Excel 2016统计分析实务--市场调查与资料分析(范例适用Excel 2016~2010，附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　**范例适用Excel 2016/2013/2010

　　以Excel做为工具，列举丰富的范例进行解说，且于过程中介绍常用的统计观念与Excel操作技巧，让你不需强记各项计算方法与公式，轻松将统计技巧应用在实务层面，成为资料统计与分析高手。

　　‧本书范例均透过作者实际问卷调查所得，问卷主题为你我日常生活中所使用得到之产品，如：脸书、便利商店、智慧手机、信用卡、速食、星巴克、音乐CD、运动鞋、社群网站、理想对象…等，极具实用性与亲切感。

　　‧先介绍统计学的基本原理，再佐以Excel实作，详尽地逐步解说其操作与计算过程，达到边做边学的效果。

　　‧以步骤式教学，运用Excel函数、枢纽分析，轻松获取所要的统计数字与分析结果。

　　‧重过程也重解说！每一个实例均详尽逐步解说其操作及计算过程；对其结果，也以读者容易接受之口语化加以说明，而不是以艰涩难懂的统计术语来进行解说。绝对能让读者能学得轻松、学得实用！

　　‧书中提供丰富的「马上练习」与「课后习题」，是最佳的学习评量工具。

　　‧光碟收录丰富的统计范例，让你可以依照需求马上修改、套用。

好的，这是一份针对您提供的书名所“不包含”内容的图书简介，侧重于描述其他常见的统计分析或Excel相关主题，以确保不与原书内容重叠： --- 深度解析：现代数据科学与高级商业智能工具应用 本书聚焦于超越基础数据整理和描述性统计分析的领域，旨在为读者提供一套系统化的、面向前沿技术和复杂决策支持的知识体系。我们完全跳脱了对Excel 2016及更早版本中标准统计模块（如基础回归、假设检验、方差分析等）的常规讲解，转而深入探索需要编程能力、专业统计软件操作或新兴商业智能（BI）平台构建的复杂分析场景。 第一部分：面向未来的数据处理与编程基础 本部分内容不涉及Excel的内置函数或工作表操作，而是着眼于数据科学领域的核心编程语言及其在数据处理中的应用。 1. Python在数据工程中的应用： 我们将详尽介绍使用Python进行大规模数据清洗、转换和预处理的流程。重点将放在`Pandas`库的高级功能，例如处理非结构化数据（如JSON、XML、文本日志）的导入、多源数据的高效合并（Merge/Join策略的复杂优化）、缺失值的高级插补技术（基于模型预测而非简单均值/中位数填充），以及如何利用Dask等工具处理超出内存限制的大型数据集。我们不会讨论如何在Excel中手动筛选数据。 2. R语言在专业统计建模中的优势： 本书将深入探讨R语言环境下，如何利用`tidyverse`生态系统进行数据可视化和探索性数据分析（EDA）。内容涵盖`ggplot2`的高级主题，如创建交互式图形、定制复杂的分面布局，以及使用`tidyr`进行数据框的“宽格式”与“长格式”间的灵活转换，以适应不同的统计模型输入要求。 3. SQL数据库管理与复杂查询优化： 我们不讲解Excel的数据透视表，而是教授读者如何使用结构化查询语言（SQL）与关系型数据库（如PostgreSQL或MySQL）进行交互。内容包括编写窗口函数（Window Functions）以实现复杂的排名、移动平均计算；使用公共表表达式（CTE）来分解和优化层次化查询；以及数据库性能调优的基础知识，确保数据提取过程的高效性。 第二部分：高级统计推断与机器学习理论 本部分内容摒弃了教科书式的简单T检验或ANOVA（方差分析），转而关注需要深厚数学背景和专用软件支持的推断方法。 1. 广义线性模型（GLM）及其扩展应用： 我们不局限于Excel中基础的线性回归，而是深入探讨GLM的理论基础，包括泊松回归（Poisson Regression，用于计数数据）、逻辑回归（Logistic Regression，用于二元或多元分类问题）的深入解读。内容将包括模型诊断的专业指标（如Deviance、Pearson残差分析）和正则化技术（Lasso和Ridge回归）在避免过拟合中的作用。 2. 时间序列的专业建模技术： 本书完全不涉及Excel的“趋势线”功能。我们聚焦于使用ARIMA、SARIMA模型进行序列的平稳性检验（如ADF检验）和模型识别（ACF/PACF图的专业解读）。更进一步，我们将介绍状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在动态系统预测中的应用。 3. 非参数统计方法与假设检验的深度探讨： 在需要避免对数据分布做出强假设的情况下，我们将详细介绍Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等非参数方法的原理、适用场景以及如何在专业统计包（如SPSS或Stata）中正确实现和报告结果。 4. 机器学习基础与模型评估： 本书将作为机器学习的入门引导，侧重于概念而非工具实现细节。内容包括偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的深入理解、交叉验证（Cross-Validation）策略（如K折、留一法）的有效性比较，以及混淆矩阵（Confusion Matrix）中各项指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积AUC）的实际业务意义解读。 第三部分：商业智能（BI）平台构建与高级数据可视化 本部分内容完全避开了Excel的图表制作功能，转而关注企业级的数据展现和决策支持系统（DSS）的构建。 1. Tableau/Power BI中的数据连接与数据模型构建： 本书不讲解Excel中的简单图表美化。我们指导读者如何使用Tableau或Power BI连接到多维数据库或数据仓库。重点在于建立复杂的数据模型，包括理解关系型数据源（星型/雪花模型）与数据源的导入/实时查询模式选择。 2. 交互式仪表盘的交互设计原则： 我们专注于构建高效率、高信息密度的交互式仪表盘。内容涵盖如何设计有效的过滤器（Filters）、操作（Actions）和参数（Parameters），以允许业务用户进行“下钻分析”（Drill-down）和“切片分析”（Slicing），实现真正的数据驱动决策，而非静态报告的展示。 3. 高级可视化技术与叙事： 探讨如何使用Chord Diagrams（弦图）、Sankey Diagrams（桑基图）等非传统图表来展示复杂流程和流量关系。同时，强调数据叙事（Data Storytelling）的技巧，即如何通过视觉引导，将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的商业行动建议。 --- 总结而言，本书面向的是已经掌握基础数据处理（包括Excel基础操作）的专业人士，致力于将读者的能力提升到需要依赖专业编程环境、复杂统计理论支撑以及企业级BI工具才能解决的决策难题层面。

