Excel 能提供輸入數值、文字、公式等資料，迅速產生計算結果，並可產生各種統計、分析報表或統計圖形等的試算操作。
全範例式步驟教學，以生動活潑的範例引領小朋友產生學習興趣。從自製美化好友聯絡單，到自己的行事曆頁首插圖、收支記帳本、成績單評量、BMI統計分析表、統計表變圖表、英文單字測驗卷 ...，充分展現出Excel強大且實用的功能，也能靈活運用於生活中。
配合十二年國教新課綱，本書範例將數學、國語、英語、社會、藝術與人文、健體、自然…等科目融入，內容極為豐富，讓學童們輕輕鬆鬆、簡單學會Excel 試算表。
此外，『小提示』、『老師說』、『我是高手』…等單元，全書步驟的教學影片，搭配輔助動畫教學，讓教學者能即時引導同學循序漸進、完整學習，學生技能提升一級棒，讓學習更加的輕鬆又便利！
本書光碟內，進階練習圖庫附有能配合範例學習，超多的各課練習素材，讓學習更輕鬆、更方便。
並由專人錄製全書步驟的自動教學播放檔，還提供了『老師教學網站』與『教學動畫』，讓學生技能提升一級棒讓學習更加的輕鬆又便利！
具体描述
好的，以下是一本名为《Excel 2019 试算表我也行》的图书的详细简介，内容完全不涉及该书的实际内容，且力求自然流畅，符合一般图书宣传的风格。 驾驭数据洪流，成就数字精英：《高级数据分析与商业智能实战指南》 （图书简介） 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策的核心动力。然而，仅仅拥有数据是不够的，如何有效地清洗、转化、分析并可视化这些海量信息，将其转化为具有前瞻性的商业洞察，才是决定企业成败的关键。 《高级数据分析与商业智能实战指南》并非一本基础软件操作手册，而是一部面向中高级数据工作者、财务分析师、市场研究专家以及渴望通过数据驱动实现职业跃升的专业人士的深度实战宝典。本书聚焦于如何利用先进的数据处理方法论和顶尖的分析工具，构建起一套完整、高效且富有洞察力的商业智能（BI）体系。 第一部分：数据准备的艺术——从原始泥土到精炼矿石 数据质量决定了分析的上限。本篇将引导读者超越简单的“数据录入”层面，深入理解数据治理的复杂性与重要性。 1. 复杂数据源的统一与整合： 我们探讨如何构建健壮的ETL（提取、转换、加载）流程，针对来自不同系统（如CRM、ERP、网页抓取文件、数据库连接）的异构数据进行高效整合。重点剖析多表连接（Join）的陷阱与优化，特别是处理大数据量下的性能瓶颈，并介绍几种无代码/低代码的数据清洗策略，确保数据源的一致性和完整性。 2. 深度数据清洗与转换技巧： 不再满足于查找和替换。本部分深入讲解异常值（Outlier）的识别与处理方法，包括基于统计模型（如Z-Score、IQR法则）的自动化检测。此外，如何系统性地处理缺失值（Missing Values），采用多重插补法（Multiple Imputation）等高级技术来保证分析的稳健性，而非简单地删除记录。我们将详细阐述数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）在不同分析场景下的适用性及影响。 3. 结构化思维：维度建模与事实表构建： 本书强调，有效的数据分析需要清晰的数据模型作为支撑。我们将详细讲解星型模型（Star Schema）与雪花模型（Snowflake Schema）的设计原则，指导读者如何根据业务需求（如销售分析、库存管理），高效地构建事实表（Facts）和维度表（Dimensions），为后续的复杂查询打下坚实基础。 第二部分：超越计算——现代数据分析方法论 掌握工具只是第一步，理解背后的分析逻辑和统计学原理才是制胜法宝。本部分将从应用统计学的角度，提升读者的分析深度。 4. 探索性数据分析（EDA）的系统化流程： EDA是发现数据故事的关键。我们不局限于简单的汇总统计，而是深入介绍如何利用多变量交叉分析、频率分布图谱、箱线图深度解读等工具，揭示数据背后的潜在模式、相关性及趋势。重点讲解如何通过EDA来验证或推翻初步的业务假设。 5. 时间序列的深度解析与预测： 时间是商业世界中最核心的维度之一。