Excel2007数据处理与分析实例大全

Excel2007数据处理与分析实例大全 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:钟声
出品人:
页数:322
译者:
出版时间:2009-7
价格:35.00元
装帧:
isbn号码:9787894761231
丛书系列:
图书标签:
  • Excel2007
  • 数据处理
  • 数据分析
  • 实例
  • 办公软件
  • 技巧
  • 教程
  • 电子表格
  • 函数
  • 案例
  • 实战
想要找书就要到 小美书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《Excel2007数据处理与分析实例大全》主要以Excel 2007在行业办公中对数据处理与分析的实例进行讲解。适用于会计、行政、销售、人力资源等职业人群;涉及财务、统计、管理、营销、工程等领域的日常办公的数据分析。通过不同类型的数据,建立各种行业图表,并介绍各种公式、函数、宏、VBA、分析图表的实用技巧。综合全面,针对性强,适合职场人士快速掌握Excel办公技巧。

《数据科学实战指南:从零构建企业级分析系统》 书籍定位: 本书旨在为数据分析师、数据工程师以及希望系统掌握现代数据科学工具链并应用于实际业务场景的专业人士,提供一本兼具理论深度与工程实践的全面指南。它着眼于超越单一工具的局限,构建一个完整、可扩展、可维护的企业级数据分析与决策支持体系。 目标读者: 有一定编程基础,希望深入学习数据科学流程的初中级数据分析师。 负责构建或维护数据仓库、数据湖架构的数据工程师。 需要将机器学习模型部署到生产环境中的数据科学家。 寻求提升数据驱动决策能力的业务决策者或项目经理。 --- 第一部分:现代数据基础设施与架构(Data Infrastructure & Architecture) 本部分深入探讨支撑大规模数据处理的底层架构,强调可靠性、可扩展性和成本效益。 第一章:云原生数据仓库与数据湖 超越本地部署: 详细对比Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake等主流云数仓的架构设计、计算与存储分离的优势。 数据湖的构建与治理(Data Lakehouse Paradigm): 介绍Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg等事务性数据湖格式,解决传统数据湖的写入一致性问题,实现ACID特性。 数据分区与存储优化: 讲解针对不同查询模式(OLAP/OLTP)的最佳数据存储格式(Parquet, ORC)选择、压缩算法应用及物理存储的优化策略。 第二章:实时数据流处理的基石 消息队列与事件驱动架构: 深入剖析Apache Kafka的核心机制(Broker、Topic、Partition、Consumer Group),及其在构建高吞吐量日志采集和数据同步管道中的作用。 流处理框架选型与实践: 对比Apache Flink与Spark Streaming在延迟、状态管理和容错机制上的差异,并提供使用Flink构建关键业务指标(KPI)实时监控的案例。 操作型数据库的选择: 探讨NoSQL数据库(如Cassandra, MongoDB)在特定场景下的应用,以及NewSQL数据库(如CockroachDB)在保证强一致性下的横向扩展能力。 --- 第二部分:大规模数据处理与转换(Large-Scale Data Processing & Transformation) 本部分聚焦于如何使用分布式计算框架高效地清洗、转换和聚合PB级数据。 第三章:深入理解Apache Spark核心 Spark内存管理与执行模型: 详细解读DAG调度器、Catalyst优化器和Tungsten执行引擎的工作原理,理解Shuffle、Broadcast Join的性能瓶颈。 