Excel统计分析基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:黄崑

出品人:

页数:319

译者:

出版时间:2011-8

价格:39.80元

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isbn号码:9787302258131

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图书简介：数据驱动的决策艺术 书名：《商业智能与决策优化：从数据采集到策略实施的实战指南》 内容概要： 本书旨在为渴望驾驭数据洪流、实现精准商业决策的专业人士和管理者提供一套系统、前瞻且高度实用的方法论与工具集。我们深知，在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再是辅助工具，而是驱动创新的核心引擎。然而，大量数据的堆积并不能自动转化为商业价值，关键在于如何有效地“捕获、清洗、分析、洞察”并最终“应用”这些信息。 本书摒弃了对单一软件操作的冗长讲解，转而聚焦于数据分析的思维框架、流程管理以及成果转化的整个生命周期。内容设计遵循“理论指导—模型构建—案例实战—风险规避”的逻辑主线，确保读者不仅掌握技术手段，更能理解决策背后的商业逻辑。 --- 第一部分：构建坚实的数据基础——从源头到清洗的艺术 本部分是整个数据分析体系的基石。一个高质量的分析始于高质量的数据输入。我们将深入探讨数据治理和预处理环节的复杂性与关键性。 第一章：数据生态系统与战略定位 数据价值链重塑： 讲解企业级数据是如何产生、流动和最终产生价值的全景图。探讨数据资产化管理的必要性及其在组织架构中的定位。 指标体系设计（KPI与OKRs）： 如何从宏观战略目标出发，自上而下地分解出可量化、可执行的关键绩效指标（KPI）。重点介绍平衡计分卡（BSC）在指标体系构建中的应用，以及如何避免“指标陷阱”。 数据采集的合规性与效率： 探讨多源异构数据的接入策略，包括API对接、爬虫技术（合法合规前提下）和数据库直连。重点分析物联网（IoT）数据流的初步处理与采样策略。 第二章：数据质量保证与预处理的精细化管理 数据清洗与规范化： 详细剖析缺失值、异常值、重复值和格式不一致问题的识别方法。介绍先进的缺失值插补技术（如回归模型插补、多重插补法），并比较其适用场景。 特征工程的本质与实践： 强调特征工程是提升模型性能的关键。讲解变量转换（对数、平方根等）、离散化、独热编码（One-Hot Encoding）以及如何利用领域知识构造高价值衍生特征。 数据安全与隐私保护： 在数据分析过程中，如何遵守GDPR、CCPA等主流数据隐私法规。介绍数据脱敏、匿名化和差分隐私技术的基础概念，确保分析的合规性。 --- 第二部分：核心分析方法论与模型构建 本部分深入介绍驱动决策的各类分析模型，从描述性洞察到预测性建模，层层递进。 第三章：描述性分析与探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 叙事性统计的应用： 不仅仅是平均数和中位数，重点关注分布形态（偏度、峰度）对业务解释的影响。 多维对比与交叉分析： 如何利用透视、切片和钻取技术，快速发现数据间的潜在关联和差异。 探索性分析的可视化技巧： 讲解如何通过箱线图、小提琴图、热力图等非传统图表，快速揭示数据结构中的异常点和隐藏模式，为后续建模提供直观依据。 