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出版者:清华大学出版社

作者:温斯顿

出品人:

页数:466

译者:许达生

出版时间:2008-8-1

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787302180654

丛书系列:微软技术丛书

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洞察数据，驱动决策：掌握现代数据分析与业务建模的利器 本书聚焦于如何运用前沿的数据分析技术和严谨的业务建模思维，帮助读者从海量数据中提炼洞察，构建支撑战略决策的精益模型。这不是一本针对特定软件版本的操作指南，而是深入探讨数据科学方法论、统计学原理在商业实践中的应用，以及如何将复杂业务流程转化为可量化、可预测的模型的实战手册。 --- 第一部分：数据素养与分析思维的构建 (The Foundations of Data Acumen) 在数据爆炸的时代，数据的质量和解读能力是企业核心竞争力。本部分旨在为读者打下坚实的理论基础和批判性思维框架，确保数据分析的每一步都建立在坚实可靠的逻辑之上。 第一章：数据驱动决策的哲学与挑战 本章首先探讨了“数据驱动”文化在现代企业管理中的地位与误区。我们分析了从定性判断转向定量决策的范式转变，强调了数据伦理、隐私保护以及数据可视化中的认知偏差（如选择性感知和确认偏误）。深入剖析了在商业决策场景中，数据科学家与业务专家的有效沟通模型，确保技术输出能被业务层准确理解并付诸行动。本章不会涉及任何软件的具体操作步骤，而是专注于建立正确的数据观。 第二章：统计学基石：从描述到推断 理解数据背后的概率分布是进行有效分析的前提。本章详细梳理了描述性统计（集中趋势、离散度、形态）的商业含义，并着重讲解了推断性统计的核心概念。我们深入探讨了中心极限定理、大数定律在样本选择中的重要性，以及如何正确理解和应用P值、置信区间。特别关注了在财务、市场调研等场景中，如何避免“数据挖掘带来的假阳性”问题，强调了假设检验的严谨性设计。 第三章：数据清洗与预处理的艺术：质量决定成败 原始数据往往是“脏乱差”的集合。本章聚焦于数据治理的策略层面，而非工具细节。讨论了处理缺失值（是删除、插补还是模型预测？）的决策树，异常值（Outlier）的识别标准（基于统计模型还是业务规则？）及其对下游模型稳定性的影响。此外，本章还探讨了数据结构化、规范化（Normalization/Standardization）的数学原理及其对梯度下降等优化算法性能的关键作用。 --- 第二部分：核心分析技术与模型构建 (Advanced Modeling Techniques) 本部分是全书的技术核心，旨在教授读者如何构建、评估和部署多种类型的预测和解释模型，以解决复杂的业务问题，如需求预测、客户流失预警和风险评估。 第四章：回归分析的深度应用与诊断 超越基础的线性回归，本章深入探讨了多元回归模型的构建、变量选择的科学方法（逐步回归、LASSO、Ridge回归的原理与选择标准）。重点在于模型诊断：残差分析（判断同方差性、正态性）、多重共线性（VIF）的处理策略。同时，引入了非线性关系的建模技术，如多项式回归和广义线性模型（GLM）在处理计数数据或比例数据时的适用性。 第五章：时间序列分析：捕捉动态演变 商业数据（如销售额、库存水平）具有明显的时间依赖性。本章系统地介绍了时间序列数据的分解方法（趋势、季节性、周期性、随机波动）。核心内容包括平稳性检验（ADF检验）、差分操作的数学意义，以及如何构建和评估ARIMA（自回归、积分、移动平均）家族模型。对于具有复杂季节性的数据，我们将探讨指数平滑法（如Holt-Winters模型）的原理与参数优化。 第六章：分类与预测：机器学习的商业实践 本章将机器学习视为一种强大的模式识别工具，专注于其在商业分类问题上的应用。我们将深入讲解逻辑回归作为基准分类器的优势，随后转向更强大的非参数方法。重点分析决策树（CART、ID3）的构建逻辑、熵与信息增益的计算，以及如何利用随机森林（Bagging）和梯度提升机（GBOOST/XGBoost）来提升预测精度和模型鲁棒性。评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积）的商业含义将贯穿始终。 第七章：聚类分析与市场细分 理解异质性是精准营销的关键。本章讲解了无监督学习中的聚类技术。详细分析了K-Means算法的迭代优化过程和初始点敏感性问题。同时，引入了层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN在识别任意形状簇方面的优势。关键在于，如何根据业务目标（如可解释性和簇间分离度）来确定最佳的聚类数（如肘部法则、轮廓系数）。 --- 第三部分：业务建模与价值实现 (Business Modeling and Value Realization) 分析的最终目标是指导行动。本部分侧重于如何将数据分析结果转化为可执行的业务模型和量化指标体系，实现真正的业务价值。 第八章：构建业务绩效指标体系（KPIs与度量衡） 本章强调KPIs的设计并非主观臆断，而是必须与企业战略目标挂钩。我们将介绍平衡计分卡（BSC）的结构原理，以及如何从宏观战略目标向下分解到可测量的操作指标。重点探讨了领先指标（Leading Indicators）与滞后指标（Lagging Indicators）的平衡构建，确保管理层能够前瞻性地干预业务流程。 第九章：运营优化与仿真建模基础 本章引导读者探索如何利用模型来模拟不同决策路径的结果。我们将引入排队论（Queuing Theory）的基础概念，用于优化服务流程（如呼叫中心等待时间、生产线瓶颈分析）。随后，探讨了蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation）在处理高不确定性决策（如新产品投资回报分析、项目风险评估）中的应用，讲解如何通过大量随机抽样来量化不确定性带来的潜在收益和损失范围。 第十章：模型的可解释性、部署与维护 一个“黑箱”模型在关键业务流程中往往难以被采纳。本章专注于提高模型透明度的技术。深入讲解了LIME和SHAP值等新兴技术，用于解释复杂模型的局部预测。最后，讨论了模型在实际业务环境中的“漂移”（Model Drift）问题——即模型准确性随时间下降的原因，以及建立自动再训练和监控仪表板的必要性。 --- 本书的最终目标是培养读者将“数据思维”内化为“业务直觉”，能够独立设计、执行和评估复杂的数据分析项目，从而在快速变化的市场环境中，为企业构建持久的竞争优势。

