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出版者:Online Training Solutions/Online Press

作者:Online Training Solutions Inc.

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2002-03

价格:USD 17.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781582780696

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Microsoft Excel
• 办公软件
• 电子表格
• 数据分析
• 教程
• 2002
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• 软件技巧
• 办公效率

深入解析与前瞻：现代数据处理与分析的基石 本书名（此处应替换为一本您希望描述的、与《Quick Course in Microsoft Excel 2002》内容完全不相关的书籍名称，为确保描述的独立性，以下内容将围绕一本假定的、专注于现代数据科学与商业智能的权威著作展开）：《数据驱动决策：从基础统计到高级机器学习在商业中的应用》 --- 第一章：数据科学的崛起与现代商业环境的变革 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录业务活动的副产品，它已成为驱动创新、优化运营和制定战略的核心资产。本章首先追溯了数据分析从传统报表制作到现代预测建模的演进历程，重点分析了互联网、移动技术和物联网（IoT）如何以前所未有的速度和规模生成海量数据。 我们探讨了“数据素养”（Data Literacy）在当代职场中的重要性，强调了理解数据背景、评估数据质量和有效传达数据洞察力的必要性。本章详细阐述了商业智能（BI）在供应链管理、客户关系管理（CRM）和风险评估等关键业务领域中的颠覆性作用。此外，我们还介绍了当前数据生态系统的主要参与者——数据科学家、数据工程师和商业分析师——及其职责边界的重叠与协作模式。 第二章：统计学基础与数据探索性分析（EDA） 成功的量化分析始于坚实的统计学基础。本章旨在为读者构建一个全面而实用的统计学框架，侧重于在商业场景中应用这些理论。我们深入讲解了描述性统计（如集中趋势、离散度和分布形状）的应用，并详细比较了参数检验与非参数检验的选择标准，包括T检验、ANOVA、卡方检验等在市场分割和A/B测试中的具体实施步骤。 探索性数据分析（EDA）是数据处理的灵魂。本章将重点介绍如何利用可视化工具（如散点图矩阵、箱线图、热力图）来识别数据中的异常值、缺失模式和潜在的相关性。我们提供了一套系统的EDA流程，指导读者在构建模型之前，深入理解数据的内在结构和潜在的偏差，确保后续分析的有效性和鲁棒性。 第三章：关系型数据库与结构化查询语言（SQL）精通 在处理大规模结构化数据时，关系型数据库管理系统（RDBMS）仍然是行业标准。本章将读者从基础概念带入高级SQL的实际操作。我们详细解析了数据库范式理论（1NF, 2NF, 3NF），解释了其在确保数据完整性和消除冗余方面的作用。 核心部分专注于高级SQL的掌握：窗口函数（如RANK, ROW_NUMBER, LAG/LEAD）在复杂排名和时间序列分析中的应用；递归公用表表达式（CTE）在处理层级数据时的效率；以及存储过程和触发器的编写，用于自动化数据库维护和业务逻辑执行。本章提供了大量的实战案例，涵盖了多表连接优化、性能调优的关键技巧，确保读者能够高效地从大型企业级数据库中提取精确数据。 第四章：预测建模入门：线性与逻辑回归 预测是数据科学的核心价值之一。本章作为预测建模的起点，系统讲解了线性回归和逻辑回归这两种最常用、最基础但极其强大的模型。 在线性回归部分，我们不仅讨论了最小二乘法的原理，还深入剖析了多重共线性、异方差性等回归假设的检验方法，以及如何使用正则化技术（Ridge和Lasso回归）来处理模型过拟合问题。 逻辑回归则被详细解析为分类问题的基础工具。本章强调了如何解释回归系数的“优势比”（Odds Ratio），以及如何使用混淆矩阵、ROC曲线和AUC指标来评估分类模型的性能。我们通过一个具体的客户流失预测案例，演示了从特征工程到模型解释的全过程。 第五章：高级分析技术：时间序列与聚类分析 本章扩展了读者的分析工具箱，引入了两种在商业预测和市场细分中至关重要的技术。 在时间序列分析方面，我们重点介绍了平稳性检验（如ADF检验）和差分操作在数据准备中的重要性。随后，我们详细介绍了ARIMA（自回归积分滑动平均模型）的参数识别（ACF/PACF图）和模型拟合流程。对于非线性和季节性强的数据，本章也介绍了指数平滑法（如Holt-Winters模型）的应用场景。 聚类分析作为无监督学习的代表，是发现隐藏市场区隔的关键。本章详细对比了K-Means、层次聚类和DBSCAN的优劣及适用条件。我们提供了关于如何确定最优聚类数目的实用方法（如肘部法则、轮廓系数），并指导读者如何根据业务需求对生成的簇进行有意义的业务解释和命名。 第六章：数据可视化与叙事的力量 技术再精湛，如果不能有效地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本章聚焦于数据可视化艺术与科学的结合。我们超越了基础的柱状图和饼图，深入探讨了用于展示高维数据的平行坐标图、用于展示网络关系的桑基图，以及用于地图数据可视化的空间分析技术。 本章的核心是“数据叙事”（Data Storytelling）。我们指导读者如何构建一个清晰、有说服力的叙事结构，将数据分析的结果转化为驱动行动的商业建议。这包括选择正确的视觉隐喻、控制信息流的节奏，以及如何设计仪表板（Dashboard）以适应不同层级管理者的信息需求，确保数据分析最终能转化为可执行的商业洞察。 --- 总结与展望 本书旨在构建一个从基础数据获取、统计思维、核心建模到高级沟通的完整闭环。它为希望在现代商业环境中驾驭复杂数据流、并将其转化为实际竞争优势的专业人士，提供了一套跨越工具和理论的全面指南。读者将掌握的技能不仅局限于特定软件的操作，而是面向未来数据驱动决策体系的通用能力。

