Problem-Solving Cases in Microsoft Access and Excel, 7th Annual Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Course Technology

作者:Joseph Brady

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2010

价格:USD 55.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780619215996

丛书系列:

图书标签:

Microsoft Access
Excel
Problem Solving
Database
Spreadsheet
Business
Data Analysis
Office Suite
Tutorial
Education

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具体描述

Problem Solving Cases in Microsoft® Access and Excel®, 7th Edition

Ellen Monk- University of Delaware

Spring W. Davidson- University of Delaware

Joseph Brady- University of Delaware

ISBN-10: 0324789106 | ISBN-13: 9780324789102

230 Pages Paperbound

Overview

Apply Access and Excel effectively and efficiently to solve real-world business problems in this seventh edition of PROBLEM-SOLVING CASES IN MICROSOFT ACCESS AND EXCEL. With six individual tutorials that build a practical knowledge of Microsoft Office 2007 Access and Excel capabilities, this book sets the groundwork for applying these database and spreadsheet skills to actual scenarios. These scenarios take the form of 12 all-new case studies, which introduce problems that are likely to face today's business professionals and allow readers to apply the information gleaned from the tutorials to solve them. The seventh edition continues to offer a tutorial covering data analysis techniques and a second integration case, affording readers the most up-to-date, practical education in the most commonly used software programs.

Table of Contents

Part I: DATABASE CASES USING ACCESS.

Tutorial A: Database Design.

Tutorial B: Microsoft Access Tutorial.

Case 1: Preliminary Case: Nature Tourism.

Case 2: Textbook Leasing.

Case 3: Parks Summer Job Database.

Case 4: The Car Share Reservation Database.

Case 5: The Gourmet Tea Inventory Database.

Part II: DECISION SUPPORT CASES USING EXCEL SCENARIO MANAGER.

Tutorial C: Building a Decision Support System in Excel.

Case 6: The Choc-a-bloc Candy-Making Decision.

Case 7: The Fair Trade Shop Decision.

Part III: DECISION SUPPORT CASES USING EXCEL SOLVER.

Tutorial D: Building a Decision Support System Using the Excel Solver

Case 8: The Bakery Bread Production Problem.

Case 9: Big State University Freshman Acceptance Problem.

Part IV: DECISION SUPPORT CASES USING BASIC EXCEL FUNCTIONALITY.

Case 10: Non-Bored Games Operating Budget.

Part V: INTEGRATION CASE: USING ACCESS AND EXCEL.

Case 11: The Hometown Tree Farm Analysis.

Case 12: The Golf Tour Game Prediction.

Part VI: DATA ANALYSIS TECHNIQUES.

Tutorial E Data Analysis Techniques.

Part VII: PRESENTATION SKILLS.

Tutorial F Giving an Oral Presentation.

