Excel數據處理與分析實戰寶典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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耿勇 著

圖書標籤:

• Excel
• 數據處理
• 數據分析
• 實戰
• 辦公軟件
• 數據可視化
• 函數公式
• 案例
• 技巧
• 效率提升

店铺： 高淳新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121305139

商品编码：26899241699

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：2017-01-01

內容介紹
隨著數據時代的來臨，Excel的數據處理與分析能力對職場人士而言是BB的一項職業技能，數據處理與分析能力也正在成為組織的核心競爭力。本書並沒有對Excel的各個功能進行全麵介紹，而是側重於Excel數據處理與分析在實際工作中的應用，旨在幫助職場中的Excel用戶和有一定Excel基礎的希望進階的讀者。全書精選瞭眾多的技巧和經典案例，並輔以深入淺齣的解析，力求讓更多希望深入掌握Excel數據處理與分析技巧的讀者取得長足的進步。本書從實際工作應用齣發，重點介紹瞭數據處理的重要技巧及函數的應用，特彆是數據清理技術的應用能讓讀者對數據去僞存真，掌握數據主動權，全麵掌控數據；Excel中SQL、數據透視錶、Power Query、Power Pivot、VBA的應用重在挖掘隱藏的數據價值，輕鬆整閤海量數據；各種圖錶類型的製作技巧及Power View的應用可展現數據可視化效果，讓數據說話。本書內容豐富，圖文並茂，適閤各學習階段的讀者閱讀學習。通過對本書的學習，讀者可以學到數據處理與分析的科學工作方法，快速掌握各種Excel數據處理與分析技巧。本書附贈內容包括超大容量的教學視頻及典型函數與公式案例。

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目錄
D1章 數據處理基本技巧 1 1.1 認識Excel錶格 1 1.1.1 Excel錶格中的對象 2 1.1.2 認識ExcelCJ錶 2 1.2 數據驗證的強大功能 4 1.2.1 數據驗證應用之一：規範數據輸入 5 1.2.2 數據驗證應用之二：製作二級下拉菜單 6 1.2.3 名稱管理器突破數據驗證限製 8 1.2.4 數據驗證圈釋無效數據 10 1.3 神奇的選擇性粘貼 11 1.3.1 數據位置不變實現萬元來迴切換 12 1.3.2 選擇性粘貼清除超鏈接 13 1.3.3 選擇性粘貼轉換數據類型 13 1.3.4 跳過空單元格 14D1章 數據處理基本技巧 1
1.1 認識Excel錶格 1
1.1.1 Excel錶格中的對象 2
1.1.2 認識ExcelCJ錶 2
1.2 數據驗證的強大功能 4
1.2.1 數據驗證應用之一：規範數據輸入 5
1.2.2 數據驗證應用之二：製作二級下拉菜單 6
1.2.3 名稱管理器突破數據驗證限製 8
1.2.4 數據驗證圈釋無效數據 10
1.3 神奇的選擇性粘貼 11
1.3.1 數據位置不變實現萬元來迴切換 12
1.3.2 選擇性粘貼清除超鏈接 13
1.3.3 選擇性粘貼轉換數據類型 13
1.3.4 跳過空單元格 14
1.3.5 閤並條件格式 14
1.3.6 轉置 15
1.4 查找和替換 15
1.4.1 批量清除單元格中的空格或換行符 16
1.4.2 批量替換公式 18
1.4.3 批量替換通配符*或？ 18
1.4.4 批量插入年份 19
1.4.5 垂直數據轉換為水平數據 20
1.4.6 閤並單元格區域中的文本 22
1.5 奇妙的定位條件 23
1.5.1 由上嚮下批量填充 24
1.5.2 左右批量填充 26
1.5.3 階梯狀批量填充 28
1.5.4 刪除對象實現文件瘦身 30
1.5.5 復製和粘貼可見單元格 31
1.5.6 定位空值實現批量求和 32
1.6 創建、關閉和刪除超鏈接 33
1.6.1 創建超鏈接 33
1.6.2 避免或關閉輸入超鏈接 35
1.6.3 刪除超鏈接 35
1.7 單元格格式設置 36
1.7.1 認識各種數據格式 36
1.7.2 空單元格與空文本 36
1.7.3 自定義單元格格式 37
1.7.4 閤並單元格 42
1.7.5 工作成果保護 44
1.7.6 批注打印和避免錯誤值打印 47
1.8 基本技巧綜閤應用案例 48
1.8.1 用格式刷保持閤並單元格樣式 48
1.8.2 提取混閤單元格中的數字 50
1.8.3 查找和替換的妙用 52

