实战大数据分析：Excel篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张发凌 等 著

图书标签:

• Excel
• 数据分析
• 大数据
• 实战
• 案例
• 办公软件
• 数据处理
• 统计分析
• 图表
• 可视化

出版社： 北京希望电子出版社

ISBN：9787830022068

版次：1

商品编码：12180542

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：422

字数：661000

正文语种：中文

内容简介

　　《实战大数据分析：Excel篇》由Excel数据处理基本知识及大数据行业分析案例组成。
　　《实战大数据分析：Excel篇》共分18章，主要内容包括：数据的编辑与处理、数据的排序、筛选、分类汇总、数据透视表用于统计分析、函数用于统计分析、解不确定值、数据分组与频数统计、描述性统计分析、抽样与假设检验、方差分析与回归分析、时间序列分析、大数据之员工考勤数据分析、大数据之企业人事数据分析、大数据之市场调查数据统计与分析、大数据之淘宝母婴用品销售分析、大数据之企业就业与GDP增长情况分析、大数据之毕业生就业数据分析、大数据之生产计划数据分析。
　　《实战大数据分析：Excel篇》既适合Excel数据分析初学者学习，也适合行业读者。

内页插图

目录

第1章 数据的编辑与整理
1．1 数据输入或导入
1．1．1 不同类型数据的输入
1．1．2 重复数据的输入
1．1．3 有规则数据的输入
1．1．4 数据有效性验证
1．1．5 导入外部数据
1．2 数据整理
1．2．1 重复数据的处理
1．2．2 数据行列位置重新调整
1．2．3 数据的合并与拆分
1．2．4 数据格式的转换
1．3 多表合并计算
1．3．1 多表求和运算
1．3．2 多表计数运算
1．4 数据查看
1．4．1 拆分窗口
1．4．2 锁定标题行

第2章 数据的排序、筛选、分类汇总
2．1 数据的排序
2．1．1 排序
2．1．2 自定义排序规则
2．1．3 局部数据排序
2．2 数据筛选
2．2．1 数字筛选
2．2．2 文本筛选
2．2．3 日期筛选
2．2．4 高级筛选
2．3 表格数据的分类汇总
2．3．1 创建分类汇总统计数据
2．3．2 创建多级分类汇总

第3章 数据透视表用于数据统计分析
3．1 数据透视表对大数据分析的作用
3．2 创建数据透视表
3．2．1 创建数据透视表
3．2．2 根据统计目的设置字段
3．2．3 创建动态数据透视表
3．2．4 创建多表合并计算的数据透视表
3．3 数据透视表的编辑
3．3．1 统计数据格式设置
3．3．2 查看明细数据
3．3．3 报表布局设．置
3．3．4 套用数据透视表样式
3．3．5 将数据透视表转换为普通表格
3．4 数据透视表分析
3．4．1 使用切片器筛选
3．4．2 使用“组合”对话框分组字段
3．5 数据透视表计算
3．5．1 更改默认的汇总方式
3．5．2 更改数据透视表的值显示方式
3．5．3 自定义计算项
3．6 数据透视图
3．6．1 创建数据透视图
3．6．2 编辑数据透视图

第4章 图表用于数据统计分析
4．1 大数据与图表
4．1．1 用数据分析的办法获取作图数据
4．1．2 按分析目的选择图表类型
4．1．3 使用推荐的图表
4．2 图表的编辑
4．2．1 更改创建的图表类型
4．2．2 更改图表的数据源
4．2．3 添加数据系列
4．2．4 切换数据行列
4．2．5 快速应用图表样式
4．3 图表对象编辑
4．3．1 编辑图表坐标轴
4．3．2 编辑图表数据系列

第5章 函数用于数据统计分析
5．1 大数据与函数
5．2 单条件数据计算统计
5．2．1 SUMIF函数条件求和
5．2．2 COUNTIF函数条件计数
5．2．3 AVERAGEIF函数条件求平均值
5．3 多条件数据计算统计
5．3．1 SUMIFS函数多条件求和
5．3．2 COUNTIFS函数多条件计数
5．4 数据库函数
5．4．1 DSUM函数
5．4．2 DAVERAGE函数
5．4．3 DCOUNT函数
5．4．4 DMAX（DMIN）函数
5．4．5 DSTDEV函数估算样本总体的标准偏差
5．4．6 DSTDEVP函数计算总体的标准偏差
5．4．7 DVAR函数（以列表为样本估算总体方差）
5．4．8 DVARP函数（以列表为样本总体计算总体方差）
5．5 数据快速查找
5．5．1 VLOOKUP函数
5．5．2 INDEX+MATCH查找
5．5．3 多条件查找