PySpark高级应用: 针对Python开发者,讲解如何有效利用Pandas UDF(Vectorized UDFs)和Arrow优化数据交换,以及使用`spark.sql()`进行复杂SQL操作。 集群资源调优实战: 教授如何根据数据倾斜、内存溢出(OOM)等常见问题,精确调整Executor数量、内存分配和并行度。 第四章:数据转换与ETL/ELT工程化 dbt (Data Build Tool) 方法论: 全面介绍dbt在数据转换层(T)的革命性作用,包括模型依赖关系管理、数据质量测试的自动化嵌入以及版本控制的最佳实践。 数据质量与可观测性: 引入Great Expectations、Soda Core等工具,在数据管道的不同阶段(Ingestion, Transformation)自动验证数据模式、范围和业务逻辑的准确性。 数据治理基础: 介绍数据血缘(Data Lineage)的重要性,以及如何使用Apache Atlas或商业工具追踪数据来源和转换路径。 --- 第三部分:预测建模与机器学习工程化(MLOps for Predictive Analytics) 本部分将数据分析的重点从描述性统计推向预测性建模,并重点解决模型从开发到生产的落地问题。 第五章:特征工程与时间序列建模 高效特征提取: 讲解如何利用Spark或Dask进行大规模特征的并行计算,包括滑动窗口特征、嵌入向量(Embeddings)的生成与管理。 时间序列的挑战与解决方案: 涵盖ARIMA、Prophet等经典模型,并深入探讨基于深度学习(如LSTM、Transformer)处理高频、非平稳时间序列数据的工程实现。 特征存储(Feature Store)的应用: 介绍Feast等工具,如何统一管理训练时和推理时使用的特征,确保一致性并实现特征重用。 第六章:模型部署与自动化运维(MLOps) 模型序列化与服务化: 介绍ONNX格式在框架无关部署中的优势,以及使用Flask/FastAPI或专门的推理服务器(如Triton Inference Server)封装模型API。 容器化与编排: 深入讲解如何使用Docker打包模型环境,并利用Kubernetes(K8s)实现模型的弹性伸缩、蓝绿部署和灰度发布。 模型监控与漂移检测: 讨论关键的生产指标,如延迟(Latency)、吞吐量(Throughput),以及如何通过监控数据分布变化(概念漂移、数据漂移)触发模型再训练的自动化流程。 --- 第四部分:数据产品化与商业智能(Data Productization & BI) 本书的最终目标是将数据洞察转化为可操作的业务成果,本部分专注于数据的呈现与应用。 第七章:数据可视化与故事叙述 超越电子表格的限制: 探讨如何使用Tableau、Power BI或开源工具(如Superset、Metabase)连接云数仓,构建高性能的交互式仪表板。 有效的数据叙事(Data Storytelling): 教授如何根据听众(技术人员 vs 业务高管)调整可视化策略,强调“为什么”而非“是什么”的分析深度。 嵌入式分析(Embedded Analytics): 讲解如何通过API或SDK将分析结果无缝集成到现有业务应用中,实现数据驱动的自动化操作。 第八章:构建数据驱动的决策系统 A/B测试与因果推断工程: 介绍如何设计稳健的A/B测试框架,处理多重比较、冷启动问题,并利用工具(如Python的DoWhy库)进行初步的因果分析,为产品迭代提供科学依据。 自动化报告与警报系统: 设计一个基于Cron Job或Airflow的工作流,自动触发数据验证、报告生成和关键指标异常通知的闭环系统。 总结: 本书不局限于讲解Excel中的特定函数或基础统计概念,而是提供了一套完整的、面向未来的、基于现代云技术栈的企业级数据处理和分析方法论。它强调的是系统设计、工程效率和业务落地,帮助读者从数据仓库的设计伊始,贯穿到模型部署和最终的商业洞察产出,打造一条稳定、高效、可信赖的数据价值链。

