编辑推荐
电脑和因特网让世界动了起来,让生活炫了起来,让我们强大起来,我们通过博客、播客……交流,我们可以用电脑制作漂亮的照片,编录精彩的视频,我们可以足不出户,遍知千里事!电脑可以做的事情还有太多太多。为此,编者编写了《热门电脑丛书》,帮助大家更好地利用这一先进的工具。 本书为该丛书之一,将告诉您如何用Word制作文字表格,用Excel制作数据表格,如何组织表格数据,如何用图表表现数据这些内容。
内容简介
一本面向具体应用的电脑书籍,它不是笼统抽象地说电脑能干些什么,也不是洋洋洒洒地去一一罗列电脑软件的具体功能,而是教会你如何运用电脑去完成实际工作,解决具体问题,让电脑真正地使你能够以一当十,成倍提高工作效率,让你的梦想成真,涉足过去只能想而难以做的事。
《如何用电脑制作表格与图表》以实用工作中人们经常需要用表格组织数据,用图表展现数据为背景,深入浅出地介绍了利用Word和Excel制作表格和图表的方法,内容涉及如何用Word制作各类文字表格,如:普通有线表,带复杂斜线表头的有线表、省线表以及它们的编辑美化方法;如何用Excel制作各类数字型表格,如:有序电子表格、筛选显示表、分类汇总表和数据透视表,以及利用Excel的图表向导制作条形图、饼图等类型的图表等诸多方面,并给出了翔实有效的应用范例。
通过《如何用电脑制作表格与图表》的学习,你会看到用表格组织数据是那么的条理清晰,用图表展现数据是那么的一目了然。
内页插图
目录
第1章 用Word制作文字表格
认识Word表格
创建表格
修改表格
设置表格格式
文本与表格
表格多样化
第2章 用Excel制作数据表格
认识Excel 2003
工作簿管理
录入数据
修改工作表
美化工作表
制作复杂表格
添加图形对象
第3章 组织表格数据
公式和函数的使用
单元格的引用
使用清单输入表格数据
让表格井然有序
筛选显示数据表格
分类汇总数据表格
工作表列表
透视数据表
变换数据透视表
第4章 用图表表现数据
认识图表
用柱形图比较数据大小
使用图表向导
转换图表,一图多变
用条形图比较数值大小
用饼图比较总量与分量
制作数学图表
组合图表
制作动态图表
项目进度甘特图
精彩书摘
方法2:用【插入】l【表格】菜单命令创建表格。
用菜单栏中的【插入】f【表格】命令创建表格可以不受表格行、列的限制,而且还可以设置表格格式,创建表格的适应性更强,因此该方法比较常用。方法如下:
1.将鼠标光标移动到文档中要插入表格的位置,选择【表格】【插入】【表格】命令,如图3所示。
2.打开“插入表格”对话框。在该对话框中设置表格的行数和列数,如图4所示。
3.在“自动调整’操作”中选择一种定义列宽的方式,“自动调整”区域各功能如下:
◆固定列宽:始终保持指定的列宽大小,设置为【自动】时,表格按文档左右边距平均分布列宽。
◆根据内容调整表格:根据键入的实际字符数,自动调整表格中的列宽。
◆根据窗口调整表格:根据文档左右边距平均分布列宽。
4.单击【确定】,插入所需要的表格。
前言/序言
人类前进的历史,犹如大江奔流,滔滔不息。
我们曾经羡慕鸟儿能自由飞翔在蓝天,于是发明了飞机,它带着我们的梦想,所以飞得更远。
我们曾经幻想月亮上住着梦中的天仙,于是登上月球去寻找她的仙踪。
我们曾经以为那遥远的地平线是永生无法到达的终点,而如今相距天涯的我们却能对面相视而谈。
这是一个神奇的世界,这是一个数字潮流时刻奔涌不息的时代。
这一切都是因为有了电脑和因特网!
