Excel Dashboards & Reports

Excel Dashboards & Reports pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Walkenbach, John
出品人:
页数:434
译者:
出版时间:2010-9
价格:289.00元
装帧:
isbn号码:9780470620120
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • Dashboard
  • Excel
  • Dashboards
  • Reports
  • Data Visualization
  • Business Intelligence
  • Data Analysis
  • Excel Skills
  • Reporting
  • KPI
  • Data Presentation
  • Microsoft Excel
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

The go to resource for how to use Excel dashboards and reports to better conceptualize data Many Excel books do an adequate job of discussing the individual functions and tools that can be used to create an “Excel Report.” What they don’t offer is the most effective ways to present and report data. Offering a comprehensive review of a wide array of technical and analytical concepts, Excel Reports and Dashboards helps Excel users go from reporting data with simple tables full of dull numbers, to presenting key information through the use of high-impact, meaningful reports and dashboards that will wow management both visually and substantively. Details how to analyze large amounts of data and report the results in a meaningful, eye-catching visualization Describes how to use different perspectives to achieve better visibility into data, as well as how to slice data into various views on the fly Shows how to automate redundant reporting and analyses Part technical manual, part analytical guidebook, Excel Dashboards and Reports is the latest addition to the Mr. Spreadsheet’s Bookshelf series and is the leading resource for learning to create dashboard reports in an easy-to-use format that’s both visually attractive and effective.

好的,这是一本关于现代商务分析与数据可视化的书籍简介,它专注于使用先进的商业智能(BI)工具和数据建模技术,帮助读者构建功能强大且富有洞察力的决策支持系统。 --- 《洞察驱动:现代商业智能与数据可视化实战指南》 书籍简介 在数据爆炸的时代,仅仅拥有数据是远远不够的。真正的竞争优势来源于将原始数据转化为可执行的、直观的业务洞察。《洞察驱动:现代商业智能与数据可视化实战指南》正是为那些渴望超越基础电子表格操作,迈向专业级数据战略与可视化设计领域的专业人士、数据分析师、业务管理者以及IT决策者量身打造的权威指南。 本书摒弃了对单一软件工具的局限性依赖,转而聚焦于构建稳健、可扩展的商业智能架构(BI Architecture)。我们深入探讨了如何整合多种现代数据处理技术,从数据源的连接、ETL/ELT流程的优化,到构建高效的数据模型,最终呈现出具有高度交互性和叙事性的数据产品。 核心聚焦:超越工具的思维框架 本书的核心不在于教你如何点击某个软件的特定按钮,而是培养你“数据架构师”的思维模式。我们将带领读者系统地理解商业智能的生命周期,并掌握设计面向未来的数据解决方案所需的核心原则。 第一部分:奠定基石——数据战略与架构设计 本部分为全书的理论基础,强调在技术实现之前,必须清晰界定业务需求和数据治理策略。 业务目标驱动的数据建模: 如何从高层的战略目标(如提高客户留存率、优化供应链效率)反推出所需的数据指标(KPIs)和维度结构。我们探讨了事实表(Fact Tables)和维度表(Dimension Tables)的优化设计,确保模型能够高效响应复杂的业务查询。 现代数据栈概览: 对当前主流数据仓库(如Snowflake, BigQuery)、数据湖(Data Lakes)和数据湖仓一体(Data Lakehouse)的架构哲学进行深入比较。重点讲解如何根据组织规模和预算,选择最适合的云原生或混合部署方案。 数据治理与质量保障: 数据质量是BI系统的生命线。本章详细阐述了数据血缘追踪(Data Lineage)、元数据管理(Metadata Management)以及建立自动化数据质量检查流程的关键步骤,确保报告的可靠性。 第二部分:数据准备与高效转换——ELT的艺术 数据准备工作通常占据分析师80%的时间。本书提供了先进的方法论,指导读者如何高效地清洗、转换和加载数据,为后续的可视化打下坚实基础。 面向分析的ETL/ELT设计: 我们探讨了如何利用现代数据转换工具(如dbt或类似的声明式转换框架)来构建可重复、版本控制的数据转换流程。重点在于如何编写高效、可维护的SQL代码来进行复杂的数据聚合和特征工程。 时间序列数据处理的高级技术: 针对金融、运营等领域常见的时间序列数据,本书提供了处理频率转换(Frequency Aggregation)、滞后分析(Lagging Indicators)和滚动窗口计算(Rolling Window Calculations)的专业技巧,确保时间维度的准确性。 半结构化数据集成挑战: 面对来自API、日志文件或JSON格式的半结构化数据,如何设计弹性架构将其平稳地导入到关系型数据库或数据仓库中,并进行有效的解析和扁平化处理。 第三部分:数据建模的精髓——逻辑与性能的平衡 这是本书的技术核心。我们将超越简单的关系连接,深入探讨如何构建能够支撑高并发、复杂分析的逻辑数据模型。 维度建模深度解析: 详细剖析慢变维度(SCD Type 1, 2, 3)的实际应用场景,并介绍如何处理“快变维度”和“渐变维度”的特殊情况。 度量(Measures)的设计哲学: 区分原子度量、衍生度量和聚合度量。讲解如何使用“度量层”(Metric Layer)的概念,确保整个组织对关键业务指标的理解和计算口径保持一致性。 性能优化与查询工程: 学习如何分析查询执行计划,理解索引、分区(Partitioning)和聚簇(Clustering)对查询性能的实际影响。针对特定分析模式(如星型、雪花型)设计最优化模型结构。 第四部分:叙事驱动的可视化设计——从数据到决策 本部分将指导读者从“展示数据”跃升至“讲述数据故事”。我们采用认知科学和设计原则,确保生成的报告和仪表板能够最大化信息传递效率。 认知负荷最小化原则: 应用Preattentive Attributes(前注意属性)来引导用户的视觉焦点。学习如何根据数据类型和分析目标,选择最合适的图表类型,避免“数据烟雾”。 交互式叙事流设计: 设计仪表板的逻辑路径。如何通过层级钻取(Drill-down)、过滤联动和参数控制,引导用户逐步深入发现问题、探究根源,而非被信息淹没。 高级视觉编码技巧: 探讨色彩心理学在数据可视化中的应用,如何利用渐变、对比度来有效区分和强调关键信息。此外,还将介绍如何利用热力图、树状图和网络图等非传统图表,解决复杂的空间或关系分析问题。 可访问性与响应式设计: 确保数据产品能被所有用户访问,并能在不同设备(桌面、移动端)上保持清晰的布局和功能性。 面向读者 数据分析师与BI开发者: 寻求提升数据建模能力、掌握现代BI流程的专业人士。 数据产品经理: 需要定义数据可视化标准、领导BI项目交付的管理者。 业务决策者: 希望了解如何构建可靠、高效数据报告体系,以支持战略决策的领导层。 《洞察驱动》 是一份面向未来的蓝图,它将带领您掌握构建企业级、高性能、且真正赋能业务的数据分析系统的完整知识体系。掌握本书内容,您将不再是数据的用户,而是数据战略的构建者。

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

评分

评分

评分

评分

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