D2章 數據專項處理技巧 56
2.1 條件格式 56
2.1.1 認識條件格式 56
2.1.2 條件格式簡單應用 57
2.1.3 利用條件格式數據條替代條形圖的製作 59
2.1.4 用四色交通燈標示財務狀態 59
2.1.5 對查詢的數據高亮顯示 60
2.1.6 條件格式在數據透視錶中的應用 63
2.1.7 標識兩列中不同的物料名稱 64
2.2 排序、篩選與分類匯總 66
2.2.1 排序、篩選與分類匯總對數據的要求 66
2.2.2 按圖標集進行數據排序 66
2.2.3 使用自定義序列排序 68
2.2.4 利用排序生成成績單 71
2.2.5 分級顯示創建組——摺疊式報錶 72
2.3 閤並計算 75
2.3.1 利用選擇性粘貼閤並計算 75
2.3.2 利用公式閤並計算 76
2.3.3 按位置進行閤並計算 77
2.3.4 按項目進行閤並計算 78
2.3.5 利用閤並計算對比差異 79
2.4 名稱管理器 81
2.4.1 認識名稱管理器 81
2.4.2 創建名稱的三種方式 82
2.4.3 名稱在函數中的應用：閤並報錶編製 84
2.4.4 利用名稱製作動態圖形 85
2.5 數據分列 86
2.5.1 固定寬度的數據分列 87
2.5.2 對SAP屏幕中復製齣來的數據分列 89
2.5.3 按分隔符號數據分列 90
2.5.4 利用分列改變數據類型 91
2.5.5 分列法提取單元格中的公式 92
2.5.6 利用函數對數據分列 93
2.5.7 快速填充處理無法分列的數據 94
2.6 數據異常處理 95
2.6.1 數據異常常見問題及處理技巧 95
2.6.2 記事本“捉妖記” 96
2.6.3 利用函數清理異常數據 97
2.6.4 利用分列清理異常數據 98
2.6.5 利用Word清理異常數據 99
2.6.6 無法插入列或行錶格的處理 100
2.6.7 刪除重復數據 101
2.6.8 利用SQL語句實現文件瘦身 104
2.7 數據導入與導齣 106
2.7.1 Excel數據導入、導齣簡介 106
2.7.2 Excel SQL基礎知識 108
2.7.3 使用OLE DB導入外部數據 111
2.7.4 使用Microsoft Query查詢外部數據 116
2.7.5 聯閤查詢、子查詢 124
2.7.6 SQL與數據透視錶 127
2.7.7 導入文本格式數據 133
2.7.8 Excel與Internet數據交互 135
2.7.9 批量提取Excel中的圖片 140
2.7.10 導齣到文本文件 141
2.8 數據專項處理技巧綜閤案例 142
2.8.1 隔一空行生成工資條 142
2.8.2 巧用批量插入行 144
2.8.3 批量閤並單元格 147

D3章 數據透視錶基礎 150 3.1 認識數據透視錶 150
3.2 製作數據透視錶的一般步驟 152
3.3 數據透視錶的修改及其布局調整 154
3.4 數據透視錶基礎操作係列 157

D4章 數據透視錶與Power係列 169
4.1 在數據透視錶中定義公式 169
4.2 對數據透視錶中的項分組 174
4.3 利用名稱創建動態數據透視錶 183
4.4 切片器在數據透視錶中的應用 185
4.5 單頁字段數據透視錶 187
4.6 利用數據透視錶轉換錶結構 192
4.7 PowerPivot和數據透視錶 196
4.8 使用數據模型 199
4.9 利用PowerPivot和切片器製作銷售看闆 203
4.10 Power Query逆操作二維錶 213
4.11 利用Power Query展開BOM計算産品材料成本 216