第四章：预测建模与因果推断 回归分析的进阶应用： 超越简单线性回归，引入逻辑回归（用于分类预测）、多项式回归，以及如何处理多重共线性问题。重点讲解模型假设检验的严格执行。 时间序列分析： 针对销售、库存、客流等具有时间依赖性的数据，系统介绍ARIMA、指数平滑法，以及如何应用季节性分解来优化库存和资源配置。 客户行为建模： 介绍RFM模型（最近一次消费、消费频率、消费金额）在客户分群中的应用。引入生存分析（Survival Analysis）用于预测客户流失时间点。 因果推断的严谨性： 在商业决策中，相关性不等于因果性。本章专门介绍如何利用A/B测试的科学设计、倾向性得分匹配（PSM）等方法，尝试建立可靠的因果联系，避免因果误判。 --- 第三部分：高级分析技术与商业智能（BI）落地 本部分将理论模型转化为可操作的商业洞察，并讨论如何通过技术工具实现决策的自动化与可视化。 第五章：机器学习在商业决策中的应用 分类与聚类： 讲解决策树、随机森林在客户流失预测、风险评估中的应用。深入探讨K-Means、DBSCAN等聚类算法在市场细分和异常检测中的实用技巧。 模型评估与优化： 关注AUC、精确率、召回率、F1分数等核心评估指标的业务含义。介绍交叉验证、参数调优（如网格搜索、贝叶斯优化）以提升模型泛化能力。 解释性AI（XAI）的基础： 商业决策要求模型透明。介绍SHAP值、LIME等工具如何解释复杂模型的预测结果，增强业务人员对模型的信任。 第六章：数据可视化与交互式报告构建 故事化叙事（Data Storytelling）： 强调可视化不是图表堆砌，而是讲述数据背后的商业故事。讲解如何运用视觉层次、颜色对比和动画效果引导观众关注核心发现。 构建高效的仪表板（Dashboard）： 讨论交互式仪表板的设计原则——简洁性、响应速度和目标导向性。区分战略级、运营级和分析级仪表板的不同需求。 报告自动化与分发： 探讨如何将分析流程标准化、自动化，确保决策者获取的数据始终保持新鲜和一致性。 --- 第四部分：将洞察转化为执行与持续迭代 分析的价值最终体现在执行力上。本部分关注分析闭环的完成。 第七章：决策支持与行动计划制定 风险评估与情景模拟： 讲解如何构建“假设分析”（What-If Analysis）框架，通过改变关键输入变量（如定价、推广预算），预测对最终结果的影响，辅助制定应对预案。 运营指标的实时监控与预警： 设计基于阈值的自动告警系统，将分析洞察转化为即时行动的触发器，例如库存告急、营销活动效果突变等。 第八章：数据驱动的组织文化建设 跨部门沟通的桥梁： 如何有效地向非技术背景的决策者传达复杂的分析结果，实现“数据即语言”。 分析项目的敏捷迭代： 倡导“小步快跑”的分析模式，根据业务反馈持续调整分析模型和指标体系，确保分析流程与业务发展同步。 --- 本书特色： 1. 流程化而非工具化： 侧重于构建一套完整的“从问题到答案”的数据分析流程框架，避免陷入特定软件的技巧细节。 2. 强调商业逻辑： 每一项分析技术（如聚类、回归）都紧密结合具体的商业场景（如客户分群、销售预测），确保技术服务的于商业价值。 3. 风险与合规先行： 将数据质量、模型解释性、隐私合规作为贯穿始终的重点，培养读者严谨的分析态度。 目标读者： 市场营销人员、运营经理、财务分析师、产品经理，以及所有希望提升基于数据做出判断和决策能力的管理人员。本书将助力您实现从“描述现状”到“预测未来”再到“优化行动”的全面能力飞跃。

