100題で学ぶ表計算 第3版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 第3版
• 效率提升

出版社： 日経ＢＰ社

ISBN：9784822292188

商品编码：19873061

数字世界的脉络：解锁数据潜能的深度指南 在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步、企业决策乃至个人成长的核心动力。然而，海量的数据本身并不能直接产生价值，其背后蕴含的深刻洞察和精准预测，才是真正令人瞩目的宝藏。本书并非一本陈旧的数据统计手册，也不是一本枯燥的理论讲义。它是一本现代化的、面向未来、旨在赋予读者驾驭数字世界的实战能力的书籍。通过对各类信息处理工具的精妙运用，本书将带你深入理解数据的本质，掌握从原始信息中提炼价值的艺术，并最终将这些洞察转化为切实可行的行动方案。 本书的核心理念在于，无论你身处何种行业，从事何种工作，拥有良好的数据素养都将成为你不可或缺的核心竞争力。我们不再拘泥于单一的工具或技术，而是着眼于数据处理和分析的通用方法论。从数据的收集、清洗、整理，到其后的可视化呈现、统计分析，乃至更高级的建模和预测，本书将为你构建一套完整且逻辑严谨的数据思维框架。我们将循序渐进地引导你，一步步揭开数据神秘的面纱，让你能够自信地驾驭各种数据挑战，发掘潜在的商机，规避潜在的风险，并为复杂问题找到最优解。 第一章：数据洞察的基石——理解数据的语言 在进入具体的工具和技术之前，理解数据的本质是至关重要的第一步。本章将从最基础的概念入手，帮助你建立对“数据”一词的全新认识。我们将探讨数据的类型——定性数据与定量数据，以及它们各自的特点和应用场景。你将了解到，数据并非冰冷的数字，而是蕴含着现实世界信息和规律的载体。 数据的本质与价值： 数据如何反映现实？如何从原始数据中挖掘出有意义的信息？我们将通过生动的案例，揭示数据在商业决策、科学研究、社会发展等领域的巨大价值。 数据的生命周期： 从数据的产生、收集、存储，到处理、分析、应用，再到最终的归档或销毁，理解数据的全生命周期有助于我们更好地管理和利用数据。 数据质量的重要性： “垃圾进，垃圾出”——低质量的数据会误导分析结果，导致错误的决策。本章将强调数据质量的重要性，并初步介绍影响数据质量的关键因素。 数据伦理与隐私： 在数据日益重要的今天，数据伦理和隐私保护也变得愈发关键。我们将探讨在数据应用过程中需要注意的道德规范和法律法规，确保数据的合规使用。 第二章：数据处理的利器——高效组织与清洗信息 原始数据往往是杂乱无章、充满错误和冗余的。如同建筑师在砌砖前需要清理场地、整理材料一样，数据分析的第一步便是对原始数据进行有效的组织和清洗。本章将介绍一系列实用的方法和工具，帮助你应对各种数据质量问题，为后续的分析奠定坚实的基础。 数据收集的艺术： 如何从不同的来源（如数据库、API、网页抓取、传感器等）高效地收集数据？我们将探讨各种数据收集策略，并介绍常用的数据获取工具。 数据清洗的挑战与技巧： 缺失值、异常值、重复值、格式不一致……这些都是数据清洗过程中常见的难题。本章将详细讲解如何识别和处理这些问题，例如使用插值法处理缺失值，利用统计方法检测异常值，以及进行数据格式统一等。 数据转换与规范化： 将原始数据转化为适合分析的格式至关重要。我们将学习如何进行数据类型转换，合并或拆分数据列，以及对数据进行标准化和归一化处理，以消除不同量纲数据的影响。 重复数据的识别与删除： 重复数据会夸大数据量，干扰分析结果。本章将介绍多种识别和删除重复数据的方法，确保数据集的唯一性。 文本数据预处理： 在处理非结构化文本数据时，如清理噪声、分词、去除停用词等预处理步骤是不可或缺的，为后续的文本分析打下基础。 第三章：数据呈现的魅力——可视化语言的力量 冰冷的数据报表难以直观地传达信息，而一张精心设计的图表却能瞬间让复杂的数据“活”起来。数据可视化是将抽象数据转化为直观图形的过程，它能帮助我们快速发现数据中的趋势、模式和异常，并有效地将分析结果传达给他人。本章将深入探讨数据可视化的原理、方法和应用。 可视化的原则与技巧： 如何选择最合适的图表类型来表达数据？如何设计清晰、准确、富有吸引力的图表？我们将学习图表选择的原则，如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图等，并分享提升图表可读性的设计技巧，如色彩运用、标签标注、坐标轴设定等。 探索性数据分析（EDA）中的可视化： 可视化是EDA的重要工具。本章将展示如何利用散点图矩阵、相关性热力图等，初步探索变量之间的关系，发现潜在的规律。 地理信息可视化： 地图是强大的可视化工具，能够直观地展示空间分布和地理模式。我们将探讨如何利用地图进行数据可视化，例如展示销售区域分布、人口密度变化等。 交互式可视化： 现代数据可视化工具支持交互功能，允许用户通过缩放、筛选、钻取等操作深入探索数据。本章将介绍如何创建具有交互性的可视化报告，提升用户体验。 故事化的数据呈现： 将数据分析结果转化为引人入胜的故事，是有效沟通的关键。我们将学习如何通过一系列图表和叙述，将数据分析过程和结论清晰地传达给目标受众。 第四章：数据分析的深度——揭示隐藏的规律 清洗和可视化之后，便是数据分析的核心阶段——运用统计学和数学方法，从数据中提取更深层次的洞察。本章将介绍常用的数据分析技术，帮助你理解数据背后的驱动因素，并做出更明智的决策。 描述性统计： 理解数据的基本特征，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，可以帮助我们概括数据的分布情况。 推断性统计： 如何从样本数据推断总体特征？我们将介绍假设检验、置信区间等概念，以及如何在不确定性中做出可靠的判断。 相关性分析： 探索变量之间的线性关系强度和方向，例如皮尔逊相关系数的应用。 回归分析： 建立变量之间的数学模型，预测因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，以及模型评估和解释。 