我最想要的Excel數據分析書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 西內啓（Hiromu Nishiuchi） 著，馬惠 譯

圖書標籤:

• Excel
• 數據分析
• 辦公軟件
• 職場技能
• 圖錶
• 函數
• 案例
• 實戰
• 效率
• 進階

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122247568

版次：1

商品編碼：11773493

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：200

字數：190000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：數據統計分析的初學者，想對工作中産生的數據進行分析的普通職場人士
　　如果你是一傢餐館，如何根據問捲調查結果調整廣告及營銷策略？如果你是銷售公司，如何根據所有産品的銷售記錄發現提高銷售額的方法？如果你是一個網站，如何根據訪問日誌區分齣高價值的訪問用戶？如果你是一傢企業，如何根據某産品的發貨預測其未來的銷量以控製采購成本？數據分析對每個人都有用，誰都可以在短時間內學會數據分析不需要高深統計學理論，也不需要專業的統計分析軟件以解決實際問題為根本，以如何應對實際問題為體係詳細介紹依托Excel進行數據分析的方法，是職場人士數據分析必備

內容簡介

　　在“大數據”的時代，挖掘海量信息的價值被越來越多的人所關注。例如，能否從銷量數據中預測以後的銷量？從網站訪問日誌能總結齣哪些規律？但絕大多數人並沒有正確的意識概念，僅憑自己的感覺或者從彆人那裏聽到的某些經驗之談進行一些假設，並且在假設的前提下再確立數據的分析方嚮，這樣往往會導緻數據分析結果的局限性。《我*想要的Excel數據分析書》從統計分析*基礎的解決思路開始介紹，然後結閤四個實際實用案例進行瞭講解，*後闡述瞭如何利用EXCEL環境，使數據分析更加高效。

作者簡介

　　西內啓，1981年齣生，畢業於東京大學醫學部生物統計學專業，曆任東京大學醫學係研究科醫療交流學領域助教、大學醫院醫療情報網絡研究中心副主任、哈佛癌癥研究中心客座研究員。
　　現在緻力於通過數據給社會帶來革新，對諸多項目的調查、分析、係統開發以及戰略立案進行分析與指導。
　　著有《看穿一切數字的統計學》。

內頁插圖

目錄

第1章 用數據分析解決問題的基本思路001
數據分析的正確方法：要想分析有價值，需要注意這幾點002
確定直接與利潤掛鈎的要素：輸齣結果008
確定應關注的分析對象：分析單位011
找齣産生差異的“特徵”：解釋變量017
自動確定分析方法：定性數據與定量數據020
時刻牢記三點進行分析024
數據分析前軟件準備025
第2章 初級數據分析實例：如何增加營業額027
分析1：顧客的性彆和婚姻情況會對營業額産生影響嗎035
分析2：光顧次數與消費金額之間存在什麼關係048
分析3：多元迴歸分析要做的準備―虛擬變量056
分析4：梳理影響銷售的多個要因060
報告：我們應該采取什麼措施來提高營業額呢 067
第3章 進階數據分析實例1：擬定辦公用品的營銷戰略 071
分析1：將銷售數據重新統計成以員工為單位的數據079
分析2：閤並銷售、入職測試、壓力測試的數據089
分析3：明確每位員工身上影響銷售的特徵099
報告：有良好銷售業績的是怎樣的員工 104
第4章 進階數據分析實例2：根據網站日誌分析顧客行為 109
分析：對各類頁麵的訪問次數進行多元迴歸分析 115
報告：具有何種行為的用戶會貢獻較高的銷售額 118
第5章 進階數據分析實例3：預測産品銷量121
分析1：將各月的特徵和過去的銷量用作解釋變量128
分析2：對各月的虛擬變量和銷量進行多元迴歸分析134
分析3：預測今後的銷量139
報告：準備多少庫存伸縮量纔能有效抑製機會損失的風險呢 145
第6章 活用高級技巧，讓分析更高效、更深入147
軟件準備：促進Excel進化為BI工具的PowerBI與SQLServer 148
活用術1：提高數據閤並的效率150
活用術2：使用數據挖掘功能的多元迴歸分析156
活用術3：進行定性輸齣結果分析的樸素貝葉斯分類162
活用術4：分析會對輸齣結果産生影響的類型167
活用術5：迅速進行時間序列分析177
活用術6：分析結果的可視化182
第7章 本書總結189
後 記 197
How to 索引 199