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我不得不为《Excel统计分析基础教程》点赞！这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索Excel强大的数据分析潜能。我之前总以为Excel只是一个简单的表格工具，但这本书彻底改变了我的看法。从数据清洗、整理，到各种统计图表的制作，再到复杂的统计方法的应用，这本书都给出了非常系统且实用的指导。我尤其欣赏书中对“描述性统计”概念的阐释，它不仅讲解了均值、中位数、众数等基本概念，还深入剖析了方差、标准差等衡量数据离散程度的指标，并且教会我如何在Excel中快速计算和解读这些指标。这让我对公司销售数据的波动有了更深刻的理解。书中的“数据透视表”章节更是让我惊叹，原来一个简单的工具竟然可以实现如此强大的数据汇总和分析功能。我学会了如何利用数据透视表来快速分析不同地区、不同产品的销售业绩，并且能从中发现潜在的销售机会。此外，书中的“趋势分析”和“预测”章节，让我能够利用Excel的内置功能，对未来的销售情况进行预测，这对我制定营销计划和库存管理提供了重要的参考。这本书的语言风格非常平实易懂，案例也贴合实际工作需求，让我觉得学习到的知识能够立刻应用到工作中。

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这本书，我真是爱不释手！本来以为Excel只是用来记记账、做做简单的报表，没想到它竟然能承载如此深厚的统计分析能力。从最基础的描述性统计，到各种抽样方法，再到假设检验，这本书简直是把我从Excel小白的世界里彻底拯救了出来。书中的例子非常贴合实际工作场景，比如市场调研数据的分析，销售业绩的趋势预测，甚至财务风险的评估，都能用Excel轻松实现。而且，作者在讲解每一个统计概念时，都会先给出清晰的定义和理论背景，然后再一步步教你如何在Excel中进行操作。这对于我这种既想懂理论又想学技能的人来说，简直是福音。我记得有一次，公司要分析用户满意度数据，我用了好几天时间手动计算各种比例和均值，简直是效率低下。看完这本书的“描述性统计”章节后，我才发现原来用Excel的数据透视表和内置的统计函数，可以几分钟就搞定，而且结果更加直观。书中的图表制作部分也让我受益匪浅，不再是枯燥的数字堆砌，而是能用漂亮的柱状图、折线图、饼状图来清晰地展示分析结果，大大提升了沟通效率。我强烈推荐给所有想提升工作效率、掌握数据分析技能的朋友们，尤其是那些和我一样，之前对Excel的潜力认识不足的职场人士。

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这本书完全超出了我的预期！我本来以为这本书会是那种枯燥乏味的理论堆砌，没想到它竟然如此生动有趣，并且将复杂的统计概念与Excel的实际操作巧妙地结合起来。我一直觉得统计分析离我很遥远，但这本书让我觉得，原来统计分析就在我们身边，而且Excel就是我们最好的工具。从最基础的“数据录入与管理”，到如何使用“条件格式”来高亮显示重要数据，再到如何利用“排序”和“筛选”来快速找到需要的信息，这些看似简单的小技巧，在书中都被赋予了统计分析的意义，极大地提升了我的工作效率。我尤其喜欢书中关于“抽样方法”的讲解，它让我明白了为什么需要抽样，以及在不同情况下应该选择哪种抽样方法，并且如何在Excel中模拟这些抽样过程。这对于我理解市场调研报告中的抽样误差、评估调查结果的可靠性非常有帮助。书中的“假设检验”章节也让我豁然开朗，我终于理解了P值是什么意思，以及如何通过t检验、F检验来判断数据之间的差异是否具有统计学意义。这让我能够更科学地评价不同营销策略的效果，做出更明智的决策。这本书的排版也很舒适，图文并茂，案例也很有代表性，让我学习起来充满了动力。

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这本书简直为我打开了新世界的大门！一直以来，我总觉得统计分析是一门高深的学科，需要专业的软件和深厚的数学功底才能触及。但《Excel统计分析基础教程》这本书彻底颠覆了我的认知。它就像一位耐心且循循善诱的老师，用最通俗易懂的语言，一步步引导我走进Excel的统计分析世界。从最开始的理解“平均数”、“中位数”、“众数”这些基本概念，到后面掌握“标准差”、“方差”如何反映数据的离散程度，每一步都讲解得非常细致。书中提供的Excel操作步骤，清晰明了，即使是对Excel操作不太熟练的朋友，也能轻松跟上。特别是关于“数据分布”的章节，让我明白了为什么有些数据会呈现正态分布，有些会偏斜，以及如何通过Excel的图表和函数来识别和描述这些分布特征。这对于我理解市场需求的波动、产品销售的规律非常有帮助。而且，书中的案例选择都非常实用，比如分析用户行为数据，预测股票价格走势，甚至进行产品质量控制。让我觉得学习到的知识可以直接应用到我的工作中，而不是停留在理论层面。我特别喜欢书中的“概率与统计”章节，它将抽象的概率理论和Excel的实际应用紧密结合，让我能更直观地理解“随机事件”、“概率分布”等概念。现在，我能够自信地使用Excel来处理和分析各种数据，并且能够从中挖掘出有价值的信息。

