不需要Hadoop：用Excel+VB更高竿玩转大数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• Excel
• VBA
• 大数据
• 数据分析
• 数据处理
• 办公自动化
• 效率提升
• 实战
• 技巧
• 零基础

全书共分为9个章节，包含：
　　❑第01章：Visual Basic (VB) 编辑环境
　　❑第02章：VB程式设计概念
　　❑第03章：VB常用的基本操作指令
　　❑第04章：阵列、回圈与选择结构
　　❑第05章：阵列、回圈与选择结构VB综合应用
　　❑第06章：枢纽分析表与VB应用
　　❑第07章：关联性分析：Pearson函数应用
　　❑第08章：高斯分布、Input与筛选VB应用
　　❑第09章：柏拉图制作与Excel VB在工作表资料库的资料输入清单操作

　　适用：有兴趣学习Excel VB使报表处理自动化，或简化巨量Excel资料分析，以增进工作效率与准确性者 ( 如学校师生及相关从业人员等 )。

本书特色

　　❑ 本书为一本实用性强大的VB书籍，书中所介绍关于筛选、进阶筛选、排序、文字比对、VLOOKUP等VB程式写法，常用于资料分群方法。

　　❑ Excel VB程式所执行复杂且重复巨量的资料工作，必须使用阵列、回圈与选择结构等。书中将详细介绍其分群整理的技巧，并提供读者可直接套用的程式码 ( 请至佳魁资讯官网下载 )。
 

