Excel 2016統計分析實務--市場調查與資料分析(範例適用Excel 2016~2010，附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　**範例適用Excel 2016/2013/2010

　　以Excel做為工具，列舉豐富的範例進行解說，且於過程中介紹常用的統計觀念與Excel操作技巧，讓你不需強記各項計算方法與公式，輕鬆將統計技巧應用在實務層麵，成為資料統計與分析高手。

　　‧本書範例均透過作者實際問捲調查所得，問捲主題為你我日常生活中所使用得到之産品，如：臉書、便利商店、智慧手機、信用卡、速食、星巴剋、音樂CD、運動鞋、社群網站、理想對象…等，極具實用性與親切感。

　　‧先介紹統計學的基本原理，再佐以Excel實作，詳盡地逐步解說其操作與計算過程，達到邊做邊學的效果。

　　‧以步驟式教學，運用Excel函數、樞紐分析，輕鬆獲取所要的統計數字與分析結果。

　　‧重過程也重解說！每一個實例均詳盡逐步解說其操作及計算過程；對其結果，也以讀者容易接受之口語化加以說明，而不是以艱澀難懂的統計術語來進行解說。絕對能讓讀者能學得輕鬆、學得實用！

　　‧書中提供豐富的「馬上練習」與「課後習題」，是最佳的學習評量工具。

　　‧光碟收錄豐富的統計範例，讓你可以依照需求馬上修改、套用。

好的，這是一份針對您提供的書名所“不包含”內容的圖書簡介，側重於描述其他常見的統計分析或Excel相關主題，以確保不與原書內容重疊： --- 深度解析：現代數據科學與高級商業智能工具應用 本書聚焦於超越基礎數據整理和描述性統計分析的領域，旨在為讀者提供一套係統化的、麵嚮前沿技術和復雜決策支持的知識體係。我們完全跳脫瞭對Excel 2016及更早版本中標準統計模塊（如基礎迴歸、假設檢驗、方差分析等）的常規講解，轉而深入探索需要編程能力、專業統計軟件操作或新興商業智能（BI）平颱構建的復雜分析場景。 第一部分：麵嚮未來的數據處理與編程基礎 本部分內容不涉及Excel的內置函數或工作錶操作，而是著眼於數據科學領域的核心編程語言及其在數據處理中的應用。 1. Python在數據工程中的應用： 我們將詳盡介紹使用Python進行大規模數據清洗、轉換和預處理的流程。重點將放在`Pandas`庫的高級功能，例如處理非結構化數據（如JSON、XML、文本日誌）的導入、多源數據的高效閤並（Merge/Join策略的復雜優化）、缺失值的高級插補技術（基於模型預測而非簡單均值/中位數填充），以及如何利用Dask等工具處理超齣內存限製的大型數據集。我們不會討論如何在Excel中手動篩選數據。 2. R語言在專業統計建模中的優勢： 本書將深入探討R語言環境下，如何利用`tidyverse`生態係統進行數據可視化和探索性數據分析（EDA）。內容涵蓋`ggplot2`的高級主題，如創建交互式圖形、定製復雜的分麵布局，以及使用`tidyr`進行數據框的“寬格式”與“長格式”間的靈活轉換，以適應不同的統計模型輸入要求。 3. SQL數據庫管理與復雜查詢優化： 我們不講解Excel的數據透視錶，而是教授讀者如何使用結構化查詢語言（SQL）與關係型數據庫（如PostgreSQL或MySQL）進行交互。內容包括編寫窗口函數（Window Functions）以實現復雜的排名、移動平均計算；使用公共錶錶達式（CTE）來分解和優化層次化查詢；以及數據庫性能調優的基礎知識，確保數據提取過程的高效性。 第二部分：高級統計推斷與機器學習理論 本部分內容摒棄瞭教科書式的簡單T檢驗或ANOVA（方差分析），轉而關注需要深厚數學背景和專用軟件支持的推斷方法。 1. 廣義綫性模型（GLM）及其擴展應用： 我們不局限於Excel中基礎的綫性迴歸，而是深入探討GLM的理論基礎，包括泊鬆迴歸（Poisson Regression，用於計數數據）、邏輯迴歸（Logistic Regression，用於二元或多元分類問題）的深入解讀。內容將包括模型診斷的專業指標（如Deviance、Pearson殘差分析）和正則化技術（Lasso和Ridge迴歸）在避免過擬閤中的作用。 2. 時間序列的專業建模技術： 本書完全不涉及Excel的“趨勢綫”功能。我們聚焦於使用ARIMA、SARIMA模型進行序列的平穩性檢驗（如ADF檢驗）和模型識彆（ACF/PACF圖的專業解讀）。更進一步，我們將介紹狀態空間模型（State Space Models）和卡爾曼濾波（Kalman Filtering）在動態係統預測中的應用。 3. 非參數統計方法與假設檢驗的深度探討： 在需要避免對數據分布做齣強假設的情況下，我們將詳細介紹Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等非參數方法的原理、適用場景以及如何在專業統計包（如SPSS或Stata）中正確實現和報告結果。 4. 機器學習基礎與模型評估： 本書將作為機器學習的入門引導，側重於概念而非工具實現細節。內容包括偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）的深入理解、交叉驗證（Cross-Validation）策略（如K摺、留一法）的有效性比較，以及混淆矩陣（Confusion Matrix）中各項指標（精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫下麵積AUC）的實際業務意義解讀。 第三部分：商業智能（BI）平颱構建與高級數據可視化 本部分內容完全避開瞭Excel的圖錶製作功能，轉而關注企業級的數據展現和決策支持係統（DSS）的構建。 1. Tableau/Power BI中的數據連接與數據模型構建： 本書不講解Excel中的簡單圖錶美化。我們指導讀者如何使用Tableau或Power BI連接到多維數據庫或數據倉庫。重點在於建立復雜的數據模型，包括理解關係型數據源（星型/雪花模型）與數據源的導入/實時查詢模式選擇。 2. 交互式儀錶盤的交互設計原則： 我們專注於構建高效率、高信息密度的交互式儀錶盤。內容涵蓋如何設計有效的過濾器（Filters）、操作（Actions）和參數（Parameters），以允許業務用戶進行“下鑽分析”（Drill-down）和“切片分析”（Slicing），實現真正的數據驅動決策，而非靜態報告的展示。 3. 高級可視化技術與敘事： 探討如何使用Chord Diagrams（弦圖）、Sankey Diagrams（桑基圖）等非傳統圖錶來展示復雜流程和流量關係。同時，強調數據敘事（Data Storytelling）的技巧，即如何通過視覺引導，將復雜的分析結果轉化為清晰、有說服力的商業行動建議。 --- 總結而言，本書麵嚮的是已經掌握基礎數據處理（包括Excel基礎操作）的專業人士，緻力於將讀者的能力提升到需要依賴專業編程環境、復雜統計理論支撐以及企業級BI工具纔能解決的決策難題層麵。

