Excel 2019嚴選教材！核心觀念×範例應用×操作技巧(適用Excel 2019/2016/2013) (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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楊世瑩

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深入探索數據分析的奧秘：一本關於商業智能與決策制定的進階指南 書名：數據驅動的商業洞察：從數據採集到決策優化的完整路徑 內容簡介： 在這個信息爆炸的時代，掌握數據並將其轉化為實際的商業價值，已成為企業競爭力的核心要素。本書並非專注於特定軟體工具（如Excel 2019）的操作細節，而是著重於宏觀的數據分析思維、商業智能（BI）架構的建立，以及如何透過科學的方法論，將原始數據轉化為可執行的商業決策。 本書假定讀者已經具備基礎的數據處理能力，因此將火力集中在如何從戰略層面思考數據的價值鏈。全書共分為五大部分，旨在為讀者建立一套完整的數據驅動決策體系。 --- 第一部：數據分析的戰略基石與思維重塑 本部分探討了在當代商業環境中，數據分析不再僅僅是後勤部門的工作，而是影響企業戰略走向的關鍵驅動力。 第一章：數據的戰略地位與決策模型 從描述性到規範性分析的跨越： 詳細解析了數據分析的五個層次（描述、診斷、預測、指導、規範），強調企業應如何從單純的「報告過去」轉向「引導未來」的分析視角。 商業問題的結構化： 介紹如何運用 MECE 原則（相互獨立、完全窮盡）來拆解複雜的商業難題，確保數據分析的目標始終與業務痛點緊密結合。 決策樹與假設驅動： 闡述建立清晰的決策假設（Hypothesis）如何引導數據收集和模型選擇，避免「為分析而分析」的陷阱。 第二章：數據治理與質量保障的架構 數據生命週期管理（DLM）： 深入探討數據從採集、儲存、處理、分析到最終歸檔的完整流程。重點分析各階段的風險點與質量控制點。 元數據管理的重要性： 解釋元數據（描述數據的數據）如何成為企業數據資產的「目錄」，確保不同部門對同一指標的定義保持一致性，解決「數據孤島」問題。 合規性與倫理考量： 探討在 GDPR、CCPA 等全球數據隱私法規下，企業應如何設計數據使用政策，確保分析過程的合法性與道德標準。 --- 第二部：進階數據建模與技術選型 此部分側重於數據分析師在面對海量、多源數據時，應具備的技術選型與建模能力，而不局限於單一試算表軟體的範疇。 第三章：關聯式數據庫與非關聯式數據的融合應用 SQL 實戰精要（超越基礎查詢）： 涵蓋視窗函數（Window Functions）、通用表表達式（CTE）在複雜報表生成中的應用，以及如何優化長尾查詢的性能。 NoSQL 數據結構的選擇邏輯： 比較 MongoDB、Redis 等不同 NoSQL 數據庫的適用場景（如文檔型、鍵值對、圖形數據庫），理解它們在處理非結構化數據時的優勢。 數據倉庫（Data Warehouse）與數據湖（Data Lake）的設計哲學： 探討星型模型（Star Schema）與雪花模型（Snowflake Schema）的優劣，以及構建中央數據基礎設施的考量。 第四章：數據整合與 ETL/ELT 流程設計 現代數據管道構建： 詳細介紹 Extract, Transform, Load (ETL) 與 Extract, Load, Transform (ELT) 兩種主流數據集成方式的實踐差異，特別是在雲端環境下的演變。 數據清洗的系統化方法： 處理缺失值、異常值（Outliers）的統計學方法（如箱形圖分析、Z-Score 判斷），以及數據標準化（Normalization）與變量編碼的技術選型。 版本控制在數據流程中的應用： 引入 Git 與 DVC (Data Version Control) 的概念，確保數據處理腳本和數據集變更的可追溯性。 --- 第三部：預測分析與機器學習在商業中的應用 本部分深入探討如何運用機器學習模型來進行趨勢預測和行為洞察。 第五章：時間序列分析與商業預測 平穩性檢定與差分處理： 介紹 ADF 檢定等方法，確保時間序列數據滿足建模要求。 經典預測模型實戰： 深入剖析 ARIMA、SARIMA 模型在銷售額、庫存需求預測中的應用，並討論指數平滑法（Exponential Smoothing）的局限與優勢。 模型驗證與過擬合防範： 講解交叉驗證（Cross-Validation）技術，評估預測模型的準確性與泛化能力。 第六章：分類與迴歸在客戶行為分析中的實踐 客戶流失預測（Churn Prediction）： 使用邏輯迴歸與決策樹模型，識別高風險流失客戶的特徵組合。 客戶價值評估（CLV）： 探討如何構建 RFM 模型（最近一次消費、消費頻率、消費金額）並結合進階迴歸分析，精準計算客戶終身價值。 模型解釋性（XAI）： 強調在商業決策中，模型「為什麼」做出該預測比預測結果本身更重要。介紹 SHAP 值和 LIME 等工具，提升模型的透明度。 --- 第四部：數據視覺化與敘事的力量 數據必須透過清晰的溝通才能發揮價值。本章著重於如何設計高效的儀表板和進行數據驅動的報告。 第七章：視覺化設計的認知科學 有效圖表的選擇原則： 探討不同數據類型（比較、分佈、構成、關係）應對應的視覺化工具（如散點圖、直方圖、桑基圖），避免常見的視覺誤導。 儀表板（Dashboard）的架構設計： 區分戰略型、營運型和分析型儀表板的設計重點，強調資訊的層級結構與互動性設計。 第八章：數據敘事與溝通技巧 「So What」原則： 訓練讀者在呈現數據分析結果時，必須清晰闡述「所以呢？這對業務意味著什麼？」。 簡報結構的優化： 教授如何用講故事的方式（Context -> Insight -> Action）組織報告內容，確保聽眾能迅速捕捉核心洞察。 --- 第五部：將洞察轉化為可衡量的行動 最終，數據分析的價值體現在其指導的實際業務行動上。 第九章：A/B 測試與因果推斷 嚴謹的實驗設計： 詳細介紹如何設計對照組、實驗組，確定最小可檢測效果（MDE）和所需樣本量，以確保 A/B 測試結果的統計顯著性。 避免常見的測試陷阱： 如多重比較問題（Multiple Comparisons）和新鮮感效應（Novelty Effect）的處理。 第十章：分析成果的落地與迭代 建立回饋循環： 闡述如何追蹤由數據分析建議所引發的業務變革的實際成效，並將這些結果重新納入下一輪的數據分析模型中進行校準，實現持續優化。 本書特色總結： 本書旨在培養讀者數據科學的架構思維，而非單一軟體的按鍵指導。它提供的是一套跨工具、跨技術棧的分析方法論，幫助專業人士和管理層建立起一套能夠持續產出商業價值的數據決策體系。書中大量的案例討論聚焦於決策流程、模型選擇的商業邏輯，以及如何在高層會議中有效地「推銷」數據洞察，是數據分析師、商業分析師及業務決策者晉升的必備進階讀物。

