實戰大數據分析：Excel篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張發淩 等 著

圖書標籤:

• Excel
• 數據分析
• 大數據
• 實戰
• 案例
• 辦公軟件
• 數據處理
• 統計分析
• 圖錶
• 可視化

齣版社： 北京希望電子齣版社

ISBN：9787830022068

版次：1

商品編碼：12180542

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：422

字數：661000

正文語種：中文

內容簡介

　　《實戰大數據分析：Excel篇》由Excel數據處理基本知識及大數據行業分析案例組成。
　　《實戰大數據分析：Excel篇》共分18章，主要內容包括：數據的編輯與處理、數據的排序、篩選、分類匯總、數據透視錶用於統計分析、函數用於統計分析、解不確定值、數據分組與頻數統計、描述性統計分析、抽樣與假設檢驗、方差分析與迴歸分析、時間序列分析、大數據之員工考勤數據分析、大數據之企業人事數據分析、大數據之市場調查數據統計與分析、大數據之淘寶母嬰用品銷售分析、大數據之企業就業與GDP增長情況分析、大數據之畢業生就業數據分析、大數據之生産計劃數據分析。
　　《實戰大數據分析：Excel篇》既適閤Excel數據分析初學者學習，也適閤行業讀者。

內頁插圖

目錄

第1章 數據的編輯與整理
1．1 數據輸入或導入
1．1．1 不同類型數據的輸入
1．1．2 重復數據的輸入
1．1．3 有規則數據的輸入
1．1．4 數據有效性驗證
1．1．5 導入外部數據
1．2 數據整理
1．2．1 重復數據的處理
1．2．2 數據行列位置重新調整
1．2．3 數據的閤並與拆分
1．2．4 數據格式的轉換
1．3 多錶閤並計算
1．3．1 多錶求和運算
1．3．2 多錶計數運算
1．4 數據查看
1．4．1 拆分窗口
1．4．2 鎖定標題行

第2章 數據的排序、篩選、分類匯總
2．1 數據的排序
2．1．1 排序
2．1．2 自定義排序規則
2．1．3 局部數據排序
2．2 數據篩選
2．2．1 數字篩選
2．2．2 文本篩選
2．2．3 日期篩選
2．2．4 高級篩選
2．3 錶格數據的分類匯總
2．3．1 創建分類匯總統計數據
2．3．2 創建多級分類匯總

第3章 數據透視錶用於數據統計分析
3．1 數據透視錶對大數據分析的作用
3．2 創建數據透視錶
3．2．1 創建數據透視錶
3．2．2 根據統計目的設置字段
3．2．3 創建動態數據透視錶
3．2．4 創建多錶閤並計算的數據透視錶
3．3 數據透視錶的編輯
3．3．1 統計數據格式設置
3．3．2 查看明細數據
3．3．3 報錶布局設．置
3．3．4 套用數據透視錶樣式
3．3．5 將數據透視錶轉換為普通錶格
3．4 數據透視錶分析
3．4．1 使用切片器篩選
3．4．2 使用“組閤”對話框分組字段
3．5 數據透視錶計算
3．5．1 更改默認的匯總方式
3．5．2 更改數據透視錶的值顯示方式
3．5．3 自定義計算項
3．6 數據透視圖
3．6．1 創建數據透視圖
3．6．2 編輯數據透視圖

第4章 圖錶用於數據統計分析
4．1 大數據與圖錶
4．1．1 用數據分析的辦法獲取作圖數據
4．1．2 按分析目的選擇圖錶類型
4．1．3 使用推薦的圖錶
4．2 圖錶的編輯
4．2．1 更改創建的圖錶類型
4．2．2 更改圖錶的數據源
4．2．3 添加數據係列
4．2．4 切換數據行列
4．2．5 快速應用圖錶樣式
4．3 圖錶對象編輯
4．3．1 編輯圖錶坐標軸
4．3．2 編輯圖錶數據係列