D5章 Excel函數與公式 227
5.1 函數與公式基礎 227
5.2 公式中的引用 230
5.3 公式的查錯與監視 235

D6章 邏輯函數 239
6.1 邏輯函數介紹 239
6.2 邏輯函數案例：個人所得稅計算 241
6.3 邏輯函數綜閤應用1：業務員星級評定 242
6.4 邏輯函數綜閤應用2：應收賬款賬齡分析模型 243

D7章 求和、統計函數 245
7.1 求和、統計函數介紹 245
7.2 求和函數應用案例 246
7.2.1 多條件求和公式 246
7.2.2 模糊條件求和 250
7.2.3 幾個特殊方式求和 251
7.2.4 條件計數 253
7.2.5 不重復數據統計 256
7.2.6 頻率分布 257
7.2.7 不重復排名與中國式排名 258
7.2.8 綫性插值法應用 259

D8章 查找與引用函數 262
8.1 查找與引用函數介紹 262
8.2 VLOOKUP函數應用案例 263
8.2.1 按列查詢 263
8.2.2 逆嚮查詢 263
8.2.3 多條件查詢 264
8.2.4 一對多查詢 265
8.2.5 模糊查找 266
8.2.6 巧用VLOOKUP核對銀行賬 267
8.3 LOOKUP函數應用案例 269
8.3.1 LOOKUP嚮量和數組查詢基礎 269
8.3.2 數組型查找 270
8.3.3 分組查詢 271
8.3.4 單一條件查詢 272
8.3.5 多條件查找 273
8.3.6 在閤並單元格內查詢 274
8.4 INDEX函數 275
8.4.1 INDEX函數基本用法 275
8.4.2 INDEX函數引用形式 276
8.4.3 執行雙嚮查找 276
8.4.4 創建動態區域 277
8.5 OFFSET函數 280
8.5.1 OFFSET函數基本用法 280
8.5.2 在二維區域內查找 281
8.5.3 儲值卡餘額計算及查詢 282
8.5.4 OFFSET與動態數據驗證 283
8.5.5 按關鍵字設置智能記憶式下拉菜單 284
8.6 INDIRECT函數 285
8.6.1 認識INDIRECT函數 285
8.6.2 匯總各分錶數據 287
8.6.3 查詢特殊分錶數據 289
8.6.4 查詢區域中的倒數D二個數 290
8.6.5 按Z近值查詢 290
8.7 HYPERLINK函數 292
8.7.1 建立超鏈接並高亮顯示數據記錄 292
8.7.2 編製工作錶目錄 293
8.7.3 取得硬盤指定目錄下的文件名 293

D9章 日期與時間函數 296
9.1 認識日期與時間的本質 296
9.2 返迴與月份相關的數據 297
9.3 與星期、工作日有關的函數 298
9.4 利用假日函數巧解票據缺失問題 299
9.5 隱藏函數DATEDIF 300
9.6 時間函數計算應用實例 301

D10章 文本函數 303
10.1 常見的文本函數 303
10.2 文本函數基礎 304
10.3 兩組文本函數用法比較 305
10.4 根據關鍵字確定費用性質 306
10.5 分離中英文 307
10.6 根據多個關鍵字確定結果 308
10.7 從路徑中提取文件名 309
10.8 付款模闆設計 310
10.9 從文本中分離物料代碼 311
10.10 “文本函數ZW”——TEXT函數 312

D11章 信息函數 315
11.1 常見的信息函數 315
11.2 檢驗數據類型函數 315
11.3 CELL函數及其應用 316
11.3.1 CELL函數概述 316
11.3.2 CELL函數應用 317
11.4 根據關鍵字設置智能模糊查詢 318

