析、日期格式的统一转换等。 参数化查询设计： 构建可重复使用的、参数驱动的查询流程，极大地提升报告的更新效率和维护性。 数据透视表的迭代升级： 探讨现代数据透视表（Pivot Table）在处理大型数据集时的性能优化技巧，以及如何结合“切片器（Slicers）”和“时间线（Timelines）”创建高度交互式的仪表板原型。 三、 走向预测与决策支持：进阶统计分析 本书的目标是将读者从描述性分析（发生了什么）提升到诊断性（为什么发生）和预测性分析（将发生什么）层面。 描述性统计的严谨应用： 深入探讨平均值、中位数、众数、方差、标准差等指标的适用场景与局限性。重点讲解如何利用箱线图等工具识别和处理异常值（Outliers），确保分析结果的稳健性。 核心回归分析实战： 提供易于理解的线性回归和逻辑回归的商业应用案例。不侧重于复杂的数学推导，而强调如何在实践中选择合适的模型变量（特征工程的初步概念），解读回归系数的商业含义，以及评估模型的拟合优度。 假设检验与A/B测试的商业逻辑： 教授如何运用t检验和卡方检验等基本统计工具，在商业场景中科学地验证新的营销策略、产品改动或流程优化是否带来了显著的改善，从而避免凭感觉做决策。 四、 商业智能（BI）生态的桥梁 我们认识到，仅靠电子表格无法满足现代企业级的商业智能需求。因此，本书将数据分析能力视为通往更强大BI平台的垫脚石。 数据模型到BI工具的迁移思路： 讲解如何将已在电子表格中构建的清晰数据结构（如规范化的表格、度量值的定义）高效地迁移到专业的BI平台（如Power BI或Tableau）中。 关键绩效指标（KPI）的科学设定与监控： 引导读者思考如何根据企业战略目标，定义清晰、可衡量、可操作的KPI。内容包括如何运用“目标追踪”和“偏差分析”技术，持续监控业务健康状况。 自动化与报告流程优化： 探讨如何利用现代工具集成的功能，实现数据从源头到最终报告的自动化刷新流程，极大地减少手工干预，释放分析师的精力去从事更高价值的洞察挖掘工作。 本书适合对象： 具有基础电子表格操作能力，希望系统性提升数据处理和分析技能的职场人士。 致力于数据驱动决策的中层管理者，需要理解分析模型背后的逻辑。 财务、市场、运营等领域的专业人员，希望用更强大的工具处理部门级和跨部门的复杂数据报表。 通过本书的学习，您将掌握一套面向未来的数据分析工具箱，能够自信地处理大规模、多源头的数据挑战，并将数据转化为实实在在的商业价值。

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