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

我一直觉得,Excel是一个非常基础但又极其重要的办公软件,掌握它的高级应用,能够极大地提升工作效率和数据分析能力。《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,正好满足了我对这方面的需求。它的书名就非常直接,让我知道它将提供大量具体的案例,教我如何在实际工作中运用Excel进行数据处理和分析。我尤其看重的是书中关于“客户关系管理(CRM)数据分析”的章节。在我的工作中,理解客户、维护客户关系是至关重要的,而Excel是收集和分析客户数据的重要工具。这本书提供了很多关于CRM数据分析的实例,例如如何对客户进行细分,如何分析客户生命周期价值,如何评估营销活动的ROI等等。我最欣赏的是书中关于“客户流失预警模型”的案例,它通过Excel的各种统计函数和预测模型,帮助我提前识别可能流失的客户,从而采取相应的挽留措施。这让我看到了Excel在客户关系管理中的巨大价值。这本书的优点在于,它不仅仅讲解了Excel的操作技巧,更重要的是提供了数据分析的思路和方法。作者在讲解每个案例时,都会先分析问题的本质,然后引导读者思考如何用Excel来解决这个问题。这种“先思考,后操作”的学习方式,让我不仅仅是学会了Excel的使用,更是提升了我分析问题的能力。书中的语言风格非常简洁明了,排版也很清晰,大量的图示和示例数据,让我能够轻松地理解和模仿。总而言之,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,绝对是一本值得推荐的Excel书籍,它为我提供了丰富的实操案例和深入的分析方法,让我能够更自信、更高效地处理和分析工作中的数据。

评分

我之所以购买《Excel 2007数据处理与分析实例大全》,主要是因为我工作性质经常需要与大量数据打交道,而我个人对Excel的掌握程度还停留在非常基础的层面,很多时候面对复杂的数据分析任务就会显得力不从心。这本书的书名就直接点明了它的核心价值——“数据处理与分析”,并且强调了“实例大全”,这让我觉得它会非常实用,能够直接解决我工作中遇到的实际问题,而不是那种泛泛而谈的理论书籍。在拿到这本书后,我并没有立刻从头读到尾,而是根据我当前最迫切的需求,翻阅了目录,找到了与我工作最相关的章节,比如关于“数据清洗与转换”以及“高级统计分析”的内容。让我惊喜的是,书中对于数据清洗的讲解非常细致,包括如何处理重复值、缺失值、文本格式错误等等,这些都是我在实际工作中经常遇到的头疼问题。而且,作者给出的解决方案都非常实用,并且配有清晰的操作步骤和截图,让我能够轻松地模仿并应用到自己的数据中。我尤其赞赏书中关于“使用Excel进行市场数据分析”的案例,它详细讲解了如何通过Excel来分析竞争对手、预测市场趋势,这对于我所在的行业来说非常有借鉴意义。通过学习这个案例,我不仅学会了如何使用Excel进行更深层次的分析,更重要的是,我开始思考如何从数据中发现更多的商业洞察。这本书的语言风格非常平实易懂,没有使用太多晦涩的专业术语,即使是我这样Excel功底不算深厚的人,也能轻松理解。而且,书中大量的图表和公式示例,也让我对Excel的各种高级功能有了更直观的认识。总而言之,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,可以说是我在数据处理和分析方面的一本得力助手,它为我提供了丰富的案例和实用的技巧,让我能够更自信、更高效地处理和分析工作中的数据。

评分

我一直觉得,Excel是一个非常强大的工具,但很多人只是把它当成一个简单的表格软件来使用,而忽略了它在数据处理和分析方面的巨大潜力。《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,就很好地填补了这一空白。我之所以对这本书产生浓厚兴趣,是因为它承诺“实例大全”,这说明它能够提供大量的、贴近实际工作场景的例子,让我能够直接学习如何在真实问题中应用Excel。我最近在项目中需要进行大量的市场调研数据分析,而这本书中的“市场数据分析”章节,简直就是为我量身定制的。它详细讲解了如何收集、整理和清洗市场调研数据,如何使用Excel函数进行数据统计和汇总,以及如何利用数据透视表和图表来揭示市场趋势和消费者行为。我尤其被书中关于“用户行为分析”的案例所吸引,它展示了如何通过分析用户的点击数据、浏览时长等信息,来优化产品设计和营销策略。这让我意识到,Excel不仅仅是用来处理数字,更是能够帮助我们理解用户、驱动业务增长的利器。这本书的优点在于,它不仅仅停留在操作层面,而是深入地探讨了数据分析的思维方式和方法论。作者在讲解每个案例时,都会先阐述分析的目的和思路,然后再逐步给出具体的Excel操作步骤。这让我不仅仅是学会了如何使用Excel,更是提升了我分析问题的能力。书中的语言风格非常清晰流畅,排版也很讲究,大量的截图和图例让我能够轻松理解每一个步骤。总而言之,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,是我近期阅读过的最实用、最有价值的Excel书籍之一,它为我打开了数据分析的大门,让我能够更自信、更高效地处理和分析工作中的数据。

