Excel2007从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:文杰书院

出品人:

页数:452

译者:

出版时间:2009-1

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787111257189

丛书系列:

图书标签:

• 画图技巧
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深入探索数据分析的无限可能：《商业智能与数据驱动决策》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业进步的核心资产。然而，原始数据堆积如山，如何从中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业决策，是每一个现代企业和专业人士面临的巨大挑战。《商业智能与数据驱动决策》正是一本致力于弥合“数据”与“决策”之间鸿沟的权威指南。本书并非聚焦于特定软件的入门操作，而是将视角提升至战略层面，系统阐述如何构建一个高效、可持续的数据驱动文化与决策体系。 本书核心理念：从数据到价值的完整闭环 本书构建了一个完整的数据生命周期模型，涵盖了从数据采集、存储、处理、分析到最终可视化和报告的每一个关键环节。我们摒弃了枯燥的纯理论说教，而是采用案例驱动的方式，结合金融、零售、制造、市场营销等多个行业的真实场景，深入剖析商业智能（BI）系统的构建流程与最佳实践。 第一部分：商业智能的战略基石 本部分是全书的理论与战略奠基。我们首先探讨了商业智能的演进历程、核心价值与战略定位。您将了解到，BI不再是简单的报表制作工具，而是企业级战略规划的重要组成部分。 数据战略的制定与对齐： 如何将数据战略与公司的整体业务目标紧密结合？本书详细解析了关键绩效指标（KPIs）的科学设定方法，并探讨了如何建立自上而下、层层分解的指标体系，确保每一项数据工作都对业务产生直接贡献。 数据治理与质量管理： 缺乏高质量的数据，任何先进的分析工具都是空中楼阁。我们深入讲解了数据治理的“人、流程、技术”三大支柱，包括主数据管理（MDM）、数据血缘追踪、以及如何建立跨部门的数据标准与质量监控体系，确保数据的准确性、一致性和可靠性。 数据伦理与合规性考量： 在数据隐私法规日益严格的背景下，如何负责任地使用数据？本书提供了详尽的GDPR、CCPA等主要数据法规的应对策略，帮助企业构建安全、合规的数据使用环境。 第二部分：数据仓库与数据管道的构建艺术 本部分将带领读者进入技术核心，但关注点仍在于如何设计一个支持复杂分析需求的、面向业务的架构，而非仅仅是代码实现。 数据建模的范式选择： 详细对比了Inmon（范式化）和Kimball（维度化）两种主流数据仓库建模方法的优劣。本书重点推崇维度建模（星型/雪花模型）在支持快速查询和面向业务理解上的优势，并提供了丰富的建模实例。 ETL/ELT流程的优化设计： 深入解析现代数据集成技术栈。我们探讨了批处理与实时流处理的适用场景，如何利用云原生工具实现弹性伸缩的数据管道，并着重讲解了数据转换逻辑的健壮性设计，以应对源系统数据的复杂变化。 现代数据架构选型： 对比分析了传统关系型数据库、数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse），以及新兴的数据湖仓一体（Lakehouse）架构的适用性，指导读者根据自身业务规模和分析需求做出合理的平台选型。 第三部分：深度分析与洞察的挖掘 这是本书最具实践价值的部分，它聚焦于如何运用先进的分析技术从数据中提取真正的商业价值。 多维分析（OLAP）的精髓： 不仅介绍了数据立方体（Data Cube）的概念，更重要的是讲解了如何通过切片（Slice）、钻取（Drill-down/up）、旋转（Pivot）等操作，快速定位业务瓶颈和增长点。 高级分析的应用场景： 本部分跨越了描述性分析的范畴，引入了预测性分析的入门知识。例如，如何使用时间序列分析预测库存需求，如何应用客户细分模型（如RFM分析）指导精准营销策略。我们强调分析结果的可解释性，确保业务人员能够理解模型的逻辑。 统计学在业务决策中的应用： 避免数据误导是数据驱动的关键。本书用通俗的语言阐述了A/B测试的设计原则、统计显著性的理解，以及如何正确解读回归分析的结果，防止因统计偏差导致的错误决策。 第四部分：可视化与决策赋能 分析的价值最终必须通过有效的沟通来体现。本部分关注如何将复杂的数据转化为直观、具有说服力的商业叙事。 有效信息设计的七项原则： 超越美观，强调图表选择的业务适用性。例如，何时使用树形图（Treemap）展示层级结构，何时使用散点图揭示变量关系。本书提供了大量“坏图表”与“好图表”的对比案例。 交互式仪表板的设计哲学： 仪表板（Dashboard）是业务人员的“数据驾驶舱”。我们探讨了如何设计层次清晰、导航流畅、能够引导用户进行探索性分析的交互界面，强调用户体验（UX）在BI中的重要性。 数据叙事（Data Storytelling）： 最终极的沟通技巧。如何构建一个引人入胜的数据故事，将枯燥的数字转化为有影响力的行动建议？本书教授构建故事的经典结构，确保分析报告能够真正驱动管理层的战略行动。 谁应该阅读本书？ 本书面向所有希望建立或优化数据分析能力的专业人士： 企业决策者和高管： 了解如何构建数据驱动的组织文化，并评估BI项目的投资回报。 业务分析师和BI开发者： 掌握从战略到技术落地的全流程知识体系，提升分析的深度和广度。 IT架构师与数据工程师： 学习如何设计面向业务需求的、高可靠性的数据平台架构。 对数据科学感兴趣的进阶用户： 作为进入高级分析领域的坚实理论和实践铺垫。 通过系统学习《商业智能与数据驱动决策》，读者将不仅掌握分析工具的使用方法，更重要的是，能够构建一套科学、高效的流程，将企业海量的数据转化为持续的竞争优势。这是一本关于如何利用数据，更智慧地运营和发展业务的实战手册。