是电脑和因特网让地球小了起来。我们可以通过网络即时通讯软件与他人沟通和交流。不管你的朋友是在你家隔壁还是在地球的另一端,他的文字、他的声音、他的容貌可以随时在你眼前呈现。
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《数字画布:解锁信息可视化与数据分析的魅力》 在这信息爆炸的时代,我们每天都被海量的数据和信息所包围。如何有效地理解、组织、分析并清晰地传达这些信息,已成为一项至关重要的能力。无论是学术研究、商业决策、市场分析,还是个人理财、项目管理,掌握数据处理与呈现的技巧,都将为你打开一扇通往更高效、更深刻理解世界的大门。 《数字画布:解锁信息可视化与数据分析的魅力》并非一本讲解具体软件操作的“how-to”指南,它更侧重于思维模式的培养和方法论的构建。本书旨在帮助读者建立起一种“以数据驱动思考”的习惯,并提供一套通用的、跨平台的、不依赖于特定工具的框架,来应对各种复杂的数据挑战。我们将从数据产生的源头出发,逐步引导读者掌握从原始数据中提炼价值、构建洞察,并通过直观、有力的图表和表格,将这些洞察转化为易于理解和传播的知识。 第一部分:数据的本质与价值的寻觅 在着手制作任何图表或表格之前,我们首先需要理解“数据”到底是什么,它蕴含着怎样的潜能。本部分将深入探讨: 数据的分类与理解: 了解不同类型的数据(如数值型、分类型、文本型、时间序列型等)的特性,以及它们在分析过程中扮演的角色。我们将区分“量化数据”与“质化数据”,并讨论如何处理它们各自的特点。 数据产生的逻辑: 任何数据都不是凭空产生的。我们将追溯数据产生的场景,例如用户行为记录、传感器读数、调查问卷、财务报表等,理解数据背后的业务逻辑或研究目的。这有助于我们在收集和整理数据时,更有针对性,避免无效信息的干扰。 数据价值的挖掘: 数据本身是冰冷的,其价值在于能够回答问题、揭示趋势、预测未来、支持决策。本部分将引导读者思考:我们想要通过数据解决什么问题?我们希望从数据中获得哪些洞察?这种“目的驱动”的思维模式,是后续所有分析和可视化工作的前提。 数据质量的重要性: 俗话说“Garbage in, garbage out”(垃圾进,垃圾出)。我们将强调数据清洗、去重、规范化等预处理步骤的重要性,以及识别和处理异常值、缺失值的方法。高质量的数据是可靠分析的基石。 变量之间的关系: 理解不同变量之间的相关性、因果关系或独立性,是分析的核心。我们将介绍一些基本的统计概念,如平均数、中位数、方差、标准差,以及相关系数等,帮助读者初步判断变量间的联系。 第二部分:信息组织的艺术:表格的智慧 表格,作为最基础也是最强大的信息组织工具之一,其设计的好坏直接影响信息的传达效率。本书将超越简单的行列堆砌,探索表格的精髓: 表格的设计原则: 清晰的标题与标签: 确保每一行、每一列都有明确、简洁的表头,让读者一目了然。 一致的格式与单位: 统一数据的格式(如日期、货币、百分比)和单位,避免混淆。 逻辑的排序与分组: 根据分析需求,对数据进行合理的排序(升序、降序)和分组,突出关键信息。 留白与对齐: 合理运用留白,使表格更易于阅读,并采用一致的对齐方式(左对齐、右对齐、居中对齐)来提升美感和可读性。 不同类型表格的应用场景: 对比表格: 用于比较不同项目、产品或时间段的数据,如产品性能对比、季度销售对比。 汇总表格: 用于展示经过聚合或统计的数据,如各部门月度总收入、产品类别销售额。 明细表格: 用于列出所有原始或详细数据,方便查阅具体细节。 矩阵表格: 用于展示多维度变量之间的关系,如交叉分析、多指标评估。 数据透视表的思维: 本部分将深入讲解数据透视表的概念和应用,这是一种强大的数据组织和分析工具,能够帮助我们灵活地对海量数据进行多角度的切片、切块和汇总,快速发现隐藏在数据中的规律。我们将探讨如何构建有效的透视表,以及如何解读透视表的结果。 