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出版者:

作者:周宇炜

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2008-6

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787030217950

丛书系列:

图书标签:

• 学习
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《企业级数据分析与可视化实战》 图书简介 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已成为驱动决策、优化运营和实现战略目标的核心资产。然而，单纯的拥有数据是远远不够的，如何有效地从海量数据中提炼洞察，并通过直观、富有说服力的方式将其呈现给决策者，是决定企业竞争力的关键。本书《企业级数据分析与可视化实战》，正是为满足这一迫切需求而精心打造的一部实战型指南。它专注于构建一套完整的、从数据采集到最终报告呈现的企业级数据分析体系，涵盖了现代数据科学领域最前沿的工具、方法论和最佳实践。 本书不涉及任何关于《Excel 财务管理使用详解》中财务函数、会计准则应用、预算编制、成本控制或特定财务报表制作的详细讲解。相反，它将读者带入一个更广阔、更偏向技术实施与商业智能（BI）构建的领域。 --- 第一部分：现代数据分析基石与环境搭建（Foundation & Environment Setup） 本部分旨在为读者打下坚实的数据分析基础，并指导读者搭建起进行复杂分析所需的技术环境。我们深知，高效的分析依赖于强大的基础设施。 第一章：数据思维与商业智能（BI）框架构建 本章深入探讨了“数据驱动决策”的哲学基础，并区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的层次结构。我们将详细介绍如何根据企业战略目标自上而下地设计数据分析蓝图，构建一个可扩展的BI框架，而非仅仅停留在对单一业务指标的计算上。重点关注指标体系（KPIs）的设计原则——如何确保指标与业务目标强相关，并具备可操作性。 第二章：数据源的集成与管理（ETL/ELT 概述） 企业级数据分散在CRM、ERP、日志服务器、营销平台等多个孤岛中。本章将系统性地介绍数据抽取、转换与加载（ETL）或抽取、加载与转换（ELT）的基本流程和工具选型。我们将重点分析关系型数据库（如PostgreSQL/MySQL）与NoSQL数据库（如MongoDB）在存储不同类型业务数据时的适用性。讨论数据治理的初始阶段，包括数据血缘追踪和元数据管理的概念。 第三章：Python与R语言在数据科学中的角色定位 本书将采用业界主流的编程语言作为分析的“手术刀”。本章不教授基础语法，而是聚焦于这些语言在企业环境中的高级应用。我们将详细介绍如何利用Python的Pandas库进行复杂的数据清洗、重塑（Reshaping）和特征工程，以及如何使用Scikit-learn进行初步的模型选择。对于R语言用户，我们将侧重于Tidyverse生态系统在数据整理和探索性分析中的高效性。 --- 第二部分：高级数据清洗、探索与特征工程（Advanced Data Wrangling & Feature Engineering） 数据质量决定了分析的上限。本部分是本书的核心，专注于如何将原始、混乱的业务数据转化为可用于建模和深入挖掘的“黄金数据”。 第四章：复杂数据质量问题的诊断与修复 超越简单的缺失值填充，本章处理企业数据中常见的复杂问题：时间序列数据的漂移与对齐、多源数据的主数据管理（MDM）冲突、异常值（Outliers）的统计学判定（如Z-Score与IQR方法的局限性）以及非结构化数据（如客户反馈文本）的初步结构化处理。我们将演示如何编写健壮的Python脚本来自动化这些清洗流程。 