100題で學ぶ錶計算 第3版 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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• 第3版
• 效率提升

齣版社： 日経ＢＰ社

ISBN：9784822292188

商品編碼：19873061

數字世界的脈絡：解鎖數據潛能的深度指南 在信息爆炸的時代，數據已然成為驅動社會進步、企業決策乃至個人成長的核心動力。然而，海量的數據本身並不能直接産生價值，其背後蘊含的深刻洞察和精準預測，纔是真正令人矚目的寶藏。本書並非一本陳舊的數據統計手冊，也不是一本枯燥的理論講義。它是一本現代化的、麵嚮未來、旨在賦予讀者駕馭數字世界的實戰能力的書籍。通過對各類信息處理工具的精妙運用，本書將帶你深入理解數據的本質，掌握從原始信息中提煉價值的藝術，並最終將這些洞察轉化為切實可行的行動方案。 本書的核心理念在於，無論你身處何種行業，從事何種工作，擁有良好的數據素養都將成為你不可或缺的核心競爭力。我們不再拘泥於單一的工具或技術，而是著眼於數據處理和分析的通用方法論。從數據的收集、清洗、整理，到其後的可視化呈現、統計分析，乃至更高級的建模和預測，本書將為你構建一套完整且邏輯嚴謹的數據思維框架。我們將循序漸進地引導你，一步步揭開數據神秘的麵紗，讓你能夠自信地駕馭各種數據挑戰，發掘潛在的商機，規避潛在的風險，並為復雜問題找到最優解。 第一章：數據洞察的基石——理解數據的語言 在進入具體的工具和技術之前，理解數據的本質是至關重要的第一步。本章將從最基礎的概念入手，幫助你建立對“數據”一詞的全新認識。我們將探討數據的類型——定性數據與定量數據，以及它們各自的特點和應用場景。你將瞭解到，數據並非冰冷的數字，而是蘊含著現實世界信息和規律的載體。 數據的本質與價值： 數據如何反映現實？如何從原始數據中挖掘齣有意義的信息？我們將通過生動的案例，揭示數據在商業決策、科學研究、社會發展等領域的巨大價值。 數據的生命周期： 從數據的産生、收集、存儲，到處理、分析、應用，再到最終的歸檔或銷毀，理解數據的全生命周期有助於我們更好地管理和利用數據。 數據質量的重要性： “垃圾進，垃圾齣”——低質量的數據會誤導分析結果，導緻錯誤的決策。本章將強調數據質量的重要性，並初步介紹影響數據質量的關鍵因素。 數據倫理與隱私： 在數據日益重要的今天，數據倫理和隱私保護也變得愈發關鍵。我們將探討在數據應用過程中需要注意的道德規範和法律法規，確保數據的閤規使用。 第二章：數據處理的利器——高效組織與清洗信息 原始數據往往是雜亂無章、充滿錯誤和冗餘的。如同建築師在砌磚前需要清理場地、整理材料一樣，數據分析的第一步便是對原始數據進行有效的組織和清洗。本章將介紹一係列實用的方法和工具，幫助你應對各種數據質量問題，為後續的分析奠定堅實的基礎。 數據收集的藝術： 如何從不同的來源（如數據庫、API、網頁抓取、傳感器等）高效地收集數據？我們將探討各種數據收集策略，並介紹常用的數據獲取工具。 數據清洗的挑戰與技巧： 缺失值、異常值、重復值、格式不一緻……這些都是數據清洗過程中常見的難題。本章將詳細講解如何識彆和處理這些問題，例如使用插值法處理缺失值，利用統計方法檢測異常值，以及進行數據格式統一等。 數據轉換與規範化： 將原始數據轉化為適閤分析的格式至關重要。我們將學習如何進行數據類型轉換，閤並或拆分數據列，以及對數據進行標準化和歸一化處理，以消除不同量綱數據的影響。 重復數據的識彆與刪除： 重復數據會誇大數據量，乾擾分析結果。本章將介紹多種識彆和刪除重復數據的方法，確保數據集的唯一性。 文本數據預處理： 在處理非結構化文本數據時，如清理噪聲、分詞、去除停用詞等預處理步驟是不可或缺的，為後續的文本分析打下基礎。 第三章：數據呈現的魅力——可視化語言的力量 冰冷的數據報錶難以直觀地傳達信息，而一張精心設計的圖錶卻能瞬間讓復雜的數據“活”起來。數據可視化是將抽象數據轉化為直觀圖形的過程，它能幫助我們快速發現數據中的趨勢、模式和異常，並有效地將分析結果傳達給他人。本章將深入探討數據可視化的原理、方法和應用。 可視化的原則與技巧： 如何選擇最閤適的圖錶類型來錶達數據？如何設計清晰、準確、富有吸引力的圖錶？我們將學習圖錶選擇的原則，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖等，並分享提升圖錶可讀性的設計技巧，如色彩運用、標簽標注、坐標軸設定等。 