具体描述
With examples from the world of science and engineering, this reference teaches scientists how to create graphs, analyze statistics and regressions, and plot and organize scientific data. Physicists and engineers can learn the tips and techniques of Excel--and tailor them specifically to their experiments, designs, and research. They will learn when to use NORMDIST vs NORMSDist and CONFIDENCE vs Z, how to keep data-validation lists on a hidden worksheet, use pivot tables to chart frequency distribution, generate random samples with various characteristics, and much more. Ideal for students and professionals alike, this handbook will enable greater productivity and efficiency.
作者简介
Gerard Verschuuren is a Microsoft Certified Professional specializing in VB, VBA, and VB.NET. He is the author of Slide Your Way Through Excel VBA. He lives in Atkinson, New Hampshire.
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的装帧和纸张质量让人感觉它是一本耐用的工具书，适合放在书架上随时翻阅，而不是一本可以随身携带、频繁标注的轻薄手册。我特别欣赏它在“数据备份与恢复”这一块的细致讲解。在那个年代，数据安全意识尚未完全普及，书中详细介绍了如何设置工作簿保护、如何使用“自动保存”的周期性设置，甚至包含了关于如何从临时文件恢复未保存数据的“急救”步骤，这对于处理敏感或不可重复的实验数据至关重要。然而，这本书在处理多工作簿连接和工作表间引用时的讲解，就显得有些过于保守了。它倾向于使用绝对路径和静态链接，这在处理需要频繁移动的项目文件夹时，会导致大量的引用错误。我更希望看到书中能引入更智能的引用管理方法，比如使用更灵活的命名规则来构建工作簿间的引用，或者至少提供一些VBA脚本来批量修复断开的链接。对于需要管理跨越数月、涉及多个子文件夹的项目数据的工程师来说，这种对链接稳定性的忽视，使得这本书在项目管理层面的指导作用大打折扣。总的来说，它在保证数据“不出错”的层面上做得很好，但在保证数据“易于管理和迁移”的层面上，则显得力不从心。
评分我购买这本书的初衷是希望能找到一个权威的参考，关于如何利用Excel 2007的特性来规范化我们的实验记录和结果报告。坦白说，这本书在“规范化”这个层面上做得相当到位。它用大量的篇幅讲解了如何设置严格的数据输入验证规则，以及如何利用“数据有效性”功能来限制非标准输入的出现，这对于保证多人协作项目中的数据一致性至关重要。更让我印象深刻的是它对于“数据透视表”的讲解，虽然软件版本较老，但作者对如何通过透视表进行多维度交叉分析的逻辑阐述得非常清晰，书中给出的步骤图示虽然分辨率不高，但足以帮助我理解如何快速从海量原始数据中提取关键统计指标，比如不同批次间样本的标准差对比。不过，当我尝试用书中的方法去构建一个动态报告模板时，遇到了挑战。书中对于如何链接外部数据源，尤其是ODBC连接的描述，显得非常晦涩，而且似乎更侧重于本地文件的操作。对于需要经常从公司数据库中抽取实时数据的工程师来说，这部分内容的实用性大打折扣。总的来说，对于需要构建一个高度受控、流程固定的数据处理体系的科研人员，这本书提供了坚实的方法论基础，但如果你追求的是灵活的、实时更新的仪表板构建，它可能无法完全满足你的需求。
评分这本书的封面设计得相当朴实，甚至可以说有些过时了，带着一种早期微软Office文档的典型蓝白配色，这让我第一次拿起它时，并没有抱有太高的期望。我主要的需求是想快速掌握Excel在处理复杂科学数据时的自动化和高级统计功能，毕竟我们实验室的数据量越来越大，手动计算已经成了瓶颈。翻开目录，我首先注意到的是对于宏和VBA编程的介绍部分篇幅不小，这比我预期的要深入。通常这类针对特定软件版本的“for X”系列书籍，往往会花大量篇幅去解释基础的单元格操作和函数公式，比如SUM、AVERAGE这些，但在本书中，这些基础内容被压缩得非常精炼，似乎默认读者已经对Excel的界面和基本操作了如指掌。然而，当我试图寻找书中是否有关于现代数据可视化工具的深入探讨时，例如条件格式的高级应用或者使用Power Query进行数据清洗和集成时，感觉内容就显得有些力不从心了。特别是在处理时间序列数据或进行非线性回归分析的案例部分，书中提供的示例更多依赖于传统的数组公式，而缺乏对Excel 2007之后引入的更便捷的“数据透视表”的高级布局技巧的细致讲解，这让我不得不去查阅其他更现代的资料来补充这方面的知识。整体而言，它更像是一本扎实的“底层逻辑”教程，而不是一个快速上手的“效率提升手册”。
评分这本书的语言风格和行文节奏，读起来有一种老派技术手册的严谨感，丝毫没有现代技术书籍那种追求“酷炫”和“快速”的浮躁气。每一个公式的推导，每一步操作的截图，都像是在进行一场严谨的数学证明，缺乏一些生动的、贴近实际工程问题的“小窍门”或“捷径”。我尤其关注了关于矩阵运算和线性代数应用的部分，因为我的专业需要频繁处理大型系数矩阵的求解和特征值分析。书中确实涵盖了使用 `MMULT` 和 `MINVERSE` 等数组公式来实现矩阵运算的详细步骤，这在那个时代无疑是很有价值的。然而，这些章节的讲解方式，更像是教科书的附录，而不是集成在工作流程中的实用工具。例如，它没有清晰地指导读者如何将这些复杂的计算结果直接无缝地嵌入到最终的图形报告中，导致我依然需要手动复制粘贴计算结果，再到图表工具中重新设置数据源。如果这本书能多一些关于如何构建可复用的计算模块，或者如何通过自定义名称来简化复杂公式的“工程实践”案例，体验会大大提升。它教授了“如何计算”，但没有充分展示“如何用计算来驱动报告”。
评分从一个资深软件用户，兼职教学辅助人员的角度来看，这本书在“Excel 2007 特性”的应用讲解上，存在明显的时代局限性。我注意到书中对引入的“条件格式”功能的介绍非常有限，几乎只停留在高亮显示大于或小于某个阈值的单元格，而没有涉及更高级的基于公式的动态条件格式，更不用提那些可以根据数据透视表状态自动刷新的复杂规则。这对于需要用颜色编码来快速识别异常值或趋势的读者来说，是不够的。这本书似乎是基于Excel 2007发布初期编写的，那时候，用户对于“数据分析”的期望更多地集中在传统统计函数上，而非后来的“即时反馈”和“交互式界面”。书中对“数据透视图”的描述也相对简略，更像是对“数据透视表”功能的简单延伸，而不是一个独立的、强大的可视化工具。我期待能看到更多关于如何使用Excel 2007自带的“三维柱状图”或“散点图”配合误差线，来进行科学实验结果的可视化和不确定性分析的深度教程。这本书的价值更多地体现在对老版本函数和基础逻辑的系统梳理上，对于追求前沿分析体验的现代用户来说，它提供的解决方案略显陈旧。
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