第1章 概说
第2章 研究程序与抽样
第3章 样本大小
第4章 设计问卷与取得资料
第5章 次数分配
第6章 交叉分析表
第7章 集中趋势
第8章 离散程度
第9章 估计
第10章 假设检定
第11章 单因子变异数分析
第12章 相关
第13章 回归
附录A
A-1 乱数表
A-2 标准常态分配表
A-3 卡方分配的临界值
A-4 t分配的临界值
A-5 F分配的临界值

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，Excel不仅仅是一个电子表格软件，更是一个强大的数据分析工具，而这本书，恰恰将Excel的这一潜能发挥到了极致。它完美地融合了统计学理论与Excel的实际应用，让那些原本可能让人望而却步的统计概念，变得触手可及。书中对各种市场调查场景的案例分析，都非常具有代表性，从用户画像的构建，到产品定价策略的制定，再到营销活动效果的评估，几乎涵盖了市场营销的方方面面。每个案例都提供了一个清晰的分析流程，并详细讲解了如何利用Excel的函数、公式和图表来完成数据处理、计算和可视化。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，它不仅仅是教你如何制作图表，更重要的是教你如何选择最合适的图表类型来清晰地传达数据信息，如何通过图表的优化来突出关键洞察。这本书的排版设计也相当人性化，重点内容都会有醒目的标注，并且每个章节的结构都非常清晰，便于读者快速找到所需信息。附带的光盘更是锦上添花，里面提供的各种实用的Excel模板和数据文件，大大降低了学习的门槛，让我们可以更快地将所学知识应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为，像“统计分析”这样专业性很强的领域，用Excel来讲解，可能会显得不够深入或者不够严谨。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它用一种非常接地气的方式，将复杂的统计学概念和Excel的操作技巧完美地结合起来，让普通读者也能轻松掌握。书中对于市场调查中的各种常见问题，比如如何进行市场调研的设计、如何收集和整理问卷数据、如何进行数据挖掘和解读，都提供了非常详细的解决方案。让我特别赞赏的是，它并没有简单地罗列Excel的各种功能，而是深入分析了这些功能在市场调查中的具体应用场景，以及如何通过科学的统计方法来指导我们的决策。例如，在讲解如何进行用户满意度分析时，书中不仅介绍了如何用Excel计算平均分和标准差，还进一步讲解了如何利用Excel的图表功能，将满意度数据可视化，从而更直观地发现用户的痛点。书中的范例，也都是精心设计的，具有很强的学习价值，并且光盘中提供了配套的光盘，让我可以在电脑上直接操作，边学边练，效率非常高。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，Excel的统计分析功能一直是一个相对模糊的概念，我主要将它用于日常的数据录入和简单的图表制作。然而，这本书的出现，彻底改变了我对Excel的认知。它将Excel的统计分析能力，与市场调查这个具体的应用领域紧密地结合起来，让我看到了Excel在数据分析方面的巨大潜力。书中对Excel中各种统计分析功能的介绍，都非常详尽，并且结合了大量的市场调查案例。例如，在讲解如何进行市场竞争力分析时，书中就详细演示了如何利用Excel的SWOT分析框架，并结合相关数据来评估企业在市场中的优势、劣势、机会和威胁。让我特别赞赏的是，这本书的讲解方式非常注重理论与实践的结合，每一个统计方法都配有具体的Excel操作步骤和案例分析，让学习过程既充实又有趣。光盘里提供的丰富资源，更是让这本书的价值得到了极大的提升，我可以直接下载使用，大大加快了学习和实践的进程。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，市场调查和资料分析，最终的落脚点是“ actionable insights”，也就是能够指导实际行动的洞察。而这本书，恰恰是在这一点上做得非常出色。它不仅仅是教你如何利用Excel去做数据处理和统计计算，更是教你如何从数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为可执行的策略。书中对Excel中各种统计分析工具的运用，都讲解得非常细致，并且结合了大量的市场调查案例。例如，在讲解如何进行用户画像构建时，书中就详细演示了如何利用Excel的各种函数和图表，来分析用户的基本信息、行为数据、消费偏好等，从而描绘出清晰的用户画像。让我印象深刻的是，这本书的讲解方式非常注重实操性，每一个统计方法都配有具体的Excel操作步骤和案例分析，让学习过程既充实又有趣。