跨越数据鸿沟：Excel与VB构建高效能数据处理新范式 （图书简介） 在当今数据爆炸的时代，掌握高效的数据处理与分析能力已成为职场人士不可或缺的核心竞争力。传统的BI工具和大数据平台虽然功能强大，但往往学习曲线陡峭，部署成本高昂，对于习惯于日常办公环境的中小型企业和个人分析师而言，显得过于笨重。本书旨在提供一套完全不同于主流“大数据”叙事的解决方案：利用我们最熟悉、最便捷的工具——Microsoft Excel与Visual Basic for Applications (VBA)，实现对海量、复杂数据的高效管理、清洗、转换与可视化，从而达成“小而美”的高性能数据处理目标。 核心理念：化繁为简，赋能日常 我们深知，并非所有数据挑战都需要动用分布式计算集群。本书的出发点是释放Excel作为强大计算引擎的潜力，并通过VBA的脚本能力，弥补Excel在自动化和复杂流程处理上的不足。我们将带领读者从根本上重新审视Excel的数据处理边界，证明在特定场景下，精心设计的Excel/VBA解决方案，其灵活性、即时性和用户友好性，远超那些需要专门IT支持的复杂系统。 内容详述：从基础到精通的实战演练 本书结构严谨，层层递进，确保读者能够系统性地掌握这套“非主流”但高效的数据处理方法论。 第一部分：Excel——被低估的数据处理基石 本部分将聚焦于强化Excel作为数据处理前端的地位，突破其默认的性能限制。 第一章：告别手动复制粘贴：Excel数据清洗的结构化革命 深入解析Power Query（M语言基础），但重点在于如何将Power Query的思维方式融入到日常的数据准备工作中，即使不使用Power Query本身，也能实现类似的数据流自动化构思。 高效利用数据透视表与数据透视图，构建动态、可刷新的报告框架。 关键技术点： 结构化引用、命名范围的科学管理、数据验证的深度应用，确保数据输入的准确性。 第二章：函数之巅：超越VLOOKUP的复杂关系处理 索引与匹配的艺术： 详尽讲解 INDEX/MATCH 组合在处理多条件查找和反向查找中的绝对优势。 数组公式的威力： 掌握 CSE (Ctrl+Shift+Enter) 数组公式在批量计算和条件汇总中的妙用，并探讨现代Excel中动态数组函数的替代方案及其局限。 文本与日期的高级操作： 利用TEXTJOIN, CONCATENATE的替代方案，以及Date Diff函数的灵活运用，解决数据源中常见的格式不一致问题。 第三章：数据模型的优化与内存管理 针对Excel处理数百万行数据时的性能瓶颈，提供实用的优化策略。 性能黑名单： 识别并规避导致工作簿变慢的常见函数和操作（如大量使用INDIRECT、过度格式化）。 外部数据源的智慧连接： 探讨如何利用ODBC/OLEDB连接外部数据库（如SQL Server Express的本地实例），让Excel作为强大的前端查询器，而非单纯的存储介质。 第二部分：VBA——赋予Excel“大脑”的自动化引擎 这是本书的核心部分，重点在于利用VBA脚本语言，将重复性、流程化的数据任务转化为一键执行的宏程序。 第四章：VBA入门与面向对象的思维建立 快速入门VBA环境，掌握对象浏览器、立即窗口的调试技巧。 Excel对象模型的精通： 深入理解Workbook, Worksheet, Range, Cell之间的层次关系，这是编写高效VBA代码的基础。 录制宏的陷阱与优化： 学习如何“阅读”和“重构”录制的宏，将其从僵硬的步骤记录转化为灵活的逻辑代码。 第五章：数据清洗与转换的自动化脚本 批量数据导入与合并： 编写循环代码，自动遍历指定文件夹下的所有Excel文件或CSV文件，并将数据高效合并到一个主表中，彻底告别手动导入。 条件性数据重构： 编写基于复杂业务规则的If-Then-Else结构，实现数据的自动分类、打标签和异常值标记。 高效查找与替换的编程实现： 利用VBA的Find方法，实现比Ctrl+H更强大的、支持正则表达式的（通过外部引用或特定方法）批量数据修正。 第六章：动态报表生成与用户交互界面设计 事件驱动编程： 掌握Worksheet_Change和Workbook_Open事件，使工作簿在特定操作发生时自动刷新数据或执行校验。 自定义用户窗体 (UserForm) 的构建： 设计直观的用户输入界面，替代复杂的单元格输入，提升数据录入的准确性和效率。例如，创建一个自定义的筛选/排序界面，让不懂VBA的同事也能轻松操作复杂的数据集。 自动生成报告邮件附件： 编写脚本，将处理后的数据自动格式化为特定布局，并以PDF或新的工作簿形式，自动通过Outlook发送给相关人员。 第三部分：性能调优与高级应用场景 本部分关注如何将所学技术应用于接近“大数据”量级的挑战，并探讨与外部世界的连接。 第七章：速度与效率的极限挑战——性能优化实战 禁用屏幕刷新与事件： 掌握`Application.ScreenUpdating = False`等性能加速技巧，并了解何时应谨慎使用。 循环优化的艺术： 对比For Each、For i=1 to N等不同循环方式的性能差异，以及如何通过`Union`和`Array`操作来批量处理单元格，显著减少对工作表的读写次数。 错误处理机制 (Error Handling)： 编写健壮的代码，确保在数据异常或文件不存在时，程序能优雅地退出或跳过，而非崩溃。 第八章：数据生态中的Excel/VBA角色定位 与文本文件的深度交互： 利用VBA读写纯文本（TXT/CSV），实现对非标准格式数据的解析和导入。 有限的数据库交互： 简要介绍如何使用ADO对象连接本地的Access数据库或SQLite文件，利用SQL语句进行预处理，仅将最终结果集导入Excel，减轻Excel自身的处理负担。 数据源的集成性思维： 探讨如何设计工作簿结构，使其能够作为其他流程（如Power BI或基础统计软件）的稳定、清洗后的数据输出源。 本书面向人群： 日常工作依赖Excel处理复杂数据，但感到现有功能力不从心的业务分析师、财务人员和市场专员。 希望快速提升数据处理自动化水平，但没有时间或预算学习Python、R或专业BI工具的职场人士。 寻求在不依赖庞大IT基础设施的前提下，构建可靠、可维护的数据工作流的中小企业用户。 本书承诺： 我们不承诺用Excel替代Hadoop集群处理PB级数据，但我们保证，在处理数万到数百万行、结构复杂、需要频繁迭代的业务数据时，本书提供的Excel+VBA组合，将是最快速、最灵活、最贴近业务一线的强大工具。你将学会如何将那些耗时数小时的手动工作，压缩到几秒钟的自动化执行中，真正实现“数据自由”。