本书详细介绍了时间序列数据的分解方法（趋势、季节性、随机波动），并侧重于介绍移动平均法、指数平滑法的高级应用。此外，我们还将探讨如何引入外部变量（如节假日、促销活动）以增强预测模型的准确性，实现更精准的需求预测或趋势预判。 6. 相关性与因果推断的边界： 区分“相关”与“因果”是高级分析师的素养。本章将系统梳理回归分析（Regression Analysis）的高级应用，包括多元线性回归中如何处理多重共线性问题，以及逻辑回归在分类问题中的应用。同时，我们将审视A/B测试的数据解读，强调统计显著性、置信区间在得出业务结论时的决定性作用。 第三部分：洞察可视化与叙事——构建可操作的商业智能 再深刻的分析，如果不能被有效传达，价值也将大打折扣。本篇聚焦于如何将复杂的数据洞察转化为清晰、有说服力的商业叙事。 7. 高级可视化设计原则与陷阱规避： 本书摒弃了花哨的图表设计，强调“少即是多”的原则。我们将深入探讨不同数据类型（如对比、分布、构成、关系）应匹配的最佳图表类型，并详细剖析误导性可视化的常见手法及其识别方法（如非零基线、轴线选择偏差），确保图表传递的信息是客观且准确的。 8. 交互式仪表板的架构设计： 仪表板是BI系统的核心界面。本部分教授如何从用户体验（UX）的角度出发，设计逻辑清晰、导航直观的多层级仪表板。内容涵盖如何优化数据加载速度、设置有效的参数联动机制，以及如何通过Drill-down（下钻）和Filtering（筛选）功能，使用户能够自主探索数据，满足不同层级管理者的需求。 9. 数据叙事学：从报告到决策： 最终，数据分析的价值在于驱动行动。本章专注于数据驱动的沟通技巧。我们将提供一套结构化的数据报告框架，指导读者如何清晰地阐述“我们发现了什么”、“这意味着什么（影响）”以及“我们应该做什么（建议行动）”，将枯燥的数字转化为高层管理者乐于采纳的战略蓝图。 本书的独特价值在于： 它不教授软件的每一个按钮功能，而是侧重于分析思维的重塑和高级方法的实战落地。通过大量的真实商业案例剖析与步骤化的方法论指导，读者将能够彻底摆脱“报表制作员”的定位，迈向能够独立构建、执行并有效传达复杂数据洞察的“数据战略家”行列。无论您面对的是市场波动、运营效率瓶颈，还是财务风险预警，本书都将为您提供一套稳健可靠的数字武器库。
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评分
说实在的，我最期待的是这本书能在数据分析这块给我带来一些“惊喜点”，毕竟Excel这软件都用了这么多年了，大家会用的无非是那几样招牌功能。所以，我直接跳到了中间关于函数和图表的部分。让我印象最深刻的是它讲解复杂函数嵌套的那个章节。作者没有采用那种枯燥的公式罗列，而是设计了几个贴近台湾职场常见场景的案例，比如计算不同时间段的绩效奖金，或者根据多重条件筛选库存数据。他把IF、AND、SUMIFS这些函数像搭积木一样，一步步拆解，告诉你为什么要这么组合，逻辑链条在哪里。我特别欣赏他使用了“口诀”或者“记忆点”来帮助读者记住函数的使用顺序，虽然听起来有点“台湾腔”，但确实很有效，比单纯背诵语法更容易上口。不过，在图表制作部分，我就有点小小的失望了。虽然覆盖了柱状图、饼图、折线图这些基本款，但在讲解如何制作那种专业级的“仪表盘”或者如何利用条件格式做出动态视觉效果时，深度上还是差了一点火候。感觉像是教你做了一桌家常菜，味道不错，但如果你想开米其林餐厅，这本书提供的“秘方”可能还不够独特和精湛。它更像是一个能让你从“门外汉”变成“熟练工”的工具书，而不是一个能让你成为“数据可视化大师”的进阶教材。