评分

在我开始阅读《Excel 2007数据处理与分析实例大全》之前,我对Excel的理解仅限于一些基础的表格制作和简单的公式应用。然而,当我翻开这本书,我立刻被它所展现出的Excel的强大功能所震撼。这本书的书名非常吸引人,“实例大全”意味着它将提供大量实际可操作的案例,这正是我一直以来所需要的。我最感兴趣的是关于“人力资源数据分析”的章节。在我们公司,人力资源部门需要处理大量员工数据,如何有效地进行薪酬分析、绩效评估、招聘效率分析等,一直是一个难题。这本书提供了非常全面的解决方案,比如如何利用Excel进行员工成本核算、预测离职率、分析员工流失原因等。我印象特别深刻的是关于“招聘漏斗分析”的案例,作者通过详细的步骤演示,教我如何构建一个可视化的招聘漏斗,从而识别招聘流程中的瓶颈,提高招聘效率。这让我看到了Excel在人力资源管理中巨大的应用价值。这本书的优点还在于,它不仅仅是罗列各种功能,而是将Excel的功能与实际业务场景紧密结合。作者在讲解每个案例时,都会先交代清楚业务背景和分析目标,然后一步步引导读者使用Excel来实现分析。这种“知其然,知其所以然”的学习方式,让我更容易理解和掌握Excel的精髓。书中的语言风格非常通俗易懂,即使是对于Excel新手,也能轻松理解。而且,书中大量的图表和公式示例,也让我对Excel的各种高级功能有了更直观的认识。总的来说,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,确实是一本非常优秀的Excel实践指南,它让我对Excel的应用有了全新的认识,并且极大地提升了我的工作能力。

评分

我购买《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,是因为我一直希望能够系统地学习Excel在数据处理和分析方面的技能,尤其是在工作中经常需要处理各种报表和进行数据统计。这本书的书名就非常直接地表达了它的核心内容,并且“实例大全”的定位让我觉得它会非常实用。我尤其关注书中关于“项目管理数据分析”的部分。在我的工作中,项目进度、成本、资源分配等都需要精细化的管理,而Excel是常用的管理工具。这本书提供了很多关于项目数据分析的实例,例如如何制作甘特图来跟踪项目进度,如何进行成本超支分析,如何优化资源分配等等。我最欣赏的是书中关于“项目风险评估”的案例,它通过Excel的各种函数和图表,帮助我量化和评估项目风险,从而制定更有效的风险应对策略。这对我日常的项目管理工作有很大的启发。这本书的优点在于,它不仅讲解了Excel的操作技巧,更重要的是提供了数据分析的思路和方法。作者在讲解每个案例时,都会先分析问题的本质,然后引导读者思考如何用Excel来解决这个问题。这种“先思考,后操作”的学习方式,让我不仅仅是学会了Excel的使用,更是提升了我分析问题的能力。书中的语言风格非常简洁明了,排版也很清晰,大量的图示和示例数据,让我能够轻松地理解和模仿。总而言之,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,绝对是一本值得推荐的Excel书籍,它为我提供了丰富的实操案例和深入的分析方法,让我能够更自信、更高效地处理和分析工作中的数据。

