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出版者:Wiley

作者:James Gips

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2002-05-17

价格:$ 92.66

装帧:Paperback

isbn号码:9780471203230

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 数据分析
• 办公软件
• 电子表格
• 数据处理
• 函数
• 图表
• 效率提升
• 财务建模
• 数据可视化

《驾驭数据：商业分析的精要与实践》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和洞察未来的核心资产。然而，原始数据的洪流往往令人无从下手。《驾驭数据：商业分析的精要与实践》是一本全面深入的指南，旨在为商业专业人士、数据分析师以及任何希望将原始数据转化为战略优势的个体，提供一套系统化、实用的数据分析框架与工具集。本书摒弃了晦涩难懂的纯理论阐述，而是聚焦于如何在真实商业场景中高效地运用分析思维和技术，解决复杂问题。 本书结构清晰，内容覆盖了从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到高级建模和可视化叙事的完整流程。我们相信，优秀的分析能力并非天赋，而是可以通过系统的训练和对流程的深刻理解获得的。 --- 第一部分：数据分析的基石——思维与流程 本部分旨在构建读者坚实的分析基础，强调分析思维在商业决策中的核心地位。 第一章：分析思维的重塑：从问题到洞察 本章首先探讨了“优秀的问题”是如何产生的。商业分析的起点永远是清晰的业务问题，而非数据本身。我们将深入剖析如何运用“5W1H”原则精确界定分析目标，区分描述性、诊断性、预测性和规范性分析的需求。随后，介绍构建分析框架的逻辑，如MECE原则（相互独立，完全穷尽）在分解复杂业务问题中的应用。通过若干案例研究，读者将学会如何将模糊的业务挑战转化为可量化的、可解决的分析任务。 第二章：数据生命周期管理与准备工作 数据准备是分析中最耗时但最关键的环节。本章详细阐述了数据从采集到投入使用的全过程。内容涵盖多种数据源的整合技术，包括数据库查询语言（如SQL基础概念的应用），API数据抓取，以及处理非结构化文本数据的初步策略。重点讲解了数据质量的重要性，如何识别和处理缺失值（插值、删除、预测填充），异常值（离群点）的检测方法（如箱线图、Z分数法），以及数据标准化与归一化的必要性。本章强调，垃圾进，垃圾出（Garbage In, Garbage Out），高质量的数据是准确分析的前提。 第三章：探索性数据分析（EDA）：揭示数据中的故事 EDA是分析师与数据进行第一次“对话”的过程。本章提供了强大的视觉化工具箱和统计工具，帮助读者在正式建模前了解数据的内在结构、分布特征和变量间的关系。我们将详细介绍如何利用单变量、双变量和多变量分析来发现模式、验证假设和识别潜在的偏差。涵盖的关键统计概念包括：集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数），以及相关性分析的深入解读，特别强调相关性不等于因果关系这一核心原则。 --- 第二部分：核心分析技术与建模实践 本部分深入技术层面，介绍当前商业分析领域最常用和最有效的方法论和工具集。 第四章：描述性分析的深度挖掘与指标体系构建 商业指标（KPIs）是衡量业务健康状况的晴雨表。本章聚焦于如何设计一套合理、可操作的KPI体系。