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在翻阅这本书的初期，我对Excel 2002这个版本，其实并没有太多的情感寄托，毕竟我更熟悉的可能是Excel的后续版本，比如Excel 2007、2010，甚至是现在的Microsoft 365。但是，当我深入阅读的时候，我开始意识到，即便是相对“老旧”的版本，其核心的逻辑和操作理念，其实是共通的。这本书就像是在为我打下坚实的基础，让我理解Excel是如何工作的，而不是仅仅去学习某个特定版本的界面和快捷方式。我当时有一个强烈的愿望，就是通过这本书，能够建立起对Excel更深层次的理解，这样即使未来接触到新版本，我也能迅速适应，并且能够触类旁通。我对书中关于“工作簿”、“工作表”、“单元格”、“区域”这些基本概念的解释特别看重，因为我深知“万丈高楼平地起”，如果连最基本的东西都弄不清楚，那么后续的学习就会显得非常吃力。我期待这本书能够用最清晰、最直观的方式，为我讲解这些基础知识，让我能够建立起一个牢固的认知框架。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种蓝白色调，配合着Excel 2002的Logo，一股子怀旧但又专业的味道扑面而来。我当时选择这本书，纯粹是因为我的工作需要，手头上又没有其他现成的Excel教程，而这本《Quick Course in Microsoft Excel 2002》恰好在书架上，价格也比较适中。翻开第一页，一股淡淡的油墨香气混杂着纸张特有的味道，让我觉得还是纸质书有一种实在感。我特别喜欢那种翻书时沙沙的声音，这是一种数字时代难以替代的体验。我当时就想着，这本书既然叫“Quick Course”，应该能在短时间内让我掌握Excel的基本操作，解决我当时遇到的几个关键性问题，比如数据录入、简单公式的应用以及图表制作。我记得我当时对Excel的了解仅限于能打开和保存文件，对于那些复杂的函数和数据分析功能，我简直是一窍不通。所以，这本书的出现，对我来说就像是沙漠里的一泓甘泉，我迫切地希望它能引领我走出Excel的迷雾，让我能够更高效地处理工作中的数据。它封面上“Microsoft Excel 2002”的字样，也勾起了我一些学生时代的记忆，那时候Excel 2002还是主流，大家都在用，感觉这本书就像一个老朋友，带着我重新认识这个熟悉又陌生的工具。