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我对书中对“高级数据透视表技巧”那一章的讲解感到非常困惑和失望，感觉作者似乎对这个主题的理解还停留在Excel 2003的浅层应用阶段，完全没有跟上2007版本引入的许多革命性改进。比如，关于**数据透视表切片器（Slicers）的介绍**，书中完全是只字未提，这可是2007版本乃至后续版本中，用来交互式筛选数据最直观、最高效的工具之一。我本来是冲着学习新版本特性来的，结果发现作者仅仅是复述了一些早就被更优秀方法取代的基础操作。更别提**数据透视表中的计算字段和计算项**，讲解得含糊不清，只是简单罗列了公式的语法，却没有给出任何实际应用场景的案例分析，让我根本无法理解在实际财务报表分析或库存管理中，这些功能到底能解决什么实际痛点。举个例子，当涉及到跨表引用或者使用Power Query（虽然Power Query是在更晚的版本中普及，但此处是指那些涉及到复杂数据模型构建的思路），这本书的讲解就显得力不从心，像是被强行塞进新版本外壳里的旧内容。读完那一章，我感觉自己像个入门新手，而不是一个想“精通”的高级用户，知识的深度远远配不上“精通”二字所许下的承诺。

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这本书的排版设计简直是一场视觉的灾难，尤其是对于像我这种需要长时间盯着屏幕阅读的用户来说，简直是种折磨。首先，**字体选择**上就显得非常随意，正文字体和标题字体的对比度不够强烈，有时候甚至会混淆，尤其是在涉及到一些复杂的公式和函数名称时，那细小的字符简直像在跟我玩捉迷藏。更要命的是，**行距**的设置简直是毫无章法可言，有些地方挤得像沙丁鱼罐头，眼睛稍微一放松就容易串行，浪费了我大量时间反复核对；而另一些地方又空得让人觉得页面被浪费了，整体阅读的节奏感全无。我记得有一次尝试跟着书中的步骤操作一个数据透视表，结果因为页面布局的混乱，我把A列的操作错看成了C列，硬生生多花了半小时去排查错误，最后才发现是排版误导了我。再说说**色彩运用**，虽然是技术书籍，但过多的高亮和底纹（如果这本书有的话，我印象中是那种低劣的灰色背景）只会让人感到眼花缭乱，丝毫没有起到突出重点的作用，反而像个廉价的广告传单。专业书籍的严谨性体现在每一个细节，这本书在装帧和内页设计上，明显是应付了事，对于希望系统学习Excel的读者而言，良好的阅读体验是保持学习动力的重要一环，而这本书在这方面彻底失分。我期待的是一个清晰、有条理、让人愿意翻阅的工具书，而不是一本需要我费力去“解码”的印刷品。