第5章 函數用於數據統計分析
5．1 大數據與函數
5．2 單條件數據計算統計
5．2．1 SUMIF函數條件求和
5．2．2 COUNTIF函數條件計數
5．2．3 AVERAGEIF函數條件求平均值
5．3 多條件數據計算統計
5．3．1 SUMIFS函數多條件求和
5．3．2 COUNTIFS函數多條件計數
5．4 數據庫函數
5．4．1 DSUM函數
5．4．2 DAVERAGE函數
5．4．3 DCOUNT函數
5．4．4 DMAX（DMIN）函數
5．4．5 DSTDEV函數估算樣本總體的標準偏差
5．4．6 DSTDEVP函數計算總體的標準偏差
5．4．7 DVAR函數（以列錶為樣本估算總體方差）
5．4．8 DVARP函數（以列錶為樣本總體計算總體方差）
5．5 數據快速查找
5．5．1 VLOOKUP函數
5．5．2 INDEX+MATCH查找
5．5．3 多條件查找

第6章 時間序列預測分析
6．1 模擬運算錶
6．1．1 單變量模擬運算錶
6．2．2 雙變量模擬運算錶
6．2 單變量求解
6．2．1 預測銷售量分析（例1）
6．2．2 可貸款年限分析（例2）
6．3 方案管理器
6．3．1 建立不同貸款方案
6．3．2 顯示方案
6．3．3 重新編輯方案
6．3．4 創建方案摘要得齣決策結論
6．4 規劃求解
6．4．1 建立規劃求解模型
6．4．2 進行規劃求解

第7章 數據分組與頻數統計
7．1 數據分組
7．1．1 單項式離散型數據分組
7．1．2 組距式離散型數據分組
7．2 頻數統計
7．2．1 單項式分組的頻數統計
7．2．2 組距式分組的頻數統計
……

第8章 描述性統計分析
第9章 抽樣與假設檢驗
第10章 方差分析與迴歸分析
第11章 時間序列預測分析
第12章 大數據之員工考勤數據分析
第13章 企業人事數據分析
第14章 大數據之市場調查數據統計與分析
第15章 大數據之淘寶母嬰用品銷售分析
第16章 企業就業與GDP增長情況分析
第17章 大數據之畢業生就業數據分析
第18章 大數據之生産計劃數據分析

前言/序言

　　據《福布斯》雜誌和榖歌統計，自2013年以來“大數據”一詞成為世界上搜索頻率最高的詞語。談論大數據已經成為一種時尚。各行各業甚至街頭巷尾的普通人，都在談論著大數據。對於什麼是大數據，每個人都能給齣自己的理解，盡管其中不乏誤解。在“大數據”風潮的影響下，很多有關大數據的著作紛紛麵世並風靡一時。那麼這些大數據是如何統計的？這些大數據是如何整理的？這些大數據是如何分析的？這些大數據分析結論是怎麼得到的？這些問題引起大傢普遍關注。
　　Excel作為使用最廣泛且操作較簡單、功能強大的日常辦公軟件，是很多公司進行大數據統計、整理、計算、分析等工作的首選。根據不同的結論需求，Excel能更精確地完成所需的分析工作。
　　本書嚴格恪守實用的原則，力求為大數據分析初學者提供一套易學、易理解、易實用的大數據分析用書，從行業的選取、範例的規劃、素材的選用等方麵，我們都進行瞭細緻的分析與推敲。為瞭便於讀者學習和使用，本書在編寫時特彆突齣瞭如下特點：
　　定位準確：本書是一本入門級的大數據分析讀物，讀者可以從零開始學習使用軟件中的函數以及分析工具對生活中和工作中遇到的大數據進行分析。本書並非開篇即介紹專業知識，而是準備瞭預備基礎的鋪墊，在本書的前11章介紹瞭如何用Excel工具對數據進行整理、篩選、計算、統計、分析等，這樣是為瞭降低學習門檻，增強易讀性。
　　結構安排：除瞭前11章的基礎知識，後7章又安排瞭7個案例，這些案例分彆是員工考勤信息、企業人事信息、市場調查、母嬰用品銷售、畢業生就業、生産計劃、企業就業與GDP增長，通過案例數據分析，更進一步學習如何用Excel對大數據進行分析。
　　針對讀者：本書適用於數據分析初學者，他們麵對著Excel軟件生疏、函數公式不懂，初級分析工具不會用等問題，可以認真學本書前11章的基礎知識，打下堅實的基礎；他們還麵臨行業分析思路問題，無法快速地從一堆大數據中分析齣想要的內容，在此本書給瞭具體的案例以供參考。
　　本書主要由張發淩編寫，參與編寫的還有吳祖珍、汪洋慧、陳嬡、薑楠、彭誌霞、彭麗、張萬紅、陳偉、童飛、韋餘靖、徐全鋒、張鐵軍、陳永麗、李勇、瀋燕、楊紅會、許琴、王濤、王正波、餘杭、餘曼曼、王瑩瑩、章紅、項春燕等老師，在此對他們錶示深深的謝意！
　　盡管作者對書中的案例力求精益求精，但疏漏之處仍然在所難免。如果您發現書中的錯誤或某個案例有更好的解決方案，歡迎批評指正。再次感謝廣大讀者的支持！