第6章 时间序列预测分析
6．1 模拟运算表
6．1．1 单变量模拟运算表
6．2．2 双变量模拟运算表
6．2 单变量求解
6．2．1 预测销售量分析（例1）
6．2．2 可贷款年限分析（例2）
6．3 方案管理器
6．3．1 建立不同贷款方案
6．3．2 显示方案
6．3．3 重新编辑方案
6．3．4 创建方案摘要得出决策结论
6．4 规划求解
6．4．1 建立规划求解模型
6．4．2 进行规划求解

第7章 数据分组与频数统计
7．1 数据分组
7．1．1 单项式离散型数据分组
7．1．2 组距式离散型数据分组
7．2 频数统计
7．2．1 单项式分组的频数统计
7．2．2 组距式分组的频数统计
……

第8章 描述性统计分析
第9章 抽样与假设检验
第10章 方差分析与回归分析
第11章 时间序列预测分析
第12章 大数据之员工考勤数据分析
第13章 企业人事数据分析
第14章 大数据之市场调查数据统计与分析
第15章 大数据之淘宝母婴用品销售分析
第16章 企业就业与GDP增长情况分析
第17章 大数据之毕业生就业数据分析
第18章 大数据之生产计划数据分析

前言/序言

　　据《福布斯》杂志和谷歌统计，自2013年以来“大数据”一词成为世界上搜索频率最高的词语。谈论大数据已经成为一种时尚。各行各业甚至街头巷尾的普通人，都在谈论着大数据。对于什么是大数据，每个人都能给出自己的理解，尽管其中不乏误解。在“大数据”风潮的影响下，很多有关大数据的著作纷纷面世并风靡一时。那么这些大数据是如何统计的？这些大数据是如何整理的？这些大数据是如何分析的？这些大数据分析结论是怎么得到的？这些问题引起大家普遍关注。
　　Excel作为使用最广泛且操作较简单、功能强大的日常办公软件，是很多公司进行大数据统计、整理、计算、分析等工作的首选。根据不同的结论需求，Excel能更精确地完成所需的分析工作。
　　本书严格恪守实用的原则，力求为大数据分析初学者提供一套易学、易理解、易实用的大数据分析用书，从行业的选取、范例的规划、素材的选用等方面，我们都进行了细致的分析与推敲。为了便于读者学习和使用，本书在编写时特别突出了如下特点：
　　定位准确：本书是一本入门级的大数据分析读物，读者可以从零开始学习使用软件中的函数以及分析工具对生活中和工作中遇到的大数据进行分析。本书并非开篇即介绍专业知识，而是准备了预备基础的铺垫，在本书的前11章介绍了如何用Excel工具对数据进行整理、筛选、计算、统计、分析等，这样是为了降低学习门槛，增强易读性。
　　结构安排：除了前11章的基础知识，后7章又安排了7个案例，这些案例分别是员工考勤信息、企业人事信息、市场调查、母婴用品销售、毕业生就业、生产计划、企业就业与GDP增长，通过案例数据分析，更进一步学习如何用Excel对大数据进行分析。
　　针对读者：本书适用于数据分析初学者，他们面对着Excel软件生疏、函数公式不懂，初级分析工具不会用等问题，可以认真学本书前11章的基础知识，打下坚实的基础；他们还面临行业分析思路问题，无法快速地从一堆大数据中分析出想要的内容，在此本书给了具体的案例以供参考。
　　本书主要由张发凌编写，参与编写的还有吴祖珍、汪洋慧、陈嫒、姜楠、彭志霞、彭丽、张万红、陈伟、童飞、韦余靖、徐全锋、张铁军、陈永丽、李勇、沈燕、杨红会、许琴、王涛、王正波、余杭、余曼曼、王莹莹、章红、项春燕等老师，在此对他们表示深深的谢意！
　　尽管作者对书中的案例力求精益求精，但疏漏之处仍然在所难免。如果您发现书中的错误或某个案例有更好的解决方案，欢迎批评指正。再次感谢广大读者的支持！

