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出版者:Prentice Hall

作者:Dretzke, Beverly J./ Heilman, Kenneth A.

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:

价格:22.67

装帧:Pap

isbn号码:9780131471115

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• Excel
• 数据分析
• 统计软件
• Microsoft Excel
• 数据处理
• 统计方法
• 量化分析
• 商业统计
• 统计建模

《商务数据分析实务：用电子表格驱动决策》 本书核心聚焦于如何将原始数据转化为可执行的商业洞察，强调在实际商业环境中使用通用电子表格软件（如Microsoft Excel或类Excel应用）进行高效、可靠的数据分析与报告。 --- 第一部分：数据基础与准备——构建可靠分析的基石 本部分旨在为读者打下坚实的数据素养基础，确保后续的分析工作建立在准确、规范的数据之上。 第一章：理解数据生态系统与商业智能 本章首先界定“数据”、“信息”与“知识”之间的关系，阐述数据在现代商业决策制定中的核心地位。我们将探讨不同类型的数据源（如销售记录、市场调研、运营指标）及其特性。重点讨论商业智能（BI）的框架，说明数据分析如何服务于战略规划、运营优化和风险管理。本章还将介绍数据治理的基本原则，强调数据质量、安全性和合规性的重要性。 第二章：电子表格软件环境的精通 虽然本书不局限于特定软件，但本章将深入讲解主流电子表格软件（以Excel为主要参照）的高级功能，使其成为强大的数据处理工具。内容涵盖：工作簿与工作表的组织艺术、自定义视图的创建、快捷键与效率提升技巧。深入讲解绝对引用、相对引用和混合引用的精确控制，这是构建可扩展模型的基础。介绍“名称管理器”和“结构化引用”（表格）的使用，以增强公式的可读性和健壮性。 第三章：数据清洗与预处理的艺术 数据清洗是分析过程中最耗时也最关键的一环。本章将提供一套系统化的数据准备流程。我们将详细讲解处理缺失值（插值法、删除策略、标记化）、处理异常值（箱线图分析、Z分数法识别与处理）。重点介绍文本数据的高级处理技术，如使用函数组合（FIND, MID, LEFT, RIGHT, SUBSTITUTE）进行复杂的字符串分割与重组，以及使用“分列”功能处理非结构化输入。本章还将介绍数据验证工具，用于实时控制数据输入的一致性，从而预防未来分析中的错误。 第四章：数据结构化与转换 本章关注如何将“杂乱无章”的数据转化为适合分析的“扁平化”结构。我们将详细探讨“长格式”（Tidy Data）与“宽格式”数据之间的转换需求，并介绍数据透视表（Pivot Table）作为快速重塑数据的核心工具。此外，还将覆盖Power Query/Get & Transform 的基础应用，展示如何通过图形化界面连接、合并（Append/Merge）多个数据源，并进行初步的M语言转换，实现数据管道的自动化。 --- 第二部分：核心分析技术与模型构建 本部分将教授读者运用电子表格的内置工具，构建用于描述性统计、趋势分析和预测的基础模型。 第五章：描述性统计与数据概览 本章是理解数据的起点。我们不仅会罗列平均值、中位数、众数，更会深入探讨方差、标准差、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）在评估数据分布和风险时的实际意义。讲解如何利用“数据分析工具库”进行描述性统计分析的批量计算。同时，本章强调百分位数和四分位距在识别关键业绩指标（KPIs）基线中的作用。 第六章：函数驱动的复杂计算与逻辑构建 本书将超越基础的SUM和AVERAGE，聚焦于需要逻辑判断和查找匹配的复杂函数。重点讲解： 条件汇总函数： SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS 在多重约束下的应用。 查找与引用函数： 深入剖析INDEX/MATCH组合的灵活性，并对比XLOOKUP（如果软件支持）的效率与优势，用于跨表数据关联。 逻辑与信息函数： IF, IFERROR, AND, OR 的嵌套应用，构建复杂的业务规则验证器。 第七章：时间序列分析的初步探索 时间是商业数据中最关键的维度之一。本章讲解如何有效地管理和分析日期数据。内容包括：日期函数的精确使用（EOMONTH, WORKDAY, DATEDIF），计算时间间隔（如客户生命周期、项目周期）。介绍滚动平均值（Moving Average）的计算方法，用于平滑短期波动，识别长期趋势。同时，探讨如何使用数据透视表进行时间分组（年、季、月）分析。 第八章：回归分析与关联性探究 本章介绍如何量化变量之间的关系。我们将详细讲解简单线性回归的原理及其在电子表格中的实现（使用`SLOPE`, `INTERCEPT`, `FORECAST`函数）。重点在于解释回归系数、R方值和P值，理解模型拟合的有效性。此外，本章还将介绍相关系数矩阵的计算，用于初步判断多个自变量对因变量的共同影响程度。 --- 第三部分：数据可视化与报告呈现 分析的价值在于沟通。本部分专注于如何将复杂的计算结果转化为直观、有说服力的商业报告。 第九章：选择正确的图表类型 本章强调“图表是为沟通服务的”。我们将系统梳理不同数据和分析目标适用的图表： 比较： 柱形图、条形图的精确使用。 构成： 堆积柱状图与百分比堆积图的适用场景。 趋势： 折线图与散点图的区别。 分布： 直方图与箱线图的解释。 重点讲解“组合图表”的创建，解决双Y轴数据展示的常见难题。 第十章：高级数据可视化与定制化 超越默认设置，本章教导读者如何定制图表以强调关键信息。内容包括：动态调整轴范围、添加数据标签的最佳实践、使用条件格式突出显示阈值。我们将介绍“迷你图”（Sparklines）的应用，在单元格内提供快速趋势概览。同时，探讨如何利用数据条（Data Bars）和色阶（Color Scales）对表格数据进行视觉编码，提升仪表板的直观性。 第十一章：构建交互式仪表板 仪表板是数据分析成果的最终载体。本章核心内容是利用电子表格的交互元素创建动态报告。我们将深入讲解数据透视表与数据透视图的联动，以及切片器（Slicers）和时间线的使用，使用户能够轻松筛选和探索数据。本章还将介绍如何使用表单控件（如下拉列表、复选框）结合`INDEX/MATCH`或`OFFSET`函数，实现报告内容的动态切换，使用户无需修改底层公式即可获得不同视角的洞察。 第十二章：报告的结构化与自动化 本章关注报告的维护和专业性。讲解如何使用“打印区域”、“页面设置”和“冻结窗格”功能确保打印和查看的专业性。最后，简要介绍宏（Macros）的录制与基础编辑，用于将重复性的数据提取、清洗或报告格式化步骤自动化，从而将分析师的时间从重复劳动中解放出来，专注于更高价值的决策支持。 --- 本书面向对象： 市场分析师、财务规划与分析（FP&A）专员、运营经理、以及所有需要依靠日常数据快速做出商业判断的职场人士。我们致力于提供一套实用、可立即上手的技能包，让电子表格成为您最可靠的商业洞察引擎。

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