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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Aitken, Peter G.

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2006-1

价格:253.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471772408

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel
• PivotTables
• Charts
• Data Analysis
• Business Intelligence
• Data Visualization
• Spreadsheet
• Microsoft Excel
• Reporting
• Data Tools
• Office Suite

好的，这是一份针对一本名为《Excel 数据透视表与图表》的书籍，但内容完全不涉及数据透视表与图表制作的详细图书简介。这份简介将聚焦于 Excel 的其他强大功能和高级应用场景，旨在吸引对数据处理、自动化、财务建模或商业智能感兴趣的读者。 --- 《高效能 Excel 专家：数据清洗、自动化脚本与高级财务建模实战》 前言：超越基础公式的桎梏 在当今数据驱动的世界中，Microsoft Excel 远非一个简单的电子表格工具。它是一座功能强大的数据处理工厂、一个快速原型构建平台，以及一个无可替代的业务分析引擎。然而，许多用户仅将其局限于录入数据、应用基础的 `SUM` 或 `VLOOKUP` 函数。本书旨在彻底打破这种认知壁垒，将读者从繁琐的手动数据管理和重复性任务中解放出来，带领他们进入 Excel 的高级应用领域：数据结构优化、自动化流程构建，以及深度定量分析的实践。 本书的哲学是：优秀的数据分析始于完美的数据结构。我们不侧重于数据可视化工具（如数据透视表和图表）的展示技巧，而是聚焦于数据治理、计算效率和流程自动化的核心能力，确保您的数据基础坚如磐石，后续的分析工作能够快速、准确地开展。 第一部分：数据治理与清洗的艺术（Data Governance & Cleansing Mastery） 本部分深入探讨了在进行任何有效分析前，如何对“脏数据”进行系统性的净化和标准化处理。 第一章：结构化数据设计原则 表格化思维的重建： 讲解如何将非结构化或半结构化数据转换为严格遵循数据库原理的“智能表”（Tables）。这包括定义唯一标识符、避免合并单元格陷阱、以及如何利用结构化引用（Structured References）来增强公式的可读性和可维护性。 数据模型基础： 虽然不涉及数据透视表，但我们将引入构建稳健数据模型的前置知识——关系型思维。探讨如何通过主键和外键概念来规划工作簿，为后续的复杂连接做准备。 第二章：高级文本与逻辑函数链条 本章致力于解决复杂的数据拆分、合并与验证问题，这些往往是使用基础公式难以完成的。 动态文本操作： 深入剖析 `TEXTSPLIT`, `TEXTBEFORE`, `TEXTAFTER`（新版本 Excel）或通过 `FILTERXML` 技巧处理的遗留版本兼容性方案。学习如何处理嵌套的分隔符。 正则表达式（Regex）在 Excel 中的应用： 介绍通过 VBA 或特定的外部工具（如 Power Query 的 M 语言转换）实现真正的正则表达式匹配与替换，以应对极其不规则的文本数据清洗任务（如清理地址字段、标准化产品代码）。 复杂条件逻辑构建： 超越简单的 `IF` 语句，精通 `IFS`, `SWITCH` 以及多层嵌套逻辑的替代方案，如使用查找表（Lookup Arrays）来替代冗长的 `IF` 串，极大提升公式计算速度。 第三章：Power Query：现代数据管道构建器 Power Query（获取和转换数据）是现代 Excel 数据处理的基石，它提供了无需编写代码即可实现复杂 ETL（提取、转换、加载）流程的能力。 