探索性數據分析（EDA）中的可視化： 可視化是EDA的重要工具。本章將展示如何利用散點圖矩陣、相關性熱力圖等，初步探索變量之間的關係，發現潛在的規律。 地理信息可視化： 地圖是強大的可視化工具，能夠直觀地展示空間分布和地理模式。我們將探討如何利用地圖進行數據可視化，例如展示銷售區域分布、人口密度變化等。 交互式可視化： 現代數據可視化工具支持交互功能，允許用戶通過縮放、篩選、鑽取等操作深入探索數據。本章將介紹如何創建具有交互性的可視化報告，提升用戶體驗。 故事化的數據呈現： 將數據分析結果轉化為引人入勝的故事，是有效溝通的關鍵。我們將學習如何通過一係列圖錶和敘述，將數據分析過程和結論清晰地傳達給目標受眾。 第四章：數據分析的深度——揭示隱藏的規律 清洗和可視化之後，便是數據分析的核心階段——運用統計學和數學方法，從數據中提取更深層次的洞察。本章將介紹常用的數據分析技術，幫助你理解數據背後的驅動因素，並做齣更明智的決策。 描述性統計： 理解數據的基本特徵，如均值、中位數、眾數、方差、標準差等，可以幫助我們概括數據的分布情況。 推斷性統計： 如何從樣本數據推斷總體特徵？我們將介紹假設檢驗、置信區間等概念，以及如何在不確定性中做齣可靠的判斷。 相關性分析： 探索變量之間的綫性關係強度和方嚮，例如皮爾遜相關係數的應用。 迴歸分析： 建立變量之間的數學模型，預測因變量如何隨著一個或多個自變量的變化而變化。我們將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，以及模型評估和解釋。 分類與聚類分析： 將數據分成不同的類彆（如客戶細分）或將相似的數據點組閤在一起（如市場細分），是模式識彆的重要手段。 時間序列分析基礎： 預測未來的趨勢和模式，例如分析銷售額隨時間的變化，預測股票價格走勢等。 第五章：數據驅動的預測——構建未來洞察的模型 在掌握瞭基礎的數據分析方法後，我們可以進一步運用更高級的模型來預測未來。本章將介紹機器學習在預測領域的應用，幫助你建立能夠預測結果的模型，為決策提供科學依據。 機器學習入門： 什麼是機器學習？它如何幫助我們從數據中學習？我們將簡要介紹監督學習、無監督學習和強化學習的基本概念。 預測模型構建： 介紹幾種常見的預測模型，如決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等，並探討它們的應用場景。 模型評估與優化： 如何評估一個預測模型的性能？我們將介紹常用的評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方根誤差（RMSE）等，並探討模型調優的方法，以提高預測精度。 模型解釋性： 理解模型為何做齣某個預測，比僅僅得到預測結果本身更為重要。我們將探討模型解釋性的方法，幫助你理解模型的工作原理。 實際應用案例： 通過具體的行業案例，如客戶流失預測、信貸風險評估、産品銷售預測等，展示預測模型的實際應用價值。 第六章：數據分析的實踐——工具與流程的整閤 理論知識固然重要，但將知識轉化為實踐能力，離不開對相關工具和流程的熟練掌握。本章將聚焦於實際操作，介紹常用的數據處理和分析工具，並梳理一個完整的數據分析項目流程。 數據處理與分析工具概覽： 介紹當前主流的數據處理和分析工具，如強大的電子錶格軟件（Excel）、數據庫管理係統（SQL）、編程語言（Python/R）、商業智能（BI）工具（Tableau/Power BI）等。我們將探討它們各自的優缺點和適用場景。 SQL基礎： 學習如何使用SQL查詢和操作關係型數據庫，這是數據提取和準備的關鍵技能。 Python/R在數據分析中的應用： 介紹如何利用Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）或R進行數據清洗、可視化、統計分析和機器學習建模。 商業智能（BI）工具： 學習如何使用BI工具快速構建交互式儀錶盤和報告，實現數據的可視化和業務洞察。 數據分析項目流程： 從問題定義、數據收集、數據清洗、數據分析、模型構建、結果展示到最終的實施部署，我們將梳理一個完整的數據分析項目生命周期，幫助你係統地開展數據項目。 案例實踐： 通過一個完整的案例，貫穿本書的知識點，從數據獲取到最終的洞察呈現，讓你親手實踐整個數據分析過程。 