表格的交互性与动态化: 介绍如何在表格中添加筛选、排序、条件格式等交互元素,使之更具动态性和实用性,便于用户自主探索数据。 第三部分:视觉叙事的力量:图表的哲学 当数据量庞大或需要展示趋势、模式、分布时,图表就显得尤为重要。本书将引导读者掌握如何选择最适合的图表,并赋予图表生命力: 图表选择的决策树: 告别“套路式”的图表选择,我们将提供一套思考框架,帮助读者根据要传达的信息类型(比较、趋势、构成、分布、关系等)和数据特征,选择最恰当的图表类型。 比较类图表: 条形图(柱状图、条形图)、分组条形图、堆叠条形图等,用于比较离散的数据点。 趋势类图表: 折线图、面积图,用于展示数据随时间或其他连续变量的变化。 构成类图表: 饼图、环形图、堆叠条形图(百分比堆叠),用于展示整体的构成比例。 分布类图表: 直方图、箱线图、散点图,用于展示数据的分布情况和离散程度。 关系类图表: 散点图、气泡图,用于展示两个或多个变量之间的关系。 地理信息类图表: 地图可视化(如热力图、区域填充地图),用于展示与地理位置相关的数据。 图表设计的黄金法则: 简洁性与清晰性: 移除一切不必要的视觉元素(如过多的网格线、3D效果、装饰性图案),让数据说话。 明确的轴标签与单位: 确保X轴和Y轴的含义清晰,单位明确。 有意义的图例: 图例应简洁明了,易于理解。 数据点的突出: 对于关键数据点,可以适当进行高亮或标注。 色彩的智慧运用: 色彩不应仅仅是为了美观,更要服务于信息传达,用于区分类别、强调重点或表达情感。我们将讨论色盲友好色、对比色、渐进色等的合理使用。 避免误导: 警惕截断的Y轴、扭曲的比例等可能导致误读的视觉陷阱。 故事化的图表呈现: 如何将一系列图表串联起来,讲述一个完整的故事?我们将探讨如何通过图表序列、叙事性标题、关键洞察的标注等方式,引导读者理解数据的脉络和结论。 动态图表与交互式可视化: 介绍制作能够响应用户操作(如悬停显示详细信息、点击展开子图)的动态图表,极大地增强了用户参与度和数据探索的深度。 第四部分:从数据到洞察:分析与解读的进阶 制作出精美的表格和图表只是第一步,更重要的是从中提炼出有价值的洞察,并将其转化为 actionable insights(可操作的洞察)。 识别模式与趋势: 学会从可视化数据中识别出重要的模式、异常值、长期趋势、季节性波动等。 因果关系与相关关系的辨析: 区分仅仅是“同时发生”的相关关系,与真正具有“导致”作用的因果关系。 假设检验与验证: 如何根据数据提出假设,并通过进一步的分析来验证或证伪。 数据驱动的决策: 将分析结果与实际业务或研究目标相结合,提出切实可行的建议和行动方案。 沟通与呈现的艺术: 如何清晰、有说服力地向不同受众(技术人员、管理者、普通用户)讲解你的数据分析结果。我们将讨论演讲技巧、报告撰写等。 第五部分:思维拓展与未来展望 本书的最后部分将超越具体工具,着眼于更广阔的视野: 数据素养的提升: 强调在日常生活中培养“用数据说话”的习惯,以及对信息来源和数据呈现方式保持批判性思维。 跨平台与跨工具的思考: 本书的方法论是通用的,适用于 Excel、Google Sheets、Tableau、Power BI、Python(Matplotlib, Seaborn)等各种工具,读者可以根据自己的需求和熟悉程度选择合适的工具进行实践。 人工智能与数据分析的未来: 简要探讨人工智能技术(如机器学习、自然语言处理)如何赋能更高级的数据分析和可视化,以及未来数据领域的发展趋势。 持续学习与实践的重要性: 数据世界瞬息万变,唯有持续学习和不断实践,才能在这个领域保持竞争力。 《数字画布:解锁信息可视化与数据分析的魅力》将帮助你超越软件的束缚,掌握数据分析与信息呈现的核心理念与方法。无论你是学生、研究人员、商务人士,还是任何渴望更深入理解数据世界的朋友,本书都将是你不可或缺的伙伴,助你在数字浪潮中乘风破浪,绘制出属于自己的洞察蓝图。