我们将超越简单的求和与平均，探讨比率、增长率、转化漏斗分析、AARRR（获取、激活、留存、推荐、收入）等经典商业模型的应用。通过案例，演示如何构建多层次的指标仪表板，并使用时间序列分解技术（趋势、季节性、周期性）来解释指标的波动原因。 第五章：统计推断与假设检验：做出有信心的决策 在数据样本有限的情况下，如何将样本结果可靠地推断到整体总体？本章系统讲解了统计推断的核心原理。内容包括概率分布（正态分布、泊松分布）的应用，中心极限定理的意义。重点讲解了假设检验的完整流程：建立零假设与备择假设，选择合适的检验方法（如t检验、方差分析ANOVA、卡方检验），并正确解读P值和置信区间，以避免“统计显著性”带来的误判。 第六章：预测建模基础：回归分析的应用 回归分析是商业预测的基石。本章从最基础的简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归。强调对模型假设（如残差的正态性、同方差性、多重共线性）的诊断与处理。此外，本章还介绍了逻辑回归在线性分类问题中的应用，例如客户流失预测、交易违约风险评估。读者将学习如何评估模型性能（R方、调整R方、残差图分析）以及如何解释回归系数的实际商业含义。 第七章：时间序列分析与趋势预测 对于销售预测、库存规划和宏观经济分析，时间序列数据至关重要。本章介绍处理时间序列数据的特定挑战，如序列的平稳性。涵盖了平滑技术（移动平均、指数平滑法）以及更高级的ARIMA（自回归积分滑动平均模型）家族的应用场景。重点演示如何利用季节性分解来分离和预测未来的趋势和季节性影响。 --- 第三部分：从分析到行动：报告、可视化与沟通 最终的价值实现依赖于清晰的沟通。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为易于理解的商业行动指南。 第八章：数据可视化设计原理与叙事技巧 图表是跨越专业壁垒的通用语言。本章不仅教授“如何绘制图表”，更重要的是“何时绘制何种图表”。讲解了人类视觉系统对信息处理的认知规律，介绍了有效图表选择的原则（如麦吉尔三步法）。深入探讨数据叙事（Data Storytelling）的结构，包括建立悬念、展示关键发现、提出解决方案的逻辑链条。避免常见的可视化陷阱，如误导性的轴设置和不当的颜色使用。 第九章：构建交互式分析报告与仪表板 现代商业决策依赖于实时和交互式的反馈。本章指导读者如何利用专业工具（如Tableau、Power BI等工具的概念框架，而非特定软件操作细节）设计高效、直观的仪表板。强调仪表板设计应以用户（决策者）为中心，关注信息密度、导航逻辑和性能优化。学习如何设置有效的参数、过滤器和钻取（Drill-down）功能，使用户能够自主探索数据。 第十章：分析的落地：从洞察到战略执行 分析工作的终点不是报告完成，而是成功指导了行动。本章讨论了如何将分析结论转化为可执行的商业建议。内容包括：敏感性分析（评估关键假设变化对结果的影响）、情景规划（构建最佳、最差、最可能的情景），以及如何有效地向非技术背景的高层管理人员展示复杂的分析结果。本章还探讨了分析在A/B测试设计、决策支持系统集成中的角色。 --- 结语：迈向数据驱动的未来 本书总结了数据分析师的职业素养，鼓励读者保持批判性思维，持续学习新的算法和工具，并将分析视为一种持续改进的文化，而非一次性的项目。通过本书提供的结构化方法和工具箱，读者将能够自信地驾驭商业数据，实现从“收集数据”到“利用数据赋能业务”的质的飞跃。 目标读者： 市场营销经理、财务规划与分析（FP&A）人员、运营总监、初级至中级数据分析师、以及所有寻求提高数据素养和决策质量的商业人士。