探索數據的無限可能：一本為你量身打造的Excel數據分析指南 在這個信息爆炸的時代，數據已經成為我們理解世界、做齣決策最核心的驅動力。從商業洞察到科學研究，從個人生活規劃到宏觀經濟分析，數據無處不在，其蘊含的價值等待我們去發掘。而當提到數據分析工具，Excel無疑是許多人最熟悉、最容易上手的利器。它強大而靈活，能夠滿足從基礎統計到復雜建模的各種需求。 然而，很多人在麵對海量數據時，常常感到無從下手。Excel的功能繁多，報錶韆變萬化，如何纔能真正地從雜亂無章的數據中提煉齣有價值的見解？如何纔能將枯燥的數據轉化為生動的故事，讓決策者一目瞭然？本書並非僅僅羅列Excel的各種功能，也不是簡單地告訴你“點這裏，然後點那裏”。它更緻力於構建一套係統性的Excel數據分析思維框架，讓你不僅學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這麼做”，以及“如何做得更好”。 本書將帶你踏上一段從數據初學者到數據分析達人的進階之旅。我們將從最基礎的數據整理和清洗入手，因為準確可靠的數據是後續所有分析的基石。你將學習如何運用Excel的強大功能，例如文本分列、查找和替換、條件格式、刪除重復項等，將混亂、不規範的數據轉化為清晰、有序的格式。我們將深入探討數據透視錶和數據透視圖的妙用，讓你能夠以多種維度、多種角度快速地匯總、分析和展示數據，發現數據背後隱藏的模式和趨勢。 更重要的是，本書將引導你掌握Excel中那些能夠真正提升分析效率和深度的核心工具。你將學習到如何運用Excel的內置函數，從VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX、MATCH等基礎查詢函數，到SUMIFS、COUNTIFS、AVERAGEIFS等條件匯總函數，再到IF、AND、OR等邏輯函數，以及TEXT、DATE、ROUND等文本和日期函數，讓你能夠靈活地處理各種復雜的數據計算和邏輯判斷。我們將通過大量的實際案例，展示這些函數如何在實際工作中解決問題，幫助你快速掌握它們的使用技巧和應用場景。 除瞭函數，本書還將深入講解Excel的數據透視錶的高級應用。你將學習如何創建復雜的多字段透視錶，進行切片器和時間綫的交互式分析，以及如何通過計算字段和計算項來實現更深入的度量。數據透視圖則會幫助你以最直觀的方式呈現分析結果，從柱狀圖、摺綫圖到餅圖、散點圖，再到更專業的雷達圖、旭日圖等，你將學會如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶類型，並對其進行精美的格式化，使其既具有專業性，又易於理解。 本書的獨特之處在於，它強調的是“分析”本身，而不僅僅是“工具的操作”。我們將深入探討數據分析的幾個關鍵環節： 理解業務需求： 在開始任何分析之前，明確分析的目標和需要迴答的問題至關重要。我們將教會你如何與業務方溝通，準確理解他們的需求，並將業務問題轉化為可執行的數據分析任務。 數據探索性分析（EDA）： 在深入建模之前，對數據進行初步的探索是必不可少的。你將學會如何通過描述性統計、可視化等手段，快速瞭解數據的分布、異常值、潛在關係等，為後續的分析奠定基礎。 選擇閤適的分析方法： Excel提供瞭多種分析工具，但並非所有工具都適用於所有問題。我們將引導你理解不同分析方法的適用場景，例如如何運用Excel的“數據分析”工具包進行迴歸分析、相關性分析、方差分析等，從而得齣更科學的結論。 結果解讀與溝通： 最終，數據分析的價值在於其結果能夠指導行動。你將學習如何清晰、準確地解讀分析結果，並以易於理解的方式將其呈現給不同受眾，無論是技術背景的同事還是非技術背景的管理者。 本書還將涵蓋一些進階的數據處理和分析技巧，例如： 高級數據驗證： 確保輸入數據的準確性和一緻性，防止錯誤數據的産生。 條件格式的策略性運用： 通過顔色、圖標集、數據條等可視化手段，快速識彆關鍵數據點和趨勢。 模擬運算錶和單變量/雙變量模擬： 探索不同變量變化對結果的影響，進行敏感性分析。 規劃求解： 運用綫性規劃和非綫性規劃解決優化問題。 宏與VBA基礎入門： （可選，根據讀者需求）雖然本書主要聚焦於Excel的內置功能，但對於一些重復性高、復雜度大的任務，瞭解宏和VBA的基礎知識將極大地提升你的工作效率。我們將簡要介紹宏錄製以及一些基礎VBA語法，讓你能夠自動化簡單的任務。 本書的編寫風格力求通俗易懂，避免晦澀的技術術語，並通過大量詳實、貼近實際工作場景的案例進行講解。每個章節都包含清晰的步驟說明、關鍵要點總結和練習題，幫助你鞏固所學知識。我們相信，通過係統地學習和實踐本書的內容，你將能夠自信地運用Excel處理和分析各種數據，從數據中挖掘齣寶貴的信息，做齣更明智的決策，並在你的職業生涯中脫穎而齣。 無論你是剛剛接觸數據分析的職場新人，還是希望提升Excel數據處理和分析能力的資深人士，亦或是對數據充滿好奇，渴望將其轉化為洞見的個人，本書都將是你不可或缺的得力助手。它不僅僅是一本書，更是一種思維方式的啓迪，一種解決問題能力的提升，一種通往數據驅動未來的鑰匙。準備好開啓你的Excel數據分析之旅瞭嗎？讓我們一起，用數據說話，用洞見引領！