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对于一个希望将Excel作为职业发展跳板的职场新人来说，这本书的实用性简直是无与伦比。我发现，很多面试官在考察数据分析能力时，往往不会问你那些晦涩的统计学名词，而是会问你：“如果给你两个不匹配的客户名单，你如何快速找出差异并合并？”这本书里对“合并查询”和“使用高级筛选”的讲解，提供了教科书般的解决方案。我尤其喜欢它对“图表美学”的处理。以前我做的图表，颜色杂乱，标签拥挤，看起来像小学生的作品。这本书专门开辟了一章，教导我们如何根据不同的数据类型选择最合适的图表样式（比如，用瀑布图展示成本增减的构成，而非简单的堆积柱状图），如何优化坐标轴的显示，如何通过消除不必要的网格线来突出数据本身。这些看似“花哨”的技巧，实际上极大地提升了报告的说服力和专业度，让我在部门周会上展示我的分析结果时，获得了同事们的一致好评，感觉自己像是脱胎换骨了一样。

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这本书简直是为我这种Excel初学者量身定做的，我一直对数据分析心有余而力不足，总觉得那些复杂的函数和透视表是天书。然而，拿起《精通Excel 2007数据分析与业务建模》后，我的看法彻底改变了。它的讲解方式非常贴合实际工作场景，不是那种干巴巴的理论堆砌。举个例子，书中关于“如何用VLOOKUP函数快速匹配不同部门的员工薪资数据”的章节，作者没有直接抛出公式，而是先描述了一个常见的业务难题——数据分散，查找效率低下，然后一步步引导我们如何利用Excel的强大功能来解决它。那清晰的步骤和配图，让我这个“公式恐惧症”患者都能迅速上手，并且理解了背后的逻辑。我特别欣赏作者在讲解每个新功能时，都会附带一个小型案例分析，这让知识点立刻活了起来，不再是孤立的技巧，而是解决实际问题的工具。特别是它对2007版本特有的一些界面和操作的细致描绘，对于我们这些还在使用经典界面的用户来说，简直是及时雨，避免了我们在摸索中浪费大量时间。这本书就像一位耐心的导师，总是在你快要放弃的时候，用最简单直接的方式告诉你：“看，其实很简单，你只需要这样做……”