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这本书的**案例实用性和贴近性**方面，简直可以说是脱离了现实工作的需求，充满了书本上的“玩具式”练习。学习Excel，我们最终目的是要解决工作中的实际问题，无论是财务预算、人力资源统计还是复杂的项目进度管理，都需要具体、复杂的、带脏数据的真实场景来训练。然而，这本书中的所有案例，似乎都是用最完美、最干净的“样板数据”来演示的，数据量小到令人发指，结构也异常扁平。例如，在讲解VLOOKUP函数时，它用的是一个只有十行三列的员工编号-姓名-部门列表，这根本无法体现VLOOKUP在处理数千行数据时可能出现的匹配错误、范围查找的细微差别，或者在嵌套使用时的效率问题。当我试图将书中的逻辑套用到我工作中的一个包含五万条记录、结构复杂的多级关联表格时，书中介绍的“快速技巧”统统失效了，或者根本找不到对应的章节来指导我如何处理那些“不干净”的数据——比如日期格式的混乱、文本混入数字等等。这种理论脱离实践的讲解，给我的感觉是作者只在自己的虚拟环境中操作过Excel，从未真正面对过企业级的数据挑战。

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不得不提的是，这本书在**对新功能特性的介绍深度上，显得极其不平衡**。似乎作者在某些他个人感兴趣或他认为重要的功能上投入了过多的篇幅进行冗余的阐述，而对那些对效率提升至关重要的功能却一笔带过。比如，书中花了大量的篇幅去描述如何使用“格式刷”进行多次复制格式，这虽然是基础，但用将近一页纸的篇幅来讲解一个如此基础的功能，显得对读者的智商有些不尊重。相反，对于2007版本引入的**条件格式（Conditional Formatting）的规则管理和公式化设置**，讲解得非常简略，仅仅停留在“设置单元格颜色”的表面，完全没有深入探讨如何利用高级条件格式创建动态的进度条、如何根据单元格的值变化自动调整字体样式等能够显著提升报表美观度和信息传达效率的高级技巧。这种比例失调的知识分配，使得读者在阅读过程中不断地被低效的重复内容拖慢进度，而真正能带来质变和“精通”感的关键技术点却如同走马观花。阅读体验下来，感觉更像是一本为新手准备的“入门指南”的加长版，而非承诺中的“精通”之作。

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关于**错误处理和疑难解答**的部分，是这本书最薄弱的环节，几乎可以说是“形同虚设”。一个真正的“从入门到精通”的教材，不应该只教你如何做对，更重要的是要教会你如何修复做错的部分。我遇到过无数次，明明按照教程敲入公式，结果屏幕上跳出来的是#REF!、#VALUE!或者更神秘的#N/A，这时候，我需要的是清晰的诊断流程，而不是一句简单的“请检查您的单元格引用”。这本书对于这些常见的错误代码，只是草草地给出了定义，却缺乏对这些错误在特定操作（比如数组公式或数据透视表筛选后）环境下可能产生的原因的深度剖析。例如，当使用SUMIFS进行多条件求和时，如果某个条件范围的单元格被错误地设置成了文本格式，函数会默默地返回零而不是报错，这一点在书中完全没有提及，导致我在一次季度预算汇总时，由于一个隐藏的文本格式错误，报表结果偏低了近百万，而我花了整整两天时间才定位到问题所在。一个合格的技术手册，应该是一个全天候的“技术顾问”，而这本书，在我最需要它的时候，却沉默了。

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傻子才买这么贵又不实用的书……

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