分类与聚类分析： 将数据分成不同的类别（如客户细分）或将相似的数据点组合在一起（如市场细分），是模式识别的重要手段。 时间序列分析基础： 预测未来的趋势和模式，例如分析销售额随时间的变化，预测股票价格走势等。 第五章：数据驱动的预测——构建未来洞察的模型 在掌握了基础的数据分析方法后，我们可以进一步运用更高级的模型来预测未来。本章将介绍机器学习在预测领域的应用，帮助你建立能够预测结果的模型，为决策提供科学依据。 机器学习入门： 什么是机器学习？它如何帮助我们从数据中学习？我们将简要介绍监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。 预测模型构建： 介绍几种常见的预测模型，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等，并探讨它们的应用场景。 模型评估与优化： 如何评估一个预测模型的性能？我们将介绍常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方根误差（RMSE）等，并探讨模型调优的方法，以提高预测精度。 模型解释性： 理解模型为何做出某个预测，比仅仅得到预测结果本身更为重要。我们将探讨模型解释性的方法，帮助你理解模型的工作原理。 实际应用案例： 通过具体的行业案例，如客户流失预测、信贷风险评估、产品销售预测等，展示预测模型的实际应用价值。 第六章：数据分析的实践——工具与流程的整合 理论知识固然重要，但将知识转化为实践能力，离不开对相关工具和流程的熟练掌握。本章将聚焦于实际操作，介绍常用的数据处理和分析工具，并梳理一个完整的数据分析项目流程。 数据处理与分析工具概览： 介绍当前主流的数据处理和分析工具，如强大的电子表格软件（Excel）、数据库管理系统（SQL）、编程语言（Python/R）、商业智能（BI）工具（Tableau/Power BI）等。我们将探讨它们各自的优缺点和适用场景。 SQL基础： 学习如何使用SQL查询和操作关系型数据库，这是数据提取和准备的关键技能。 Python/R在数据分析中的应用： 介绍如何利用Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）或R进行数据清洗、可视化、统计分析和机器学习建模。 商业智能（BI）工具： 学习如何使用BI工具快速构建交互式仪表盘和报告，实现数据的可视化和业务洞察。 数据分析项目流程： 从问题定义、数据收集、数据清洗、数据分析、模型构建、结果展示到最终的实施部署，我们将梳理一个完整的数据分析项目生命周期，帮助你系统地开展数据项目。 案例实践： 通过一个完整的案例，贯穿本书的知识点，从数据获取到最终的洞察呈现，让你亲手实践整个数据分析过程。 第七章：数据分析的未来——持续学习与创新 数据科学领域日新月异，新的技术和方法层出不穷。本书的最后一章将着眼于未来，鼓励读者保持学习的热情，并探索数据分析的更广阔前景。 大数据技术与挑战： 随着数据量的激增，大数据技术（如Hadoop, Spark）应运而生。我们将简要介绍大数据的概念和处理方法。 人工智能与深度学习： AI和深度学习正在重塑数据分析的面貌，它们在图像识别、自然语言处理等领域展现出惊人的能力。 数据科学的职业发展： 探讨数据科学家、数据分析师等相关职业的就业前景和发展路径。 持续学习的资源： 提供获取最新数据科学知识的途径，如在线课程、学术论文、社区论坛等。 培养数据驱动的思维： 强调将数据思维融入日常工作和生活，不断运用数据来解决问题，做出更优决策。 本书旨在成为你通往数据世界的一本实用指南。它不是让你成为一名编程高手，也不是让你成为统计学家，而是让你具备用数据说话、用数据思考的能力，从而在瞬息万变的数字时代保持竞争力。通过本书的学习，你将能够： 清晰地理解数据的价值和作用。 高效地收集、整理和清洗数据。 熟练地运用可视化手段呈现数据。 掌握多种数据分析和预测技术。 自信地运用各类数据工具解决实际问题。 培养一种终身学习和探索数据的习惯。 无论你是初学者还是希望提升数据技能的专业人士，本书都将为你提供一条清晰的学习路径。让我们一起踏上这段激动人心的数据探索之旅，解锁数字世界蕴藏的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是我近期最满意的一次购书体验了！当初被封面吸引，觉得“100题”这个形式很有吸引力，可以快速上手，又不会显得过于枯燥。拿到手后，果然没有让我失望。纸质很好，印刷清晰，排版也很舒服，翻阅起来一点都不费眼。我尤其喜欢的是它将题目按照不同的主题进行了分类，从最基础的数据录入、公式计算，到一些稍微进阶的条件格式、数据透视表，再到后面的一些图表制作和数据分析的基础概念，循序渐进，非常合理。每一道题目都配有详细的操作步骤和图示，我这个Excel小白也能跟着一步步操作下来，遇到不懂的地方，还可以回过头来重新看一遍，非常直观。最重要的是，它真的教会了我很多实用的技巧，很多以前觉得很麻烦的事情，现在都能轻松解决了，感觉工作效率都提高了不止一点点！强烈推荐给和我一样的Excel新手，或者想要系统梳理一下Excel知识的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书之前，对Excel的掌握程度可以说是一塌糊涂，日常工作里都是零零散散地学一点，遇到问题就到处搜。这次抱着试试看的心态入手了《100題で学ぶ表計算 第3版》，没想到真的给我打开了新世界的大门。这本书的优点太多了，最让我印象深刻的是它“以练促学”的设计理念。不像很多理论性很强的书籍，这本书直接抛出了100个典型问题，涵盖了Excel的方方面面，从基础操作到高级应用，几乎无所不包。我每天花一个小时左右，跟着书中的步骤一步一步操作，就像在做一个真实的Excel项目一样，非常有成就感。而且，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，很多操作背后的逻辑和原理都讲得很透彻，这让我对Excel的理解更上一层楼。我已经推荐给我的同事们了，大家的反响都非常好。