ch 01 Basic (VB) 编辑环境
1-1 如何快速进入VB编辑环境
1-2 VB编辑视窗
1-3 更改VB模组名称的方式
1-4 VB程式内容编辑更改字元的方式
1-5 VB档案的输出
1-6 VB档案的汇入
1-7 VB程式内容保护

ch 02 VB程式设计概念
2-1 程式（程序）基本类型
2-2 程式码的断行、多行与註解
2-3 资料变数的宣告
2-4 输入对话方块(InputBox)
2-5 VB程式执行方式与除错
2-6 Event程序的应用

ch 03 VB常用的基本操作指令
3-1 有关工作表的基本指令
3-2 有关储存格的基本指令
3-3 整栏与列的选取
3-4 选取工作区表格最终列与最终栏
3-5 定义工作区表格范围
3-6 工作表资料的排序v.s工作区表格范围与栏位范围的定义应用
3-7 警示讯息处理
3-8 冻结萤幕显示
3-9 状态列讯息

ch 04 阵列、回圈与选择结构
4-1 阵列
4-2 回圈结构
4-3 选择结构

ch 05 阵列、回圈与选择结构 VB 综合应用
5-1 阵列重复删除栏位：利用阵列重复删除特定的栏位
5-2 阵列重复筛选分群：利用阵列从原工作表的关键栏位分出工作表
5-3 文字比对与变动阵列重复筛选分群：利用变动阵列从原工作表的关键栏位分出工作表
5-4 阵列进阶筛选分群：利用阵列增加工作表
5-5 阵列VLOOKUP法：利用阵列增加栏位

ch 06 枢纽分析表与VB应用
6-1 枢纽分析表的用途
6-2 枢纽分析表的用法
6-3 枢纽分析表巨集范例与相关程式码
6-4 单一枢纽分析表VB范例与程式码
6-5 双枢纽分析表并栏排序VB范例与程式码
6-6 双枢纽分析表并列排序VB范例与程式码

ch 07 关联性分析：Pearson函数应用
7-1 多个参数与时间顺序关联性分析
7-2 Pearson函数说明

ch 08 高斯分布、Input与筛选VB应用
8-1 高斯分布
8-2 Input与筛选应用VB范例与程式码

ch 09 柏拉图制作与Excel VB在工作表资料库的资料输入清单操作
9-1 柏拉图用途
9-2 Excel VB在工作表资料库的资料输入清单操作

前言

　　Excel试算表对资料的处理而言是很实用的工具，不论是财务报表或工厂的生产资料，都可用Excel试算表进行整理与运算处理。若处理报表的资料十分庞大，例如栏位大于50栏以上或列位资料达数万~数十万列时，这些巨量资料报表的分析处理工作，就无法以人工作业进行，必须由程式来执行，对此，Excel VB即为非常实用的工具。Excel巨量资料报表的分析基础在于分群，庞大报表的资料必须先依某些条件分出群体，才能做进一步分析，可能须分出三、五群或十群以上，手动筛选再新增工作表后的Copy/Paste动作，都可用VB程式码代劳，不但效率高也不会出错。对于每天重复的报表运算工作，要使这些繁杂无趣又必须做的日常工作自动化，也必须由程式执行，对此，Excel VB亦为非常实用的工具。但如何实际运用Excel VB来增加工作效率，却是不太容易的事。适用的VB程式码必须要自已动手写，所幸的是，Excel VB程式码很多可以用巨集方式先录写后，再稍作修改，即可适用于自已的日常工作需要，本书提供许多关于巨集录写的范例。此外，书中所介绍关于VB部分基本的概念与程式码，都可以拿来实际应用于工作上，例如阵列、回圈与选择结构等相关程式码。