第七章：數據分析的未來——持續學習與創新 數據科學領域日新月異，新的技術和方法層齣不窮。本書的最後一章將著眼於未來，鼓勵讀者保持學習的熱情，並探索數據分析的更廣闊前景。 大數據技術與挑戰： 隨著數據量的激增，大數據技術（如Hadoop, Spark）應運而生。我們將簡要介紹大數據的概念和處理方法。 人工智能與深度學習： AI和深度學習正在重塑數據分析的麵貌，它們在圖像識彆、自然語言處理等領域展現齣驚人的能力。 數據科學的職業發展： 探討數據科學傢、數據分析師等相關職業的就業前景和發展路徑。 持續學習的資源： 提供獲取最新數據科學知識的途徑，如在綫課程、學術論文、社區論壇等。 培養數據驅動的思維： 強調將數據思維融入日常工作和生活，不斷運用數據來解決問題，做齣更優決策。 本書旨在成為你通往數據世界的一本實用指南。它不是讓你成為一名編程高手，也不是讓你成為統計學傢，而是讓你具備用數據說話、用數據思考的能力，從而在瞬息萬變的數字時代保持競爭力。通過本書的學習，你將能夠： 清晰地理解數據的價值和作用。 高效地收集、整理和清洗數據。 熟練地運用可視化手段呈現數據。 掌握多種數據分析和預測技術。 自信地運用各類數據工具解決實際問題。 培養一種終身學習和探索數據的習慣。 無論你是初學者還是希望提升數據技能的專業人士，本書都將為你提供一條清晰的學習路徑。讓我們一起踏上這段激動人心的數據探索之旅，解鎖數字世界蘊藏的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名Excel資深用戶，我通常不太會去主動尋找這類“基礎教程”類的書籍。但這次被《100題で學ぶ錶計算 第3版》的“100題”這個概念吸引瞭，覺得也許能發現一些自己忽略的細節或者更優化的操作方法。拿到書後，我發現這本書確實有它的獨到之處。雖然很多基本操作我都熟練掌握，但通過這本書提供的不同場景下的案例，我能從新的角度去審視自己平時的操作習慣，並且學習到瞭一些更高效、更簡潔的實現方式。比如，一些函數的使用方法，書中通過不同的題目場景進行演示，讓我對函數理解得更透徹。而且，它對一些容易混淆的概念解釋得非常到位，比如公式和函數之間的區彆，以及不同函數在實際應用中的側重點。這本書對於想要鞏固Excel基礎、查漏補缺，或者想要進一步提升Excel應用能力的用戶來說，都非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書之前，對Excel的掌握程度可以說是一塌糊塗，日常工作裏都是零零散散地學一點，遇到問題就到處搜。這次抱著試試看的心態入手瞭《100題で學ぶ錶計算 第3版》，沒想到真的給我打開瞭新世界的大門。這本書的優點太多瞭，最讓我印象深刻的是它“以練促學”的設計理念。不像很多理論性很強的書籍，這本書直接拋齣瞭100個典型問題，涵蓋瞭Excel的方方麵麵，從基礎操作到高級應用，幾乎無所不包。我每天花一個小時左右，跟著書中的步驟一步一步操作，就像在做一個真實的Excel項目一樣，非常有成就感。而且，它不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”，很多操作背後的邏輯和原理都講得很透徹，這讓我對Excel的理解更上一層樓。我已經推薦給我的同事們瞭，大傢的反響都非常好。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是我近期最滿意的一次購書體驗瞭！當初被封麵吸引，覺得“100題”這個形式很有吸引力，可以快速上手，又不會顯得過於枯燥。拿到手後，果然沒有讓我失望。紙質很好，印刷清晰，排版也很舒服，翻閱起來一點都不費眼。我尤其喜歡的是它將題目按照不同的主題進行瞭分類，從最基礎的數據錄入、公式計算，到一些稍微進階的條件格式、數據透視錶，再到後麵的一些圖錶製作和數據分析的基礎概念，循序漸進，非常閤理。每一道題目都配有詳細的操作步驟和圖示，我這個Excel小白也能跟著一步步操作下來，遇到不懂的地方，還可以迴過頭來重新看一遍，非常直觀。最重要的是，它真的教會瞭我很多實用的技巧，很多以前覺得很麻煩的事情，現在都能輕鬆解決瞭，感覺工作效率都提高瞭不止一點點！強烈推薦給和我一樣的Excel新手，或者想要係統梳理一下Excel知識的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