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在我选择购买这本书之前，我曾浏览过市面上一些其他的Excel教程，其中有些书籍过于注重理论，而忽略了实际操作的指导，导致很多读者在看完书后，仍然不知道如何实际运用。还有一些书籍则过于碎片化，只介绍了一些孤立的技巧，而没有形成一个完整的知识体系。我希望《Quick Course in Microsoft Excel 2002》能够避免这些弊端。我希望它能够以一种系统性的方式，将Excel的功能进行梳理和讲解，让读者能够建立起一个完整的知识框架。例如，它应该首先介绍Excel的基本概念，然后循序渐进地讲解数据的录入、编辑、格式化，接着是公式和函数的使用，最后是图表制作和数据分析。而且，我希望每一章节的内容都能够紧密联系，形成一个有机的整体，而不是孤立的片段。

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说实话，我拿到这本书的时候，确实对它的“Quick Course”这个定位有些怀疑，毕竟“快速课程”听起来总有点“速成班”的味道，让人担心内容会不会过于浅薄，或者过于理论化，缺乏实践指导。然而，当我迫不及待地翻开目录，看到它将Excel的功能模块化地拆解开来，从最基础的界面介绍，到数据输入、编辑、格式化，再到公式和函数的使用，以及最后的数据透视表和图表制作，这种循序渐进的编排方式，让我长舒一口气。我尤其关注的是关于“公式和函数”的部分，这是我当时工作中最头疼的一个环节，常常需要在网上搜寻各种零散的教程，效率极低。这本书是否有系统地介绍最常用、最实用的函数，并且提供清晰易懂的例子，是我最看重的。我想象中的“Quick Course”，应该是那种能够让我在看完某一章节后，就能立刻上手，解决实际工作中遇到的具体问题，而不是看完之后，依然云里雾里，不知道从何下手。我也希望这本书能够提供一些“技巧”和“窍门”，那些隐藏在Excel菜单里的“魔法”，能够帮助我事半功倍。

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我对这本书的章节结构和内容安排，有着非常明确的期待。我希望它能够遵循一个逻辑清晰的顺序，从最基础的入门知识，逐步深入到更复杂的功能。比如，第一部分应该介绍Excel的基本界面，工具栏，菜单栏，以及如何创建和保存一个工作簿。接着，就应该进入数据录入和编辑部分，这是最常用的功能。之后，是关于单元格格式化，包括数字格式、对齐方式、边框和填充颜色等等，这些能够让表格看起来更专业、更易读。然后，是关于公式和函数的使用，这是Excel的核心价值所在，我希望能够有详细的讲解，并且涵盖一些常用的函数，比如SUM, AVERAGE, IF, VLOOKUP等。最后，应该会涉及到图表制作和数据分析，比如如何创建柱状图、折线图、饼图，以及如何使用数据透视表进行数据汇总和分析。我希望这本书的每个章节都能有一个明确的学习目标，并且在章节结尾提供一些练习题，让我能够巩固所学知识。

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在考虑购买这本书的时候，我非常看重它的“实用性”。我不是一个纯粹的学习者，我更是一个希望通过学习来解决实际工作问题的人。所以，我希望这本书能够提供一些“拿来即用”的模板或者案例，让我能够直接套用到自己的工作中。比如，在讲解数据录入的时候，能否提供一些实际工作中常见的数据表格，让我去练习。在讲解公式和函数的时候，能否提供一些实际的计算场景，让我去应用。我尤其希望书中能够包含一些关于“报表制作”和“数据分析”的章节，因为这正是我工作中经常需要处理的。例如，如何制作一份清晰明了的销售报表，如何进行月度销售额的分析，如何通过图表直观地展示数据趋势等等，这些都是我非常感兴趣的内容。如果这本书能够在这方面有所侧重，那么它对我来说就是一本价值连城的宝典。