評分☆☆☆☆☆

我購買《我最想要的Excel數據分析書》這本書，很大程度上是齣於對數據分析這個領域的好奇心和職業發展的需求。我發現，在這個數據驅動的時代，不會分析數據，就像是盲人摸象，很難抓住事物的本質。而Excel，作為最普及的數據處理工具，其潛力遠未被我發掘。我希望這本書能夠係統地引導我，從零開始，或者說是從一個初學者到能夠獨立完成一些基本的數據分析任務。我特彆期待書中關於數據可視化部分的講解，我一直認為，數據分析的最終目的不是得到一堆數字，而是要能夠用清晰、易懂的圖錶來傳達信息，讓非技術背景的人也能理解。這本書能否教會我如何選擇最閤適的圖錶類型，如何有效地突齣數據的關鍵信息，這對我來說至關重要。此外，我對於書中可能提到的那些“隱藏”的Excel技巧和捷徑也充滿期待，我知道Excel還有很多我不知道的強大功能，如果能通過這本書學習到一些高效的工作方法，那將是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我對《我最想要的Excel數據分析書》這本書的期待，主要集中在它能否幫助我更好地理解和運用Excel的強大功能。我平時的工作涉及到需要從大量數據中挖掘洞察，但常常感到力不從心，因為我掌握的Excel技能還停留在比較錶麵的層麵。這本書的名稱就直擊痛點，讓我覺得它正是我所需要的。我關注到書中提到瞭一些關於數據建模和預測的章節，這對我來說是非常有吸引力的。我一直希望能夠通過Excel對未來的趨勢進行一定的預測，從而為決策提供支持。雖然我還沒有深入閱讀，但從書的整體框架來看，它似乎為我打開瞭一個全新的視角。我期待它能夠教授我一些高級函數的使用方法，比如一些復雜的邏輯函數、查找引用函數，以及如何將它們組閤起來解決實際問題。我還希望書中能夠包含一些關於如何構建有效的數據模型，以及如何通過模型來分析和解讀數據的指導。這本書的價值，我預感將遠不止於簡單的Excel操作技巧，而是能真正幫助我提升數據分析的深度和廣度。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《我最想要的Excel數據分析書》這本書的時候，我抱著一種試試看的心態。我嘗試過很多關於Excel的書，有些太基礎瞭，對我這種已經有些Excel基礎的人來說，簡直是浪費時間；有些又太晦澀難懂，像是在啃天書，看瞭幾頁就放棄瞭。但這本書不一樣，它給我的第一印象是“實用”和“接地氣”。它的內容組織得非常清晰，像是為我量身定做的。我之前在工作中經常遇到一些數據處理的難題，比如如何快速有效地閤並大量數據，如何從混亂的數據中提取關鍵信息，這些看似小問題，卻常常讓我花費大量時間。我看瞭書的介紹，它專門有章節講解數據清洗和整理的技巧，這正是我迫切需要的。而且，這本書的語言風格也很吸引我，不像有些技術書籍那樣枯燥乏味，而是用一種比較生活化的方式來講解，讀起來一點都不纍。我迫不及待地想去實踐書中的那些技巧，相信它一定能極大地提升我的工作效率，讓我擺脫那些繁瑣的數據處理工作。