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我一直认为，掌握 Excel 是一项非常重要的职业技能，但过去几年，我似乎一直在原地踏步，只能应付一些基础的任务。在偶然的机会下，我翻阅了《Mastering Excel》，这本书给我带来了前所未有的震撼。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次思维的启迪。作者用一种非常系统和深入的方式，将 Excel 的强大功能娓娓道来。我尤其惊叹于书中对于数据清洗和处理的讲解，我之前常常因为数据的不规范而头疼不已，花费大量时间手动修改，而这本书教会了我如何利用 Excel 的内置工具，如分列、查找替换、条件格式等，以及一些高级技巧，来高效地解决这些问题。它让我明白，与其被数据所困，不如主动去驯服数据。书中的案例非常贴近实际工作场景，让我能够立即将所学应用到自己的工作中，解决了许多之前难以解决的难题，极大地提升了我的工作效率和质量。我甚至觉得，这本书不仅仅是关于 Excel 本身，更是一种解决问题的方法论。它教会我如何拆解复杂的任务，如何利用工具找到最优的解决方案，这对我而言，价值远超于对 Excel 技能的提升。

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哇，这本书我真的爱惨了！我之前在工作中一直觉得 Excel 像个黑洞，功能多得要命，但每次需要解决一个复杂问题时，我总是在网上搜来搜去，花费大量时间，而且很多时候找到的答案也半懂不懂，根本不知道原理。自从拿到了《Mastering Excel》，简直打开了新世界的大门！它不仅仅是教你一些简单的函数或者技巧，而是从根本上剖析了 Excel 的逻辑和能力。我特别喜欢它讲解数据透视表那一部分，之前我只知道能用，但总觉得哪里不对劲，这本书讲得太透彻了，把各个字段的意义，如何拉取、筛选、汇总数据，甚至是如何通过切片器和时间轴来动态分析，都讲得明明白白。我以前觉得数据透视表是给别人用的，现在我可以用它自己做出各种复杂的报表，而且还能根据需要实时调整，效率提升了不止一点点！还有那些关于图表制作的章节，我之前只会用 Excel 默认的那些丑丑的图，现在我能做出专业、美观、又能准确传达信息的图表了，每次做报告，同事们都会夸我的图做得好看，这让我信心倍增！这本书的内容真的是太丰富了，感觉我只是刚刚开始探索它的冰山一角，就已经获得了巨大的提升。

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我之前一直觉得自己已经熟练掌握了 Excel，但读了《Mastering Excel》之后，我才意识到自己是多么的“坐井观天”。这本书的编写角度非常独特，它并没有简单地罗列各种功能，而是从“为什么”和“如何做到最好”的角度出发，深入剖析了 Excel 的每一个重要模块。我之前对 Excel 中的数据验证和保护功能常常感到困惑，不知道如何设置才能既方便用户输入，又能保证数据的准确性，这本书就详细解释了各种数据验证规则的用法，以及如何灵活地设置工作表保护，让我能够为不同的用户和不同的场景量身定制安全可靠的数据输入环境。而且，书中对于一些容易混淆的概念，比如函数之间的区别和联系，讲解得非常到位，让我终于能够彻底理解这些知识点了。我特别欣赏的是，书中提到的很多方法，都是经过作者本人实践检验过的，非常实用且易于理解。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步走向 Excel 的精通之路，让我从一个“Excel 用户”真正蜕变成了一个“Excel 大师”。

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作为一个对 Excel 略有研究的人，我一直想找到一本能真正“精通” Excel 的书籍，而不是停留在“会用”的层面。《Mastering Excel》完全满足了我的期待。这本书的深度和广度都令人印象深刻。我尤其喜欢它在高级分析技术上的阐述，比如关于模拟运算表、规划求解等工具的讲解，让我看到了 Excel 在决策支持方面的巨大潜力。之前我只是模糊地知道这些工具的存在，但从未真正理解它们的作用和应用方法，这本书则通过清晰的步骤和实际的案例，让我一步步掌握了如何利用这些强大的工具来解决复杂的业务问题，例如成本优化、利润最大化等等。这让我对 Excel 的认知不再局限于数据统计和报表制作，而是将其提升到了一个全新的战略层面。此外，书中对 Excel 的一些隐藏技巧和性能优化方法的介绍，也让我受益匪浅，让我能够更高效地处理大型数据集，避免卡顿和崩溃。总而言之，这本书不仅仅是技能的堆砌，更是一种思维方式的革新，它让我看到了 Excel 更多的可能性，也让我对未来的职业发展有了更清晰的方向。

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坦白说，我是在一个朋友的强烈推荐下才买的《Mastering Excel》，当时我刚入职不久，对 Excel 的掌握程度仅限于基础表格制作和一些简单的加减乘除。总觉得自己在 Excel 方面是个“小白”，尤其是在面对一些需要处理大量数据或者进行复杂分析的任务时，我总是感到力不从心。这本书的出现，简直就像是我的“救世主”！它的讲解方式非常循序渐进，一点点地引导读者从基础到高级。我特别喜欢它对于函数讲解的部分，不是简单地罗列函数名和功能，而是通过大量的实际案例，告诉你这个函数在什么场景下能派上用场，它的参数又代表什么意思，甚至还会介绍一些非常规但却非常实用的函数组合技巧。我印象最深的是关于 VLOOKUP 和 INDEX/MATCH 函数的比较，我之前一直用 VLOOKUP，总觉得有点局限性，这本书详细地解释了它们的优劣，并教授了我如何用 INDEX/MATCH 来解决 VLOOKUP 无法处理的左查找问题，这对我来说真是个巨大的突破！而且，它还涉及到了宏和 VBA 的基础知识，虽然我还没完全深入学习，但光是了解其可能性，就让我看到了提升工作效率的巨大潜力。这本书真的把 Excel 的方方面面都照顾到了，对于想要系统学习 Excel 的人来说，绝对是不可多得的宝藏。

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