连接多样化数据源： 学习如何从数据库（SQL Server, Access）、Web API、CSV 文件乃至 SharePoint 文件夹中高效导入数据。 M 语言基础与脚本编辑： 介绍 Power Query 编辑器背后的 M 语言。读者将学会手动编辑 M 脚本，以实现编辑器界面中难以直接操作的逻辑，例如自定义函数调用或更精细的错误处理。 数据合并与追加的策略： 详细讲解合并（Merge）与追加（Append）操作的底层逻辑，重点区分 SQL 风格的 Join 类型（左连接、内连接）在数据整合中的实际应用。 时间维度处理： 专注于时间序列数据的规范化，包括时区转换、日期差异计算，以及如何构建动态的日历表（Date Tables）用于时间段分析。 第二部分：自动化与流程优化（Automation & Workflow Efficiency） 效率是高级用户的核心竞争力。本部分将聚焦于如何利用内置工具和脚本语言减少重复劳动。 第四章：Excel VBA：面向过程的编程思维 本书的 VBA 部分聚焦于操作 Excel 对象模型（Object Model）以实现自动化，而非简单的宏录制。 对象、属性与方法： 建立清晰的面向对象理解，掌握对 `Workbooks`, `Worksheets`, `Ranges` 的精确操作。 事件驱动编程： 学习如何编写响应特定工作簿或工作表事件（如打开、关闭、单元格更改）的代码，实现交互式的用户体验。 错误处理与健壮性： 教授如何使用 `On Error GoTo` 结构来优雅地处理运行时错误，确保自动化脚本在面对意外数据时不会崩溃。 第五章：循环、迭代与批处理脚本 本章提供实用的脚本示例，用于批量处理文件和数据。 文件系统操作： 使用 VBA 编写脚本，自动遍历特定文件夹，打开所有工作簿，执行特定计算，然后保存并关闭，实现“一键报表生成”。 动态范围处理： 编写能够自动适应数据增长和缩小的循环代码，用于大规模数据行的筛选、复制和粘贴操作。 第三部分：高级定量分析与财务建模（Advanced Quantitative Analysis） 在数据准备就绪后，本部分着重于利用 Excel 的强大计算能力进行复杂的财务和业务建模。 第六章：高级数组公式与动态数组的应用 虽然本书不涉及数据透视表，但我们深入研究数组公式在无需透视表的情况下实现多条件汇总和动态输出的能力。 动态数组的威力： 掌握 `FILTER`, `SORT`, `UNIQUE`, `SEQUENCE` 等新一代函数如何彻底改变了公式的编写方式，实现单次输入，多单元格溢出（Spill）的动态结果集。 传统“CSE”数组公式的替代与最佳实践： 讲解在旧版 Excel 中如何利用 `SUMPRODUCT` 或多条件组合公式实现复杂的计数和求和。 第七章：财务与业务建模中的关键函数 本章聚焦于金融和统计分析中不可或缺的函数群。 时间价值计算： 深入理解 `PV`, `FV`, `PMT`, `NPER`, `RATE` 等函数在折现现金流（DCF）分析和贷款摊销计划中的精确应用。 敏感性分析与情景模拟： 教授如何利用 数据表（Data Tables） 功能（而非仅是基础的 What-If 分析）来系统地测试不同变量组合对核心指标（如 NPV 或 IRR）的影响，生成详细的敏感性矩阵。 统计推断基础： 使用 `LINEST`（线性估计）进行回归分析，提取斜率和截距，并解读统计学意义，为预测建模打下基础。 结语：构建您的个人数据引擎 掌握本书所涵盖的数据治理、Power Query 自动化和高级计算模型，您将拥有一个远超普通用户的 Excel 技能集。您将能够处理企业中最棘手的数据清洗挑战，构建可重复、可审计的自动化流程，并进行严谨的定量分析。本书致力于将您塑造成一个真正的“Excel 专家”——一个依靠强大计算内核和自动化流程驱动决策的专业人士。 --- 目标读者群： 财务分析师（FP&A）和会计专业人员，需要构建复杂、可审计的财务模型。 数据分析师和业务智能（BI）从业者，需要快速整合和清洗来自不同源系统的数据。 行政管理人员和运营经理，希望通过自动化脚本减少每周重复性的报告生成工作。 高级 Excel 用户，寻求从函数应用和宏编程层面提升效率。

