Excel函數與分析工具(第二版)：應用解析x實務範例(適用Excel 2021~2016) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊世瑩

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好的，這是一本關於使用 Excel 進行數據分析和建模的專業書籍的簡介，側重於高級功能和實際應用，而不涉及您提到的特定書籍的任何內容。 --- 數據驅動決策的藝術與科學：高級 Excel 數據分析與建模實戰指南 深入探索 Microsoft Excel 在現代商業智能與量化分析中的無限潛力 本書是一本為渴望精通 Excel 復雜數據處理、構建穩健分析模型並提升決策效率的專業人士、數據分析師、財務規劃師以及商業顧問量身打造的深度指南。我們摒棄基礎操作的冗餘介紹，直擊 Excel 在處理海量數據、執行復雜計算、可視化洞察及構建預測模型時的核心技術與最佳實踐。本書以“從數據到決策”為主綫，係統性地涵蓋瞭超越日常應用的高級函數策略、強大的數據管理工具、精細化的財務與運營建模技巧，以及利用 Excel 強大的分析工具箱進行深度挖掘的方法論。 第一部分：重塑數據基礎——高效的數據清洗、管理與轉換 在任何高級分析之前，數據的質量和結構是決定成敗的關鍵。本部分將重點探討如何利用 Excel 建立一個自動化、可重復的數據預處理流水綫。 1. 結構化數據的藝術：超越單元格的思維 動態數組的威力與應用： 深入解析新一代動態數組函數（如 `FILTER`, `UNIQUE`, `SORT`, `SEQUENCE`, `RANDARRAY`）如何徹底改變傳統數組公式的編寫方式，實現一步到位的復雜數據提取、去重與排序。探討這些函數在構建靈活報錶框架中的實際案例。 數據透視錶的深度挖掘與二次計算： 不僅僅是簡單的匯總。我們將教授如何使用數據透視錶的計算字段、計算項，並結閤 DAX 概念（通過 Power Pivot 簡介引入）來處理比標準匯總更精細的業務指標計算，如同比增長率、纍積總額和百分比貢獻分析。 Power Query (獲取和轉換數據)：M 語言的入門與精通： 詳細介紹 Power Query 編輯器，將其視為 Excel 的 ETL（抽取、轉換、加載）引擎。重點講解如何使用 M 語言進行復雜的數據清洗、多源數據閤並（如閤並文件夾中的所有工作簿）、動態參數化查詢，以及如何優化 M 查詢以提升大型數據集的刷新速度。 2. 高級查找與引用機製的突破 超越 XLOOKUP 的場景應用： 雖然現代查找函數功能強大，但我們也將迴顧和對比 `INDEX/MATCH` 組閤在處理多條件、雙嚮查找中的靈活性。重點分析在特定性能要求下，不同查找函數間的性能差異。 模糊匹配與近似查找的精細控製： 探討如何利用 `MATCH` 函數的第三個參數結閤自定義查找錶，實現精確的區間匹配（例如，根據分數段自動判定等級）和模糊條件關聯。 第二部分：函數邏輯的巔峰——構建動態、自適應的分析公式 本部分專注於構建那些能夠應對變化、自我修正的“智能”公式，這些公式是構建健壯分析模型的核心。 1. 復雜邏輯與條件判斷的組閤拳 嵌套邏輯的優雅替代： 探討如何使用 `IFS` 或結閤 `SWITCH` 函數來替代深度嵌套的 `IF` 語句，從而提高公式的可讀性和可維護性。 麵嚮性能的邏輯優化： 教授如何通過閤理的邏輯順序和利用短路評估原理，優化含有大量邏輯判斷的公式，避免不必要的計算，尤其是在處理數萬行數據時。 2. 財務與統計分析的高級函數集 時間序列與日期分析的精細處理： 掌握處理工作日、節假日、月末、季末計算的專業函數，如 `EOMONTH`, `WORKDAY.INTL`，並結閤 `DATEDIF` 進行精確的期間分析。 概率與迴歸分析的函數應用： 深入講解統計學函數在業務預測中的應用，例如使用 `LINEST`（或利用數據分析工具庫）進行綫性迴歸擬閤，以及利用概率函數進行風險評估（如評估達成特定銷售目標的概率）。 第三部分：建模的基石——構建穩健的量化分析模型 本部分是本書的精髓，關注如何將上述數據處理和函數技巧整閤進具有業務意義的、可迭代的分析模型中。 1. 動態預測與情景模擬模型 自適應滾動預測框架： 設計一個模型，該模型能夠自動識彆當前數據截止日期，並根據預設的增長率或趨勢綫，自動計算齣未來 M 期的預測值，並能輕鬆切換基準數據。 靈敏度分析與單變量/多變量求解器： 詳細演示如何使用“假設分析”工具中的“單變量數據錶”和“目標搜尋”功能，快速評估關鍵輸入變量（如成本、定價）變化對模型最終結果（如淨利潤）的影響。 2. 現金流與投資迴報率 (ROI) 建模 資本預算的核心函數： 詳盡解析 `NPV`, `IRR`, `MIRR` 函數，並探討在實際應用中，如何處理非常規現金流（如初始投資為正值）的情況，以及如何使用 `XNPV` 和 `XIRR` 處理非等間隔的現金流。 摺舊與資産攤銷的專業計算： 介紹直綫法、加速摺舊法等會計準則下的摺舊計算函數，以及它們在固定資産管理模塊中的集成方法。 第四部分：數據可視化與洞察的力量——超越標準圖錶的報告設計 優秀的數據分析必須輔以清晰、有說服力的可視化。本部分側重於創建能夠講述故事的交互式圖錶。 1. 交互式儀錶闆的構建要素 切片器與時間綫控件的精妙運用： 教授如何將切片器和時間綫有效地鏈接到數據透視錶和 Power Query 輸齣上，實現“一鍵切換”的動態報錶體驗。 條件格式的敘事升級： 利用條件格式創建數據條、色階以及圖標集，使其不僅是美化，更是對關鍵績效指標 (KPI) 狀態的即時警報係統。 2. 自定義圖錶的創建與數據係列管理 組閤圖錶的精確定位： 如何處理雙 Y 軸圖錶，確保數據係列的比例和單位在視覺上不産生誤導，並演示如何利用次坐標軸來對比不同量級的數據。 微件圖 (Sparklines) 與趨勢展示： 在有限空間內，通過微件圖快速展示一係列數據的曆史趨勢，常用於錶格的行級分析。 3. 性能優化與穩定性考量 大型工作簿的性能調優： 討論如何通過減少易失性函數的使用、閤理布局公式和數據區域，以及管理名稱管理器中的無效引用，來顯著提升包含復雜模型的工作簿的加載和計算速度。 --- 本書旨在將讀者從 Excel 的“使用者”提升為“構建者”，提供的是一套用於解決真實世界復雜業務問題的分析工具箱，強調方法的嚴謹性、模型的可靠性與輸齣的洞察力。掌握這些技能，您將能夠更自信、更高效地在數據密集型的環境中做齣精準判斷。