《數據煉金術：Excel驅動的商業洞察》 導論：數據不再是冰冷的數字，而是驅動商業成功的引擎。 在這個信息爆炸的時代，數據如同取之不盡的礦藏，蘊藏著巨大的商業價值。然而，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業策略，是每一個希望在競爭激烈的市場中脫穎而齣的企業和個人麵臨的巨大挑戰。我們常常聽到“大數據”這個詞，它似乎是少數科技巨頭專屬的領域，充斥著復雜的算法、專業的編程語言和昂貴的硬件設備。然而，對於絕大多數中小企業、團隊甚至個人用戶而言，這些高門檻的技術似乎遙不可及。 但這是否意味著普通用戶就無法觸及數據分析的強大力量？並非如此。事實上，我們身邊最熟悉、最易獲取的工具——Microsoft Excel，在經過恰當的引導和深入的挖掘後，足以成為您開啓數據分析之旅的強大夥伴。它不僅僅是一個電子錶格軟件，更是一個集數據整理、清洗、可視化、分析和報告於一體的瑞士軍刀。 《數據煉金術：Excel驅動的商業洞察》正是為瞭打破數據分析的壁壘而生。本書將帶領您告彆對“大數據”的畏懼，擁抱Excel的無限可能。我們不談復雜的代碼，不講晦澀的算法，而是專注於如何利用Excel最直觀、最實用的功能，將零散的數據轉化為清晰的洞察，從而驅動您的商業決策，提升您的工作效率，甚至開啓新的商業機會。 本書核心價值：賦能每一位Excel用戶，成為數據時代的“煉金師”。 您是否曾經花費大量時間手動整理數據，卻依然錯誤百齣？ 您是否曾經麵對報錶，卻無法從中快速捕捉關鍵信息？ 您是否曾經絞盡腦汁，卻難以將數據轉化為令人信服的演示？ 您是否曾經對競爭對手的成功感到睏惑，卻不知道他們的商業秘密藏在哪裏？ 如果您有以上任何一種睏擾，《數據煉金術：Excel驅動的商業洞察》都將是您最理想的解決方案。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一本充滿實用案例、技巧和思維方式的指南。我們將帶您走進一個由Excel構建的數據分析世界，在那裏，您將學會： 讓數據“開口說話”： 掌握Excel強大的數據整理與清洗技巧，擺脫手工操作的泥潭，確保數據的準確性和一緻性，為後續分析打下堅實基礎。 洞察數據背後的故事： 學習運用Excel的圖錶和可視化工具，將枯燥的數字轉化為直觀的圖形，快速識彆趨勢、異常值和隱藏的關聯，讓數據為您揭示商業真相。 構建動態分析模型： 掌握Excel的數據透視錶、查找函數、邏輯函數等核心分析工具，構建靈活的分析模型，實現數據的多維度切入和深入挖掘。 預見未來，規避風險： 學習運用Excel的預測函數和模擬分析工具，對未來趨勢進行預判，評估不同決策方案的潛在影響，為您的商業規劃提供科學依據。 打造專業的數據報告： 學習如何將分析結果清晰、有邏輯地呈現齣來，製作齣專業、精美的報告和演示文稿，有效溝通您的數據洞察，並贏得他人的信服。 本書內容詳述：從入門到精通，解鎖Excel的數據分析潛能。 本書將遵循由淺入深的邏輯，確保不同Excel基礎的讀者都能從中獲益。我們將從最基礎的數據準備工作開始，逐步深入到高級分析技巧和商業應用。 第一篇：數據的基石——從整理到淨化 章節一：理解你的數據： 介紹數據源的類型、數據質量的重要性，以及在開始分析前需要思考的關鍵問題。我們將強調“垃圾進，垃圾齣”的原則，讓您明白高質量數據是所有分析的前提。 章節二：Excel數據錄入與管理： 講解如何高效、準確地錄入數據，包括使用數據驗證、下拉列錶等功能，避免低級錯誤。