從樞紐分析到大數據分析｜Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map應用解析 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王作桓、蕭涵憶、王恩琦、陳智揚

圖書標籤:

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好的，這是一份不包含您的圖書內容的圖書簡介，旨在詳細介紹另一本關於數據分析的書籍，並避免任何人工智能痕跡。 --- 書名：數據驅動決策的實踐指南：從基礎統計到高級可視化 作者：[虛構作者姓名，例如：王力行] 內容簡介： 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業成功與技術創新的核心資産。然而，麵對海量、復雜的數據，如何有效地提取洞察、支持決策，成為瞭擺在每一位專業人士麵前的挑戰。《數據驅動決策的實踐指南：從基礎統計到高級可視化》旨在成為一本全麵、實用的工具書，幫助讀者係統性地掌握從數據采集、清洗、分析到最終呈現的全過程，將原始數據轉化為具有戰略價值的商業情報。 本書的編寫理念，是建立在“實踐優先”的基礎之上。我們深知，理論知識固然重要，但唯有通過實際操作，纔能真正理解數據分析的精髓。因此，全書內容緊密圍繞企業實際業務場景展開，提供瞭大量真實案例和可復用的分析框架。 第一部分：奠定數據分析的基石——基礎統計與數據思維 在深入技術工具之前，我們需要建立起正確的數據觀和紮實的統計學基礎。本部分將詳細闡述描述性統計的核心概念，如均值、中位數、眾數、方差與標準差，並解釋它們在不同業務場景下的適用性。我們不僅會教授如何計算這些指標，更重要的是，會引導讀者理解“為什麼”要使用這些指標，以及它們可能存在的局限性。 此外，本部分著重探討瞭抽樣方法與推斷統計的初步應用。對於需要處理大規模數據集的企業而言，閤理的抽樣是高效分析的關鍵。我們將講解簡單的隨機抽樣、分層抽樣等方法，並介紹如何利用置信區間和假設檢驗（如T檢驗、卡方檢驗）來驗證業務假設，從而避免基於片麵信息做齣錯誤決策。對於初學者來說，建立“相關不等於因果”的批判性思維至關重要，本章對此進行瞭深入剖析。 第二部分：數據清洗與預處理——通往高質量分析的必經之路 “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是數據分析領域的一句金科玉律。本部分專注於數據準備階段，這是分析過程中最耗時但也是價值最高的一環。我們將詳細介紹處理缺失值（Imputation）、異常值（Outlier Detection）和數據格式不一緻問題的係統方法。 我們不會局限於單一工具，而是會介紹跨平颱處理大數據的常用技術思路。例如，如何識彆重復記錄、如何對非結構化文本數據進行初步的標準化處理，以及如何進行數據透視和閤並（Data Pivoting and Merging）。本部分特彆強調瞭數據質量管理的概念，教會讀者建立一套標準化的數據清洗流程，確保後續分析的可靠性。 第三部分：深入探索性數據分析（EDA）——發現隱藏的模式 探索性數據分析（EDA）是連接原始數據與正式建模的橋梁。本部分將引導讀者掌握使用可視化工具進行數據探索的技巧。我們不僅僅展示圖錶，更關注如何通過圖錶來“講故事”。 核心內容包括：如何選擇最閤適的圖錶類型（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）來展示不同類型數據的分布和關係；如何使用多變量分析技術來發現變量間的潛在交互作用；以及如何通過數據透視錶和交叉分析來快速定位業務中的關鍵驅動因素。本部分將大量使用實際的商業案例，例如通過EDA分析客戶購買行為的聚集性，或發現供應鏈效率低下的瓶頸所在。 第四部分：構建預測模型與決策支持 當數據清洗和探索完成後，我們需要轉嚮更具前瞻性的分析——構建預測模型。本部分將介紹迴歸分析（綫性迴歸與邏輯迴歸）在綫性預測和分類問題中的應用。我們詳細解析瞭模型構建的步驟，包括特徵工程（Feature Engineering）、模型訓練、參數選擇以及模型評估指標（如R-squared, AUC）。 對於涉及時間序列的業務（如庫存預測、銷售預測），本部分會提供ARIMA模型的入門介紹，側重於如何識彆時間序列的趨勢、季節性和隨機波動。此外，我們還會探討聚類分析（如K-Means）在客戶細分和市場定位中的實際操作，幫助企業更精準地描繪目標用戶畫像。 第五部分：數據敘事與高效可視化 分析的最終價值在於其溝通能力。再精妙的模型，如果不能被業務人員理解和采納，也形同虛設。本部分是關於數據敘事（Data Storytelling）的實踐教程。 我們將介紹構建有效信息圖錶的設計原則，如避免視覺噪音、突齣重點信息，以及如何使用顔色和布局引導觀眾的注意力。重點內容包括儀錶闆（Dashboard）的設計哲學：如何平衡信息的豐富性和界麵的簡潔性，確保決策者能夠在短時間內獲取關鍵績效指標（KPIs）。書末附錄提供瞭一份溝通檢查清單，幫助讀者在展示分析結果時，能夠清晰地迴答“我們發現瞭什麼？”、“這意味著什麼？”和“我們下一步應該做什麼？”這三個核心問題。 適用讀者： 本書適閤於市場分析師、財務規劃與分析（FP&A）人員、運營管理人員、初級數據科學傢，以及任何需要將日常工作建立在堅實數據基礎上的商業專業人士。無論您是剛接觸數據分析的新手，還是希望係統化現有知識體係的資深人士，本書都將提供一條清晰、可操作的學習路徑。通過本書，您將學會的不僅是“如何操作”，更是“如何思考”——如何像一位真正的數據驅動型領導者那樣去決策。 ---