Excel 2007 Data Analysis For Dummies (For Dummies (Computer/Tech)) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:For Dummies

作者:Stephen L. Nelson CPA MBA MS

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2007-02-20

价格:USD 24.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470045992

丛书系列:

图书标签:

EXCEL
Excel 2007
数据分析
For Dummies
办公软件
电子表格
数据处理
统计分析
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教程
计算机技术
软件应用

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具体描述

Shows ordinary users how to tap the rich data analysis functionality of Excel, make sense of their organization's critical financial and statistical information, and put together compelling data presentations Now revised with over 30 percent new content to cover the enhancements in Excel 2007, including the completely redesigned user interface, augmented charting and PivotTable capabilities, improved security, and better data exchange through XML Provides thorough coverage of Excel features that are critical to data analysis-working with external databases, creating PivotTables and PivotCharts, using Excel statistical and financial functions, sharing data, harnessing the Solver, taking advantage of the Small Business Finance Manager, and more

深入数据洞察：Excel 在商业智能中的应用进阶指南本书旨在为那些希望超越基础数据录入和简单计算，真正利用 Microsoft Excel 平台进行复杂数据分析、构建有效商业模型和驱动决策制定的专业人士和高级用户提供一份详尽、实用的操作手册。在当今数据驱动的世界中，仅仅拥有数据是远远不够的。企业需要能够快速、准确地从海量信息中提取有意义的洞察，并将这些洞察转化为可执行的策略。本书将带您进入 Excel 分析的深水区，重点关注那些能够显著提升您数据处理效率和分析深度的核心技术和方法论。本书的结构设计围绕数据准备、核心分析技术、高级建模与可视化三大支柱展开，确保读者能够构建一个从原始数据到最终决策报告的完整分析流程。 --- 第一部分：数据准备与清洗——构建可靠分析的基础数据质量是分析准确性的生命线。本部分将花费大量篇幅，详细介绍如何处理真实世界中遇到的各种“脏数据”，确保您的分析建立在坚实的数据基础之上。 1. 掌握 Power Query (Get & Transform Data) 的威力：连接与导入的艺术：深入讲解如何从各种数据源（数据库、Web API、文件夹中的多个文件）高效、自动化地导入数据。重点演示“文件夹连接”功能，实现多文件自动合并与更新。数据清洗的高级技巧：详细介绍 Power Query 编辑器中的 M 语言基础应用（非编程视角，而是理解其逻辑）。涵盖文本函数（如分隔符提取、自定义列的条件逻辑）、日期时间处理（时区转换、计算工作日差）以及如何使用“透视/逆透视”功能重塑数据结构，使其符合分析要求。自动化数据刷新与错误处理：学习如何设置数据源的刷新策略，以及如何优雅地处理导入过程中可能出现的错误行或数据类型不匹配问题，保证分析流程的健壮性。 2. 结构化数据处理与验证：命名范围与数据验证的高效组合：不再依赖硬编码的单元格引用。讲解如何使用命名管理器创建动态的、易于理解的引用，并结合数据验证创建用户友好的输入界面，有效防止数据输入错误。查找与合并的艺术：彻底超越传统的 `VLOOKUP`。重点讲解 `INDEX/MATCH` 组合的灵活性，以及在 Office 365 环境中，如何高效利用 `XLOOKUP` 替代传统查找函数，处理多条件匹配和范围查找。 --- 第二部分：核心分析技术——从描述性到预测性洞察本部分专注于 Excel 中最强大的分析工具，引导读者利用它们进行深入的业务诊断和趋势预测。 3. 掌握数据透视表的精髓与高级功能：超越汇总：详细讲解计算字段（Calculated Fields）和计算项（Calculated Items）在无需修改源数据的情况下进行特定业务逻辑计算的应用。时间序列分析：演示如何利用透视表的“分组”功能，高效地分析月度、季度、年度趋势，并展示如何计算同期对比（YoY, MoM）的百分比差异。切片器与时间线的高级交互：学习如何使用切片器和时间线连接多个数据透视表或图表，创建动态、交互式的仪表板（Dashboard）框架，实现多维度数据的联动分析。 4. 强大的统计与假设分析工具：使用分析工具库（Analysis ToolPak）：针对需要进行基础统计推断的用户，详细介绍如何激活并使用该工具包，执行描述性统计、方差分析（ANOVA）和回归分析的基础操作。 “单变量/双变量求解器”的应用：探讨如何利用目标搜寻（Goal Seek）和方案管理器（Scenario Manager）来解决“如果……会怎样”的问题，例如确定达成特定利润目标所需的最小销售量，或评估不同假设下的财务表现。 5. 深入理解和应用数组公式：现代数组处理：虽然较新的 Excel 版本提供了动态数组函数（如 `FILTER`, `UNIQUE`, `SORT`），但本书仍会深入探讨传统数组公式（Ctrl+Shift+Enter）在特定复杂场景下的必要性和技巧。重点讲解如何利用它们在一行或一列中同时返回多个结果，实现复杂的条件聚合。 --- 第三部分：高级建模、模拟与报告构建本部分着眼于构建可重复使用、高度灵活的分析模型，并将分析结果转化为清晰、有说服力的商业报告。 6. 财务与运营模型的构建原则：三表联动模型基础：介绍构建简化版的三表（损益表、资产负债表、现金流量表）模型的基本结构和逻辑连接，重点在于清晰的输入、计算和输出分离。灵活性与敏感性分析：讲解如何设计模型，使其能够方便地进行变量调整。演示如何利用数据表（Data Tables）功能，一次性查看多个输入变量变化对关键输出指标的影响。 7. 利用 Power Pivot 进行数据建模（In-Memory Analysis）：关系型思维：详细介绍 Power Pivot 环境中“数据模型”的概念，如何导入多个相关数据表，并在它们之间建立明确的关系（一对多关系）。 DAX 语言入门与核心函数：不追求成为 DAX 专家，但会重点讲解对数据分析师至关重要的度量值（Measures）概念。深入解析 `CALCULATE` 函数的工作原理、上下文转换（Row Context vs. Filter Context），并教授如何使用 `ALL`, `FILTER`, `RELATED` 等函数创建复杂的比率和时间智能计算（例如，计算过去 N 个月的移动平均）。 8. 动态报告与视觉叙事：图表选择的决策树：提供一份指南，指导用户根据数据类型（时间序列、构成、分布、关系）选择最合适的图表类型，避免误导性的可视化。高级条件格式的应用：利用条件格式创建数据条（Data Bars）、色阶和图标集，使关键绩效指标（KPIs）的异常值一目了然，无需依赖复杂的图表。报告的迭代与维护：强调构建分析报告时应遵循的清晰命名、注释和版本控制的最佳实践，确保模型在不同用户和时间段内都能被正确理解和使用。 --- 本书适合谁？本书面向已掌握 Excel 基础操作（如基础公式、排序、筛选），并希望将工作效率提升到新水平的财务分析师、市场研究人员、运营经理以及希望利用数据进行战略规划的专业人士。它假设读者愿意投入时间理解数据结构、函数逻辑以及内存数据模型的概念，目标是让读者能够自信地处理数百万行数据，并构建可信赖的商业决策支持系统。学习本书后，您将能够：自动化 80% 以上的重复性数据清洗工作。熟练运用 Power Pivot 和 DAX 建立强大的、超越传统透视表限制的分析模型。设计出具有高度交互性和洞察力的业务仪表板。运用统计方法和模拟工具，对未来的业务情景进行有根据的预测和评估。