Microsoft Excel 2003

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出版者:Emc Pub
作者:Flynn, Meredith
出品人:
页数:367
译者:
出版时间:
价格:41.31
装帧:Pap
isbn号码:9780763820510
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • Office
  • Microsoft
  • 电子表格
  • 数据分析
  • 办公软件
  • 教程
  • 2003
  • 软件
  • 电脑
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具体描述

《高效数据处理与分析实用指南》 概述 本书旨在为初学者和希望提升数据处理技能的用户提供一套全面、实用的操作指南。我们将聚焦于如何通过系统性的方法,从零开始掌握各类数据的收集、整理、清洗、转换和初步分析,最终为决策提供有力支持。本书不会涉及具体软件的界面操作或版本差异,而是侧重于通用的数据处理思维、原则和技巧,适用于任何能够进行基础数据录入和运算的工具。 核心内容 第一部分:数据准备与清洗 数据收集的策略与方法: 探讨如何根据研究或工作需求,规划数据收集的来源、范围和格式。介绍多种常见的数据获取渠道,如问卷调查、公开数据集、传感器数据等,并强调数据质量在收集阶段的重要性。 数据结构与规范化: 理解不同类型数据的内在结构,如表格数据、文本数据、时间序列数据等。讲解数据结构化的原则,包括如何定义清晰的字段、保持数据的一致性,以及避免冗余和重复。 识别与处理数据异常值: 学习识别数据中可能存在的错误值、缺失值、重复值以及逻辑不一致的情况。介绍多种通用的异常值检测方法,如基于统计阈值、可视化判断等。 数据清洗的通用技术: 详细阐述如何系统地处理识别出的异常值。包括但不限于:缺失值的填充策略(如均值填充、中位数填充、插值法等)、重复记录的删除、不规范文本的统一(如大小写转换、去除多余空格、同义词标准化)、数据类型转换等。我们将演示一系列逻辑判断和转换技巧,帮助用户建立规范的数据集。 数据转换与特征工程基础: 介绍如何对现有数据进行转换,以适应后续分析的需求。例如,创建新的计算字段(如年龄从出生日期计算得出)、合并或拆分现有字段、对分类变量进行编码(如独热编码),以及初步的特征组合,为更深入的分析打下基础。 第二部分:数据组织与管理 有效组织大型数据集: 讲解如何对大量数据进行逻辑分组、排序和筛选。学习如何利用索引、标签等机制,快速定位和提取所需信息。 数据关联与整合: 阐述如何将来自不同来源但具有关联性的数据集进行整合。介绍匹配不同数据集的关键字段(如ID、名称等),并处理可能出现的匹配不一致问题,实现数据的互联互通。 数据版本控制与追踪: 强调对数据处理过程进行记录和版本管理的重要性。学习如何创建清晰的操作日志,记录每次数据修改的关键步骤,以便于追溯、复查和协作。 第三部分:基础数据分析与可视化 描述性统计分析入门: 学习计算和理解数据的基本统计指标,如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等。理解这些指标如何反映数据的集中趋势、离散程度和分布特征。 探索性数据分析(EDA)方法: 介绍如何通过可视化手段初步探索数据。学习使用图表(如直方图、散点图、箱线图、条形图等)来发现数据中的模式、趋势、关联和潜在问题。 多维度数据对比与分析: 讲解如何对不同分组或条件下数据的差异进行比较。学习通过聚合、分组计算等方法,揭示不同类别或时间段数据的表现。 简单预测与趋势识别: 介绍基于历史数据进行简单趋势预测的基本思路。学习识别时间序列数据中的季节性、周期性等模式,并进行初步的外推。 数据可视化的原则与实践: 强调清晰、准确、有说服力的数据可视化设计。学习选择合适的图表类型来传达信息,以及如何优化图表的可读性,如标题、标签、颜色搭配等。 本书特色 理论与实践相结合: 在讲解数据处理原理的同时,提供大量的实际案例分析和场景模拟,帮助读者巩固所学知识。 通用性强: 本书内容不依赖于任何特定软件,读者可以在任何支持基础数据操作的环境中进行实践,学到的思维和技能具有极强的普适性。 循序渐进: 内容设计从基础的数据准备开始,逐步深入到数据分析的各个环节,适合不同阶段的学习者。 强调思维方式: 除了具体的技巧,本书更注重培养读者严谨的数据处理思维、逻辑分析能力和解决问题的能力。 目标读者 需要处理、分析各类数据的学生、研究人员、职场人士。 希望系统学习数据处理和分析基础知识,为进一步学习更高级的工具和技术打下坚实基础的读者。 对数据敏感,希望提升工作效率和决策质量的各类专业人士。 通过阅读本书,您将能够建立起一套完整的数据处理流程,自信地应对工作中遇到的各种数据挑战,将原始数据转化为有价值的洞察。

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目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,当我翻开这本厚厚的册子时,我差点被它那股浓厚的“技术手册”味给熏退了。它给人的感觉,就是那种出版于功能尚未大爆炸的前夜,一切都以“稳定可靠”为最高准则的软件说明书。这本书对VBA宏的介绍部分,简直是细致到了令人发指的地步。它没有直接跳到复杂的对象模型,而是先花了足量的篇幅讲解了录制宏的原理,以及如何手动修改宏代码中的硬编码路径。我记得书里有一个实例,演示如何编写一个宏来自动格式化报表,光是关于错误处理(Error Handling)的章节就有十几页,详细阐述了`On Error Resume Next`和`On Error GoTo`的区别和适用场景。这对于追求代码健壮性的用户来说是极大的福音,但在追求效率的当下,可能会觉得有些冗余。更让我印象深刻的是,书中对打印区域和页面视图的讨论,占据了相当大的篇幅,作者似乎坚信,一份打印出来的、格式完美的报表,才是工作的最终成果。这本书的排版风格偏向于严谨的理工科读物,字体紧凑,留白不多,需要读者集中全部注意力去研读。它不是一本可以随便翻翻的书,更像是一份需要郑重对待的合约,每一个公式的细微差别,每一个属性的设定,都被赋予了决定性的意义。