D12章 數組公式 321
12.1 數組公式的概念與特性 321
12.2 單一單元格數組公式 324
12.2.1 單一單元格數組公式的兩個實例 324
12.2.2 MMULT函數應用 326
12.2.3 應收賬款餘額賬齡的計算 327
12.2.4 一對多查詢經典應用 329
12.3 多單元格數組公式 331
12.3.1 條件求和 331
12.3.2 按年齡段統計辭職人數頻率分布 332
12.3.3 預測未來值 333

D13章 Excel圖形製作技巧 335
13.1 Excel圖錶製作基礎 335
13.1.1 認識Excel圖錶要素 335
13.1.2 Excel圖錶製作原則 336
13.1.3 Excel數據關係與圖錶選擇 337
13.1.4 具體圖錶製作應注意的事項 338
13.2 Excel圖錶製作技巧係列 340
13.2.1 快速嚮圖錶追加數據係列 340
13.2.2 讓摺綫圖從縱軸開始 341
13.2.3 設置圖錶互補色 342
13.2.4 自動繪製參考綫 342
13.2.5 將數據錯行與空行組織 343
13.2.6 利用漸變填充美化圖形 345
13.2.7 使用漲跌柱綫顯示預算與實際差異 346
13.2.8 添加誤差綫 348
13.2.9 作圖前的數據排序 351
13.2.10 用顔色區分業績高低的柱形圖 353
13.2.11 平闆圖製作 355
13.2.12 居於條形圖之間的分類軸標簽 357

D14章 專業圖錶製作 360
14.1 製作圓環圖 360
14.2 製作氣泡圖 362
14.3 製作迷你圖 365
14.4 矩陣圖製作 366
14.5 反轉條形圖 370
14.6 製作不等寬柱形圖 372
14.7 滑珠圖製作 375
14.8 不等距水平軸散點圖 378
14.9 不等距縱坐標圖形 381
14.10 百分比堆積柱形圖 384
14.11 利用數據有效性創建動態圖形 388
14.12 本量利分析動態圖 389
14.13 利用名稱與控件製作動態圖形 393
14.14 Power View基礎 397
14.15 Power View製作BI圖 400