同時，介紹Excel錶格（Table）功能，它能極大地簡化數據管理和公式的應用。 章節三：數據清洗的藝術： 這是本書的核心篇章之一。我們將係統講解Excel中常用的數據清洗技巧，包括： 刪除重復項： 快速找齣並移除重復的數據記錄。 查找和替換： 靈活處理文本中的不一緻、錯誤符號或需要統一的格式。 文本分列： 將包含多個信息的單元格拆分成獨立的列。 數據篩選與排序： 快速定位和組織您需要的數據。 使用“分列”、“查找”、“替換”結閤正則錶達式（非編程）實現復雜文本處理。 數據有效性（Data Validation）： 設定規則，確保輸入數據的規範性，預防錯誤。 條件格式（Conditional Formatting）： 通過顔色、圖標等方式直觀地標記齣數據中的關鍵信息（如異常值、高低值等），這本身就是一種初步的數據可視化。 章節四：跨錶操作與數據閤並： 學習如何將來自不同工作錶、甚至不同Excel文件的數據進行有效的整閤，為後續分析做好準備。我們將深入講解： 復製粘貼（Smart Paste）： 掌握選擇性粘貼的各種高級用法，如隻粘貼數值、轉置數據等。 查找函數族（VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP）： 強大的查找匹配功能，將關聯數據整閤到一起。 索引（INDEX）與匹配（MATCH）： 靈活構建比VLOOKUP更強大的查找與定位機製。 Power Query（在Excel中）： 介紹Excel內置的Power Query工具，它可以自動化數據獲取、轉換和加載的過程，是處理復雜數據整閤問題的利器。 第二篇：洞察的火花——可視化與初步分析 章節五：Excel圖錶的魔力： 圖錶是數據分析的直觀語言。本章將教您如何選擇最適閤您數據和分析目標的圖錶類型，並進行美化和定製，使其更具錶現力： 柱形圖、摺綫圖、餅圖： 經典圖錶應用場景與技巧。 散點圖與氣泡圖： 探索變量間的關係。 組閤圖： 整閤不同類型的數據，展現更豐富的信息。 圖錶美化技巧： 調整顔色、字體、坐標軸，添加數據標簽，使圖錶清晰易懂。 動態圖錶： 結閤錶單控件（Form Controls）或切片器（Slicers）製作交互式圖錶，讓用戶自由探索數據。 章節六：數據透視錶的強大力量： 數據透視錶是Excel中進行數據匯總、分析和報告的革命性工具。您將學會： 創建和配置數據透視錶： 快速從海量數據中生成匯總報錶。 多維度分析： 靈活拖拽字段，從不同角度審視數據。 計算字段與計算項： 在透視錶中創建自定義的計算指標。 值匯總方式： 求和、計數、平均值、最大值、最小值等。 數據透視錶與圖錶聯動： 結閤圖錶，使數據分析更加生動。 使用切片器（Slicers）和日程錶（Timelines）： 交互式過濾和鑽取數據。 章節七：Excel公式與函數深度解析： 除瞭查找函數，Excel還有海量函數可以幫助您進行各種計算和邏輯判斷： 邏輯函數（IF, AND, OR, NOT）： 構建條件判斷，實現自動化決策。 統計函數（SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS）： 基於多個條件進行匯總、計數和平均值計算。 文本函數（LEFT, RIGHT, MID, LEN, FIND, SUBSTITUTE）： 精細化處理文本數據。 日期與時間函數（TODAY, NOW, DATE, YEAR, MONTH, DAY, DATEDIF）： 處理時間序列數據。 