Excel 2003电子表格处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:委会

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2006-9

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787121030642

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 电子表格
• 办公软件
• 数据处理
• Excel2003
• 技巧
• 教程
• 办公效率
• 数据分析
• 表格处理

数据驱动决策的基石：现代商业智能与高级数据分析实战 本书聚焦于在当今数据爆炸时代，企业如何利用前沿的数据分析工具和方法论，将海量原始数据转化为具有战略指导意义的商业洞察。本书内容完全不涉及任何关于Microsoft Excel 2003电子表格处理的知识或操作指南。 第一部分：商业智能（BI）的核心理念与架构 本部分深入剖析现代商业智能的定义、演变及其在企业战略决策中的核心地位。我们探讨的重点是如何构建一个高效、可靠、可扩展的BI生态系统，而不是停留在基础的电子表格操作层面。 第一章：从数据到决策——现代BI的战略价值 本章首先界定“数据驱动决策”的内涵，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这四个关键层次。我们将详细讨论当前企业面临的数据挑战（如数据孤岛、数据质量、实时性需求），并阐述一套成熟的BI架构应如何应对这些挑战。内容涵盖数据治理框架的初步建立，以及如何通过BI实现业务流程的闭环优化。重点对比了传统报告体系与现代交互式仪表板在信息传递效率上的巨大差异。 第二章：数据仓库（DW）与数据湖（DL）的设计哲学 深入探讨支撑高级分析的底层数据基础设施。本书详细讲解维度建模（Dimensional Modeling）的原则，包括星型模型和雪花模型的适用场景，以及如何根据业务需求选择合适的事实表和维度表结构。我们不会涉及任何关于电子表格软件的数据透视表或函数，而是聚焦于SQL和OLAP（联机分析处理）的概念。此外，本章将全面介绍数据湖的架构优势，讨论非结构化和半结构化数据（如日志文件、社交媒体流）如何被有效地吸纳、存储和准备用于高级分析，对比数据仓库的结构化要求与数据湖的灵活性。 第三部分：高级数据处理与ETL/ELT工程 本部分将重点放在数据准备和转换的工程实践上，这是确保分析结果准确性的关键环节。 第三章：现代数据集成与转换工具链 本章详细介绍现代数据集成流程（ETL/ELT）。内容聚焦于使用专业的数据集成平台（如Informatica、Talend或云原生工具）进行大规模数据流的处理。我们将探讨数据清洗、数据质量校验的自动化策略，包括异常值检测、缺失值插补的高级统计方法。重点讲解ELT（提取、加载、转换）范式在云数据仓库环境下的优势，以及如何利用Python/Pandas或Spark等工具进行复杂的、批处理或流式的数据转换逻辑实现。 第四章：SQL的深度应用与性能优化 本章将SQL提升到高级应用层面，内容远超基础查询。讨论窗口函数（Window Functions）在复杂排名、移动平均计算中的威力；探讨公用表表达式（CTE）在简化复杂查询逻辑中的作用；深入剖析查询优化器的工作原理，包括索引选择、执行计划的解读与重写技巧。本章的案例研究将围绕大型数据集的性能瓶颈分析与解决，而非小型数据集的手动计算。 第三部分：数据可视化与交互式仪表板构建 本部分将从“展示数据”跃升至“讲述数据故事”，关注如何利用专业的可视化工具激发用户洞察。 第五章：从报表到叙事——高级数据可视化原则 本章深入探讨认知心理学在数据可视化中的应用。我们将学习如何选择最合适的图表类型来传达特定信息（例如，何时使用桑基图而非堆叠条形图）。内容包括色彩理论在数据编码中的应用、避免误导性视觉呈现的方法，以及构建高信息密度、低认知负荷的专业仪表板的设计规范。 第六章：专业可视化工具的实战应用（Tableau/Power BI） 本章以当前主流的BI可视化平台为例，详细讲解构建交互式仪表板的实战步骤。内容包括：数据源连接管理、参数与计算字段的创建、复杂筛选逻辑的实现、用户交互设计（如钻取、联动动作）。我们将侧重于讲解如何利用这些工具的高级功能（如LOD表达式在Tableau中的应用，或DAX语言在Power BI中的应用）来处理复杂的业务逻辑，而非简单的二维表格制作。 第四部分：预测分析与数据挖掘基础 本部分是连接描述性分析与前瞻性战略的核心桥梁。 第七章：统计学在商业预测中的应用 本章介绍进行可靠预测所需的基本统计概念，包括假设检验、回归分析（线性与逻辑回归）的基础应用。我们将讨论如何构建和评估预测模型（如R-squared, RMSE），以及如何理解和解释模型系数，确保预测结果的业务有效性。所有模型构建和评估的案例将使用统计软件（如R或Python的scikit-learn库）进行演示，完全规避电子表格的计算限制。 第八章：时间序列分析与趋势预测 本章专门针对具有时间依赖性的数据（如销售额、库存水平）。详细介绍ARIMA/SARIMA模型的原理和应用，以及如何利用指数平滑法处理季节性和趋势性数据。我们将演示如何利用专业的时间序列分析库来生成未来时间段的预测区间（Confidence Intervals），帮助企业制定更精准的供应链和财务计划。 结语：迈向企业级数据战略 本书的最终目标是培养读者构建和管理现代数据分析流程的能力，使数据成为企业持续竞争优势的来源。所有内容均围绕云计算、大数据工具和现代分析方法论展开，旨在为专业的数据分析师和商业决策者提供前沿、实用的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