评分☆☆☆☆☆

購買這本教材後，我嘗試用它來解決一個同事遇到的問題：如何讓部門的每月費用申請單在填寫完畢後，自動依據金額大小和類別，分配到不同的審核主管名單中。這涉及到的其實是 IF 與 AND 邏輯的層層堆疊，但因為牽涉到十幾個類別和三層主管結構，手動輸入的 IF 公式長到嚇人，而且非常容易出錯。我本來很期待這本「嚴選教材」能提供一個更優雅的解決方案，也許是利用命名範圍配合下拉式清單的連動，或者乾脆引入一點點 Power Automate 的概念來簡化流程。結果我翻閱相關章節時，發現它對邏輯函數的講解還停留在教科書的層面，範例都是「如果小於 100 顯示 A，否則顯示 B」這種層級。這讓我覺得這本書的目標讀者群定位可能過於保守，它似乎更傾向於應付學校考試或初級證照的需求，而不是真正反映現代辦公室環境中對「流程自動化」的迫切需求。對於需要處理複雜條件判斷的進階使用者而言，這本書提供的「技巧」深度遠遠不足以應付真實世界的複雜性。

评分☆☆☆☆☆

我從事的是會計相關工作，對 Excel 的需求比較偏向於報表自動化與對帳。我手上有一套用了快十年的固定報表架構，每年年底光是對帳和科目餘額的彙總就要花費好幾天時間。我購買這本教材的初衷，是希望裡面能有關於「資料比對與清洗」的進階章節。我不需要它教我怎麼做 SUM，我需要的是如何用 ARRAY FORMULA 搭配 INDEX/MATCH 進行多條件比對，並且能夠快速找出兩份報表之間「差異的具體明細」，而不是只告訴我有沒有差異。我對於那些網路上流傳的複雜公式片段感到頭痛，因為它們往往缺乏上下文解釋。我期望這本書能針對「跨工作表、跨檔案」的資料整合，提供一套標準化的 SOP。例如，如何建立一個穩定的結構，讓明年匯入新資料時，只需重新整理連線或更新參照，就能自動生成去年的對照結果。如果它只是停留在基礎的 IF 函數應用，那對我這種資深用戶來說，這本書的實戰價值幾乎趨近於零。我更在乎的是那種能夠「一勞永逸」解決重複性工作的 VBA 或巨集應用實例，而不是教我怎麼手動複製貼上幾次。

