Excel 2016/2019商務應用必學的16堂課 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吳燦銘

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商业数据处理与分析的进阶指南：精通现代电子表格软件的实战手册 本书旨在为寻求提升数据处理能力、优化工作流程的商务人士、分析师、财务人员及在校学生提供一套全面、深入且高度实用的电子表格应用进阶教程。 聚焦于现代商业环境中对数据敏感度和效率的严苛要求，本书摒弃基础操作的冗余讲解，直接切入数据建模、复杂计算、自动化报告及高级数据可视化的核心领域。 在当今信息爆炸的时代，电子表格软件不再仅仅是简单的数字记录工具，而是驱动商业决策、构建动态模型的关键平台。掌握其深层次功能，是区分普通数据使用者和高效业务专家的分水岭。本书正是为此目标而设计，它将引领读者跨越初级应用的藩篱，迈向精通级别，确保您能够自信地应对最复杂的数据挑战。 第一部分：数据准备与清洗的艺术——构建可靠分析的基础 高效分析的基石在于高质量的数据。本部分将彻底革新您处理原始数据的观念和方法。 1.1 结构化数据导入与转换： 深入探讨如何利用Power Query (获取和转换数据) 功能，这是现代电子表格软件中最强大的数据导入和预处理引擎。内容将涵盖： 多源数据集成： 讲解如何连接、合并来自不同来源（数据库、文本文件、网页、API接口）的数据集，实现数据的集中管理。 M语言基础简介与应用： 介绍 Power Query 编辑器背后的 M 语言核心概念，使读者理解查询步骤的逻辑，并学会进行定制化的数据清洗操作，例如处理嵌套数据、自定义函数应用。 数据清洗与整形： 重点解决“脏数据”问题，包括但不限于：重复记录的识别与删除、数据类型统一化、异常值（Outliers）的识别策略、非标准文本的清理与规范化（例如，大小写统一、分隔符处理）。 数据模型的准备： 强调在加载数据到工作表之前，必须确保数据的维度和事实表结构清晰，为后续的数据透视和关系建立打下坚实基础。 1.2 高级文本函数与逻辑构建： 面对非结构化或半结构化文本数据的挑战，本书提供了一套超越传统查找替换的函数组合策略。 组合函数应用实例： 深入讲解 `FILTERXML`、`TEXTSPLIT`（或其等效的组合应用）、`LET` 函数的使用，用于从复杂字符串中精准提取特定信息。 动态数组函数的威力（如 `UNIQUE`, `SORT`, `FILTER`, `SEQUENCE`）： 详细阐述这些现代函数如何取代传统数组公式（Ctrl+Shift+Enter），实现无需拖拽的动态数据提取与列表生成，极大地提升了报表设计的灵活性。 第二部分：函数与公式的深度挖掘——驱动复杂计算的核心 本部分专注于掌握那些能处理多条件判断、复杂查找和迭代计算的函数体系，这是构建任何复杂商业模型（如财务预测、库存优化）的关键。 2.1 决策与条件逻辑的精进： 多层嵌套逻辑优化： 不再局限于简单的 `IF` 语句，我们将探讨如何使用 `IFS`、`SWITCH` 以及结合 `CHOOSE` 函数，构建更清晰、更易于维护的多重条件判断结构。 查找函数的演化与替代： 彻底掌握 `XLOOKUP` 的所有参数（模糊匹配、缺失值处理、搜索方向），并对比其与传统 `VLOOKUP`、`HLOOKUP` 及 `INDEX/MATCH` 组合的性能差异与适用场景。 2.2 统计与聚合分析的高级技巧： 聚合计算的未来： 深入研究 DAX 语言基础（Data Analysis Expressions） 在电子表格环境中的应用，特别是如何在数据透视表中利用 DAX 计算关键的上下文度量值（Measures）。 动态范围的函数应用： 熟练运用 `OFFSET` (谨慎使用) 和 `INDIRECT` 函数，结合 `COUNTIFS`/`SUMIFS` 等，创建能自动适应数据增长范围的动态公式。 滚动计算与时间序列分析： 讲解如何使用 `SUMPRODUCT` 或更现代的方法计算移动平均值（Moving Average）、累计百分比以及同比/环比分析所需的复杂时间窗口聚合。 第三部分：数据建模与关系构建——迈向商业智能（BI）的基础 告别扁平化数据处理，本部分聚焦于如何构建相互关联的数据模型，这是 Power Pivot 和数据透视表高效运行的先决条件。 3.1 关系型数据模型的建立： Power Pivot 核心概念： 介绍数据模型中的“表”、“字段”、“关系”概念，理解事实表与维度表的区别。 创建与管理数据透视表的关系： 详细演示如何在模型中设置一对多关系，确保跨表计算的准确性，并解决多对多关系的潜在问题。 3.2 强大的度量值（Measures）构建实践： 上下文的概念： 深入剖析计算上下文（Calculation Context）和筛选上下文（Filter Context）对 DAX 公式结果的影响，这是理解和编写复杂 DAX 的核心。 关键 DAX 函数实践： 专注于 `CALCULATE` 函数——电子表格数据建模的“瑞士军刀”。通过大量商业案例，演示如何使用 `CALCULATE` 改变筛选上下文，实现时间智能（Time Intelligence）计算，如年初至今（YTD）、去年同期（PY）。 第四部分：自动化与交互式报告设计——提升效率与用户体验 数据分析的最终目标是交付清晰、可操作的洞察。本部分关注如何将静态数据转化为动态、交互式的报告界面。 4.1 高级数据透视表与切片器（Slicer）的应用： 布局与设计最佳实践： 讲解如何优化数据透视图的布局，使其符合专业报告标准，并有效利用分组、排序和值字段设置。 多维数据透视与关联： 演示如何使用切片器和时间线控件，对模型中多个数据透视表进行同步筛选，实现一键式多维度分析。 4.2 宏（VBA）在流程自动化中的应用： 录制、理解与修改宏： 引导读者理解 VBA 编辑器界面，学会如何录制基础操作并对其代码进行修改，以适应更复杂的业务逻辑。 事件驱动的自动化： 讲解如何编写简单的 VBA 代码，实现工作簿打开时自动刷新数据、特定单元格值变化时自动运行报告更新等场景。 用户窗体（UserForm）基础交互： 介绍如何创建简单的输入界面，让非技术用户也能通过点击按钮而非直接修改数据源来触发报告更新或数据录入。 4.3 动态图表与仪表盘构建： 图表选择的商业逻辑： 根据不同的分析需求（趋势、构成、分布、比较），推荐最合适的图表类型。 动态图表数据源设计： 结合动态数组公式和命名管理器，创建能够随数据变化自动调整范围的图表系列。 仪表盘的视觉层次结构： 遵循信息设计原则，构建高信息密度、低认知负荷的专业级交互式仪表盘。 通过本书的系统学习，读者将能够：构建可扩展、抗错误的复杂数据模型；利用最前沿的函数组合解决传统方法难以攻克的难题；并将分析结果转化为高度自动化、用户友好的商业洞察工具，从而在数据驱动的决策链条中扮演核心角色。