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出版者:Que

作者:Bill Jelen

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2010-07-24

价格:USD 34.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780789743138

丛书系列:

图书标签:

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数据挖掘
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具体描述

PivotTables may be Excel's most powerful feature, but Microsoft has estimated that only 15% of Excel users take advantage of them. That's because PivotTables (and their companion feature, PivotCharts) have a reputation for being difficult to learn. Not any more! In this book, Excel legends Bill Jelen ("MrExcel") and Michael Alexander teach PivotTables and PivotCharts step-by-step, using realistic business scenarios that any Excel user can intuitively understand. Jelen and Alexander go far beyond merely explaining PivotTables and PivotCharts: they present practical "recipes" for solving a wide range of business problems. Drawing on more than 30 combined years of Excel experience, they provide tips and tricks you won't find anywhere else, and show exactly how to sidestep common mistakes. Coverage includes: " Creating PivotTables, customizing them, and changing the way you view them " Performing calculations within PivotTables " Using PivotCharts and other visualizations " Analyzing multiple data sources with PivotTables " Sharing PivotTables with others " Working with and analyzing OLAP data " Making the most of Excel 2010's powerful new PowerPivot feature " Using Excel 2010's Slicer to dynamically filter PivotTables " Enhancing PivotTables with macros and VBA code This book is part of the new MrExcel Library series, edited by Bill Jelen, world-renowned Excel expert and host of the enormously popular Excel help site, MrExcel.com. * Teaches PivotTables, PivotCharts, and Excel 2010's new PowerPivot feature through real-world scenarios that make intuitive sense to users at all levels * Includes proven PivotTable recipes for instant on-the-job results * Helps Excel users avoid common pitfalls and mistakes * Part of the brand-new MrExcel Library series, edited by Excel legend Bill Jelen