评分☆☆☆☆☆

作为一名Excel资深用户，我通常不太会去主动寻找这类“基础教程”类的书籍。但这次被《100題で学ぶ表計算 第3版》的“100题”这个概念吸引了，觉得也许能发现一些自己忽略的细节或者更优化的操作方法。拿到书后，我发现这本书确实有它的独到之处。虽然很多基本操作我都熟练掌握，但通过这本书提供的不同场景下的案例，我能从新的角度去审视自己平时的操作习惯，并且学习到了一些更高效、更简洁的实现方式。比如，一些函数的使用方法，书中通过不同的题目场景进行演示，让我对函数理解得更透彻。而且，它对一些容易混淆的概念解释得非常到位，比如公式和函数之间的区别，以及不同函数在实际应用中的侧重点。这本书对于想要巩固Excel基础、查漏补缺，或者想要进一步提升Excel应用能力的用户来说，都非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个需要经常处理大量数据的职场新人，之前一直觉得Excel很难，学了很久也只是停留在皮毛。偶然间看到这本书的推荐，抱着试一试的心态买了。《100題で学ぶ表計算 第3版》的出现，可以说是拯救了我。书的整体结构非常清晰，100道题目由浅入深，循序渐进，非常适合我这种零基础的学习者。每一道题目都配有详细的步骤解析和清晰的图文说明，跟着操作，很快就能掌握相应的技巧。我最喜欢的是它不仅教会了基础功能，还涵盖了很多实用性很强的高级技巧，比如数据透视表、VLOOKUP函数等等，这些功能在我的实际工作中都帮了我大忙。这本书真的让我感觉Excel不再是遥不可及的难题，而是成为了我的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本《100題で学ぶ表計算 第3版》简直是Excel学习者的福音！我之前一直觉得Excel很难，但看了这本书，我完全改观了。书里将复杂的Excel知识拆解成100个具体的题目，每个题目都针对一个知识点，而且配有详细的解答和操作步骤。跟着书里的步骤一步一步做，感觉就像在玩一个Excel游戏，非常有趣，一点都不枯燥。我最喜欢的是它涵盖的知识点非常全面，从最基本的单元格操作到各种函数公式，再到数据透视表、图表制作等等，应有尽有。而且，每一道题目都非常贴近实际工作中的场景，学到的知识可以直接运用到工作中，大大提高了我的工作效率。这本书真的是我近期买到的最值的一本书了，强烈推荐给大家！