具体描述
《Excel专家案例与技巧金典》以各种处理技巧并配合各行业中的典型案例为线索，循序渐进地讲解Excel 2007在应用过程中的各种方法和技巧。Excel 2007是微软公司出品的数据处理与管理软件，它几乎应用于所有的行业。
全书分8章讲解该软件的基本操作、数据格式、图表应用、公式与两数应用、数据分析、打印输出、宏与VBA应用、综合案例演练等内容。教学过程中以“必备技巧+职业案例演练”的设计思路，把各种处理技巧与实际案例紧密地结合一起，并配以“提示”、“技巧”、“注意”等小栏目，让读者快速地掌握各种技巧和实战经验，从而大幅度提高综合应用能力。
《Excel专家案例与技巧金典》所附教学光盘设计独具匠心，内容为多媒体教学软什，包括长达数小时的全真操作演示，全程标准语音讲解，全程交互，全程边学边练；还赠送了100套典型数据表格案例模板，读者可以根据需要直接套用格式而快速制作出需要的数据表格。
《Excel专家案例与技巧金典》是读者用Excel制作和处理各种数据表格的必备工具书，是职业经理人处理数据的好帮手，是想提高Excel应用水平的用户的自学用书，也可作为相关培训学校的教材。
商务智能与数据驱动决策的实战指南：从零到精通的数据分析之道 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，仅仅拥有数据是远远不够的，如何从海量数据中提炼洞察、驱动业务增长，才是决定成败的关键。本书《商务智能与数据驱动决策的实战指南：从零到精通的数据分析之道》并非一本关于特定软件操作的工具书，而是一部系统梳理现代数据分析思维、方法论和实践路径的深度力作。它旨在帮助读者，无论您是初入职场的分析师、寻求转型的业务人员，还是渴望提升决策效率的中高层管理者，都能掌握将原始数据转化为战略洞察的全套技能。 本书的基石在于构建一个完整、闭环的数据分析工作流。我们深知，数据项目往往因为缺乏清晰的流程和定义而失败。因此，全书将严谨地遵循“定义问题—数据采集与清洗—探索性数据分析（EDA）—建模与洞察提取—可视化与报告呈现—决策支持与落地”这一逻辑主线展开，确保读者每一步都有章可循。 第一部分：重塑数据思维——决策的基石 本部分着重于转变读者看待问题和数据的方式。数据分析的起点永远是业务目标，而非数据本身。我们将深入探讨“数据驱动型文化”的构建，强调提出正确问题的艺术。错误的假设和模糊的目标是数据分析失败的首要原因。我们将详细解析如何将复杂的、模糊的业务挑战（例如“如何提高客户留存率”）分解为可量化、可验证的数据假设（例如“过去三个月内，首次购买后7天内未复购的客户，其流失概率比复购客户高出40%”）。 我们还会探讨常见的认知偏差，如幸存者偏差、确认偏误等，它们如何潜移默化地误导分析结果。通过大量的案例分析，读者将学习到如何保持批判性思维，并理解统计学中的因果关系与相关性之间的本质区别，避免得出貌似合理实则荒谬的结论。 第二部分：数据工程基础与质量保障 数据分析的质量，直接取决于输入数据的质量。本部分将超越简单的Excel数据透视表范畴，深入探讨现代数据获取与准备的挑战。我们将介绍关系型数据库的基本原理，理解SQL语言在数据提取中的核心地位，重点讲解如何编写高效、精确的查询语句来处理跨表连接、数据聚合与窗口函数等复杂操作。 更关键的是，本书将花费大量篇幅聚焦于“数据清洗”这一常被低估的环节。数据质量问题（缺失值、异常值、格式不一致）会直接摧毁模型准确性。读者将学习到识别不同类型数据错误的方法，并掌握处理非结构化数据（如文本反馈）的初步技术。我们将介绍数据治理的初步概念，强调数据字典、元数据管理在确保分析一致性方面的重要性。 第三部分：探索性数据分析（EDA）的艺术 探索性数据分析是连接原始数据与高级建模的桥梁，也是数据分析师展现直觉和创造力的舞台。本部分将指导读者如何“与数据对话”。我们不依赖于预设的算法，而是通过系统性的可视化和统计摘要来揭示数据背后的故事。 我们将详细介绍各种可视化工具和图表类型的适用场景，例如，何时使用箱线图而非直方图来观察分布，何时散点图矩阵能更有效地揭示多变量关系。重点在于如何利用EDA来发现隐藏的趋势、异常点和变量间的潜在相互作用，为后续的正式建模提供强有力的假设支持。这一阶段的分析结果，往往能直接为业务提供初步的、可执行的洞察。 第四部分：预测建模与算法选择（侧重业务应用） 在理解了数据结构和发现了初步规律之后，本部分将引导读者进入更深层次的预测分析。本书不会陷入纯粹的数学推导，而是专注于“何时使用何种模型，以及如何解释模型结果”。 我们将覆盖核心的机器学习算法在业务场景中的应用： 1. 分类问题：如客户流失预测、欺诈检测，重点解析逻辑回归和决策树（Random Forest/Gradient Boosting）的业务含义。 2. 回归问题：如销售额预测、价格敏感度分析，侧重线性回归和时间序列分析的基础应用。 关键在于模型解释性。我们强调，业务人员需要的是“为什么”模型做出此预测，而非仅仅“是什么”预测结果。因此，我们将介绍SHAP值、特征重要性等工具，帮助读者将复杂的模型输出转化为可向业务部门解释的驱动因素。 第五部分：数据叙事与决策转化 再好的分析，如果不能有效地传达给决策者，其价值便归零。本部分是本书的实战高潮。数据叙事不仅仅是制作漂亮的图表，它是一种结构化的沟通策略。 我们将系统讲解如何构建一个具有说服力的报告结构：从引人入胜的“钩子”（Hook）开始，清晰地呈现关键发现（Key Findings），用数据支持的论据（Supporting Evidence），最后提出明确、可量化的行动建议（Actionable Recommendations）。本书将指导读者如何为不同的受众（技术团队、运营经理、高层C-suite）定制信息密度和呈现方式，确保分析结果能够真正转化为业务行动，并建立反馈循环来持续优化未来的分析项目。 目标读者 希望将数据分析技能提升到战略高度的市场营销、财务、运营等职能人员。 正在构建或优化其商业智能（BI）部门的团队负责人。 致力于利用数据提升产品迭代效率的产品经理。 希望摆脱“Excel依赖”，系统学习数据科学思维的职场人士。 本书承诺为您提供一套完整的、可落地的、专注于业务成果的数据分析框架，让您真正掌控数据，做出更明智的决策。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有