這本《100題で學ぶ錶計算 第3版》簡直是Excel學習者的福音！我之前一直覺得Excel很難，但看瞭這本書，我完全改觀瞭。書裏將復雜的Excel知識拆解成100個具體的題目，每個題目都針對一個知識點，而且配有詳細的解答和操作步驟。跟著書裏的步驟一步一步做，感覺就像在玩一個Excel遊戲，非常有趣，一點都不枯燥。我最喜歡的是它涵蓋的知識點非常全麵，從最基本的單元格操作到各種函數公式，再到數據透視錶、圖錶製作等等，應有盡有。而且，每一道題目都非常貼近實際工作中的場景，學到的知識可以直接運用到工作中，大大提高瞭我的工作效率。這本書真的是我近期買到的最值的一本書瞭，強烈推薦給大傢！

評分☆☆☆☆☆

我是一個需要經常處理大量數據的職場新人，之前一直覺得Excel很難，學瞭很久也隻是停留在皮毛。偶然間看到這本書的推薦，抱著試一試的心態買瞭。《100題で學ぶ錶計算 第3版》的齣現，可以說是拯救瞭我。書的整體結構非常清晰，100道題目由淺入深，循序漸進，非常適閤我這種零基礎的學習者。每一道題目都配有詳細的步驟解析和清晰的圖文說明，跟著操作，很快就能掌握相應的技巧。我最喜歡的是它不僅教會瞭基礎功能，還涵蓋瞭很多實用性很強的高級技巧，比如數據透視錶、VLOOKUP函數等等，這些功能在我的實際工作中都幫瞭我大忙。這本書真的讓我感覺Excel不再是遙不可及的難題，而是成為瞭我的得力助手。