Integrating Excel and Access pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oreilly & Associates Inc

作者:Schmalz, Michael

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 45.14

装帧:Pap

isbn号码:9780596009731

丛书系列:

图书标签:

Office
Access
Excel
Access
数据库
办公软件
数据分析
数据管理
Microsoft Office
VBA
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教程

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具体描述

In a corporate setting, the Microsoft Office Suite is an invaluable set of applications. One of Offices' biggest advantages is that its applications can work together to share information, produce reports, and so on. The problem is, there isn't much documentation on their cross-usage. Until now. Introducing "Integrating Excel and Access", the unique reference, shows you how to combine the strengths of Microsoft Excel with those of Microsoft Access. In particular, the book explains how the powerful analysis tools of Excel can work in concert with the structured storage and more powerful querying of Access. The results that these two applications can produce together are virtually impossible to achieve with one program separately. But the book isn't just limited to Excel and Access. There's also a chapter on SQL Server, as well as one dedicated to integrating with other Microsoft Office applications. In no time, you'll discover how to: utilize the built in features of Access and Excel to access data; use VBA within Access or Excel to access data; build connection strings using ADO and DAO; automate Excel reports including formatting, functions, and page setup; write complex functions and queries with VBA; write simple and advanced queries with the Access GUI; and produce pivot tables and charts with your data With "Integrating Excel and Access", you can crunch and visualize data like never before. It's the ideal guide for anyone, who uses Microsoft Office to handle data.

探索数据管理与分析的广阔天地：非《整合 Excel 与 Access》主题图书简介书名：数据驱动决策：从基础到精通的现代数据处理实战指南引言：驾驭信息时代的洪流在当今这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，它已成为驱动商业、科研乃至日常生活决策的核心资产。然而，数据的量级与复杂性持续攀升，传统的、孤立的数据处理方法已难以应对挑战。成功的组织和个人，无一例外地依赖于高效、可靠且富有洞察力的数据管理与分析能力。本书并非专注于某一特定软件工具的集成，而是旨在构建一个更为宏大和通用的数据素养框架，帮助读者理解数据生命周期的每一个阶段，掌握跨平台、跨技术的数据处理哲学，从而在复杂的数据环境中游刃有余，将原始信息转化为具有实际指导意义的洞察。第一部分：数据思维与基础架构第一章：理解数据生态系统本章首先界定现代数据环境的边界。我们将探讨数据从采集、存储、处理到可视化的完整旅程。重点分析不同类型数据源的特性（如事务性数据库、日志文件、流数据、云端存储），以及它们如何相互作用。我们不拘泥于特定软件的接口，而是深入研究数据模型的本质——关系型、非关系型（NoSQL）的优劣及其适用场景。读者将学会如何从业务需求出发，而非被工具限制，来设计一个合理的数据架构蓝图。第二章：数据结构与规范化原理高质量的数据是精确分析的前提。本章详尽阐述数据结构设计的基础，包括实体-关系模型（ERD）的构建方法，以及关系数据库设计中的范式理论（从第一范式到第三范式乃至BCNF）。讨论如何识别数据冗余、更新异常和插入异常，并提供系统性的规范化策略。此外，我们还将引入数据治理（Data Governance）的概念，探讨数据质量（Data Quality）的维度——准确性、完整性、一致性、时效性——以及如何建立标准化的数据定义与元数据管理体系。第三章：选择合适的存储解决方案存储是数据系统的基石。本章对比分析了不同存储技术栈的适用性。我们将深入探讨传统关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL）的架构优势、事务处理能力（ACID特性）和扩展性挑战。随后，转向现代的非关系型存储，如键值存储、文档数据库（MongoDB的文档模型）、图数据库（Neo4j）和列式存储，分析它们在处理高并发读写、半结构化数据或复杂关系网络时的独特优势。本章的重点在于“为什么选择A而不是B”，而非具体的操作步骤。第二部分：核心数据处理与查询技术第四章：结构化查询语言（SQL）的深度应用 SQL作为数据交互的标准语言，是所有数据专业人士的必备技能。本章超越基础的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE，聚焦于高级查询技巧。内容涵盖窗口函数（Window Functions）在复杂聚合与排序中的应用、公用表表达式（CTE）的嵌套与递归用法、存储过程与触发器的设计原则，以及查询性能优化——如何阅读执行计划（Execution Plans）、创建和维护合适的索引策略，以应对海量数据的查询压力。第五章：数据清洗与转换（ETL/ELT哲学）原始数据往往是“脏乱差”的。本章深入讲解数据清洗的流程与方法论。我们将介绍数据转换的艺术，包括数据标准化、缺失值处理（插补策略）、异常值检测与修正。随后，探讨现代数据管道（Data Pipelines）的构建哲学——是采用传统的ETL（提取-转换-加载），还是更适合云环境的ELT（提取-加载-转换）。本章将介绍使用脚本语言（如Python的Pandas库的概念模型）进行大规模、重复性数据转换的通用逻辑。第六章：利用统计学原理进行数据探索数据分析的价值在于发现规律。本章将重点放在描述性统计和推断性统计的基础应用上。内容包括集中趋势、离散度、分布形态的解读。深入讲解假设检验（Hypothesis Testing）的基本框架，如T检验、方差分析（ANOVA）的应用场景。目标是让读者能够用严谨的统计思维来审视数据，识别潜在的偏差，并为后续的建模工作打下坚实的理论基础。第三部分：面向洞察的输出与可视化第七章：高级数据建模与分析技术本部分将探讨超越基础查询的分析工具。我们将引入维度建模（Dimensional Modeling）的概念，重点剖析星型和雪花型模式，这些模式是构建数据仓库和数据集市（Data Marts）的关键。在分析层面，本章介绍时间序列分析的基础（如平稳性检验、ARIMA模型简介）以及回归分析的适用边界，帮助读者理解如何根据业务问题选择合适的预测或解释模型。第八章：有效的数据可视化与叙事数据可视化是将复杂信息转化为可理解故事的关键媒介。本章不教授特定软件的操作，而是专注于设计原则和认知心理学。内容包括选择正确图表类型（何时使用散点图，何时使用热力图）、避免视觉欺骗、优化信息密度以及利用颜色和布局来引导观众的注意力。关键在于“数据叙事”（Data Storytelling）的技巧，即如何设计一个逻辑清晰、重点突出的可视化报告，以支持决策制定。第九章：构建报告与仪表板的架构思考一个优秀的报告系统需要稳固的架构支撑。本章讨论构建自助式（Self-Service）分析环境的挑战与最佳实践。探讨前端展示层（Dashboard）与后端数据处理层之间的解耦策略。讨论数据权限的控制、报告刷新的频率管理，以及如何平衡查询性能与数据新鲜度之间的矛盾。最终目标是建立一个可持续维护、能够响应快速变化的业务需求的报告体系。结语：迈向数据驱动的未来数据处理的能力是永无止境的学习过程。本书提供的框架和原理，旨在使读者摆脱对单一工具的依赖，真正掌握数据处理的底层逻辑。通过理解数据生态的宏观结构、掌握严谨的查询与清洗技术、并运用统计学和可视化原理进行有效输出，您将能够适应未来任何新兴的数据技术挑战，真正成为信息时代的驾驭者。