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出版者:

作者:陈烨,朱冠宇,唐维

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2007-1

价格:10.00元

装帧:

isbn号码:9787900676887

丛书系列:

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• Excel
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《深入浅出：现代数据分析与可视化实战指南》 第一部分：数据思维与基础构建 第1章：数据素养的基石——理解数据世界的运行规律 本章将带你构建现代数据分析所需的宏观视野与微观基础。我们首先探讨数据素养的重要性，它不仅仅是操作工具的能力，更是一种思考模式的转变。我们将深入剖析“数据驱动决策”的真正含义，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的边界与应用场景。 1.1 数据思维的建立： 如何将日常业务问题转化为可量化的数据指标？介绍关键绩效指标（KPIs）的设计原则，如SMART原则在指标定义中的应用。 1.2 数据生命周期管理概述： 采集、清洗、存储、处理、分析、可视化到最终应用的完整流程解析，强调数据治理在不同阶段的作用。 1.3 统计学概念的非数学化解读： 摆脱复杂的公式推导，专注于理解均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度和峰度的实际业务含义。重点讲解正态分布在商业建模中的应用前提。 1.4 概率论在风险评估中的应用： 引入贝叶斯思维，理解在信息不完全的情况下如何做出更优判断，以及条件概率在客户流失预测中的基础作用。 第2章：现代数据处理环境搭建与高效数据准备 在数据分析的实践中，80%的时间往往用于数据准备。本章聚焦于构建一个高效、可重复的数据准备流程，重点介绍行业领先的工具和技术。 2.1 关系型数据库基础与SQL入门： 详细介绍关系模型、主键、外键的概念。使用最新版本的SQL（如PostgreSQL或SQL Server语法）进行数据检索、过滤、连接（Join的各种类型及其性能考量）和聚合操作。 2.2 NoSQL数据库的适用场景分析： 简要介绍MongoDB（文档型）和Redis（键值型）的特点，帮助读者判断何时应使用非关系型数据库来处理非结构化或半结构化数据。 2.3 数据清洗的艺术与科学： 掌握处理缺失值（插补方法、删除策略）、异常值检测（Z-Score、IQR方法、箱线图识别）和数据格式统一的实战技巧。 2.4 数据转换与特征工程初探： 介绍数据透视（Pivot）、逆透视（Unpivot）、数据类型转换、日期时间戳的标准化处理，以及如何进行基本的特征组合与衍生。 第二部分：核心分析技术与建模实践 第3章：Python在数据分析中的主导地位：Pandas与NumPy的深度应用 本章将使用行业标准编程语言Python及其核心库，实现复杂的数据操作和预处理，这是现代数据分析的必备技能。 3.1 Pandas DataFrame的精细化操作： 深入讲解索引（MultiIndex）、分组聚合（GroupBy的链式操作）、时间序列数据的处理（重采样、窗口函数）。 3.2 高效的向量化计算： 利用NumPy进行数组操作，理解向量化相比于循环的性能优势，并学习如何编写更“Pythonic”的数据处理代码。 3.3 文本数据的高效处理： 使用Pandas的`.str`访问器处理文本清洗、正则表达式在数据提取中的应用，以及简单的词频统计。 3.4 数据导入导出策略： 掌握从CSV、JSON、Parquet文件高效读取和写入数据的方法，并讨论数据分块处理以应对大数据集。 第4章：探索性数据分析（EDA）：从数据中发现故事 EDA是连接原始数据与正式建模之间的桥梁。本章强调通过可视化和统计检验来理解数据的内在结构和潜在问题。 4.1 描述性统计的深入解读： 不仅计算指标，更要解释它们在业务背景下的意义。