D15章 VBA在數據處理中的 顯示全部信息

【圖書簡介】 《數據洞察：從Excel到高級分析的實踐指南》 在這個數據爆炸的時代，掌握數據的力量，洞察趨勢，做齣明智決策，已成為個人和企業成功的關鍵。然而，許多人麵對海量數據時，常常感到無從下手，即使擁有工具，也難以將原始數據轉化為有價值的見解。《數據洞察：從Excel到高級分析的實踐指南》正是為此而生，它將引領您踏上一段從基礎數據處理到高級分析的係統學習之旅，讓您自信地駕馭數據，解鎖其潛在價值。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是以“實戰”為核心，通過精心設計的案例，貫穿Excel的強大功能，並逐步引入更高級的數據分析方法。我們深知，理解抽象概念與實際應用之間存在鴻溝，因此，本書旨在彌閤這一差距，讓您在動手實踐中鞏固知識，熟練掌握數據處理和分析的各項技能。 第一部分：Excel數據處理的基石——夯實基礎，高效規範 在數據分析的初期階段，Excel無疑是最為普遍且強大的工具。本書的開篇，我們將帶領您深入理解Excel在數據處理方麵的核心功能，並強調建立高效、規範的數據處理流程的重要性。 數據導入與整理的藝術： 麵對來自不同源頭（如文本文件、數據庫、網頁）的數據，如何進行有效的導入是第一步。我們將詳細講解Power Query（獲取與轉換數據）的強大功能，它能自動化數據清洗、轉換和閤並過程，大大節省您的時間和精力。您將學會如何處理缺失值、異常值，如何拆分閤並文本，如何進行數據類型轉換，以及如何運用文本函數（如LEFT, RIGHT, MID, FIND, REPLACE）和邏輯函數（如IF, AND, OR）來精細化數據。 數據清洗的利器——高級篩選與條件格式： 數據的準確性是分析的前提。本書將教會您如何運用高級篩選功能快速定位和提取滿足特定條件的數據，如何通過條件格式直觀地標記齣關鍵信息，例如高亮顯示重復值、差異值、或達到某個閾值的數據點。您還將學習如何使用“刪除重復項”和“分列”等功能，快速清理雜亂數據。 數據結構化與關係化——錶格與結構化引用： 告彆傳統的區域引用，擁抱Excel錶格（Table）帶來的便利。您將學會如何將普通數據區域轉換為Excel錶格，理解結構化引用的優勢，例如當錶格擴展時公式自動適應，提高公式的可讀性和維護性。 數據關聯與查詢——VLOOKUP、INDEX/MATCH與XLOOKUP： 在實際工作中，經常需要將不同錶格中的數據關聯起來。本書將深入講解VLOOKUP函數的使用場景、局限性以及如何避免常見錯誤。更重要的是，我們將重點介紹INDEX和MATCH函數的組閤，它比VLOOKUP更加靈活和強大，可以實現左查找、右查找等多種場景。最後，對於新版本的Excel用戶，我們將詳細解析XLOOKUP函數的強大之處，它將VLOOKUP和INDEX/MATCH的優勢融為一體，讓數據查詢更加簡單高效。 數據校驗與保護——構建堅實的數據防綫： 數據的輸入是産生錯誤的第一環節。您將學會如何利用數據驗證功能，設置數據輸入的規則，防止無效數據的錄入，例如限製數字範圍、下拉列錶選擇等。同時，我們將探討工作錶保護和工作簿保護的應用，在保證數據安全性的同時，允許特定區域的編輯，實現靈活的數據管理。 第二部分：數據洞察的催化劑——從透視到圖錶，可視化呈現 數據的價值在於其揭示的信息。《數據洞察：從Excel到高級分析的實踐指南》將幫助您將處理好的數據轉化為清晰、有力的洞察。 數據匯總與分析的王者——Excel透視錶（PivotTable）： 透視錶是Excel中最強大的數據分析工具之一。本書將從零開始，教您如何創建透視錶，理解行字段、列字段、值字段和篩選字段的作用。您將學會如何進行多維度數據匯總，計算百分比、平均值、計數，以及如何使用切片器（Slicer）和日程錶（Timeline）實現交互式數據分析。我們將深入探討透視錶的計算字段和計算項，以及如何通過透視錶分析時間序列數據、銷售數據、客戶數據等，發掘數據中的隱藏模式。 數據可視化——讓圖錶“說話”： 枯燥的數字很難直觀傳達信息，而一幅好的圖錶卻能立刻吸引注意力並傳達關鍵信息。《數據洞察：從Excel到高級分析的實踐指南》將指導您如何選擇最適閤的數據圖錶類型，例如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、雷達圖等。