跨界数据分析与决策支持：精选案例集本书旨在为读者提供一系列贴近实际业务场景的数据分析与决策支持案例，聚焦于如何利用主流数据处理工具实现高效的问题解决。本书内容涵盖了从基础数据清洗、深入分析到最终报告呈现的全过程，重点强调思维逻辑的构建与工具的灵活运用。核心主题：数据驱动的业务洞察与问题解决在当今信息爆炸的商业环境中，数据已成为驱动决策的核心资产。然而，原始数据往往杂乱无章，如何有效地将其转化为可执行的洞察力，是摆在所有分析师和管理者面前的共同挑战。本书摒弃了单纯的软件功能罗列，转而采用“问题—方法—结果”的叙事结构，引导读者通过解决一系列精心设计的业务难题，掌握高效的数据处理流程。第一部分：基础数据结构与清洗的艺术本部分着重于数据分析工作的基础——确保数据的准确性、一致性和可用性。我们相信，任何高级分析的有效性都建立在坚实的数据质量之上。案例 1.1：跨部门数据源的整合与规范化一家快速扩张的零售企业面临着来自不同销售终端（如实体店、电商平台、移动App）的数据碎片化问题。这些数据在客户识别码、时间戳格式和产品SKU编码上存在显著差异。本案例详细演示了如何识别数据源间的结构性差异，并利用强大的数据转换能力，构建一个统一的“黄金标准”数据集。重点讲解了如何处理日期/时间字段的本地化差异、文本字段的标准化（如统一大小写、去除无关符号），以及利用查找表进行关键字段的映射。案例 1.2：处理缺失值与异常值的策略性应对在市场调研数据收集过程中，不可避免地会出现用户跳过关键问题或输入明显错误值的情况。本案例聚焦于如何系统地评估缺失值的模式（是随机缺失还是存在系统性偏差），并根据业务情境选择合适的填补策略，如均值/中位数插补、基于回归模型的预测性填补，或直接标记为“缺失类别”。同时，探讨了如何识别并合理处理影响分析结果的离群点（Outliers），例如识别极端交易额或异常的客户访问时长，并决定是移除、转换还是单独分析。案例 1.3：构建高效数据验证规则在数据录入阶段就植入质量控制机制至关重要。本章通过一个库存管理系统的模拟，展示了如何设计一系列逻辑校验规则，确保数据的完整性。这包括范围检查（如库存量不能为负）、唯一性约束（如订单号必须唯一）、以及依赖性检查（如当“退货标志”为“是”时，“退货原因”字段不能为空）。第二部分：深入挖掘：描述性统计与趋势分析在数据准备就绪后，本部分引导读者从海量信息中提取有意义的初步洞察，回答“发生了什么？” 案例 2.1：月度销售绩效的动态仪表板构建本案例围绕一个快速消费品（FMCG）公司的月度销售报告展开。我们不满足于静态的总计数字，而是构建一个动态报告，允许用户按区域、产品线和销售渠道进行钻取分析。重点讲解了如何使用时间序列函数来计算同比（YoY）和环比（MoM）增长率，并利用条件格式突出显示表现不佳或超预期的区域，实现“一眼洞察”的关键绩效指标（KPIs）展示。案例 2.2：客户行为细分与RFM模型初探理解客户的价值是精准营销的基础。本案例采用经典的RFM（最近一次消费、消费频率、消费金额）模型对会员数据进行初步细分。详细步骤包括：首先，为每位客户计算R、F、M三个维度下的原始分数；其次，根据预设的百分位数或基于业务理解的阈值对这些分数进行等级划分；最后，定义出如“忠诚客户”、“高价值休眠客户”等关键客户群体，为后续的个性化营销策略提供数据基础。案例 2.3：成本结构分解与盈亏平衡点分析对于制造企业而言，成本控制是利润的核心。本案例着重于固定成本与可变成本的分离。通过分析历史交易数据，识别出与产量直接挂钩的变动成本（如原材料费），以及不随产量变化的固定成本（如租金、管理人员薪资）。在此基础上，计算出在不同销售价格和成本结构下的盈亏平衡点（Break-Even Point），为定价策略提供量化依据。第三部分：预测与优化：进阶分析与报告呈现本部分探讨如何利用已有的数据模式来预测未来趋势，并构建专业、有说服力的最终报告。案例 3.1：基于历史数据的库存需求预测供应链管理中的关键挑战是如何在不积压库存的前提下满足市场需求。本案例使用平滑法（如简单移动平均或指数平滑法）对季节性明显的产品需求进行短期预测。分析的重点在于识别季节性波动和长期趋势，并据此为下个季度的采购计划提供建议，从而优化现金流和仓储成本。案例 3.2：假设情景分析与敏感性测试在进行重大投资决策或战略调整时，管理者需要了解不同外部因素变化对最终结果的影响。本案例构建了一个财务模型，允许用户快速修改关键输入变量（如市场渗透率、单位边际利润、运营成本增长率）。通过“What-If”分析工具，直观地展示出最优、最差和最可能的情景，帮助决策者评估风险敞口。案例 3.3：数据故事化：从电子表格到决策叙事再好的分析，如果不能有效沟通，价值也会大打折扣。本章强调的是报告的沟通效率。我们关注如何设计清晰的图表类型（例如，使用瀑布图展示净利润的增减驱动因素，使用散点图展示两个变量间的相关性），并结构化报告的逻辑流。讲解了如何撰写精准的摘要，将复杂的统计发现提炼成简洁的、可操作的建议。 --- 本书特色：实用至上：所有案例均源自对真实商业问题的抽象和简化，强调工具在解决实际业务痛点中的作用。流程化教学：结构清晰地遵循“数据获取 $ ightarrow$ 清洗验证 $ ightarrow$ 分析建模 $ ightarrow$ 报告呈现”的完整分析生命周期。工具中立视角（聚焦操作逻辑）：虽然案例依赖于具体的数据处理软件环境，但核心讲解的是数据思维和通用的分析方法论，确保知识的可迁移性。目标读者：需要进行日常数据分析的业务经理、市场专员和运营人员。希望系统学习如何将电子表格软件从“计算器”升级为“决策支持系统”的专业人士。对数据分析方法论感兴趣的在校学生及职场新人。

作者简介

About The Author

Ellen Monk

Ellen F. Monk has been teaching Information Systems at the Lerner College of Business and Economics at the University of Delaware since 1989. Prior to her teaching career, Ellen worked as a chemical engineer for Engelhard Industries and W. R. Grace & Cos Davison Chemical Division. Ms. Monk has a B.S. degree in Chemical Engineering and an MBA.

Spring W. Davidson

Spring W. Davidson has been teaching Information Systems at the Lerner College of Business and Economics at the University of Delaware since 1996. Prior to her teaching career, Spring worked as a software development manager and systems analyst for several companies including Accenture, CSC, Bethlehem Steel, and Armco Steel. Ms. Davidson has a B.S. degree in Computer Science and an MBA.