引入四分位距（IQR）和百分位数在理解数据分布中的关键作用。 4.2 可视化EDA的基础框架（Matplotlib与Seaborn）： 掌握绘制高质量直方图、散点图矩阵（Pair Plot）、小提琴图（Violin Plot）和热力图（Heatmap）的技巧。 4.3 关联性分析与相关性解读： 计算皮尔逊、斯皮尔曼相关系数，并理解它们各自适用的数据类型。警惕“相关性不等于因果性”的陷阱。 4.4 假设检验的实战应用： 介绍A/B测试的统计学基础，如何使用T检验和卡方检验来验证业务假设，并正确解读P值。 第5章：预测性建模入门：回归与分类算法 本章转向建立可预测的模型，重点介绍两大基础但强大的机器学习范式。 5.1 线性回归的深入理解： 掌握多元线性回归模型的建立、系数的解释（斜率的业务意义），以及如何评估模型拟合优度（R-squared、残差分析）。 5.2 模型诊断与正则化： 识别并处理多重共线性问题（VIF分析），理解Lasso和Ridge回归在特征选择和防止过拟合中的作用。 5.3 逻辑回归与分类问题： 将线性模型应用于概率预测，重点讲解Logit函数、Odds Ratio（优势比）的业务解释。 5.4 模型性能评估指标： 深入讲解分类模型的关键指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的含义与计算。 第三部分：专业化分析与商业智能 第6章：时间序列分析：洞察趋势与季节性 本章专门处理具有时间依赖性的数据，这对于库存管理、需求预测和金融分析至关重要。 6.1 时间序列的分解： 将时间序列分解为趋势项（Trend）、季节项（Seasonality）和残差项（Residual），并学习如何进行季节性调整。 6.2 平稳性检验与差分操作： 理解为什么平稳性是许多传统模型的前提，并掌握ADF检验和差分的实际操作。 6.3 ARIMA模型的构建与应用： 详细介绍AR（自回归）、I（差分）、MA（移动平均）参数的确定方法（ACF和PACF图的应用）。 6.4 趋势预测与模型选择： 介绍指数平滑法（如Holt-Winters模型）作为ARIMA的有效替代方案，并比较不同模型的预测准确性。 第7章：商业智能（BI）工具的实战部署与仪表板设计 本章关注如何将分析结果转化为可操作的商业洞察，侧重于领先的BI平台（如Tableau或Power BI）。 7.1 BI工具的数据连接与模型构建： 讲解如何高效连接多源数据，创建数据模型关系（星型、雪花型模式的优势）。 7.2 交互式仪表板的设计原则： 遵循“少即是多”的原则，聚焦于叙事性图表设计，区分操作型仪表板与战略型仪表板的需求。 7.3 计算字段与度量（Measures）的创建： 学习使用BI工具的专有语言（如DAX或Tableau计算语言）创建复杂的聚合、比率和时间智能计算。 7.4 性能优化与移动端适配： 讨论数据提取（Extract）与实时连接的选择，以及确保仪表板在不同设备上快速加载的技巧。 第8章：数据报告的专业呈现与沟通技巧 最完美的分析如果不能被有效传达，其价值将大打折扣。本章侧重于“软技能”与技术结合。 8.1 从分析到叙事的转变： 建立“结论先行，数据支持”的报告结构。如何为高管、业务经理和技术团队定制不同层次的报告深度。 8.2 避免视觉误导： 识别并纠正常见的图表误区（如轴线截断、颜色误用、饼图滥用）。 8.3 报告的自动化与维护： 介绍如何利用脚本（如Python或SQL Job）实现报告的定期刷新，确保数据的及时性。 8.4 应对质疑与反馈： 准备好在数据演示中捍卫分析结论的逻辑链条，以及如何建设性地采纳业务部门的反馈来迭代模型。 --- 本书特色总结： 本书完全侧重于当代数据分析流程的端到端实践，从Python/SQL驱动的数据准备，到统计学原理的应用，再到预测性建模的入门，最后聚焦于BI工具的商业化部署。内容紧密围绕现代工具栈和实践方法论展开，旨在培养读者独立完成复杂数据项目，并将分析结果转化为清晰商业行动方案的能力。它不涉及电子表格软件的特定版本功能介绍，而是构建在更通用、更具扩展性的技术基础之上。