好的，这是一份关于《Pivot Table Data Crunching》一书的详细内容简介，重点阐述了本书涵盖的主题和技巧，而不提及“Pivot Table Data Crunching”本身。 --- 洞察驱动的决策：数据分析与报告构建的实用指南本书旨在为渴望从海量原始数据中提炼出有价值商业洞察的专业人士提供一套全面而实用的方法论。在当今数据驱动的环境中，仅仅拥有数据是不够的；关键在于如何高效、精准地解读这些数据，并将其转化为清晰、可操作的商业智能。本书将引导读者超越基础的数据视图，进入深度分析与可视化报告构建的领域。第一部分：数据准备与结构化思维在进行任何高级分析之前，数据的基础质量和结构至关重要。本部分将深入探讨数据清理、标准化和重塑的过程，确保分析的基础稳固可靠。 1. 数据源的整合与治理现代业务数据分散在多个系统中，可能是关系型数据库、平面文件（如CSV/Excel）、或是云端存储。本书详细介绍了如何建立高效的连接机制，实现数据的统一视图。我们将探讨数据源的类型识别、连接协议的选择，以及处理不同数据格式（如日期、货币、文本）的标准化技巧。尤其关注数据去重、缺失值处理和异常值识别的实用流程，确保输入分析模型的源数据是清洁且可信赖的。 2. 理解数据模型：维度与度量的艺术有效分析依赖于对数据内在关系的深刻理解。我们将剖析“维度”（描述性属性，如时间、地理位置、客户类型）和“度量”（可量化的数值，如销售额、数量、成本）之间的逻辑关系。本书将指导读者如何构建概念清晰的数据模型，这对于后续构建灵活、可扩展的分析结构至关重要。重点讲解如何处理层次结构数据（例如，省份下的城市，或年度下的季度），为多层次钻取分析打下基础。 3. 基础计算与指标定义在深入复杂计算之前，掌握基础指标的精确定义是成功的关键。本章涵盖了平均值、中位数、众数等描述性统计的计算方法，以及比率、增长率、百分比贡献率等常用业务指标的准确构建步骤。我们将强调定义一致性的重要性——确保所有报告中的同一指标在不同上下文中具有相同的计算逻辑。第二部分：构建灵活的分析框架本部分的核心在于介绍如何设计一个能够快速响应业务变化，允许用户自由探索数据的分析框架。这要求分析师从静态报告转向交互式、多维度的探索工具。 4. 动态分组与切片技术掌握将复杂数据集转化为易于比较和对比结构的能力是高效分析的标志。本书详细介绍了如何利用数据透视框架，快速实现数据的多角度分组。我们将演示如何通过拖放操作，瞬间切换分析的焦点，例如，从按产品线分析转为按区域经理分析。重点在于如何高效地处理交叉分组数据，识别出隐藏在聚合数字背后的细微差异。 5. 深入挖掘：层次结构钻取与上卷业务查询往往是层层递进的。读者将学习如何设置和利用数据中的固有层次结构，实现“深入钻取”（Drill-Down）的能力——从宏观概览迅速定位到具体交易细节。同时，掌握“上卷”（Roll-Up）技巧，以便快速汇总信息，验证高层级数据的准确性。本书将提供实用的模板和工作流程，用于快速构建具有自然导航路径的分析表。 6. 时间序列分析的基础应用时间是商业分析中最关键的维度之一。本部分专门探讨如何有效地处理日期和时间数据。我们将演示如何自动生成时间层次结构（年、季、月、周），并应用于趋势分析。关键技巧包括计算同期（Year-over-Year, YoY）、环比（Month-over-Month, MoM）增长，以及如何识别和平滑季节性波动，从而更准确地预测未来走向。第三部分：高级数据操作与报告优化本部分聚焦于提升分析的深度和报告的专业度，引入更复杂的计算和高效的数据呈现技巧。 7. 复杂计算的实现：跨数据区域的聚合在某些场景下，简单的求和或平均已不足以回答业务问题。本书将指导读者如何执行跨越不同数据区域的复杂计算，例如，计算某一产品类别在特定区域的平均销售额与总平均销售额的差异百分比。我们将介绍处理“计算字段”或“派生度量”的技巧，这些计算可以在不改变源数据的前提下，提供全新的分析视角。 8. 条件逻辑与分类标记数据的价值往往体现在其分类和标记上。本章讲解如何应用条件逻辑（如IF-THEN-ELSE结构）对数据进行动态分类。例如，根据销售额的高低自动标记为“高潜力客户”、“中等级别”或“待跟进”。这不仅简化了数据的解读难度，也为后续的客户细分和营销策略提供了直接依据。 9. 报告的可视化与交互性增强再完美的分析，如果表达不清，也无法产生影响力。本部分将专注于如何将结构化的分析结果转化为引人注目的报告。我们将讨论选择最佳图表类型（柱状图、折线图、散点图、热力图）的原则，以匹配数据的本质和分析的目的。更重要的是，将介绍如何利用报告功能（如筛选器、切片器）构建高度交互式的仪表板，使用户能够自主探索数据，而非被动接收固定信息。第四部分：性能优化与自动化思维最终，高效的分析工具必须是快速且可重复的。本部分关注如何优化大型数据集的处理速度，并建立半自动化的报告流程。 10. 应对大数据集的性能挑战随着数据量的增长，分析工具的响应速度会显著下降。本书将提供针对性策略，以优化数据模型的结构，减少不必要的复杂计算，并利用数据压缩和聚合技术来提高查询效率。重点讲解如何识别性能瓶颈，并采取措施保持分析工具的快速响应能力。 11. 报告的复用与流程标准化优秀的分析师会建立流程来减少重复劳动。本章探讨如何将已建立的分析结构和报告布局进行模板化保存，以便快速应用于新的时间周期或新的数据批次。我们将概述建立数据验证检查点和定期刷新机制的最佳实践，确保业务报告的及时性和准确性。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握将原始、杂乱的数据转化为清晰、富有洞察力的商业叙事的能力，从而在任何需要数据支持决策的场景中，占据主导地位。