第五章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 EDA不仅仅是绘制几张图表。本章指导读者如何利用多变量统计方法（如主成分分析PCA、因子分析）来揭示数据背后的潜在结构。我们将探讨如何使用高级可视化技术（如热力图、平行坐标图）来探索高维数据之间的关系，并建立假设检验流程，以科学地验证初步观察到的现象。 第六章：面向业务洞察的特征工程 特征工程是连接原始数据与预测模型之间的桥梁。本章侧重于从业务场景中创造新的、具有预测能力的特征。例如，如何从交易记录中构建“客户生命周期价值（CLV）”的衍生指标、如何利用时间序列分解技术构建“季节性/周期性”特征，以及如何利用文本数据（如评论）构建词袋模型（Bag-of-Words）作为输入特征。 --- 第三部分：可视化叙事与商业智能报告（Visualization Storytelling & BI Reporting） 数据分析的最终价值在于沟通和驱动行动。本部分将重点介绍如何使用现代BI工具将分析结果转化为引人入胜、易于理解的商业故事。 第七章：从数据到叙事：可视化设计原则 本章严格遵循数据可视化的认知科学原理。我们将讨论“有效图表选择矩阵”，指导读者何时应使用瀑布图、桑基图、地理空间图或网络图，而非盲目使用柱状图和饼图。重点是避免误导性可视化，确保图表的清晰度、简洁性和数据墨水比。 第八章：主流BI工具的实战应用（Tableau/Power BI 进阶） 本书不假设读者已是某个BI工具的专家，而是专注于企业环境中高级功能的实现。我们将演示如何在Tableau或Power BI中实现参数驱动的交互式报告、创建复杂计算字段（如LOD表达式或DAX度量值），并构建动态的钻取（Drill-down）路径，使用户能够根据自己的业务需求探索数据。 第九章：构建可操作的仪表板与绩效管理体系 一个成功的仪表板必须是“可操作的”。本章指导读者设计多层次的仪表板结构：战略层（高管摘要）、战术层（部门绩效监控）和操作层（一线执行细节）。我们将讨论如何设置数据刷新频率、权限管理，并将分析结果嵌入到业务流程中，实现从“洞察发现”到“即时行动”的无缝衔接。 --- 第四部分：预测模型基础与商业价值量化（Predictive Modeling & Business Quantification） 本部分将介绍如何利用数据预测未来趋势，并量化分析工作为企业带来的实际经济效益。 第十章：业务预测模型入门（回归与分类） 本章聚焦于最常用于业务场景的两种模型：线性回归（用于销售额预测、需求预测）和逻辑回归（用于客户流失预测、欺诈检测）。我们将强调模型的可解释性（Model Interpretability），例如使用SHAP值来解释为什么模型做出了特定预测，这对于业务人员理解和信任模型至关重要。 第十一章：时间序列分析与趋势外推 针对具有明显时间依赖性的业务数据（如库存、网站流量），本章将详细介绍ARIMA/SARIMA模型的基础应用，以及利用更现代的Prophet库进行快速、稳健的趋势预测。关键在于如何准确地将节假日、促销活动等外部事件纳入模型考量。 第十二章：分析项目的价值评估与迭代 数据分析项目必须证明其商业价值。本章指导读者建立一个衡量数据项目ROI（投资回报率）的框架。讨论如何通过A/B测试来验证由数据分析驱动的策略变更的有效性，并建立一个持续的反馈循环，确保分析工作能够随着业务环境的变化而不断自我优化和迭代。 --- 本书特色： 场景驱动： 所有案例均基于真实的供应链、营销优化、运营效率提升等企业级场景，而非抽象的学术数据集。 工具集成： 强调Python/R、SQL与主流BI工具之间的无缝协作能力。 实战导向： 代码和操作步骤清晰详尽，可以直接复制应用到工作环境中。 本书适合那些需要超越基础电子表格工具，掌握现代数据科学和商业智能技术的分析师、业务规划师、产品经理以及希望向数据科学领域转型的专业人士。掌握本书内容，您将能够独立构建端到端的数据分析解决方案，将数据真正转化为企业发展的核心驱动力。