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老实说,这本书的图表制作部分读起来略显枯燥,但这种枯燥恰恰反映了那个时代对数据可视化的理解——克制、准确,少有花哨的色彩和三维效果。它几乎将每一个图表类型(柱形图、折线图、饼图)都单独拿出来,用一整节的篇幅来讲解坐标轴的设置、数据标签的精确定位以及图例的位置调整。作者对“数据系列”的讲解非常到位,他强调了在不同数据集上应用不同格式的必要性,比如如何通过次坐标轴来平衡两个数值范围差异巨大的数据系列。我记得书中对比了条形图和柱形图在展示时间序列数据时的优劣,分析得非常透彻,这超越了简单的“如何点击生成图表”的层面,进入了“如何用图表有效沟通”的领域。如果你期望看到现在流行的动态图表或者Power BI那种交互式的展示,这本书会让你失望。但如果你想知道,在没有那么多内置美化工具的情况下,如何通过最基础的线条、网格和颜色搭配,让一张静态图表清晰有力地传达信息,那么这本书简直是一部艺术品级别的指南。它的重点在于“信息保真度”,而非“视觉冲击力”。

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这本书给我最大的启示,是关于“数据共享与保护”的理念。在那个网络不那么发达、文件传输主要依赖邮件和U盘的时代,文件安全和权限控制是头等大事。书中用了非常大的篇幅来讲解工作簿的保护设置,包括对单元格、工作表以及整个工作簿的密码锁定机制的深入解析。它详细区分了“共享工作簿”模式下的修订冲突处理,以及如何有效地记录和管理不同用户的修改痕迹。我记得有一段专门讨论了“嵌入对象”的兼容性问题,提醒用户在嵌入Word或PowerPoint对象时,需要考虑接收方可能存在的软件版本差异,这在今天看来或许有点过时,但在当时,这直接关系到项目能否顺利推进。它对待“数据一致性”的态度,近乎于偏执。它不鼓励用户随便修改别人输入的数据,而是强调通过预设的输入规则和严格的审核流程来保证数据的纯净。这本书读下来,我感觉自己不仅仅学会了操作软件,更像是在学习一套严谨的办公室信息管理规范。它让我明白,工具是死的,但使用工具的人建立起来的流程和规范才是决定工作效率和数据质量的关键所在。

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这本书的封面设计真是复古得让人怀念,那深沉的蓝色调和略显方正的字体,一下子就把我拉回了那个时代。我买它的时候,主要是冲着它对基础数据处理的详尽讲解去的。记得当时刚接触电子表格,那些单元格、公式、函数,对我来说简直是天书。这本书的优势在于,它非常耐心地把每一步操作都掰开了揉碎了讲,比如如何设置绝对引用和相对引用,书中配的截图虽然像素不算高,但步骤清晰得像手把手在教。我记得有一章专门讲了数据透视表,虽然现在看来功能有些基础,但在那个年代,能快速从海量数据中提炼出关键信息的工具简直是神器。作者在讲解排序和筛选时,特别强调了多级排序的逻辑关系,这一点对于初学者建立数据思维至关重要。翻阅这本书的时候,我能感受到一股严谨的学术气息,它更像是一本教科书,而非轻松的速成指南。它教会我的,不仅仅是如何输入数据,更是如何“思考”数据,如何让数字开口说话。对于那些需要扎实掌握Excel核心功能,不急于追求花哨新特性的用户来说,这本书绝对是宝藏。它让我明白了,无论软件如何迭代,底层的数据处理逻辑和严谨的规范性永远是王道。那种一步一个脚印建立起来的知识体系,比那些只教你“怎么点”而不教你“为什么这么点”的现代教程要坚固得多。

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这本书的魅力,完全在于它对“系统化”的执着。它不像现在的教程那样,上来就炫耀最新的云连接功能或者Power Query的魔力。它更像是一门关于“如何管理信息”的哲学课。我特别欣赏其中关于“工作簿与工作表结构规划”的章节,作者提出了一个非常清晰的命名规范和链接策略,这在多人协作的早期阶段至关重要。当时的文件系统远不如现在方便,一个混乱的工作簿比病毒还可怕。书中详尽地解析了“数据验证”功能,不仅仅是列出下拉列表那么简单,它深入探讨了如何利用公式来动态生成验证列表,以及如何配合批注功能来引导用户输入正确的格式。这些细节,现在很多速成班会直接略过,认为它们是低效的。但正是这些看似基础的构建模块,支撑起了后续复杂系统的稳定性。阅读这本书的过程,就像是在学习盖房子,作者首先确保地基(数据结构)打得极其牢固,然后才开始讨论屋顶(图表美化)。它的价值在于,它为你提供了一个可以信赖的、不会轻易崩溃的骨架。我甚至觉得,这本书更像是一本软件工程的入门指南,只不过载体是Excel。

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