《数据炼金术：Excel驱动的商业洞察》 导论：数据不再是冰冷的数字，而是驱动商业成功的引擎。 在这个信息爆炸的时代，数据如同取之不尽的矿藏，蕴藏着巨大的商业价值。然而，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略，是每一个希望在竞争激烈的市场中脱颖而出的企业和个人面临的巨大挑战。我们常常听到“大数据”这个词，它似乎是少数科技巨头专属的领域，充斥着复杂的算法、专业的编程语言和昂贵的硬件设备。然而，对于绝大多数中小企业、团队甚至个人用户而言，这些高门槛的技术似乎遥不可及。 但这是否意味着普通用户就无法触及数据分析的强大力量？并非如此。事实上，我们身边最熟悉、最易获取的工具——Microsoft Excel，在经过恰当的引导和深入的挖掘后，足以成为您开启数据分析之旅的强大伙伴。它不仅仅是一个电子表格软件，更是一个集数据整理、清洗、可视化、分析和报告于一体的瑞士军刀。 《数据炼金术：Excel驱动的商业洞察》正是为了打破数据分析的壁垒而生。本书将带领您告别对“大数据”的畏惧，拥抱Excel的无限可能。我们不谈复杂的代码，不讲晦涩的算法，而是专注于如何利用Excel最直观、最实用的功能，将零散的数据转化为清晰的洞察，从而驱动您的商业决策，提升您的工作效率，甚至开启新的商业机会。 本书核心价值：赋能每一位Excel用户，成为数据时代的“炼金师”。 您是否曾经花费大量时间手动整理数据，却依然错误百出？ 您是否曾经面对报表，却无法从中快速捕捉关键信息？ 您是否曾经绞尽脑汁，却难以将数据转化为令人信服的演示？ 您是否曾经对竞争对手的成功感到困惑，却不知道他们的商业秘密藏在哪里？ 如果您有以上任何一种困扰，《数据炼金术：Excel驱动的商业洞察》都将是您最理想的解决方案。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一本充满实用案例、技巧和思维方式的指南。我们将带您走进一个由Excel构建的数据分析世界，在那里，您将学会： 让数据“开口说话”： 掌握Excel强大的数据整理与清洗技巧，摆脱手工操作的泥潭，确保数据的准确性和一致性，为后续分析打下坚实基础。 洞察数据背后的故事： 学习运用Excel的图表和可视化工具，将枯燥的数字转化为直观的图形，快速识别趋势、异常值和隐藏的关联，让数据为您揭示商业真相。 构建动态分析模型： 掌握Excel的数据透视表、查找函数、逻辑函数等核心分析工具，构建灵活的分析模型，实现数据的多维度切入和深入挖掘。 预见未来，规避风险： 学习运用Excel的预测函数和模拟分析工具，对未来趋势进行预判，评估不同决策方案的潜在影响，为您的商业规划提供科学依据。 打造专业的数据报告： 学习如何将分析结果清晰、有逻辑地呈现出来，制作出专业、精美的报告和演示文稿，有效沟通您的数据洞察，并赢得他人的信服。 本书内容详述：从入门到精通，解锁Excel的数据分析潜能。 本书将遵循由浅入深的逻辑，确保不同Excel基础的读者都能从中获益。我们将从最基础的数据准备工作开始，逐步深入到高级分析技巧和商业应用。 第一篇：数据的基石——从整理到净化 章节一：理解你的数据： 介绍数据源的类型、数据质量的重要性，以及在开始分析前需要思考的关键问题。我们将强调“垃圾进，垃圾出”的原则，让您明白高质量数据是所有分析的前提。 章节二：Excel数据录入与管理： 讲解如何高效、准确地录入数据，包括使用数据验证、下拉列表等功能，避免低级错误。同时，介绍Excel表格（Table）功能，它能极大地简化数据管理和公式的应用。 章节三：数据清洗的艺术： 这是本书的核心篇章之一。我们将系统讲解Excel中常用的数据清洗技巧，包括： 删除重复项： 快速找出并移除重复的数据记录。 查找和替换： 灵活处理文本中的不一致、错误符号或需要统一的格式。 文本分列： 将包含多个信息的单元格拆分成独立的列。 数据筛选与排序： 快速定位和组织您需要的数据。 使用“分列”、“查找”、“替换”结合正则表达式（非编程）实现复杂文本处理。 数据有效性（Data Validation）： 设定规则，确保输入数据的规范性，预防错误。 条件格式（Conditional Formatting）： 通过颜色、图标等方式直观地标记出数据中的关键信息（如异常值、高低值等），这本身就是一种初步的数据可视化。 