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这本书真的让我眼前一亮！我一直对数据分析很感兴趣，但总觉得门槛很高，需要专业的软件和深厚的统计学知识。然而，《Excel统计分析基础教程》这本书彻底打破了我的这一认知。它用最直观、最易懂的方式，将Excel强大的统计分析能力展现在我面前。从基础的数据录入、整理，到各种统计图表的绘制，再到深入的统计分析方法，这本书都给出了详尽的步骤和解释。我特别喜欢书中关于“数据分布”的讲解，它不仅解释了正态分布、偏态分布等概念，还教我如何在Excel中绘制直方图、箱线图等来直观地展示数据分布特征。这让我对公司用户年龄分布、消费习惯有了更清晰的认识。书中的“相关性分析”章节也让我受益匪浅，我学会了如何使用Excel的散点图和相关系数来衡量不同变量之间的关系，这对于我分析市场营销活动的效果、评估产品推广的投入产出比非常有帮助。而且，书中还介绍了“假设检验”的基本原理和在Excel中的实现方法，这让我能够更科学地评价不同实验组之间的差异，做出更可靠的决策。这本书的案例也都非常贴近实际工作，让我觉得学习到的知识可以直接应用到我的工作中，而不是停留在理论层面。

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我必须说，《Excel统计分析基础教程》这本书是我近期在提升工作技能方面做得最正确的投资之一。我一直想学习如何更有效地分析数据，但苦于没有清晰的学习路径，总是感觉无从下手。这本书就像一位经验丰富的向导，用最简洁、最实用的语言，将Excel的统计分析功能娓娓道来。从最基础的数据整理和清洗，到各种统计图表的绘制，再到深入的统计方法应用，这本书都给出了非常详尽的操作步骤和理论解释。我尤其欣赏书中对“概率与统计”的讲解，它将抽象的概率理论与Excel的实际操作紧密结合，让我能够更直观地理解“随机变量”、“概率分布”等概念，并且学会如何利用Excel来计算和分析这些概率。这对于我理解市场调研中的抽样误差、评估产品试验的成功率非常有帮助。书中关于“假设检验”的章节，也让我对如何判断数据之间的差异是否具有统计学意义有了更深入的理解。我学会了如何进行t检验、F检验等，这能帮助我更客观地评价不同营销活动的效果，做出更科学的决策。这本书的案例也都非常贴近实际工作需求，让我觉得学习到的知识能够立刻转化为解决实际问题的能力。

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我必须承认，《Excel统计分析基础教程》这本书彻底改变了我对Excel的认知。之前我一直觉得，要做统计分析，就必须使用专业的统计软件，而Excel顶多只能做些简单的表格和图表。但是，这本书让我发现，原来Excel本身就蕴藏着强大的统计分析能力，而且学习门槛比我想象的要低得多。从最基础的数据清理和整理，到各种常用的统计图表（如柱状图、折线图、散点图）的制作，再到一些更复杂的统计方法（如相关性分析、回归分析）的应用，这本书都给出了非常清晰、易懂的步骤和讲解。我尤其喜欢书中关于“数据分布”的章节，它让我明白了为什么有些数据会集中在某个范围内，而有些数据则会分散开来，并且学会了如何用Excel的直方图和箱线图来直观地展现这些分布特征。这对于我理解公司用户群体的年龄、收入等分布情况非常有帮助。此外，书中关于“假设检验”的讲解也让我茅塞顿开，我终于理解了P值和置信区间的含义，并且学会了如何在Excel中进行T检验，来判断不同营销活动的效果是否存在显著差异。这本书的案例也都很贴近实际工作，让我在学习的过程中充满成就感，因为我能将所学知识立刻应用于实际工作中，并解决实际问题。