评分☆☆☆☆☆

老實講，我對這本電子書的排版和閱讀體驗相當不滿意，電子書的流暢度直接影響學習效率。我平時都是用 iPad Pro 閱讀，如果內容的圖文編排沒有針對觸控介面做優化，閱讀起來就會非常痛苦。很多教材在轉成電子書格式時，表格的縮放比例常常跑掉，原本在實體書上應該一目瞭然的公式結構，在電子書上卻要不斷地左右滑動才能看完一個完整的 IF 巢狀結構，這根本是反人類的設計。我希望教材的截圖能夠清晰銳利，特別是涉及到 Power Query 編輯器那種複雜的介面操作，每一個按鈕和欄位名稱都要看得一清二楚。更別提，有些電子書的註解功能做得很爛，我想要在公式旁邊快速標註「此處為動態日期範圍」，結果筆記功能不是彈出式視窗卡住，不然就是畫線功能根本畫不準。如果這本教材只是把 PDF 文件直接塞進電子書閱讀器裡，那它的實用價值就會大打折扣。畢竟，操作技巧類的書籍，視覺上的清晰度跟操作步驟的連貫性，比任何理論都來得重要，如果連這點都做不好，那它就只是一堆文字和模糊圖片的集合罷了。

评分☆☆☆☆☆

整體而言，這本教材給我的感覺就是中規中矩，但離「嚴選」還有段距離。它最大的優點或許就是涵蓋了 Excel 2019 的一些基本介面更新，讓剛從舊版本跳過來的人不至於手足無措，對於初學者的友善度是有的。但是，如果你是那種已經會用基本函數，並且經常在網路上找尋技巧的熟練用戶，你可能會發現裡面大部分的內容都是你已經知道的「基本功」。我個人對於範例的實用性不太滿意，很多範例都太過於理想化，例如「計算全班成績平均」，但很少有關於「處理資料庫匯入錯誤」、「日期時間格式混亂」或是「跨系統資料轉換」這類讓人頭痛的真實場景。如果這本書能多花篇幅在錯誤排除（Troubleshooting）上，並提供一些資深用戶才知道的除錯心法，那它就值回票價了。現在看來，它比較像是一本紮實的「Excel 2019 介面與基礎操作指南」，而非能夠讓你能力「升級」的進階秘笈。對於想快速提升戰鬥力的使用者來說，可能還是得搭配其他更專業或更深入的線上資源。

评分☆☆☆☆☆

這本《Excel 2019嚴選教材》聽說評價兩極，我抱著既期待又怕受傷害的心情入手了電子書。坦白講，光是書名裡的「嚴選」兩個字就讓我有點頭皮發麻，畢竟「嚴選」這種詞彙在台灣的教材市場上常常是行銷口號大於實質內容。我主要想找的是針對一般上班族進階應用、不是那種從零開始教你滑鼠怎麼點的基礎書。我希望它能深入探討樞紐分析表（Pivot Table）的一些進階排序和篩選技巧，或者是在 Power Query 上的實戰應用。我對公式的基礎知識是有的，像是 VLOOKUP 已經駕輕就熟，現在更需要的是處理大型資料集時如何用更有效率的 DAX 語法，或者是在 Power Pivot 環境下如何建構複雜的資料模型。如果這本書只是把 Office 內建的說明文件翻譯一遍，然後加上一些老掉牙的範例，那對我來說就完全不值這個價位。我特別關注它是否有提到 2019 版本中導入的一些新函數，像是 XLOOKUP（如果有的話，因為這對許多人來說是個革命性的改變），或者是在資料驗證和條件式格式設定上，有沒有提供一些獨特的視覺化解方，而不是那種固定三種顏色的老套路。畢竟，現在的數據分析已經不是單純的加總減除，而是如何透過視覺化讓老闆一眼看出問題在哪裡，如果這本書在這方面著墨太少，那它的「嚴選」程度就讓人懷疑了。