具体描述
电子表格数据处理与可视化实战指南 本书聚焦于利用现代电子表格软件（如 Microsoft Excel, Google Sheets 等）进行高效、专业的数据处理、分析与呈现。我们旨在为初学者和有一定经验的用户提供一套系统化、实战化的技能体系，帮助他们将原始数据转化为具有洞察力的商业智能。 第一部分：数据基础与环境搭建 本部分将为读者打下坚实的数据处理基础，并确保工作环境的最优化设置。 第一章：认识数据与电子表格软件的核心架构 1.1 数据类型与结构：理解结构化数据、半结构化数据与非结构化数据的区别。掌握行、列、单元格、工作表与工作簿的基本概念。 1.2 软件界面精览：个性化定制工作区，高效利用功能区（Ribbon）和快速访问工具栏。 1.3 工作簿与工作表的管理艺术：工作簿的多层级组织策略；工作表的命名规范、分组、隐藏与保护机制。 1.4 工作表间的数据引用：理解相对引用、绝对引用和混合引用的应用场景，避免常见引用错误。 1.5 性能优化基础：针对大型数据集的初步性能考量，内存管理与文件格式选择（如 `.xlsx` 与 `.xlsm` 的适用性）。 第二章：数据录入、清理与标准化 2.1 高效数据录入技巧：使用数据验证（Data Validation）确保数据输入的准确性，创建下拉列表、日期选择器和自定义规则。 2.2 缺失值与异常值处理：识别数据中的空单元格、零值和明显的录入错误。应用查找与替换功能进行批量修正。 2.3 文本数据的拆分与合并：深入讲解 `TEXTSPLIT`（或类似功能），以及 `CONCATENATE` 或 `&` 运算符在构建复合字段中的应用。 2.4 日期与时间的高级处理：将文本格式的日期转换为标准日期格式，计算时间差，并进行日期逻辑判断。 2.5 格式化为表格（Tables）：将数据区域转化为结构化表格，自动继承格式、筛选和公式，为后续分析打下结构化基础。 第二部分：核心函数与公式的精深应用 本部分是本书的核心，系统讲解电子表格中最强大、最实用的公式集，从基础运算到复杂的逻辑判断和数据查询。 第三章：基础运算与逻辑控制 3.1 算术与统计函数精讲：`SUM`, `AVERAGE`, `COUNT` 系列函数的灵活运用，以及 `SUMIF`/`SUMIFS` 在条件汇总中的强大威力。 3.2 逻辑函数实战：深入剖析 `IF`, `AND`, `OR`, `NOT` 的嵌套应用，构建复杂的多条件判断模型。 3.3 错误值处理：使用 `IFERROR` 或 `ISERROR` 优雅地处理公式运算中可能出现的错误，保持报表的整洁性。 第四章：数据查找与交叉引用 4.1 VLOOKUP 的局限性与替代方案：全面解析 `VLOOKUP` 的工作原理、参数设置及局限（如只能向右查找）。 4.2 XLOOKUP 的革命性优势：详细介绍新一代查找函数 `XLOOKUP`，包括双向查找、精确匹配与模糊匹配的高级用法。 4.3 强大的二维查找：掌握 `INDEX` 与 `MATCH` 函数的组合，实现灵活的行列交叉查询，应对复杂数据源。 第五章：数组公式与动态数组（现代版本特性） 5.1 理解数组公式的概念：在不支持动态数组的环境下，如何使用 Ctrl+Shift+Enter 创建和管理传统数组公式。 5.2 动态数组函数入门（适用于现代版本）：`FILTER` 用于提取匹配条件的所有行；`UNIQUE` 用于生成不重复列表；`SORT` 和 `SORTBY` 用于排序。 5.3 溢出（Spill）行为解析：理解动态数组公式的输出机制以及如何管理溢出区域，避免公式冲突。 第三部分：数据透视表与报告自动化 本部分专注于如何利用透视表（Pivot Tables）快速洞察海量数据，并实现报告的半自动化更新。 第六章：数据透视表的构建与精细控制 6.1 透视表的设计思路：从业务问题出发确定分析维度和度量指标。 6.2 透视表的布局与分组：利用行、列、值区域进行多维分析，掌握日期、数字的层次化分组技巧。 6.3 值字段的定制化计算：不仅是求和与计数，掌握百分比计算（占总计、占行/列的百分比）、差异计算等。 6.4 报表切片器（Slicers）与时间线（Timelines）：创建交互式的控制面板，实现一键筛选多张透视表。 第七章：高级数据透视表功能与自动化 7.1 计算字段与计算项：在透视表内部创建自定义的度量公式，无需修改源数据。 7.2 数据透视图（Pivot Charts）：将透视表的结果转化为直观的图形展示。 7.3 数据模型与 Power Pivot 基础（如果适用）：介绍数据源的合并、关系建立，为更复杂的分析做准备。 7.4 刷新机制与模板化：设置数据源连接，学会快速刷新透视表，将复杂的报告结构保存为可复用的模板。 第四部分：数据可视化与报告呈现 本部分指导读者超越默认图表，创建专业、清晰、有说服力的数据可视化作品。 第八章：选择正确的图表类型 8.1 基础图表应用场景：柱形图、折线图、饼图的最佳适用范围与误用分析。 8.2 关系与分布图表：散点图（Scatter Plots）分析变量间的相关性；直方图（Histograms）展示数据分布。 8.3 比较与构成图表：瀑布图（Waterfall Charts）展示增减变化；组合图（Combo Charts）整合不同类型的数据。 8.4 绘制地理空间数据（地图图表基础）。 第九章：图表美化与交互式仪表板构建 9.1 图表元素的精细调整：轴线、刻度线、数据标签的格式化，确保信息传达的准确性。 9.2 消除“图表噪音”：精简元素，突出核心数据，遵循数据墨水比原则。 9.3 条件格式的应用：利用颜色渐变、数据条和图标集，在单元格层面实现即时的数据高亮。 9.4 仪表板设计原则：布局规划、信息层级划分，以及如何整合数据透视表、切片器和图表，构建一个动态、响应式的单页报告。 第五部分：数据处理的进阶工具 本部分介绍电子表格软件中用于处理复杂、非标准任务的强大内置工具。 第十章：宏（Macros）与基本自动化 10.1 宏的录制与回放：理解宏安全设置，录制重复性的格式设置和数据整理任务。 10.2 VBA 基础概念：了解 VBA 编辑器的结构，以及如何查看和编辑录制生成的代码。 10.3 简单事件驱动编程：使用工作表更改（Worksheet Change）事件触发特定操作。 第十一章：Power Query（获取和转换数据） 11.1 Power Query 编辑器概览：理解“获取数据”的强大能力，连接到不同数据源（文件、数据库、网页）。 11.2 ETL 过程详解：在 M 语言环境中进行数据转换、清洗、合并和追加操作。 11.3 跨文件数据整合：使用 Power Query 自动合并文件夹内所有同结构的工作簿数据，实现数据源的动态更新。 --- 本书特点： 实战导向： 每章均配有来源于实际业务场景的案例练习。 版本兼容性强： 覆盖了传统版本与现代版本（如 Microsoft 365）的关键功能差异，并重点讲解了新函数的应用。 面向效率： 强调使用内置工具而非复杂编程语言来解决日常数据挑战，显著提升工作效率。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有