Excel VBA财务管理应用案例详解 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:韩良智

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2006-12

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787113075408

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

Microsoft Excel由于具备强大的数据处理和计算分析功能，已经在企业管理及日常生活中得到了广泛的应用。但是，目前大多数用户在使用Microsoft Excel时，仅仅借助向导、鼠标从事简单的“基本层次”的应用，很少涉及编程，所以无法制作具有一定复杂程度的应用系统。本书的主要特色是：以Excel VBA为开发平台，系统地介绍了Excel VBA以及ADO数据库访问技术和SQL语言的基础知识，并将这些知识应用于实际工作中，使读者在掌握这些知识的基础上，能够根据工作的需要开发出依托窗体、控件的各种应用程序，也就是对Microsoft Excel进行“二次开发”。

　　第1章介绍了Excel VBA以及ADO数据库访问技术和SQL语言的基础知识，并结合大量有实用价值的示例来说明如何将这些知识应用到实际工作中。

　　从第2章开始，以一个简单但有较大实用价值、特别适合中小企业的财会管理系统为例，详细地介绍了Excel VBA在财务管理中的应用，其中包涵大量开发财会应用系统的方法、步骤以及一些编程的小技巧。这些编程的方法和技巧，对于开发其他的应用系统也具有极大的参考价值。

　　本书介绍的财会管理系统，涉及到系统的整体设计、系统功能设计、操作界面设计、报表设计、程序设计、数据保存及备份等几个环节，内容涵盖了主要的日常财会管理内容，从录入日常的会计数据到对会计数据进行汇总分析，直至编制会计报表等。笔者自行开发的这套财会管理系统，尽管还不能与专业的财会应用软件相媲美，但这套应用系统介绍了详细的制作过程和完整的源代码，目的并不是想提供一套现成的、可以直接应用于企业的财会管理应用系统，而是为了使读者在阅读本书的这些章节的过程中，能够进行实际操作，从而对如何设计和开发一套能满足基本需求的财会管理系统有一个整体的认识，并在此基础上举一反三，独立应用到实际工作中的其他领域，这就是笔者编写本书的主要用意。