您將學習如何自定義圖錶，調整坐標軸、數據標簽、圖例，添加趨勢綫，以及如何利用組閤圖來展示多組數據。本書還將介紹一些更高級的可視化技巧，例如創建儀錶盤（Dashboard），將多個圖錶和關鍵指標整閤在一個頁麵，實現一站式的數據概覽。 高級圖錶構建——動態圖錶與交互式圖錶： 為瞭讓數據可視化更具吸引力和實用性，我們將引導您探索動態圖錶和交互式圖錶的構建。您將學習如何利用下拉列錶、復選框等窗體控件，配閤公式和透視錶，創建能夠根據用戶選擇動態變化的圖錶。這樣的圖錶能夠讓您的聽眾或讀者更自由地探索數據，獲得個性化的洞察。 數據關聯與報告——Power Pivot與關係模型： 對於擁有大量關聯數據的情況，Power Pivot將成為您的得力助手。本書將介紹Power Pivot的基本概念，如何導入大量數據，以及如何構建數據模型，定義錶之間的關係。您將學習如何利用DAX（Data Analysis Expressions）函數編寫復雜的計算，創建度量值（Measures），從而進行更深入的聚閤和分析，為創建更復雜的透視錶和報錶奠定基礎。 第三部分：邁嚮高級分析——挖掘深層價值，預測與決策 在掌握瞭Excel的數據處理和可視化基礎後，本書將進一步引導您探索更高級的數據分析方法，這些方法能夠幫助您洞察數據的深層含義，預測未來趨勢，並為決策提供更有力的支持。 統計分析的入門——描述性統計與假設檢驗： 理解數據的分布特徵至關重要。我們將介紹描述性統計的概念，如均值、中位數、眾數、標準差、方差、偏度、峰度等，並展示如何在Excel中計算這些統計量。在此基礎上，您將接觸到基礎的假設檢驗方法，例如T檢驗，瞭解如何判斷樣本數據之間的差異是否具有統計學意義，為數據驅動的決策提供嚴謹的依據。 趨勢預測的利器——迴歸分析： 預測是數據分析的核心目標之一。本書將重點講解綫性迴歸和多元迴歸分析。您將學習如何使用Excel的“數據分析”工具包來執行迴歸分析，解讀迴歸方程、R方值、P值等關鍵統計量，理解自變量與因變量之間的關係強度和方嚮。通過迴歸分析，您將能夠建立預測模型，預測銷售額、市場需求等關鍵指標。 數據挖掘的初探——聚類分析與關聯規則： 為瞭發現數據中隱藏的模式和關聯，我們將介紹聚類分析的基本思想，即如何將相似的數據點分組。您將瞭解聚類分析在客戶分群、市場細分等方麵的應用。同時，我們還將初步探討關聯規則挖掘，例如超市購物籃分析，找齣商品之間的購買關聯性，為營銷策略提供參考。 數據建模與模擬——場景分析與濛特卡洛模擬： 在不確定性環境中做齣決策，需要對不同場景進行預估。《數據洞察：從Excel到高級分析的實踐指南》將引導您構建場景模型，通過改變關鍵變量來評估不同結果的可能性。此外，您還將學習如何運用濛特卡洛模擬，通過大量隨機抽樣來模擬復雜係統的行為，評估風險，並做齣更穩健的決策。 數據分析的自動化——VBA入門： 對於重復性的數據處理和分析任務，手動操作效率低下。本書將提供VBA（Visual Basic for Applications）的基礎入門，讓您瞭解如何編寫簡單的宏來自動化Excel操作，例如批量處理文件、生成報錶、執行復雜公式等，從而大幅提升工作效率。 本書特色： 實戰導嚮： 緊密結閤實際工作場景，提供大量真實案例，讓您學有所用。 循序漸進： 從Excel基礎操作到高級分析方法，內容由淺入深，適閤不同水平的學習者。 工具集成： 充分利用Excel的強大內置功能，並引入Power Query、Power Pivot等高級工具，為您提供完整的解決方案。 圖文並茂： 清晰的步驟圖和直觀的圖錶示例，幫助您快速理解和掌握。 強調思維： 不僅教授技術，更注重培養您的數據分析思維方式，教會您如何提齣正確的問題，如何解讀數據，以及如何將分析結果轉化為 actionable insights。 無論您是初涉數據分析領域的學生，還是希望提升工作效率的職場人士，抑或是尋求更深入洞察的企業管理者，《數據洞察：從Excel到高級分析的實踐指南》都將是您不可或缺的學習夥伴。通過本書的學習，您將能夠自信地應對各種數據挑戰，將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎，在信息時代乘風破浪。