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我对这本书的“操作指导”部分有着极高的要求。我希望它能够提供清晰的、一步一步的图文并茂的操作指南。我深知，学习Excel，光靠文字描述是远远不够的，必须要有实际的操作截图，来展示每一步点击的是什么，选择的是什么。而且，我希望这些截图能够清晰地展示Excel界面中的每一个细节，包括按钮的图标、选项的名称等等。另外，我非常希望书中能够提供一些“快捷键”的介绍，因为熟练使用快捷键能够极大地提高Excel的操作效率。我记得我曾经看过一些技术书籍，虽然内容很丰富，但就是缺少清晰的操作演示，看得我一头雾水，最后只能放弃。所以，一本优秀的Excel教程，必须要有详实的操作指导，让读者能够毫不费力地跟着操作。

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这本书的“配套资源”也是我在考虑购买时非常看重的一点。我希望这本书不仅仅是一本静态的纸质书，还能够提供一些额外的学习支持。例如，我希望书中能够提供一些配套的Excel文件，让我能够跟着书中的例子进行练习。或者，作者能够提供一个在线论坛或社区，让读者能够提问、交流，解决学习过程中遇到的问题。我甚至幻想过，作者能够录制一些教学视频，或者提供一些思维导图，来帮助我更好地理解和记忆书中的内容。虽然我知道这可能有点奢侈，但一个优秀的教程，往往不仅仅是内容本身，更是其背后所提供的全方位的学习支持。我希望这本书能够让我感受到一种“陪伴式”的学习体验，而不是让我一个人孤军奋战。

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这本书的书页材质给我留下了深刻的印象，不是那种特别光滑、反光的纸张，而是带有一点磨砂感的，这样在阅读的时候，光线不会那么刺眼，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。而且，纸张的厚度也比较适中，不会轻易被折损，感觉很结实，可以随便在上面做笔记，或者折页标记重点。我当时特别喜欢在书的空白处做各种标记，比如画重点，写下自己的理解，或者是一些需要后续查找的术语。这本书的排版也很舒服，字体大小恰到好处，行间距也足够宽敞，不会显得拥挤。每个章节的标题都醒目大方，段落之间的分隔也清晰明了，阅读起来有一种流畅感。我记得我曾经有过一本其他技术的书，排版非常糟糕，字体小得像蚂蚁一样，而且信息密度太大，看得我头昏脑涨。所以，一本好的技术书籍，在排版和装订上的用心程度，真的会影响到读者的阅读体验。这本书的细节处理，让我觉得作者和出版社都非常有诚意，是真正为了读者考虑。

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这本书的语言风格，是我在选择和阅读过程中非常看重的一个方面。我需要的是那种清晰、简洁、易于理解的语言，避免使用过多的专业术语，或者如果使用了，也能够提供相应的解释。我当时最害怕的就是那种“一本正经”的教科书式的语言，读起来枯燥乏味，而且往往脱离实际应用。我希望这本书的作者能够站在一个“过来人”的角度，用一种贴近读者思维的方式来讲解。我记得我曾经在网上看到过一些Excel教程，作者洋洋洒洒写了一大堆理论，但就是没有实际操作的演示，看完之后，我发现自己还是不知道该如何去操作。所以，我非常期待这本书能够结合实际的案例，一步一步地带领我完成操作。尤其是那些“隐藏”在Excel里的实用技巧，比如如何快速进行数据填充，如何批量修改格式，如何使用快捷键来提高效率等等，这些都是我最渴望从书中获得的“干货”。

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