　　关于本书
　　本书是一本实用性很强的VB书籍，主要特色为提供大量可直接参考与实际应用于日常工作的程式码，例如，书中阵列重复删除栏位的VB程式，就可应用在Excel巨量资料报表的众多栏位进行删除、简化、整理的动作。有时老板或客户要求的Note文件栏位格式与Excel报表栏位不相符，又必须用Note文件出日报或週报，而Note文件内容又来自Excel报表时，用手动方式 Copy/Paste在Note与Excel之间转移，是件既耗时、烦杂、无趣又无效率的事。此时若能用VB先删除整理Excel报表栏位格式，同Note文件栏位格式需求，不用几分钟时间就可完成工作了。

　　工厂生产相关Excel巨量资料报表，栏位的简化以便利阅读与节省记忆体空间，在日常工作上也是常遇到的事，由VB程式码代劳，效率也高。
　　书中所介绍有关筛选、进阶筛选的VB程式写法常用于资料分群方法。其他还有排序、文字比对、VLOOKUP的VB程式写法亦常用于资料分群。

　　Excel VB程式执行复杂且重复巨量的资料工作，必须用到阵列、回圈与选择结构。故本书将详细介绍阵列、回圈与选择结构做分群整理的技巧，并提供实际可直接套用的程式码。

　　本书共分为9个章节，包含：
　　第01章  Visual Basic (VB) 编辑环境
　　第02章   VB程式设计概念
　　第03章   VB常用的基本操作指令
　　第04章   阵列、回圈与选择结构
　　第05章   阵列、回圈与选择结构 VB综合应用
　　第06章   枢纽分析表与VB 应用
　　第07章   关联性分析：Pearson函数应用
　　第08章   高斯分布、Input 与筛选VB应用
　　第09章   柏拉图制作与Excel VB在工作表资料库的资料输入清单操作
　　
　　本书适合读者群
　　1.  欲接触Excel VB或有兴趣学习Excel VB使日常报表处理工作自动化，以增加工作效率与准确性者 (如学生、秘书等)。
　　2.  有兴趣学习Excel VB来简化每日须处理分析巨量Excel资料报表者 (如相关从业人员等)。
 

评分☆☆☆☆☆

拿到《不需要Hadoop：用Excel+VB更高竿玩转大数据》这本书的时候，我最大的感受就是“原来如此”。我一直认为“大数据”是属于那些大公司、大团队的事情，需要复杂的系统和专业的技术。但这本书用一种非常亲切的方式告诉我，其实我们手中的 Excel，加上一点点 VBA 的力量，就已经可以应对不少“大数据”的挑战了。书中的实例非常贴合我们的实际工作需求，比如如何处理大量的客户反馈数据，如何进行市场趋势分析，甚至是构建一个简单的预测模型。这些内容对我来说，都是非常实用的。 我之前对 VBA 接触不多，觉得它很神秘。但这本书用非常易懂的方式介绍了 VBA 的基本概念和常用函数，并且在实际操作中穿插讲解，让我在学习 VBA 的过程中，也能深刻体会到它在数据处理方面的强大威力。它不像一些纯技术书籍那样枯燥，而是更侧重于解决实际问题，让你在动手实践中学习。看完这本书，我感觉自己对数据的掌控力大大增强了，而且不再对那些听起来高大上的“大数据”技术感到畏惧，因为我知道，我手中的 Excel 已经拥有了更多的潜能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字很直接，一开始我看到的时候还以为只是强调“不用Hadoop”，但深入阅读之后才发现，它更强调的是“更高竿的玩法”。我之前接触过一些数据分析的课程，但很多都停留在理论层面，或者需要非常专业的工具。这本书不一样，它直接切入我日常工作中就能遇到的问题，然后教我如何用Excel和VBA来解决。像是里面有教如何用VBA来自动化一些重复性的数据处理任务，这一点真的太重要了！我常常花很多时间在复制粘贴、格式调整上，有了VBA，这些都可以一次性设置好，然后跑一遍就好，省时省力到让我怀疑人生。 而且，这本书在讲解VBA的部分，也相当有条理，从基础的语法开始，循序渐进地教你如何写出能解决实际问题的代码。作者还穿插了一些数据分析的思维方式，告诉我应该从哪些角度去审视数据，怎么提炼出关键信息。对我来说，这不仅仅是一本教Excel和VBA的书，更像是一本教我如何“聪明地”处理数据的入门指南。特别是对于我们这种在中小型企业工作的，资源有限，但数据量却越来越大的情况，这本书简直就是及时雨，让我不再望“大数据”而兴叹。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得自己对Excel的掌握已经算不错了，但自从看了《不需要Hadoop：用Excel+VB更高竿玩转大数据》这本书后，我才发现自己之前只是在“玩”Excel，而这本书则让我学会了如何“驾驭”它。它里面提出的许多思路和方法，都非常接地气，直接针对我们日常工作中会遇到的痛点。比如说，我们经常需要从不同的 Excel 文件、或者不同格式的文本文件中提取数据，然后进行汇总分析。以前我都是手动一项一项地做，效率低不说，还很容易出错。这本书里面就教了我如何利用 VBA 来实现这个自动化流程，真的省了我好多时间。 更让我惊喜的是，这本书并没有把 VBA 写得过于晦涩难懂。它从最基础的语法开始，一步一步地带领读者进入 VBA 的世界，而且每一个章节都配有贴近实际应用的例子。我跟着书中的例子操作，很快就能上手。我尤其喜欢里面关于数据可视化部分的讲解，用 Excel 的图表功能配合 VBA，可以做出非常生动、而且能够及时更新的报表，这对于需要向老板汇报数据的时候，简直是神器！看完这本书，我对 Excel 的信心又提升了一个档次，觉得它在数据分析领域，绝对不只是一个简单的表格工具。