评分

拿到《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,我最直观的感受是它在内容编排上非常有条理,完全符合我这样一个Excel初学者由浅入深的学习路径。我之前尝试过一些Excel教程,但往往因为内容跳跃或者过于理论化而感到困惑。这本书则不同,它从最基础的数据输入和格式设置开始,逐步引导读者熟悉Excel的界面和基本操作。在我看来,这一点至关重要,因为打好基础是掌握更复杂技巧的前提。书中对于常用的函数,比如SUM, AVERAGE, IF, VLOOKUP等,都进行了非常详细的讲解,并且每个函数都配有至少两个以上的实际应用案例,让我能够清晰地理解函数的作用以及在不同情境下的使用方法。我特别喜欢书中关于数据验证和条件格式的章节,这些功能虽然看似简单,但在实际工作中却能大大提高数据的准确性和可视性。例如,通过设置数据验证,可以有效地防止输入错误,而条件格式则能帮助我一眼看出数据中的关键信息,比如哪些销售额是超额完成的,哪些是低于预期的。这本书最大的亮点在于其“实例大全”的定位,它提供的案例覆盖了财务、销售、人力资源等多个领域,并且都非常贴近实际工作场景。我印象最深刻的是关于“制作动态销售报表”的案例,作者通过结合数据透视表、切片器和图表,演示了如何构建一个能够根据不同时间段、不同产品、不同区域进行筛选和分析的交互式报表。这让我看到了Excel在数据可视化和交互式分析方面的强大潜力。这本书不仅仅是一个操作手册,更像是一个循循善诱的老师,它用生动的实例引导我不断尝试和探索,让我真正理解Excel的价值。

评分

当我拿到《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书时,我首先被它的内容丰富度所震惊。作为一本“实例大全”,它果然名不虚传,几乎涵盖了我日常工作中可能遇到的所有与数据处理和分析相关的场景。我特别看重的是书中对于“数据可视化”的讲解。我之前尝试过制作图表,但效果总是差强人意,无法有效地传达数据信息。这本书中的图表制作章节,从基础的柱状图、折线图,到更复杂的散点图、雷达图,都进行了非常细致的讲解,并且强调了如何根据不同的数据类型和分析目的来选择最合适的图表。我尤其欣赏书中关于“如何用图表讲故事”的案例,它不仅仅是教我如何绘制图表,更是教会我如何通过图表来有效地沟通信息,突出数据中的关键点,让非专业人士也能快速理解。这对于我在汇报工作或者展示分析结果时,起到了巨大的帮助。另外,书中关于“预测性分析”的内容也给我留下了深刻的印象。虽然我目前还不能完全掌握所有的高级预测方法,但通过书中对趋势线、回归分析的讲解,我已经能够对未来的数据变化有一个初步的判断,这为我的决策提供了重要的参考。这本书的编写风格非常注重实践性,每一个案例都提供了详细的步骤和示例数据,让我可以边学边练,巩固所学知识。而且,书中还穿插了一些Excel的小技巧和快捷键,这些看似不起眼的内容,却能在日常操作中节省我大量的时间。总而言之,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,是我想象中那样一本实用、全面、深入的书籍,它让我对Excel数据处理和分析有了全新的认识,并且极大地提升了我的工作能力。

评分

我一直觉得,掌握Excel不仅仅是学会一些公式和函数,更重要的是学会如何利用Excel这个工具去解决实际问题,发现数据背后的价值。《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,恰恰抓住了这一点。它不是那种枯燥的教材,而是通过一个个鲜活的案例,来展示Excel在各个领域的强大应用。我最喜欢的是书中关于“财务报表分析”的章节,这里面的案例非常贴合我的工作需求。例如,书中详细讲解了如何利用Excel构建现金流量表、利润表和资产负债表,并且是如何进行同比、环比分析,以及关键财务指标的计算和解读。我之前总是依赖手工计算,效率低下且容易出错,而通过这本书的学习,我学会了如何用Excel的公式和数据透视表来自动化这些过程,极大地提高了我的工作效率和报表的可信度。此外,书中对于“销售数据分析”的部分也让我受益匪浅。它不仅仅教我如何统计销售额,更是引导我去分析销售趋势、客户偏好、产品贡献度等等。我特别欣赏书中关于“客户画像构建”的案例,通过对客户购买数据的分析,我们可以更清晰地了解我们的目标客户群体,从而制定更精准的营销策略。这本书的优点在于,它不仅仅提供“怎么做”,更重要的是提供“为什么这么做”,它会在讲解操作的同时,告诉你这个操作背后的逻辑和意义,这对于提升我的数据分析思维非常有帮助。书中的语言非常生动,排版也很清晰,阅读起来不费力,而且大量的图示也让我更容易理解复杂的概念。总的来说,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,确实是一本能够帮助我们从Excel的“使用者”蜕变为“数据分析师”的优秀读物,它为我打开了数据分析的新世界。