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我必须说，《Excel统计分析基础教程》这本书是我近期读过最实用、最有价值的一本书籍。我一直对数据分析很感兴趣，但苦于没有系统的学习路径，总是零零散散地学一些皮毛。这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的方向。从最基础的数据整理和清洗，到各种统计图表的绘制，这本书都给出了非常详尽的指导。我尤其欣赏的是作者在讲解“数据可视化”时，不仅仅是教你如何生成图表，更重要的是解释了不同图表适合表达的数据类型和分析目的。比如，我之前总是傻傻地用柱状图来比较不同产品的销量，看了这本书才知道，原来用条形图或者堆积条形图会更清晰地展示出产品间的差异和构成。书中对“相关性分析”的讲解也让我眼前一亮，我过去总是凭感觉判断变量之间的关系，现在我能用Excel的“散点图”和“相关系数”来量化这种关系，这对于我评估市场营销活动的效果、分析客户行为模式非常有帮助。此外，书中的“回归分析”章节，虽然涉及一些数学公式，但作者都通过Excel的实际操作过程将其解释清楚，让我能够理解如何建立模型来预测未来的销售额或者客户流失率。这本书的语言风格也非常好，既有专业性，又不失亲切感，读起来一点也不枯燥。

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这本书真的是为我打开了Excel的另一扇大门！我之前总以为Excel只是一个简单的表格工具，但这本书让我看到了它在统计分析领域的巨大潜力。从最基础的数据录入和整理，到各种统计图表的制作，再到深入的统计方法应用，这本书都给出了非常清晰且实用的指导。我尤其喜欢书中关于“描述性统计”的讲解，它不仅仅是简单地列出均值、中位数等指标，更重要的是教会我如何解读这些指标所代表的意义，以及它们如何反映数据的特征。这让我对公司销售数据的波动性有了更深刻的理解。书中的“数据透视表”运用更是让我惊叹不已，我学会了如何利用它来快速地对大量数据进行多维度分析，从而发现隐藏在数据背后的规律和洞察。这对于我分析不同区域、不同渠道的销售业绩，找出最优的推广策略非常有帮助。此外，书中的“相关性分析”和“回归分析”章节，也让我能够更科学地评估变量之间的关系，并进行初步的预测，这对于我制定营销计划和风险管理提供了重要的参考。这本书的语言风格非常平易近人，案例也极具代表性，让我在学习过程中感到轻松愉快，并且能够将所学知识立刻应用到实际工作中。

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这本书简直是Excel统计分析的宝典！我之前对Excel的认知仅限于制作表格和简单的计算，但这本书彻底颠覆了我的想法，让我看到了Excel惊人的数据分析潜力。从最基础的数据清洗和预处理，到各种统计图表的制作，再到复杂的统计模型应用，这本书都给了非常详尽且实用的指导。我尤其喜欢书中对“描述性统计”的讲解，它不仅仅是简单地列出均值、中位数等指标，更重要的是教会我如何解读这些指标所代表的意义，以及它们如何反映数据的特征。这让我对公司月度销售数据的波动性有了更深刻的理解。书中关于“数据透视表”的运用，更是让我惊叹不已，我学会了如何利用它来快速地对大量数据进行多维度分析，从而发现隐藏在数据背后的规律和洞察。这对于我分析不同区域、不同渠道的销售业绩，找出最优的推广策略非常有帮助。此外，书中的“相关性分析”和“回归分析”章节，也让我能够更科学地评估变量之间的关系，并进行初步的预测，这对于我制定营销计划和风险管理提供了重要的参考。这本书的语言风格非常平易近人，案例也极具代表性，让我在学习过程中感到轻松愉快，并且能够将所学知识立刻应用到实际工作中。

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