评分☆☆☆☆☆

哇，我最近手边这本《不需要Hadoop：用Excel+VB更高竿玩转大数据》，真的让我大开眼界！我一直以为处理大数据就是要搞那些听起来很厉害、但学起来让人头皮发麻的技术，像是Hadoop、Spark之类的。结果呢？这本书直接给我开了一扇窗，原来我们身边最熟悉不过的Excel，加上一点点Visual Basic for Applications (VBA) 的魔法，就能把很多原本以为只有专业数据科学家才能搞定的事情，变得触手可及。 说真的，我本来对Excel的处理能力抱着怀疑态度，觉得它最多只能做做报表、算算简单的统计。但这本书里面那些实例，简直是把Excel的潜力给彻底挖掘出来了。从数据清洗、转换，到更复杂的分析，甚至还能做出动态报表，让我看得目瞪口呆。而且作者讲解得相当到位，不是那种干巴巴的技术说明，而是有很多实际应用场景的案例，像是怎么从一大堆杂乱的客户资料里找出有价值的洞察，或者怎么用Excel搭建一个简单的销售预测模型。这些都让我觉得，原来我花时间在Excel上的学习，其实是为我打开了另一扇门，让我能够更有效率地处理工作中遇到的数据难题，而且成本低廉，不需要花大钱去买昂贵的软硬件。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方在于它的“实用性”和“普适性”。我平时的工作主要围绕着 Excel 展开，对于大数据处理一直有心无力，觉得门槛太高。但《不需要Hadoop：用Excel+VB更高竿玩转大数据》这本书，直接把解决方案摆在了我面前。它不是教你怎么去搭建一套复杂的Hadoop集群，而是教你怎么在你熟悉的Excel环境里，通过VBA的辅助，把数据分析这件事做得更深入、更高效。 我最喜欢的一点是，书中很多章节都提供了可以直接套用的 VBA 代码片段，并且对代码的逻辑做了详细的解释，让我不仅能够理解，还能举一反三，根据自己的需求进行修改。比如说，我需要定期从一个非常庞大的数据库中导出特定格式的数据，然后进行一系列的清洗和统计。以前这都是一个非常耗时且容易出错的手动过程，但按照书中的方法，我编写了一个简单的 VBA 宏，现在只需要点一下按钮，所有的事情就都自动化完成了。这种“解放双手”的感觉，对我来说意义非凡，而且让我对 Excel 和 VBA 的组合产生了极大的信心，觉得它们才是真正能够解决我日常工作中数据难题的“神器”。