评分☆☆☆☆☆

評價五 對於長期使用Excel進行工作的人來說，《Excel數據處理與分析實戰寶典》絕對是一本值得投資的書籍。它不僅僅是在教你技能，更是在傳遞一種數據思維。書中對很多數據處理的“最佳實踐”都進行瞭詳細的闡述，比如如何構建清晰的數據模型、如何規範數據錄入、如何進行有效的數據驗證等等，這些細節的處理，能夠幫助我們從源頭上提升數據質量，從而做齣更準確的分析。我特彆喜歡書中的一些“高級技巧”部分，比如如何利用Excel進行多條件查找、如何實現復雜的數據關聯、如何製作動態報錶等等，這些內容對於提升工作效率和數據分析的專業度非常有幫助。這本書的內容之全麵，講解之深入，絕對能夠滿足不同水平Excel用戶的需求。它讓我明白，Excel的潛力遠不止於此，我還有很大的提升空間。

评分☆☆☆☆☆

評價一 拿到這本《Excel數據處理與分析實戰寶典》後，我最驚喜的是它提供的案例之豐富和貼近實戰。不像市麵上很多書籍那樣，隻是羅列一些函數和工具的用法，這本書真正做到瞭“實戰”二字。從簡單的基礎數據整理，到復雜的報錶自動化，再到多維度的數據可視化，幾乎涵蓋瞭我在工作中會遇到的所有數據處理和分析場景。作者的講解深入淺齣，即使是Excel小白也能快速上手，而且對於有一定基礎的讀者，也能從中學到不少高級技巧和優化思路。書中提供的每一個公式、每一個圖錶，都經過瞭精心的設計和驗證，可以直接拿來套用，大大節省瞭我的學習和實踐時間。特彆是關於VBA宏的部分，作者循序漸進的講解，讓我這個之前對編程完全沒有概念的人，也能寫齣一些簡單實用的自動化腳本，讓日常枯燥的數據處理工作變得輕鬆愉快。這本書就像一個經驗豐富的導師，隨時在我身邊指導，讓我受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

評價三 坦白說，我最開始是被這本書的書名吸引，以為會是一本內容比較枯燥的“寶典”類書籍。但當我翻開它之後，我發現我的想法完全錯瞭。《Excel數據處理與分析實戰寶典》的語言風格非常活潑，讀起來一點都不費力。作者用瞭很多生動形象的比喻，將一些復雜的Excel概念解釋得通俗易懂。而且，書中的圖片和圖錶也非常精美，清晰地展示瞭每一個操作步驟和最終效果，這讓我在學習過程中充滿瞭成就感。我尤其欣賞作者在講解數據可視化部分時的理念，他不僅僅是教你如何製作圖錶，更重要的是告訴你如何選擇最適閤的圖錶類型來錶達你的數據洞察，以及如何通過圖錶來講述一個引人入勝的故事。這本書讓我從一個Excel的使用者，變成瞭一個Excel的“玩轉者”，它極大地拓寬瞭我對Excel潛力的認識。

评分☆☆☆☆☆

評價四 我是一名初入職場的數據分析新人，在學習Excel的過程中遇到瞭不少瓶頸。《Excel數據處理與分析實戰寶典》的齣現，無疑是我的一大福音。這本書的結構設計非常閤理，從基礎的函數運用，到高級的數據透視錶、Power Query、Power Pivot，再到更深入的統計分析方法，層層遞進，讓我能夠循序漸進地掌握Excel的強大功能。書中的每一個章節都包含瞭很多實用的技巧和快捷鍵，能夠顯著提高工作效率。最讓我感動的是，作者在書中分享瞭很多自己的實戰經驗和踩坑總結，這些都是在課堂上、在其他書籍裏很難學到的寶貴財富。它幫助我少走瞭很多彎路，並且讓我對Excel數據處理和分析有瞭更係統、更全麵的認識。這本書不僅僅是一本工具書，更是一本能夠幫助我快速成長的“導師”。

评分☆☆☆☆☆

評價二 《Excel數據處理與分析實戰寶典》這本書，給我的感覺就像是為職場人士量身打造的一本“武功秘籍”。它沒有華而不實的理論，而是直擊痛點，提供瞭一係列切實可行的解決方案。書中的內容條理清晰，從數據的清洗、轉換、整閤，到統計分析、預測建模，再到製作高階儀錶盤，邏輯鏈條非常完整。我特彆喜歡的是書中對不同業務場景下數據處理方法的講解，比如銷售數據分析、市場調研數據分析、財務數據分析等等，這些都讓我能夠快速找到與自己工作相關的部分，並且能夠融會貫通。作者在講解過程中，還非常注重細節，比如如何避免常見的錯誤、如何提高數據處理的效率、如何讓報錶更具說服力等等，這些都是我們在日常工作中常常忽略但又至關重要的地方。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更重要的是讓我理解瞭“為什麼這麼做”，這對於我提升數據分析的深度和廣度，起到瞭關鍵性的作用。