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这本书的语言风格，怎么说呢，像是一位循循善诱的大学老师，非常耐心，每一个步骤都给你分解得清清楚楚。它没有那种高高在上的技术精英腔调，这一点我很喜欢。读起来非常放松，即便是遇到像“数据透视表的高级筛选”这种听起来就让人望而生畏的主题，作者也能用大白话把它讲得明明白白。不过，在讲解某些相对抽象的概念时，比如数据模型和Power Query的初级连接，我觉得作者的图示略显单薄了。我发现自己需要时不时地停下来，自己动手操作几次，才能真正理解那个“为什么”——而不仅仅是“怎么做”。我希望书中能多一些“陷阱分析”，就是那些读者最容易犯错的地方，然后给出明确的规避指南。毕竟，软件操作的难点往往不在于正确操作的路径，而在于那些潜藏的错误触发条件。总体来说，它是一本非常适合“想扎实学好Excel基础”的书，但如果你已经能熟练运用OFFSET和INDEX/MATCH组合，这本书可能更多的是一本优秀的工具书而非灵感来源。

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这本书的封面设计简直是直击灵魂，那种深沉的蓝色调，配上银色的字体，立刻给人一种“这是本正经干货”的信号。我拿到手的时候，首先被它的厚度镇住了，感觉沉甸甸的，像是抱了一个小砖头。迫不及待地翻开目录，我立刻被那个“百式通”的称号吸引住了。我一直觉得，Excel这玩意儿，功能深不可测，网上教程零零散散，学了东边忘了西边。我希望能找到一本能系统梳理，并且能把那些高深莫测的函数和透视表讲得人见人爱的书。刚开始看前几章，它对基础操作的讲解，确实是细致入微，连鼠标该怎么点，快捷键该按哪个组合，都写得清清楚楚，生怕读者漏掉一个知识点。不过，我心里一直期待的是那些真正能让我工作效率暴涨的“独门秘籍”，那种能让老板对我刮目相看的绝招。我希望它能深入挖掘Excel在数据清洗、报表自动化方面的潜力，毕竟谁不想早点下班呢？这本书的排版很清晰，图文并茂，这一点做得很好，看得出来作者在编排上是下了大功夫的，不像有些技术书籍，密密麻麻的文字堆在一起，看着就头晕。

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我注意到这本书的案例文件似乎是基于较老的Excel版本设计的，虽然大部分功能都能向下兼容，但在操作界面和部分图标上，和我现在使用的2019版本还是有细微的差别。这并不是一个决定性的问题，但每次看到界面上的小出入，总会让我花一秒钟来对应确认我现在点击的是否是书上所指的那个菜单项。这本书在数据可视化这一块的讲解，给我的感觉是比较“传统”的。它教你如何制作柱状图、折线图，如何调整颜色和标签。这很规范，但缺乏新意。现在的数据呈现越来越讲究“故事性”和“交互性”，比如使用动态图表或者结合Power BI的思想来进行初步的数据叙事。我期望这本书能更紧跟时代，加入一些关于如何设计“一目了然”的高效仪表板的原则，而不是仅仅停留在如何把数据变成图表的层面。总而言之，这是一本扎实、全面的入门到中级指南，能帮你建立起一套完整的Excel知识体系框架，只是在追求极致效率和最新技术趋势的探索上，略微保守了些。

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这本书的装帧质量和纸张选择，透露着一股“耐用”的气息。这对于一本需要经常翻阅、做笔记的工具书来说至关重要。我习惯在书页边缘做各种标记和批注，这本书的纸张厚度恰到好处，墨水不会洇到背面，这让我的阅读体验提升了不少。在内容覆盖面上，这本书确实做到了“广度优先”。从基础的单元格格式设置，到稍微进阶的图表美化，再到一些查询和引用函数的应用，几乎涵盖了Excel的大部分日常功能模块。但是，这种“百式通”的广泛性也带来了一个小小的副作用，那就是在一些特定领域，比如统计分析（如回归分析、假设检验）的深度挖掘上，它就显得力不从心了。它能告诉你如何调出这些工具，但对于如何解读输出结果，如何根据业务场景选择合适的统计模型，这本书没有给出深入的指导。对我来说，我更需要的是那种能帮我从数据中提炼出商业洞察力的部分，而不仅仅是工具的操作指南。

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说实话，我买这本书的初衷是想彻底告别那些需要手动复制粘贴上百次的工作流程。我对VBA宏的兴趣是最高的，梦想着能写出一段代码，让我的月度报告自动生成，我只负责最终的审核盖章。然而，当我翻到专门介绍自动化那一块时，感觉内容稍微有些“浅尝辄止”了。它似乎更侧重于如何使用Excel自带的那些成熟功能，比如条件格式、数据验证，来优化现有的流程，而不是大刀阔斧地引入编程思想。当然，对于初学者来说，这可能是好事，因为它可以帮你稳固基础。但对我这种已经使用Excel多年，渴望突破瓶颈的人来说，总觉得意犹未尽。我期待的是更深入的算法讲解，比如如何用公式解决一些递归问题，或者如何用更高级的数组公式来处理复杂的非线性数据匹配。这本书的案例选择很贴近日常办公场景，这点值得称赞，比如工资表处理、库存盘点等，但这些场景的解决方案，很多在网络上也能找到类似的教程，我更希望看到一些行业内独有的、非常规的解法，那样才真正值回票价。

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