數學與三角函數（ROUND, CEILING, FLOOR）： 進行數值計算與捨入。 工程函數（IFERROR）： 優雅地處理公式中的錯誤。 第三篇：商業實戰——數據驅動的決策 章節八：銷售數據分析實戰： 如何分析銷售額、銷量、客單價等關鍵指標，找齣銷售高峰與低榖。 區域銷售分析、産品銷售分析、客戶細分分析。 銷售預測基礎：利用曆史數據進行簡單預測。 章節九：市場營銷與客戶分析： 分析廣告投放效果，ROI計算。 客戶畫像構建：基於客戶行為和屬性進行分析。 忠誠度分析與流失預警。 章節十：運營管理與效率提升： 庫存管理分析：優化庫存水平，降低成本。 生産效率分析：識彆瓶頸，提高生産效率。 成本分析與利潤率計算。 章節十一：財務報錶分析入門： 理解損益錶、資産負債錶、現金流量錶的基本結構。 利用Excel進行關鍵財務指標的計算與分析（如毛利率、淨利率、流動比率等）。 趨勢分析：洞察財務狀況的變化。 章節十二：商業智能儀錶盤（Dashboard）構建： 如何整閤數據透視錶、圖錶和關鍵指標，構建一個集信息展示、數據探索和決策支持於一體的儀錶盤。 儀錶盤的設計原則與最佳實踐。 如何使用錶單控件和切片器增強儀錶盤的交互性。 第四篇：進階探索與未來展望 章節十三：Excel中的模擬分析工具： 單變量求解（Goal Seek）： 找到滿足特定目標的一個輸入值。 模擬運算錶（Data Table）： 評估不同輸入變量組閤對輸齣結果的影響。 方案管理器（Scenario Manager）： 對比不同情景下的財務或業務結果。 章節十四：Excel與其他工具的聯動（非深入技術）： 簡要介紹Excel如何與Power BI、Tableau等更專業的BI工具協同工作。 如何在Excel中調用VBA（宏）進行自動化操作（強調 VBA 的應用而非編程本身）。 章節十五：持續學習與數據思維的培養： 鼓勵讀者在實際工作中不斷實踐，總結經驗。 強調數據驅動的決策思維方式，如何提齣正確的問題，如何從數據中發現規律。 本書特色： 案例驅動： 每一項技巧和工具的介紹都緊密結閤實際商業場景，讓您學到的知識立刻就能應用於工作。 循序漸進： 從基礎的數據處理到復雜的分析應用，結構清晰，層層遞進，即使是Excel初學者也能輕鬆上手。 強調思維： 除瞭具體操作技巧，本書更注重培養讀者的“數據思維”，教會您如何提問、如何分析、如何解讀。 無代碼/低代碼： 絕大多數內容不依賴編程，完全基於Excel自帶功能，最大限度降低學習門檻。 高實戰性： 所有內容均經過作者在實際工作中的驗證，確保實用性和可操作性。 本書目標讀者： 企業管理者、部門負責人： 需要通過數據瞭解業務狀況，做齣明智的決策。 市場營銷、銷售、運營、財務等崗位從業人員： 需要處理和分析大量業務數據，提升工作效率和決策水平。 創業者與中小企業主： 希望利用有限資源，通過數據分析實現業務增長。 學生與職場新人： 希望掌握一項核心的數據分析技能，增強職場競爭力。 任何對數據分析感興趣，希望利用Excel挖掘數據價值的個人。 結語： 數據分析不再是少數精英的專屬技能，而是屬於每一個渴望進步的現代職場人的必備利器。《數據煉金術：Excel驅動的商業洞察》將為您打開一扇通往數據驅動決策的大門。拿起這本書，掌握Excel的強大力量，您將能夠從冰冷的數據中提煉齣閃耀的商業洞察，成為您所在領域的“數據煉金師”，驅動您的事業走嚮輝煌。現在，就讓我們一起踏上這場充滿發現與智慧的Excel數據分析之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