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老实说，我接触过不少声称能教你“精通”Excel的教材，但大多都是浮于表面，讲一些大家耳熟能详的VLOOKUP或者数据透视表的小技巧。而《Excel 财务管理使用详解》的深度和广度，完全超越了我的预期。它真正触及了财务管理的核心——风险控制和价值评估。书中有专门的篇幅讲解如何利用Excel构建一个完整的资本预算决策模型，这部分内容涉及到了净现值（NPV）、内部收益率（IRR）的计算，并进一步讨论了贴现率的合理确定方法，这一点是很多市面上同类书籍避而不谈的难点。更令人称道的是，作者并没有止步于静态模型的构建，而是引入了蒙特卡洛模拟的概念，指导读者如何在Excel中运用随机函数对项目投资的未来收益进行概率分析，这对于企业的重大资本支出决策至关重要。此外，书中关于营运资本管理的章节，通过精细化的应收账款周转天数、存货周转率的动态测算，清晰地展示了如何通过优化流程来释放沉淀在业务中的资金。这本书真正做到了将现代财务理论与Excel的实践能力完美结合，是那种读完后能立即体现在工作产出上的“实战手册”。

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让我感到惊喜的是，这本书的内容更新速度似乎跟得上时代的步伐。在当前数字化转型的浪潮下，传统的Excel应用方法正在被更强大的BI工具所挑战，但这本书显然意识到了这一点，并为Excel在现代财务环境中的持续适用性找到了新的方向。书中有一部分内容专门探讨了如何利用Power Pivot和数据模型来处理海量非结构化数据，并将这些数据整合到财务分析中，这已经超越了传统Excel操作的范畴，开始触及商业智能（BI）的边缘。特别是关于“多维数据分析与KPI看板构建”的那一章，它演示了如何通过Power Pivot建立数据透视表，并结合切片器和时间轴，实现即时、多维度的财务绩效钻取分析，这在很多传统教材中是看不到的，因为那些教材往往还停留在Excel 2010甚至更早的版本上。通过这本书的学习，我深刻意识到，Excel并非过时，而是需要以更现代、更智能的方式去使用它。这本书成功地为我们展示了如何将这个“老朋友”打造成一个足以应对未来数据挑战的强大分析平台，它的前瞻性和实用性，是它区别于其他同类书籍的最核心价值所在。

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阅读体验上，这本书的流畅度和逻辑性简直是教科书级别的示范。我通常对技术手册类的书籍容易产生阅读疲劳，但这本书的章节编排非常巧妙，它不是按照Excel的功能模块来组织内容，而是紧密围绕财务管理的实际业务流程来展开。比如，它会先讲预算编制的逻辑，然后紧接着就演示如何用Excel动态地搭建预算模板，最后才是如何进行预算执行的监控和差异分析。这种以终为始的结构，让读者在学习具体操作技巧时，始终能保持对“为什么这么做”的清晰认识。书中对于高级功能的讲解也处理得非常到位，比如使用Power Query进行多源数据清洗和导入，这对于那些日常需要整合来自ERP、CRM等不同系统数据的财务部门来说，简直是福音。我发现书中关于“财务报表自动化生成”那一节的内容，简直是为我量身定做的。过去我们做月度结账报告，需要花费两天时间手动从系统中导出数据、清洗、套用模板，现在我跟着书中的步骤，仅仅用了半天时间就搭建好了一套自动刷新、自动生成三大表（资产负债表、利润表、现金流量表）的动态工作簿，准确度和效率都有了质的飞跃。这本书的作者显然是深刻理解财务工作的痛点，并能用Excel这个工具精准地解决它们。

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这本书的排版和配图质量，也让我印象深刻，这在技术书籍中是难能可贵的。清晰、简洁的截图是学习的基础，而这本书在这方面做得非常出色。每一步操作，从菜单栏的选择到单元格的输入，都有对应的放大和高亮处理，即便是Excel新手也能迅速定位到关键位置。我个人认为，这种高质量的视觉辅助，极大地缩短了学习曲线。比如，在讲解如何利用条件格式来建立“预警仪表盘”时，作者不仅展示了最终效果，更细致地说明了多条件逻辑公式的编写过程，确保读者在自定义颜色规则时不会产生困惑。而且，书中提供的所有案例文件，我相信都是可以从官网或其他渠道获取的，这使得我们可以在不打乱原有工作进度的前提下，同步进行练习和复盘。这种软硬件配套的完善，体现了作者对读者学习体验的深切关怀。它不是那种冷冰冰的理论堆砌，而更像是一位经验丰富的财务总监，耐心地在你身边，一步一步引导你构建自己的财务分析系统。对于那些习惯通过“动手做”来学习的人来说，这本书的易用性是无可替代的优势。

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这本书拿到手的时候，我其实是抱着一种“试试看”的心态。毕竟市面上关于Excel的书籍多如牛毛，大多都是教你基础函数或者画个图表，真正能深入到“财务管理”这个核心环节的，少之又少。拿到《Excel 财务管理使用详解》后，我立刻被它的内容深度所吸引。它没有那种冗长乏味的理论铺陈，而是直奔主题，通过大量的实际案例，手把手地教你如何利用Excel构建一个功能完备的财务模型。比如，书中关于现金流预测的那一章，作者不仅仅是给出了一个公式，而是详细拆解了如何从企业的运营数据中提取关键变量，如何设置敏感性分析，让预测结果不再是空中楼阁，而是能真实反映企业未来财务状况的工具。我特别欣赏它在“成本核算”章节的处理方式，它引入了一种基于ABC（作业成本法）的思路，并用Excel的强大功能实现了半自动化的数据抓取与分析，这对于我们中小型企业来说，无疑提供了极大的便利，解决了过去手工核算耗时耗力且容易出错的痛点。这本书的价值，就在于它将复杂的财务管理流程，成功地转化为了一套套可以在Excel中高效执行的标准化操作流程，让财务人员从繁琐的重复劳动中解放出来，去做更有价值的决策支持工作。对于任何想把Excel从一个“工具”升级为“战略武器”的财务专业人士来说，这本书绝对是案头必备的宝典。

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