第1章 概說
第2章 研究程序與抽樣
第3章 樣本大小
第4章 設計問捲與取得資料
第5章 次數分配
第6章 交叉分析錶
第7章 集中趨勢
第8章 離散程度
第9章 估計
第10章 假設檢定
第11章 單因子變異數分析
第12章 相關
第13章 迴歸
附錄A
A-1 亂數錶
A-2 標準常態分配錶
A-3 卡方分配的臨界值
A-4 t分配的臨界值
A-5 F分配的臨界值

评分☆☆☆☆☆

我原本以為，像“統計分析”這樣專業性很強的領域，用Excel來講解，可能會顯得不夠深入或者不夠嚴謹。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。它用一種非常接地氣的方式，將復雜的統計學概念和Excel的操作技巧完美地結閤起來，讓普通讀者也能輕鬆掌握。書中對於市場調查中的各種常見問題，比如如何進行市場調研的設計、如何收集和整理問捲數據、如何進行數據挖掘和解讀，都提供瞭非常詳細的解決方案。讓我特彆贊賞的是，它並沒有簡單地羅列Excel的各種功能，而是深入分析瞭這些功能在市場調查中的具體應用場景，以及如何通過科學的統計方法來指導我們的決策。例如，在講解如何進行用戶滿意度分析時，書中不僅介紹瞭如何用Excel計算平均分和標準差，還進一步講解瞭如何利用Excel的圖錶功能，將滿意度數據可視化，從而更直觀地發現用戶的痛點。書中的範例，也都是精心設計的，具有很強的學習價值，並且光盤中提供瞭配套的光盤，讓我可以在電腦上直接操作，邊學邊練，效率非常高。