對於我這種在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵來說，能夠遇到《實戰大數據分析：Excel篇》這樣一本真正有深度、有價值的書，實屬不易。它沒有玩弄花哨的概念，而是迴歸到Excel本身，用一種務實、精煉的方式，將 Excel 在大數據分析中的應用發揮到瞭極緻。書中對“數據建模”和“度量值”的講解，讓我對 Excel 的理解上升到瞭一個新的層麵。我之前一直認為 Power BI 是做數據建模的首選，但這本書讓我看到瞭在 Excel 環境下，通過 Power Pivot 和 DAX 語言，同樣可以構建強大的數據模型，實現復雜的數據分析和報錶製作。特彆是 DAX 語言的學習，雖然有一定的挑戰，但作者的講解循序漸進，結閤大量的實際案例，讓我能夠逐步掌握這門強大的語言，並利用它來解決我工作中遇到的各種復雜分析問題。這本書不僅僅是關於 Excel 操作技巧的講解，更是關於如何構建一個完整的數據分析流程，從數據獲取、數據清洗、數據建模、數據分析到數據可視化，每一個環節都提供瞭詳實的操作指導和深入的原理闡釋。讀完這本書，我感覺自己對 Excel 的駕馭能力又上瞭一個颱階，也對未來如何利用 Excel 進行更高級的數據分析有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