评分

在工作中,我经常会面对海量的数据,如何高效地进行处理、分析并从中提取有价值的信息,一直是我比较头疼的问题。《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书的书名,正好击中了我痛点,让我觉得它可能是我一直在寻找的那本能够解决实际问题的宝典。我尤其对书中关于“供应链管理数据分析”的章节非常感兴趣。在我的行业里,供应链的优化至关重要,而Excel在其中扮演着不可或缺的角色。这本书提供了大量关于供应链数据分析的实例,比如如何进行库存分析、物流成本优化、供应商绩效评估等等。我印象特别深刻的是书中关于“库存周转率分析”的案例,它详细讲解了如何通过Excel的公式和图表,来计算库存周转率,并分析其影响因素,从而帮助企业降低库存成本,提高资金周转效率。这让我看到了Excel在供应链管理中的强大应用潜力。这本书的优点在于,它不仅仅停留在Excel功能的罗列,而是将Excel的功能与实际的业务场景紧密结合。作者在讲解每个案例时,都会先交代清楚业务背景和分析目标,然后一步步引导读者使用Excel来实现分析。这种“知其然,知其所以然”的学习方式,让我更容易理解和掌握Excel的精髓。书中的语言风格非常通俗易懂,即使是对于Excel新手,也能轻松理解。而且,书中大量的图表和公式示例,也让我对Excel的各种高级功能有了更直观的认识。总而言之,《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这本书,是我近期阅读过的最实用、最有价值的Excel书籍之一,它为我打开了数据分析的新世界,让我能够更自信、更高效地处理和分析工作中的数据。

评分

这本书的书名是《Excel 2007数据处理与分析实例大全》,我之前一直在寻找一本能够系统地讲解Excel在实际工作场景中如何处理和分析数据的书籍,尤其是我目前工作中需要处理大量的数据报表,而且经常需要从中挖掘有价值的信息,所以《Excel 2007数据处理与分析实例大全》这个书名听起来就非常契合我的需求。当我拿到这本书的时候,首先被它厚实的篇幅所吸引,感觉内容一定非常充实。打开目录,我看到涵盖了从基础的数据录入、整理、清洗,到各种高级的分析工具,如数据透视表、图表、函数公式、宏等等,几乎涵盖了Excel在数据处理和分析领域的所有重要功能。我尤其关注书中关于“实例大全”的部分,这意味着它不仅仅是理论的讲解,而是会结合具体的业务场景,一步一步地演示如何解决实际问题。这对于我这种动手能力比较强,喜欢通过实践来学习的人来说,是最大的吸引力。我迫不及待地翻阅了几个章节,发现书中提供的案例确实非常贴近日常工作,比如如何快速统计销售数据、如何分析客户流失情况、如何进行市场份额的比较等等。每一个实例都配有详细的步骤说明和截图,让我能够清晰地理解每一步操作的目的和效果。而且,书中还穿插了一些数据分析的思维方式和技巧,这让我不仅仅是学会了操作,更是提升了自己分析问题的能力。例如,在讲解数据透视表的时候,作者并没有仅仅停留在如何创建和调整透视表,而是深入地分析了如何通过透视表来发现数据中的趋势和异常,如何从不同的维度解读数据,这对我启发很大。总的来说,这本书的选题非常精准,内容全面且实用,理论与实践相结合,相信能够帮助我大幅提升Excel在数据处理和分析方面的能力,让我的工作效率更上一层楼。

评分

excel 数据分析

评分

excel 数据分析

评分

excel 数据分析

评分

excel 数据分析

评分

excel 数据分析

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

© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有