Joseph Brady

Joseph A. Brady currently teaches MIS courses at the University of Delaware, where he has taught since 1990. Prior to his teaching career, he worked as a financial analyst for E.I. Dupont de Nemours. Dr. Brady has an M.S. degree in Computer Science, an MBA, and a Ph.D. in Education. He is also a Certified Public Accountant. Joe is the co-author of five previous editions of Problem-Solving Cases, as well as Advanced Cases in MIS.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须强调，这本书的排版和索引设计简直是为快速查阅量身定做的。在快节奏的工作环境中，我们往往需要的是“即时解药”，而不是从头到尾精读。我经常需要查找某个特定函数在不同数据环境下的适用性，这本书的结构让我可以在几秒钟内定位到最相关的案例和说明。而且，案例的真实性非常高，它们不是凭空捏造的理想化情景，而是充满了现实世界中数据不规范、用户操作失误等“脏数据”的挑战。这种真实感极大地增强了学习的代入感。翻阅这本书时，我总能感受到一股务实的力量，它不谈虚的，只专注于如何高效、准确地解决那些摆在桌面上的数据难题。它更像是一本工具箱，而非一本装饰品，值得每一个需要与数据打交道的人常备手边。

评分☆☆☆☆☆

这本书的引入方式简直是教科书级别的——那种扎实、严谨，仿佛每一个章节都是经过无数次打磨的。我记得我刚翻开它的时候，就被那种毫不拖泥带水的叙事风格吸引住了。它没有试图用华丽的辞藻来粉饰枯燥的数据库或电子表格概念，而是直接切入核心。对于那些想从零开始构建系统性数据解决方案的人来说，这无疑是一份极佳的地图。作者似乎非常清楚学习者的痛点，总能在你即将感到迷茫的那个拐角处，提供一个清晰的、可操作的步骤。特别是关于数据清洗和报告生成的那些章节，简直是实战演习的蓝本，我立刻就能联想到在实际工作中如何应用这些技巧来解决那些令人头疼的遗留问题。那种“手把手”的教学氛围，让人感觉不是在读一本冰冷的技术手册，而是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一辅导。这种细致入微的讲解，让复杂的技术壁垒变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这本工具书会像其他同类产品一样，充斥着大量的截图和晦涩难懂的专业术语，读起来费力不讨好。然而，这本书的叙事节奏掌握得极其精妙。它在介绍完基础概念后，马上就会抛出一个看似棘手但又极具现实意义的案例，然后带着你一步步拆解、攻克。这种“案例驱动”的学习模式，极大地提高了阅读的沉浸感和知识的保留率。我尤其欣赏其中关于“关系型数据库设计”的论述，作者用非常生活化的比喻来解释范式化的重要性，一下子就打消了我过去对这部分内容产生的畏难情绪。读完相关章节后，我立刻动手尝试优化了我部门现有的一个混乱的Excel文件结构，效果立竿见影，效率提升了不止一个档次。它教会我的，不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，这才是真正区分优秀工具书和普通参考资料的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种工作了几年、自认为对数据处理已有一定经验的职场人士来说，寻找一本能带来真正“突破感”的书籍是相当困难的。市面上大多数书籍无非是知识点的罗列和软件界面的复述。但这本书不一样，它提供了一种解决问题的“思维框架”。它不仅仅是教你按哪个按钮，而是引导你去思考数据的结构性问题、业务逻辑的潜在漏洞。例如，在处理跨工作表数据透视时，作者介绍了一种非常巧妙的“中间表”构建方法，这彻底改变了我过去依赖VLOOKUP函数堆砌数据的低效习惯。这种从根本上优化工作流程的思路，才是这本书最宝贵的财富。它强迫我跳出固有的操作惯性，用更系统、更健壮的方式去构建我的数据模型。这种颠覆性的学习体验，是我在其他任何培训材料中都未曾获得的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度让人印象深刻，它完美地平衡了理论的深度与实操的广度。很多技术书籍要么过于偏重理论，导致读者学完后依然不知如何应用；要么就是过度简化，只停留在表面操作。而这本教材却成功地架起了两座桥梁。我特别留意了它处理复杂查询和高级宏命令的部分，那些原本以为只有资深开发者才能掌握的技巧，被作者拆解成了模块化的、易于理解的小单元。更难得的是，它并没有止步于Access或Excel的某个单一版本，而是展现出一种面向未来的思维，即数据处理逻辑的通用性。这种前瞻性的视角，让这本书即使在软件版本迭代更新后，其核心价值依然能够长久保持。阅读过程中，我多次感叹作者在内容编排上的匠心，它就像一个精心设计的迷宫，每走一步都有收获，且永远不会让你在其中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