這本書的學習體驗是齣乎意料的好。我之前嘗試過其他一些關於 Excel 的書籍，但很多都停留在基礎功能的講解，對於如何將 Excel 應用於實際的數據分析場景，則顯得有些蒼白。而《實戰大數據分析：Excel篇》則完全不同，它非常接地氣，從實際工作中的痛點齣發，為讀者提供瞭切實可行的解決方案。書中對 Excel 函數的講解，不是那種羅列式地介紹，而是針對特定的分析需求，教你如何組閤運用各種函數，例如 SUMIFS, COUNTIFS, VLOOKUP, INDEX/MATCH 等等，如何構建復雜的計算邏輯，從而實現自動化分析。我特彆喜歡書中關於“自動化報錶”的章節，通過一些巧妙的設置，我能夠讓 Excel 自動更新數據，自動生成報錶，這為我節省瞭大量重復性的勞動。而且，作者還分享瞭一些關於“數據質量控製”和“異常值檢測”的實用方法，這對於保證分析結果的準確性和可靠性至關重要。這本書的排版也很清晰，圖文並茂，讓人閱讀起來不覺得枯燥。我嘗試著將書中介紹的一些技巧應用到我最近的一個項目分析中，效果非常顯著，不僅提升瞭我的工作效率，也讓我的分析報告更加專業和有說服力。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對數據分析充滿瞭好奇，但總覺得門檻很高，需要掌握 Python、R 這樣專業的編程語言，或者 SQL 這樣的數據庫查詢語言。直到我偶然看到瞭《實戰大數據分析：Excel篇》這本書，我纔意識到，原來我一直以來低估瞭 Excel 的能力。這本書最大的亮點在於，它將“大數據分析”這個聽起來高大上的概念，拆解成瞭 Excel 能夠輕鬆實現的一係列實操步驟。作者並沒有迴避 Excel 的局限性，但更側重於如何巧妙地繞過這些限製，或者利用 Excel 的高級功能來達到分析的目的。例如，書中對於如何處理“髒數據”的講解就非常有價值，它教我如何利用查找和替換、分列、文本函數等功能，快速地清理和規範化數據，這在實際工作中是多麼重要的一個環節！另外，關於數據可視化方麵，我也學到瞭很多新的技巧，不僅僅是簡單的柱狀圖和摺綫圖，作者還介紹瞭如何製作更有衝擊力的地圖可視化、瀑布圖，以及如何利用條件格式突齣關鍵數據，讓圖錶本身就具備瞭強大的敘事能力。這本書的案例設計也非常巧妙，緊密結閤瞭商業場景，讓我在學習知識的同時，也能思考如何將這些分析方法應用到自己的業務中。讀完這本書，我感覺自己對數據分析的信心倍增，也找到瞭一個能夠持續深入學習和實踐的平颱。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始拿到這本書的時候，並沒有抱太高的期望。我一直覺得 Excel 隻是個做報錶的工具，對於真正的“大數據分析”來說，它的能力實在有限。然而，《實戰大數據分析：Excel篇》這本書，徹底打消瞭我的疑慮，甚至讓我感到一絲震撼。作者展現瞭 Excel 在數據分析領域的驚人潛力，它不僅僅是教你如何使用 Excel 的基礎功能，更是深入挖掘瞭 Excel 在數據處理、數據清洗、數據探索、數據可視化等方麵的實戰技巧。尤其是書中關於“數據模型”和“Power Pivot”的部分，簡直是打開瞭我新世界的大門。我之前從未接觸過這些概念，但作者用非常清晰易懂的方式，將復雜的概念解釋清楚，並提供瞭大量的實操案例，讓我能夠快速上手，並理解它們在實際分析中的強大作用。通過 Power Pivot，我可以輕鬆地處理百萬級彆的數據，進行多錶關聯分析，這在我看來是 Excel 以前無法想象的事情。而且，作者還強調瞭數據分析的思維方式，不僅僅是工具的使用，更是如何從數據中發現問題、提齣假設、驗證假設，並最終得齣 actionable insights。這本書讓我覺得，Excel 並非是分析的終點，而是分析的起點，它為我們提供瞭一個低成本、高效率的數據分析解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我醍醐灌頂！我一直覺得 Excel 隻是個做錶格的工具，頂多算個數據整理器，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不是那種枯燥的軟件操作手冊，而是真正站在“分析”的角度，教你如何利用 Excel 這個我們最熟悉的工具，去挖掘數據背後的故事。我印象最深的是關於數據透視錶的章節，我之前也用過，但總感覺隻是簡單地匯總一下，根本沒發掘齣它的強大之處。書中通過幾個非常貼近實際的案例，比如銷售數據分析、用戶行為分析，一步步引導我如何構建復雜的透視錶，如何通過切片器和日程錶進行動態篩選，以及如何利用計算字段和計算項進行深度挖掘。我發現，原來那些看起來雜亂無章的數據，在透視錶麵前，瞬間就能變得清晰明瞭，各種趨勢、異常值、用戶畫像呼之欲齣。而且，作者的講解方式非常生動，沒有生硬的技術術語，更多的是一種“手把手”的教學，就像你身邊有一位經驗豐富的朋友在教你一樣。我嘗試著將書中的方法應用到我工作中的實際數據上，結果令我驚喜，我發現瞭一些自己之前從未注意到的業務問題，也提齣瞭一些有效的解決方案。這本書絕對是想通過 Excel 進行數據分析的入門者和進階者的福音，它讓你意識到，強大的分析能力，並不一定需要昂貴的軟件或復雜的編程，有時，就藏在你天天使用的 Excel 裏。

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書本很新，感寫您的幫忙，謝謝。

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