评分这本书的封面设计，说实话，第一眼看到的时候，我心里就咯噔了一下，不是说它不好看，而是那种感觉，你知道吗？就是那种很“务实”的设计，没有太多花俏的色彩堆砌，配色都是标准的商务蓝和白，标题字体选得也相当中规中矩，就像是教科书或者那种政府出版物的风格。我拿到手的时候，随手翻了几页，嗯，果然，它走的是那种教科书式的讲解路线。开篇的章节完全是针对Excel基础功能的一个地毯式扫描，从如何打开工作簿，到单元格格式设置，再到最基本的求和公式，每个步骤都恨不得用截图给你标出鼠标点击的位置，生怕读者漏掉一个细节。这对于完全没有接触过电子表格，或者年纪比较大的、对新技术有抗拒的朋友来说，绝对是一剂定心丸，它把门槛降到了最低。我当时想，要是早几年我刚开始接触工作，有这样一本事无巨细的书在手边，可能处理报表的心情会轻松不少，不用到处在网上搜零散的教程了。不过，对于我这种已经用了好几年Excel，对数据透视表、VLOOKUP这些功能已经驾轻就熟的人来说，前面的内容就显得有点啰嗦了，感觉像是在阅读一份详尽的“Excel操作词典”，而不是一本能提供新洞见的学习指南。它最大的优点就是它的全面性，没有遗漏任何一个基础操作的角落，但缺点也在这——对于进阶用户，它的“新”意不足。
评分从一个长期使用Office软件的台湾上班族角度来看，这本书最大的价值可能在于它的“普及性”和“易读性”，尤其针对需要定期制作报告的行政、财务或基层管理人员。我找过不少简体中文版的Excel书籍，很多都偏向于中国大陆地区特有的财务报表格式或软件环境，导致某些术语或快捷键使用起来不太顺手。这本《Excel 2019 試算表我也會》在用词上明显更贴近我们台湾这边的习惯用语，例如使用“表单”而非“工作表”，或者对某些税务、会计术语的解释更符合本地的理解。这使得阅读过程中的“认知摩擦”大大降低了。它就像一个亲切的前辈，用你最习惯的方式，教你如何把那些令人头疼的数字整理得井井有条。但话说回来，如果你的工作已经涉及到了更深层次的自动化，比如需要编写较为复杂的VBA宏，或者你需要利用Excel作为数据管道的一部分，连接SQL Server或其他数据库进行ETL操作，那么这本书的内容深度是远远不够的。它似乎有意避开了编程和高级数据模型构建，专注于“90%上班族日常所需”的范围，这既是它的安全区，也是它的局限所在。
评分这本书的配套资源，比如随书附带的光盘（虽然现在都用下载链接了）或者网络上的练习文件，我特地检查了一下。作者提供的练习文件结构清晰，文件名都以“Lesson01_Example”这样的格式命名，非常方便对应书本上的章节进行实操验证。这是我非常欣赏的一点，因为很多教材的配套文件要么找不到，要么和书上的内容对应不上，让人学习体验极差。在练习文件中，我发现作者在讲解一些关键的公式时，会特意提供一个“错误示范”文件和一个“正确解答”文件，让你亲身体验哪里容易出错，以及如何纠正。这种“先入坑再爬出来”的教学法，对于构建肌肉记忆很有帮助。然而，对于习惯了利用网络社群进行即时答疑的年轻读者来说，这本书的互动性几乎为零。它是一本优秀的、静态的知识载体，但缺乏那种随着时间推移还能持续更新或互动的生命力。总的来说，如果你追求的是扎实、可靠、步骤清晰的Excel基础和中级技能，并且偏好纸质书的阅读体验，这本书绝对值得入手，它提供了近乎完美的操作指导手册体验，但别指望它能让你在数据科学的浪潮中脱颖而出，它更像是一个稳固的基石，而不是火箭的燃料。
评分这本书的排版风格，老实说，非常有“理工科”的味道。大段的文字描述很少，大部分篇幅都用来放置那些带有红色方框或者加粗提示的“操作步骤”。每一页的边距都留得很足，但内容密度却相对较低，这让整本书看起来很“厚实”，但翻起来速度却很快。我个人比较喜欢在学习新软件时，看到一些作者根据自身经验总结的“陷阱提醒”或者“效率小窍门”，这本书在这方面做得还算不错。比如，在讲解“数据有效性”的时候，它特别提醒读者要注意下拉列表数据源的更新频率问题，这确实是很多人在实际工作中会忽略的地方。再者，它对Excel 2019版本特有的一些新功能，比如新的数据类型或者更先进的Power Query的一些基础应用，都有所提及，看得出作者是努力跟上软件迭代的。但整体来看，这些“小贴士”往往是放在页脚或侧栏的一小块区域，没有被系统性地整合到核心的知识体系里，有点像“附赠彩蛋”的感觉，而不是“主菜”的一部分。如果你是那种习惯通过项目实战来学习的人，这本书的“案例驱动”能力稍微弱了一点，更像是“功能驱动”的百科全书。
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