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从宏观的视角来看待这本书的整体叙事逻辑，我感受到了一种明显的“割裂感”。它似乎想同时服务于两个截然不同的读者群体：一是刚刚接触数据分析、对Excel功能感到畏惧的新手；二是已经掌握基础操作，渴望学习高级数据建模和商业智能（BI）集成的高级用户。结果就是，两边都没有得到充分的满足。对于初级读者，复杂的概念（比如数据透视表如何依赖于底层的数据结构）被囫囵吞枣地带过；而对于高级用户，书中对于连接外部数据源、使用M语言进行数据清洗的介绍，简直是蜻蜓点水。我真正期待的是一个关于如何将Excel透视表作为BI生态系统中的一个关键环节来构建的完整流程，比如如何通过Power Query进行高效的ETL操作，并最终发布到SharePoint或Teams中供团队共享。这本书在这方面的讨论几乎是空白的，它将Excel的操作停留在桌面端，仿佛数据分析的工作就止步于个人电脑的屏幕上。这种视野的局限性，使得它在快速迭代的现代数据工具潮流中，显得有些保守和滞后了。它更像是一本专注于“纯Excel技能”的精湛教程，但缺少了与更广阔数据世界的连接。

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这本书在对“图表”部分的阐述上，表现得尤为平淡，这对于一本名字中带有“Charts”的书来说，实在令人费解。作者在“透视表”的构建上投入了九牛二虎之力，但一旦进入到如何美化和优化图表显示的部分，简直就是敷衍了事。书中展示的图表示例，清一色是默认的柱状图、饼图和简单的折线图，配色方案也停留在Excel最基础的几种冷色调组合上。我本以为会看到关于叙事性图表设计（Data Storytelling）的深入探讨，比如如何选择最适合展示特定洞察的图表类型，如何利用颜色心理学来引导读者的注意力，或者如何创建交互式仪表板中的动态图表联动。然而，这些关键的、能让数据“开口说话”的技巧，在书中几乎找不到影子。讲解图表时，很多篇幅只是简单地重复了如何更改图表标题或轴标签的操作，这些内容完全可以通过在线搜索五分钟搞定。这本书似乎将“图表”仅仅视为透视表的附属品，而非数据分析结论的最终载体。对于一个追求专业报告质量的读者而言，这本书在可视化表达上的乏力和保守，是其最大的短板，让人感觉它只教人如何“制作”数据，却没教人如何“呈现”数据。

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我不得不承认，这本书的排版设计确实非常出色，阅读起来是一种视觉上的享受。页面布局干净利落，代码示例和截图的清晰度极高，这在技术类书籍中是相当难得的。每当出现一个重要的功能点时，作者都会用粗体和不同的背景色来突出显示关键术语，这对于快速定位和复习特定技巧非常有帮助。然而，这种视觉上的完美似乎并没有完全转化成知识的有效吸收。我发现，书中大量的篇幅被用来展示那些非常基础的截图，比如“点击‘插入’选项卡”这样的指令，配上了放大镜视图的图片。虽然这保证了零基础读者的友好性，但它极大地稀释了真正有价值的信息密度。我更希望看到的是复杂的公式嵌套、多维度交叉分析的逻辑图示，或者是一些关于性能优化的“内幕消息”，而不是对用户界面基本元素的反复强调。此外，书中的案例数据似乎都过于“理想化”和“整洁”，完全没有现实世界中数据那种混乱和不规则性。如果能加入一些处理缺失值、异常值，或者直接对接非结构化数据的桥梁章节，这本书的实用价值将会飙升。现在看来，它更像是一本在“完美沙盒环境”中进行演示的教材。

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这本书的写作风格真是让我感到困惑，它在技术深度上呈现出一种奇特的跳跃感。前半部分，作者似乎完全假设读者是一个对电子表格一无所知的新人，每个步骤都掰开了揉碎了讲，生怕读者跟不上，连鼠标的点击方向都详细描述。这种细致入微的教学方式，对于初学者或许是救星，但对我这种已经熟练掌握基本操作的人来说，简直是时间成本的巨大浪费。我开始有些不耐烦，期待着进入“高级篇章”，那些关于复杂计算字段、分组逻辑和动态命名的讨论。然而，当内容真正触及到更深层次的分析技巧时，笔锋又突然变得极其简略，仿佛作者突然意识到篇幅有限，草草收场。举个例子，关于数据模型（Data Model）与透视表结合的探讨，仅仅是一笔带过，没有给出任何关于如何处理多表关联、DAX基础函数的深入解析，这对于想要利用Power Pivot功能进行更复杂分析的读者来说，是一个巨大的遗憾。这种结构上的失衡，使得全书的阅读体验如同坐过山车，一会儿慢得让人想睡觉，一会儿又快得让人抓不住重点。我感觉这本书更像是一份精心整理的“操作手册”，而非一本系统性的“分析思想”的传授。它告诉你“怎么做”，但很少告诉你“为什么这样做会更有效”。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上清晰的白色字体，立刻就给人一种专业、可靠的感觉。我最初被它吸引，是因为我对数据分析一直抱有浓厚的兴趣，总觉得掌握一些高级工具能让我的工作效率更上一层楼。然而，当我翻开第一章时，我发现它似乎更侧重于基础概念的梳理，那种对“数据透视表”这个词汇进行字面意义上的拆解和解释，对于一个已经有一定基础的读者来说，显得有些冗长了。我期待的是能立刻看到那些令人惊叹的可视化案例，那些能瞬间点亮复杂数据背后逻辑的图表构造技巧。比如，书中花了大量篇幅来讲解如何正确地设置源数据区域，强调了格式一致性的重要性，这虽然是“金科玉律”，但对于一个经常与Excel打交道的人来说，感觉像是被拉回了初级培训班。我希望作者能更早地引入那些能让人眼前一亮的“魔术”环节，比如如何用一个简单的拖拽动作，就将上万行数据凝练成有洞察力的摘要，而不是沉溺于定义和历史背景的探讨。整体来说，初读体验是扎实有余，而惊喜不足，像是为完全的新手准备的“入门指南”，而不是一本能助你迈向“精通之路”的宝典。我一直在寻找那种能让我拍案叫绝的“捷径”或“独家秘籍”，但目前看来，这本书似乎更偏向于慢工出细活的稳健路线。

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