好的，这是一份围绕数据可视化与商业智能主题的图书简介，旨在提供详尽的内容概述，并避免提及任何与Excel VBA财务管理应用案例详解相关的内容。 --- 深度解析：数据可视化与商业智能实战指南本书定位：深入探索如何将原始数据转化为有洞察力的商业决策依据，聚焦于现代数据可视化技术栈、商业智能（BI）工具应用及其在企业战略中的落地实践。目标读者：数据分析师、商业智能顾问、市场营销专家、产品经理、需要依赖数据驱动决策的企业管理者，以及所有渴望掌握前沿数据叙事技巧的专业人士。 --- 第一部分：数据思维与可视化基础重构本部分致力于为读者构建坚实的数据素养和信息图形化思维框架，这是有效进行数据分析与展示的基石。第一章：从数据到洞察的思维转型本章探讨在信息爆炸时代，企业如何从“数据拥有者”转变为“数据驱动者”。我们详细解析了数据分析的完整生命周期，强调从业务问题定义（What & Why）到数据采集、清洗、建模，直至最终可视化呈现的逻辑链条。重点讨论了数据偏见（Data Bias）的识别与规避，以及如何构建一套严谨的假设检验体系，确保分析结果的可靠性。第二章：可视化设计的科学与艺术本章深入探讨信息图形化的核心原则。我们不仅涵盖了图表选择的标准指南（例如，何时使用散点图而非柱状图，何时采用树状图而非饼图），还深入讲解了认知心理学在可视化中的应用。读者将学习如何利用人类视觉系统的特性，优化颜色、布局和交互设计，以最大化信息传达的效率和准确性。内容包括有效标题的撰写、避免“图表垃圾”（Chart Junk）的技巧，以及如何设计出能讲述清晰故事的仪表板。第三章：数据预处理与质量保障高效的可视化始于高质量的数据。本章聚焦于数据准备工作，涵盖了数据清洗（缺失值处理、异常值检测与平滑）、数据转换（透视、反透视、聚合）和数据集成（多源数据合并）。我们详细介绍了处理时间序列数据、地理空间数据和文本数据时，需要采取的特定预处理步骤，并介绍了自动化数据验证流程，以确保输入到可视化引擎的数据是准确无误的。 --- 第二部分：主流BI工具与高级可视化技术实践本部分是本书的核心应用篇，侧重于当前业界最主流的商业智能平台的操作、高级功能挖掘和特定场景下的技术实现。第四章：Power BI/Tableau 核心功能精讲与模型构建本章将对比分析市场上两大主流BI工具的架构和优势。针对Power BI，我们将详述数据模型（星型/雪花模型）的构建、DAX语言在复杂计算和时间智能分析中的应用。针对Tableau，我们将侧重于LOD（Level of Detail）表达式的使用，以实现跨粒度分析和更精细的聚合计算。实战案例将覆盖销售业绩分析、客户细分和供应链效率监控等经典场景。第五章：交互式仪表板的构建与优化本章关注如何从静态报表转向动态、可交互的商业智能驾驶舱。内容包括： 1. 导航与筛选机制设计：创建直观的全局过滤器、上下文过滤器和操作过滤器的最佳实践。 2. 钻取（Drill-down）与联动（Highlighting）：设计多层级信息暴露机制，使用户能从宏观视图自然地深入细节。 3. 移动端优化：确保仪表板在不同设备上都能保持响应性和可用性。第六章：地理空间数据可视化与分析本章专门探讨如何将地理信息融入商业决策。内容包括： 1. 地图类型选择：区分使用热力图、点密度图、分级统计图（Choropleth Map）和基于路径的流向图。 2. 空间关联性分析：如何利用工具内置的空间函数（如缓冲区分析、邻近度分析）来揭示地理位置对业务绩效的影响。 3. 集成第三方地图服务：在BI环境中嵌入自定义的地图层或外部API数据源的教程。第七章：叙事驱动的可视化（Storytelling with Data）数据可视化不仅仅是信息的展示，更是一种沟通方式。本章教授如何构建引人入胜的数据叙事。我们将学习如何组织分析的逻辑流程（引入问题、展示发现、提出建议），如何使用注释（Annotations）和焦点区域来引导读者的注意力，以及如何根据不同的听众（技术团队 vs. 执行层）调整叙事深度和复杂度。 --- 第三部分：进阶主题与前沿应用本部分拓展了数据分析的边界，涵盖了自动化、大数据环境下的挑战，以及新兴的可视化技术。第八章：集成R/Python的增强分析能力本章讲解如何将BI工具与强大的统计编程语言集成，以实现超出标准BI功能范围的分析。内容包括： 1. 统计模型可视化：在BI环境中展示回归分析的残差图、聚类分析的结果（如K-Means的簇分布）。 2. 自定义图表集成：利用R或Python生成定制化的图表对象（如复杂网络图、词云图）并将其嵌入到主仪表板中。第九章：大数据环境下的可视化挑战与解决方案面对PB级数据，传统BI工具的性能瓶颈尤为突出。本章探讨了应对大数据集的策略： 1. 数据采样与预聚合：在前端展示层进行有效的数据降维技术。 2. 数据源优化：介绍数据仓库（如Snowflake, BigQuery）与BI工具的直连性能优化参数（如查询推送、缓存策略）。 3. 实时数据流的可视化：探讨如何处理Kafka或MQTT等流媒体数据源的低延迟展示需求。第十章：预测分析的可视化与风险沟通本章关注如何向非专业人士清晰地传达预测结果和不确定性。内容包括： 1. 置信区间和误差带的可视化：如何用直观的方式显示预测结果的波动范围。 2. 情景分析（What-If Scenarios）：构建用户可操作的参数滑块，允许决策者探索不同假设下的潜在结果。 3. 风险矩阵的构建：将概率与影响等级结合，形成决策者易于理解的风险评估视图。附录：开源工具生态系统速览简要介绍如D3.js、Plotly等前端可视化库的基本概念，以及它们在定制化Web报告中的潜力。 --- 本书特色总结：全面性与深度：覆盖从基础思维到高级建模的完整流程。工具实操性强：结合两大主流BI平台的最新功能进行详尽步骤演示。聚焦商业价值：案例均围绕提升业务效率、优化客户体验和支持战略决策展开。强调叙事技巧：不仅教如何做图，更教如何通过图来影响决策。通过本书的学习，读者将能够掌握驾驭复杂数据的能力，构建出不仅美观、更具说服力的商业智能解决方案。