評分☆☆☆☆☆

《我最想要的Excel數據分析書》這本書，對我來說，不僅僅是一本學習工具，更像是一把開啓數據分析大門的鑰匙。我一直對數據背後的故事很感興趣，總覺得隱藏在海量數據中的規律和洞察，能幫助我們更好地理解世界。但苦於自己Excel技能的不足，常常望洋興嘆。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我看瞭介紹，它似乎從數據采集、清洗、整理，到分析、可視化，都有涉及，並且注重實操性。這對我來說非常重要，我不太喜歡那種隻講理論的書，我更希望能夠通過實際操作來掌握知識。我尤其關注書中關於數據透視錶和圖錶製作的部分，我希望這本書能教會我如何用最簡潔高效的方式，從龐雜的數據中提煉齣有價值的信息，並且能夠用專業、美觀的圖錶清晰地展示齣來。我希望通過學習這本書，能夠讓我擺脫過去那種“手動擋”的數據處理模式，進入“自動擋”的分析時代，從而在工作中更有競爭力，也能在個人興趣上得到滿足。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完瞭一本名叫《我最想要的Excel數據分析書》的書，這本書的封麵設計就很有吸引力，簡約大氣，一看就很有專業感。我一直對數據分析挺感興趣的，但總覺得Excel功能太多，有些地方摸不著頭腦，總想找一本能夠係統性地講解Excel在數據分析中應用的書。這本書雖然我還沒深入研究，但從目錄和前幾章的導讀來看，它的內容非常豐富，涵蓋瞭從基礎的數據整理、清洗，到高級的圖錶製作、函數應用，甚至還提到瞭數據透視錶和一些進階的分析技巧。我特彆喜歡它那種循序漸進的講解方式，不會上來就拋齣很難的概念，而是從最基礎的公式和操作講起，然後一步步引導讀者去理解更復雜的功能。我尤其期待它在數據可視化方麵的講解，因為我一直覺得，把復雜的數據用直觀的圖錶呈現齣來，是數據分析的關鍵一步。這本書在這方麵的篇幅應該不少，我預感它能幫助我做齣更具說服力的數據報告。而且，書中似乎還包含瞭一些實際案例的分析，這對我來說太有幫助瞭，理論結閤實際，學習起來會更得心應手。

評分☆☆☆☆☆

翻譯的實在不敢恭維

評分☆☆☆☆☆

物流快，內容實用，幫助較大

評分☆☆☆☆☆

紙張不好，有點像是在外麵街頭書攤上的書

評分☆☆☆☆☆

非常好！很方便！經常購買！

評分☆☆☆☆☆

看著不錯..........

評分☆☆☆☆☆

想學excel的數據分析，這本書不錯

評分☆☆☆☆☆

翻譯的實在不敢恭維

評分☆☆☆☆☆

想學excel的數據分析，這本書不錯

評分☆☆☆☆☆

數據分析方法