章节四：跨表操作与数据合并： 学习如何将来自不同工作表、甚至不同Excel文件的数据进行有效的整合，为后续分析做好准备。我们将深入讲解： 复制粘贴（Smart Paste）： 掌握选择性粘贴的各种高级用法，如只粘贴数值、转置数据等。 查找函数族（VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP）： 强大的查找匹配功能，将关联数据整合到一起。 索引（INDEX）与匹配（MATCH）： 灵活构建比VLOOKUP更强大的查找与定位机制。 Power Query（在Excel中）： 介绍Excel内置的Power Query工具，它可以自动化数据获取、转换和加载的过程，是处理复杂数据整合问题的利器。 第二篇：洞察的火花——可视化与初步分析 章节五：Excel图表的魔力： 图表是数据分析的直观语言。本章将教您如何选择最适合您数据和分析目标的图表类型，并进行美化和定制，使其更具表现力： 柱形图、折线图、饼图： 经典图表应用场景与技巧。 散点图与气泡图： 探索变量间的关系。 组合图： 整合不同类型的数据，展现更丰富的信息。 图表美化技巧： 调整颜色、字体、坐标轴，添加数据标签，使图表清晰易懂。 动态图表： 结合表单控件（Form Controls）或切片器（Slicers）制作交互式图表，让用户自由探索数据。 章节六：数据透视表的强大力量： 数据透视表是Excel中进行数据汇总、分析和报告的革命性工具。您将学会： 创建和配置数据透视表： 快速从海量数据中生成汇总报表。 多维度分析： 灵活拖拽字段，从不同角度审视数据。 计算字段与计算项： 在透视表中创建自定义的计算指标。 值汇总方式： 求和、计数、平均值、最大值、最小值等。 数据透视表与图表联动： 结合图表，使数据分析更加生动。 使用切片器（Slicers）和日程表（Timelines）： 交互式过滤和钻取数据。 章节七：Excel公式与函数深度解析： 除了查找函数，Excel还有海量函数可以帮助您进行各种计算和逻辑判断： 逻辑函数（IF, AND, OR, NOT）： 构建条件判断，实现自动化决策。 统计函数（SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS）： 基于多个条件进行汇总、计数和平均值计算。 文本函数（LEFT, RIGHT, MID, LEN, FIND, SUBSTITUTE）： 精细化处理文本数据。 日期与时间函数（TODAY, NOW, DATE, YEAR, MONTH, DAY, DATEDIF）： 处理时间序列数据。 数学与三角函数（ROUND, CEILING, FLOOR）： 进行数值计算与舍入。 工程函数（IFERROR）： 优雅地处理公式中的错误。 第三篇：商业实战——数据驱动的决策 章节八：销售数据分析实战： 如何分析销售额、销量、客单价等关键指标，找出销售高峰与低谷。 区域销售分析、产品销售分析、客户细分分析。 销售预测基础：利用历史数据进行简单预测。 章节九：市场营销与客户分析： 分析广告投放效果，ROI计算。 客户画像构建：基于客户行为和属性进行分析。 忠诚度分析与流失预警。 章节十：运营管理与效率提升： 库存管理分析：优化库存水平，降低成本。 生产效率分析：识别瓶颈，提高生产效率。 成本分析与利润率计算。 章节十一：财务报表分析入门： 理解损益表、资产负债表、现金流量表的基本结构。 利用Excel进行关键财务指标的计算与分析（如毛利率、净利率、流动比率等）。 趋势分析：洞察财务状况的变化。 章节十二：商业智能仪表盘（Dashboard）构建： 如何整合数据透视表、图表和关键指标，构建一个集信息展示、数据探索和决策支持于一体的仪表盘。 仪表盘的设计原则与最佳实践。 如何使用表单控件和切片器增强仪表盘的交互性。 第四篇：进阶探索与未来展望 章节十三：Excel中的模拟分析工具： 单变量求解（Goal Seek）： 找到满足特定目标的一个输入值。 模拟运算表（Data Table）： 评估不同输入变量组合对输出结果的影响。 方案管理器（Scenario Manager）： 对比不同情景下的财务或业务结果。 章节十四：Excel与其他工具的联动（非深入技术）： 简要介绍Excel如何与Power BI、Tableau等更专业的BI工具协同工作。 