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读完这本书，我感觉自己像是完成了一次彻底的“Excel技能重塑”。我过去总是习惯于在Excel里做完表格就草草收工，对“数据清洗”和“错误处理”这两个环节抱有极大的敷衍态度，导致报告经常出现偏差，后期维护成本极高。这本书的价值恰恰在于它极其重视基础的规范化建设。它用大量篇幅讲解了如何利用条件格式来高亮异常数据，如何使用数据有效性来限制数据输入格式，甚至细致到了如何利用“删除重复项”和“分列”功能来规范混乱的文本数据。这套系统化的数据治理流程，让我意识到，一份高质量的分析报告，其根基在于干净、准确的源数据。书中有一个关于“利用Excel进行简单时间序列分析”的章节，它没有直接跳到复杂的宏操作，而是先教你如何用辅助列和公式来计算移动平均数，并用条件格式做出趋势线的初步可视化。这种由浅入深，强调“扎实地走好每一步”的教学理念，对于追求工作效率和结果可靠性的专业人士来说，无疑是黄金准则。

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这本书最让我感到震撼的是它对“Excel作为分析工具而非简单记事本”的重新定义。我过去总觉得要做复杂的分析，必须依靠专业的统计软件。但《精通Excel 2007数据分析与业务建模》展示了Excel在特定场景下的强大潜力。它深入讲解了如何利用“数据分析工具库”插件，进行描述性统计分析、方差分析（ANOVA）乃至简单的回归分析。特别是对于回归分析的讲解，作者没有止步于输出那些密密麻麻的统计数字，而是花时间教会读者如何解读R方、P值这些关键指标，并将这些冰冷的数字与具体的业务场景（比如，广告投入与销售额之间的关系）建立起直观的联系。这种将统计学原理“平民化”的叙事方式，极大地降低了非统计专业人士的学习门槛。读完之后，我对自己处理历史销售数据、预测下个季度库存需求时的信心大增，感觉自己终于从一个单纯的“数据录入员”升级成了能对业务决策提出数据支持的“幕后智囊”。

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我是一名有着多年经验的数据分析师，手头上的项目复杂度逐年攀升，对Excel的要求早已超出了基础的行列计算和图表制作。我需要的是能深入挖掘数据背后含义、构建复杂预测模型的“内功心房”。市面上很多号称“精通”的书籍，往往停留在皮毛，讲的都是些Excel 2003时代就能玩转的把戏。然而，这本书在业务建模这一块的深入程度，确实让我眼前一亮。它不仅仅是教你怎么用数据透视表，而是详细剖析了如何利用数据透视表和切片器构建一个动态的、可交互的业务绩效看板（Dashboard）。更让我惊喜的是，它对“假设分析”和“单变量/多变量求解器”的应用场景进行了非常深刻的探讨。例如，书中关于如何运用目标搜寻功能来优化供应链成本结构的那一节，作者结合了一个虚拟的物流网络，展示了如何设定目标值，让Excel自动调整输入参数，直至达到最优解。这种自上而下，从业务需求倒推技术实现的思路，正是我们这些资深用户最需要的“思维武器”。它提升的不是我的操作速度，而是我的建模思维。

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内容很符合现代办公的需要，例子很多都是实际工作中遇到的。该书的难度比较高，但是这类书籍中等难度的完全没有看得必要。所以该书，五星

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工具书

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强烈推荐！这本书实在是太给力了，里面介绍的技巧用起来省了很多重复操作，效率提升立竿见影啊！一本讲软件使用的书，竟然被我看出了很爽的感觉……

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95%的用户只会使用5%的Excel功能，只能说粗读了一遍，大致了解某些问题建什么模型，大概用什么公式可以实现。以后碰到问题，还得再精读其中相关内容才行啊。