光盘里提供的丰富资源，更是让这本书的价值得到了极大的提升，我可以直接下载使用，大大加快了学习和实践的进程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题很长，一开始看到的时候，觉得它像是那种内容很杂、什么都想讲到，但又可能什么都讲不透的“大杂烩”。然而，翻开之后，我才发现我的担忧完全是多余的。首先，它对于Excel 2016这个版本的统计分析功能的介绍，真的是做到了“实务”二字。不是那种枯燥的理论堆砌，而是直接把市场调查中会遇到的各种场景，比如用户偏好分析、销售数据预测、满意度量化等等，都一一列举出来，然后告诉你如何利用Excel的各种工具，像是数据透视表、图表、以及一些高级函数，来完成这些分析。最令我印象深刻的是，它并没有止步于基础操作，而是深入讲解了一些统计学概念在Excel中的具体应用，比如如何用Excel计算相关系数来衡量变量之间的关系强度，或者如何通过回归分析来预测未来的销售趋势。书中给出的范例，每一个都贴近实际操作，而且步骤清晰，我即使之前对某些统计方法不太熟悉，也能跟着书一步步地操作，最终得到有用的分析结果。附带的光盘也非常实用，里面的数据文件和模板，可以直接套用到自己的实际工作中，大大节省了从零开始制作数据和图表的时间。对于我这种需要经常处理市场数据的职场人士来说，这简直是神器。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我是抱着试试看的心态去买这本书的，因为市面上关于Excel统计分析的书籍很多，但真正能够做到“实务”和“深入”的却不常见。然而，这本书的质量远超我的预期。它不是那种“教科书式”的枯燥讲解，而是以市场调查的实际需求为导向，教你如何利用Excel来解决实际问题。书中对Excel的各种统计函数和工具的运用，都讲解得非常透彻，而且结合了大量的市场调查案例。例如，在讲解如何进行市场细分时，书中就详细演示了如何利用Excel的聚类分析功能，来找出具有相似特征的客户群体。更重要的是，它不仅仅是教你“怎么做”，还教你“为什么这么做”，以及在分析过程中需要注意哪些细节和潜在的陷阱。这种深入的讲解，对于提升数据分析的深度和严谨性非常有帮助。书中的范例，都非常贴合实际工作场景，并且光盘里提供了丰富的配套资源，让我可以随时随地进行学习和练习，大大提高了我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在市场一线工作的人，我深知数据的重要性，但也深切体会到如何有效地从海量数据中挖掘有价值的信息是一项挑战。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。它不是那种泛泛而谈的理论书，而是聚焦于“市场调查与资料分析”这一具体应用领域，并提供了非常实操性的指导。书中对于Excel中统计分析功能的介绍，非常细致，从基础的数据整理、清洗，到高级的假设检验、回归分析，都进行了详尽的讲解。让我印象深刻的是，它在讲解每一个统计方法时，都会先解释其背后的统计原理，然后立即给出在Excel中的具体实现步骤，并配以清晰的图示。这样的讲解方式，既保证了理论的严谨性，又兼顾了操作的简便性。书中的案例，也都非常贴近实际市场调查的需求，例如如何进行市场细分、如何评估广告投放效果、如何分析顾客流失原因等等。这些案例的分析过程，都非常具有指导意义，让我能够举一反三，将所学知识应用到我自己的工作中。光盘里的数据文件，也让我省去了不少手动输入数据的麻烦，可以直接上手练习。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书的初衷，主要是因为工作上经常需要处理大量的市场调查数据，但自己对Excel的统计功能掌握得并不够深入，尤其是在面对一些复杂的分析需求时，常常感到力不从心。这本书的出现，可以说正好解决了我的燃眉之急。它不是那种“一看就懂，一用就废”的速成教程，而是真正注重培养读者理解和应用的能力。书中对每一个统计概念的解释都非常到位，并且紧密结合Excel的具体操作。比如，在讲解抽样方法时，它会告诉你如何在Excel中生成随机数，实现简单随机抽样，而在谈到问卷设计时，它也会结合Excel的条件格式和数据验证功能，来帮助你检查数据录入的规范性。让我惊喜的是，书中对于一些可能出现的统计误差和陷阱，也做了很详尽的说明，并给出了规避的方法。这对于提高数据分析的严谨性和可靠性至关重要。而且，这本书的编写风格非常亲切，像是有一位经验丰富的老师在旁边手把手地教你一样，即使是一些比较抽象的统计学原理，也能被解释得通俗易懂。光盘里的范例文件，包含了各种图表和统计模型的设置，我可以直接参考学习，甚至稍作修改就能用于自己的项目，极大地提升了工作效率。