如何在Excel中调用VBA（宏）进行自动化操作（强调 VBA 的应用而非编程本身）。 章节十五：持续学习与数据思维的培养： 鼓励读者在实际工作中不断实践，总结经验。 强调数据驱动的决策思维方式，如何提出正确的问题，如何从数据中发现规律。 本书特色： 案例驱动： 每一项技巧和工具的介绍都紧密结合实际商业场景，让您学到的知识立刻就能应用于工作。 循序渐进： 从基础的数据处理到复杂的分析应用，结构清晰，层层递进，即使是Excel初学者也能轻松上手。 强调思维： 除了具体操作技巧，本书更注重培养读者的“数据思维”，教会您如何提问、如何分析、如何解读。 无代码/低代码： 绝大多数内容不依赖编程，完全基于Excel自带功能，最大限度降低学习门槛。 高实战性： 所有内容均经过作者在实际工作中的验证，确保实用性和可操作性。 本书目标读者： 企业管理者、部门负责人： 需要通过数据了解业务状况，做出明智的决策。 市场营销、销售、运营、财务等岗位从业人员： 需要处理和分析大量业务数据，提升工作效率和决策水平。 创业者与中小企业主： 希望利用有限资源，通过数据分析实现业务增长。 学生与职场新人： 希望掌握一项核心的数据分析技能，增强职场竞争力。 任何对数据分析感兴趣，希望利用Excel挖掘数据价值的个人。 结语： 数据分析不再是少数精英的专属技能，而是属于每一个渴望进步的现代职场人的必备利器。《数据炼金术：Excel驱动的商业洞察》将为您打开一扇通往数据驱动决策的大门。拿起这本书，掌握Excel的强大力量，您将能够从冰冷的数据中提炼出闪耀的商业洞察，成为您所在领域的“数据炼金师”，驱动您的事业走向辉煌。现在，就让我们一起踏上这场充满发现与智慧的Excel数据分析之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始拿到这本书的时候，并没有抱太高的期望。我一直觉得 Excel 只是个做报表的工具，对于真正的“大数据分析”来说，它的能力实在有限。然而，《实战大数据分析：Excel篇》这本书，彻底打消了我的疑虑，甚至让我感到一丝震撼。作者展现了 Excel 在数据分析领域的惊人潜力，它不仅仅是教你如何使用 Excel 的基础功能，更是深入挖掘了 Excel 在数据处理、数据清洗、数据探索、数据可视化等方面的实战技巧。尤其是书中关于“数据模型”和“Power Pivot”的部分，简直是打开了我新世界的大门。我之前从未接触过这些概念，但作者用非常清晰易懂的方式，将复杂的概念解释清楚，并提供了大量的实操案例，让我能够快速上手，并理解它们在实际分析中的强大作用。通过 Power Pivot，我可以轻松地处理百万级别的数据，进行多表关联分析，这在我看来是 Excel 以前无法想象的事情。而且，作者还强调了数据分析的思维方式，不仅仅是工具的使用，更是如何从数据中发现问题、提出假设、验证假设，并最终得出 actionable insights。这本书让我觉得，Excel 并非是分析的终点，而是分析的起点，它为我们提供了一个低成本、高效率的数据分析解决方案。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵来说，能够遇到《实战大数据分析：Excel篇》这样一本真正有深度、有价值的书，实属不易。它没有玩弄花哨的概念，而是回归到Excel本身，用一种务实、精炼的方式，将 Excel 在大数据分析中的应用发挥到了极致。书中对“数据建模”和“度量值”的讲解，让我对 Excel 的理解上升到了一个新的层面。我之前一直认为 Power BI 是做数据建模的首选，但这本书让我看到了在 Excel 环境下，通过 Power Pivot 和 DAX 语言，同样可以构建强大的数据模型，实现复杂的数据分析和报表制作。特别是 DAX 语言的学习，虽然有一定的挑战，但作者的讲解循序渐进，结合大量的实际案例，让我能够逐步掌握这门强大的语言，并利用它来解决我工作中遇到的各种复杂分析问题。这本书不仅仅是关于 Excel 操作技巧的讲解，更是关于如何构建一个完整的数据分析流程，从数据获取、数据清洗、数据建模、数据分析到数据可视化，每一个环节都提供了详实的操作指导和深入的原理阐释。