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出版者:四川出版集团，四川电子音像出版中心

作者:

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2008-1

价格:26.80元

装帧:平装

isbn号码:9787900428646

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 表格
• 办公软件
• Excel2003
• 数据处理
• 技巧
• 教程
• 电子表格
• 办公技巧
• 软件操作

深入探索数据管理与分析的宏伟蓝图：从基础到高阶的实践指南 图书名称： 深入探索数据管理与分析的宏伟蓝图：从基础到高阶的实践指南 内容概述： 本书并非聚焦于某一特定软件版本的操作手册，而是旨在为读者提供一套全面、系统、与时俱进的数据管理、处理、分析与可视化技能体系。我们深知，在信息爆炸的时代，数据是驱动决策和创新的核心资产。因此，本书的编写目标是构建一座坚实的桥梁，连接理论知识与实际应用，帮助读者无论面对何种工具平台，都能高效地驾驭数据，将其转化为有价值的洞察。 本书将数据处理的流程清晰地划分为六个核心模块：数据采集与清洗、数据结构与建模、核心分析技术、高级数据操作、数据可视化与报告，以及自动化与集成。我们强调思维框架的建立，而非孤立功能的堆砌。 --- 第一部分：数据素养的基石——采集、清洗与结构化思维 本部分侧重于数据生命周期的起点，强调“垃圾进，垃圾出”的原则。我们将彻底探讨数据质量的重要性，以及如何系统性地解决现实世界中数据的混乱状态。 第一章：理解数据生态系统与获取策略 本章将跳脱出特定软件的限制，深入剖析不同类型数据的来源（数据库、API、文本文件、网络爬虫结果等）及其固有的结构差异。重点讨论如何根据数据源的特性，制定高效的初始获取策略，包括但不限于数据授权、格式兼容性考量以及批量处理的初步概念。 第二章：数据清洗的艺术与科学 这是本书最为关键的实践章节之一。数据清洗不再是简单的查找和替换，而是一个严谨的流程。我们将详细介绍处理缺失值（插补方法、删除策略）、异常值检测（统计学方法如Z分数、IQR、箱线图分析）、重复记录识别与合并、数据类型转换的陷阱与最佳实践。此外，还将涵盖文本数据的标准化处理，如大小写统一、特殊字符的去除与替换，以及日期和时间格式的解析与统一。 第三章：数据结构化与规范化 优秀的数据结构是高效分析的前提。本章将介绍数据建模的基础概念，如一维表（扁平化数据）到多维表（关系型思维）的转换。讨论如何设计高效的数据字典，确保字段定义的清晰性、一致性和可追溯性。对于涉及层次性数据（如组织架构、物料清单），我们将介绍如何使用树状结构或层次编码进行有效管理。 --- 第二部分：核心分析技术与逻辑构建 在数据准备就绪后，本部分将聚焦于如何应用逻辑和数学工具来提取信息。 第四章：基础统计分析与描述性洞察 本章回归统计学的核心。不仅讲解均值、中位数、众数等集中趋势的意义，更深入探讨方差、标准差、偏度与峰度在描述数据分布特性中的作用。我们将强调如何选择合适的统计量来反映数据的真实情况，避免被极端值误导。此外，还会介绍频率分布、百分位数和离群点分析在初步探索中的应用。 第五章：关系探寻与假设检验入门 本章将引导读者从“是什么”迈向“为什么”。探讨变量间的相关性（皮尔逊、斯皮尔曼等级相关）及其局限性——相关不等于因果。在此基础上，我们将引入最基础的推断性统计概念，如置信区间和P值，并用实际案例说明如何在业务场景中构建并检验简单的业务假设（如A/B测试的初步解读）。 第六章：高效的数据汇总与透视技术 数据汇总是理解大量信息的关键。本章超越基础的求和操作，重点讲解如何构建复杂的多级汇总结构。深入探讨交叉表分析（Contingency Tables）的应用，如何通过维度和度量的灵活组合，快速揭示数据间的复杂交互作用。讨论在处理大规模数据集时，如何优化汇总计算的性能。 --- 第三部分：高级数据操作与效率提升 本部分致力于提升读者处理复杂数据结构和大规模运算的能力，是实现数据处理“自动化”和“精细化”的关键。 第七章：面向复杂逻辑的查找与引用策略 本章将系统梳理现代数据处理工具中强大的查找机制。对比不同查找函数在性能、灵活性和处理维度上的差异。重点讲解如何设计多条件组合查找的逻辑，如何处理查找失败的容错机制，以及如何利用这些机制来实现数据间的精确匹配和合并（Join操作的理念实践）。 第八章：序列分析与时间序列基础 时间是数据分析中最普遍也最复杂的维度之一。本章专注于时间数据的处理。内容涵盖日期函数的组合应用，计算时间间隔、工作日天数，以及如何进行时间序列的重采样（如将日数据聚合为月度或季度）。介绍移动平均、趋势分解等初步的时间序列分析方法，用于平滑数据波动和识别季节性。 第九章：数据集合的合并、比对与差异分析 在企业环境中，数据经常分散在多个文件中或系统中。本章提供了一套系统的策略来处理“合并”这一核心任务。详细介绍基于共同键（Key）进行数据叠加（Append）和数据合并（Merge/Join）的不同场景，特别是如何处理“左连接”、“右连接”、“内连接”和“全连接”在业务含义上的区别。此外，还将介绍如何高效地比对两个数据集的差异，并标记出新增、修改和删除的记录。 --- 第四部分：洞察的呈现——可视化与报告设计 数据只有被有效传达，其价值才能最大化。本部分关注如何将枯燥的数字转化为引人注目的故事。 第十章：可视化原则与图表选择的科学 本章探讨可视化设计的底层逻辑，而非仅仅学习工具。核心内容包括“数据-墨水比”原则、避免误导性视觉表达（如不从零开始的Y轴）、以及如何根据数据类型和分析目的选择最佳图表（如用散点图展示关系，用直方图展示分布，用折线图展示趋势）。强调信息层级的构建和视觉编码的准确性。 第十一章：构建交互式报告与仪表盘 本章指导读者如何设计一个能够引导用户探索数据的交互式界面。介绍构建动态筛选器、参数控件和数据钻取（Drill-down）路径的关键技术。重点讲解如何规划仪表盘的布局，确保用户能在最短时间内获取核心绩效指标（KPIs），并提供足够的细节深度以供进一步探究。 --- 第五部分：面向未来的数据工作流 本部分将视角提升至工作流层面，探讨如何利用自动化和集成能力，将数据分析从一次性任务转变为持续的业务流程。 第十二章：自动化与脚本化思维 介绍如何识别重复性高、流程固定的数据处理任务，并探索利用宏或脚本语言的优势进行自动化。讨论维护自动化流程的最佳实践，包括文档化、错误日志记录以及版本控制的基本概念，确保分析流程的可持续性和可信度。 第十三章：数据生态的集成与互操作性 本章讨论如何让数据在不同系统间顺畅流动。探讨如何准备和导出数据，以适应其他应用系统（如商业智能工具、CRM系统）的需求。涵盖数据导入导出的性能考量、数据格式转换（如JSON, XML的初步理解与应用），以及确保数据在跨平台传输过程中的完整性。 --- 本书旨在培养读者的数据思维和解决问题的能力，使读者能够灵活应对未来不断变化的数据工具和业务挑战，成为一个真正懂得驾驭数据的分析师或管理者。全书贯穿大量真实的、跨行业的案例分析，确保理论与实践紧密结合。

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