评分☆☆☆☆☆

作为一名市场分析师，我深知数据分析能力的重要性，而Excel一直是我工作中不可或缺的工具。这本书的出现，无疑为我提升Excel统计分析能力提供了极大的帮助。它不仅仅是一本操作手册，更是一本能够帮助我理解统计学原理，并将这些原理应用到实际市场调查中的指南。书中对于Excel中各种统计分析功能的介绍，都非常详尽，并且结合了大量的市场调查案例。例如，在讲解如何进行产品销量预测时，书中就详细演示了如何利用Excel的回归分析和时间序列分析功能，来对未来的销售趋势进行预测。让我特别赞赏的是，这本书的讲解方式非常注重逻辑性和条理性，每一个章节都围绕着一个具体的主题展开，并且层层递进，让读者能够循序渐进地掌握统计分析的技巧。光盘里提供的丰富的数据和模板，更是让我能够事半功倍地进行学习和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远不止于它能够帮助你掌握Excel的统计功能，更在于它能够帮助你建立一套科学的市场分析思维。在阅读过程中，我不仅仅是学习了如何使用Excel的各种工具，更是学会了如何从数据的角度去思考市场问题，如何通过数据来验证假设，如何用数据来指导决策。书中对于市场调查流程的梳理，非常清晰，从问卷设计、数据收集、数据清洗，到数据分析、结果解读，每一个环节都进行了详细的讲解，并给出了相应的Excel操作方法。让我印象深刻的是，它在讲解如何进行数据可视化时，不仅介绍了各种图表的制作方法，还强调了如何通过图表来有效地传达分析结果，以及如何避免图表中的误导信息。这本书的讲解方式，非常注重理论与实践的结合，每一个统计方法都配有具体的Excel操作步骤和案例分析，让学习过程既充实又有趣。光盘里的丰富资源，更是让这本书的价值得到了极大的提升，我可以直接下载使用，大大加快了学习和实践的进程。