读完这本书，我感觉自己对 Excel 的驾驭能力又上了一个台阶，也对未来如何利用 Excel 进行更高级的数据分析有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我醍醐灌顶！我一直觉得 Excel 只是个做表格的工具，顶多算个数据整理器，但这本书彻底颠覆了我的认知。它不是那种枯燥的软件操作手册，而是真正站在“分析”的角度，教你如何利用 Excel 这个我们最熟悉的工具，去挖掘数据背后的故事。我印象最深的是关于数据透视表的章节，我之前也用过，但总感觉只是简单地汇总一下，根本没发掘出它的强大之处。书中通过几个非常贴近实际的案例，比如销售数据分析、用户行为分析，一步步引导我如何构建复杂的透视表，如何通过切片器和日程表进行动态筛选，以及如何利用计算字段和计算项进行深度挖掘。我发现，原来那些看起来杂乱无章的数据，在透视表面前，瞬间就能变得清晰明了，各种趋势、异常值、用户画像呼之欲出。而且，作者的讲解方式非常生动，没有生硬的技术术语，更多的是一种“手把手”的教学，就像你身边有一位经验丰富的朋友在教你一样。我尝试着将书中的方法应用到我工作中的实际数据上，结果令我惊喜，我发现了一些自己之前从未注意到的业务问题，也提出了一些有效的解决方案。这本书绝对是想通过 Excel 进行数据分析的入门者和进阶者的福音，它让你意识到，强大的分析能力，并不一定需要昂贵的软件或复杂的编程，有时，就藏在你天天使用的 Excel 里。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对数据分析充满了好奇，但总觉得门槛很高，需要掌握 Python、R 这样专业的编程语言，或者 SQL 这样的数据库查询语言。直到我偶然看到了《实战大数据分析：Excel篇》这本书，我才意识到，原来我一直以来低估了 Excel 的能力。这本书最大的亮点在于，它将“大数据分析”这个听起来高大上的概念，拆解成了 Excel 能够轻松实现的一系列实操步骤。作者并没有回避 Excel 的局限性，但更侧重于如何巧妙地绕过这些限制，或者利用 Excel 的高级功能来达到分析的目的。例如，书中对于如何处理“脏数据”的讲解就非常有价值，它教我如何利用查找和替换、分列、文本函数等功能，快速地清理和规范化数据，这在实际工作中是多么重要的一个环节！另外，关于数据可视化方面，我也学到了很多新的技巧，不仅仅是简单的柱状图和折线图，作者还介绍了如何制作更有冲击力的地图可视化、瀑布图，以及如何利用条件格式突出关键数据，让图表本身就具备了强大的叙事能力。这本书的案例设计也非常巧妙，紧密结合了商业场景，让我在学习知识的同时，也能思考如何将这些分析方法应用到自己的业务中。读完这本书，我感觉自己对数据分析的信心倍增，也找到了一个能够持续深入学习和实践的平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学习体验是出乎意料的好。我之前尝试过其他一些关于 Excel 的书籍，但很多都停留在基础功能的讲解，对于如何将 Excel 应用于实际的数据分析场景，则显得有些苍白。而《实战大数据分析：Excel篇》则完全不同，它非常接地气，从实际工作中的痛点出发，为读者提供了切实可行的解决方案。书中对 Excel 函数的讲解，不是那种罗列式地介绍，而是针对特定的分析需求，教你如何组合运用各种函数，例如 SUMIFS, COUNTIFS, VLOOKUP, INDEX/MATCH 等等，如何构建复杂的计算逻辑，从而实现自动化分析。我特别喜欢书中关于“自动化报表”的章节，通过一些巧妙的设置，我能够让 Excel 自动更新数据，自动生成报表，这为我节省了大量重复性的劳动。而且，作者还分享了一些关于“数据质量控制”和“异常值检测”的实用方法，这对于保证分析结果的准确性和可靠性至关重要。这本书的排版也很清晰，图文并茂，让人阅读起来不觉得枯燥。我尝试着将书中介绍的一些技巧应用到我最近的一个项目分析中，效果非常显著，不仅提升了我的工作效率，也让我的分析报告更加专业和有说服力。

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書本很新，感寫您的幫忙，謝謝。

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