评分☆☆☆☆☆

作為一個長期在市場一綫工作的人，我深知數據的重要性，但也深切體會到如何有效地從海量數據中挖掘有價值的信息是一項挑戰。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。它不是那種泛泛而談的理論書，而是聚焦於“市場調查與資料分析”這一具體應用領域，並提供瞭非常實操性的指導。書中對於Excel中統計分析功能的介紹，非常細緻，從基礎的數據整理、清洗，到高級的假設檢驗、迴歸分析，都進行瞭詳盡的講解。讓我印象深刻的是，它在講解每一個統計方法時，都會先解釋其背後的統計原理，然後立即給齣在Excel中的具體實現步驟，並配以清晰的圖示。這樣的講解方式，既保證瞭理論的嚴謹性，又兼顧瞭操作的簡便性。書中的案例，也都非常貼近實際市場調查的需求，例如如何進行市場細分、如何評估廣告投放效果、如何分析顧客流失原因等等。這些案例的分析過程，都非常具有指導意義，讓我能夠舉一反三，將所學知識應用到我自己的工作中。光盤裏的數據文件，也讓我省去瞭不少手動輸入數據的麻煩，可以直接上手練習。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，Excel不僅僅是一個電子錶格軟件，更是一個強大的數據分析工具，而這本書，恰恰將Excel的這一潛能發揮到瞭極緻。它完美地融閤瞭統計學理論與Excel的實際應用，讓那些原本可能讓人望而卻步的統計概念，變得觸手可及。書中對各種市場調查場景的案例分析，都非常具有代錶性，從用戶畫像的構建，到産品定價策略的製定，再到營銷活動效果的評估，幾乎涵蓋瞭市場營銷的方方麵麵。每個案例都提供瞭一個清晰的分析流程，並詳細講解瞭如何利用Excel的函數、公式和圖錶來完成數據處理、計算和可視化。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的講解，它不僅僅是教你如何製作圖錶，更重要的是教你如何選擇最閤適的圖錶類型來清晰地傳達數據信息，如何通過圖錶的優化來突齣關鍵洞察。這本書的排版設計也相當人性化，重點內容都會有醒目的標注，並且每個章節的結構都非常清晰，便於讀者快速找到所需信息。附帶的光盤更是錦上添花，裏麵提供的各種實用的Excel模闆和數據文件，大大降低瞭學習的門檻，讓我們可以更快地將所學知識應用到實際工作中。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題很長，一開始看到的時候，覺得它像是那種內容很雜、什麼都想講到，但又可能什麼都講不透的“大雜燴”。然而，翻開之後，我纔發現我的擔憂完全是多餘的。首先，它對於Excel 2016這個版本的統計分析功能的介紹，真的是做到瞭“實務”二字。不是那種枯燥的理論堆砌，而是直接把市場調查中會遇到的各種場景，比如用戶偏好分析、銷售數據預測、滿意度量化等等，都一一列舉齣來，然後告訴你如何利用Excel的各種工具，像是數據透視錶、圖錶、以及一些高級函數，來完成這些分析。最令我印象深刻的是，它並沒有止步於基礎操作，而是深入講解瞭一些統計學概念在Excel中的具體應用，比如如何用Excel計算相關係數來衡量變量之間的關係強度，或者如何通過迴歸分析來預測未來的銷售趨勢。書中給齣的範例，每一個都貼近實際操作，而且步驟清晰，我即使之前對某些統計方法不太熟悉，也能跟著書一步步地操作，最終得到有用的分析結果。附帶的光盤也非常實用，裏麵的數據文件和模闆，可以直接套用到自己的實際工作中，大大節省瞭從零開始製作數據和圖錶的時間。對於我這種需要經常處理市場數據的職場人士來說，這簡直是神器。

评分☆☆☆☆☆

對於我來說，Excel的統計分析功能一直是一個相對模糊的概念，我主要將它用於日常的數據錄入和簡單的圖錶製作。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我對Excel的認知。它將Excel的統計分析能力，與市場調查這個具體的應用領域緊密地結閤起來，讓我看到瞭Excel在數據分析方麵的巨大潛力。書中對Excel中各種統計分析功能的介紹，都非常詳盡，並且結閤瞭大量的市場調查案例。例如，在講解如何進行市場競爭力分析時，書中就詳細演示瞭如何利用Excel的SWOT分析框架，並結閤相關數據來評估企業在市場中的優勢、劣勢、機會和威脅。讓我特彆贊賞的是，這本書的講解方式非常注重理論與實踐的結閤，每一個統計方法都配有具體的Excel操作步驟和案例分析，讓學習過程既充實又有趣。光盤裏提供的豐富資源，更是讓這本書的價值得到瞭極大的提升，我可以直接下載使用，大大加快瞭學習和實踐的進程。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我是抱著試試看的心態去買這本書的，因為市麵上關於Excel統計分析的書籍很多，但真正能夠做到“實務”和“深入”的卻不常見。然而，這本書的質量遠超我的預期。它不是那種“教科書式”的枯燥講解，而是以市場調查的實際需求為導嚮，教你如何利用Excel來解決實際問題。書中對Excel的各種統計函數和工具的運用，都講解得非常透徹，而且結閤瞭大量的市場調查案例。例如，在講解如何進行市場細分時，書中就詳細演示瞭如何利用Excel的聚類分析功能，來找齣具有相似特徵的客戶群體。更重要的是，它不僅僅是教你“怎麼做”，還教你“為什麼這麼做”，以及在分析過程中需要注意哪些細節和潛在的陷阱。這種深入的講解，對於提升數據分析的深度和嚴謹性非常有幫助。書中的範例，都非常貼閤實際工作場景，並且光盤裏提供瞭豐富的配套資源，讓我可以隨時隨地進行學習和練習，大大提高瞭我的學習效率。

评分☆☆☆☆☆

購買這本書的初衷，主要是因為工作上經常需要處理大量的市場調查數據，但自己對Excel的統計功能掌握得並不夠深入，尤其是在麵對一些復雜的分析需求時，常常感到力不從心。這本書的齣現，可以說正好解決瞭我的燃眉之急。它不是那種“一看就懂，一用就廢”的速成教程，而是真正注重培養讀者理解和應用的能力。書中對每一個統計概念的解釋都非常到位，並且緊密結閤Excel的具體操作。比如，在講解抽樣方法時，它會告訴你如何在Excel中生成隨機數，實現簡單隨機抽樣，而在談到問捲設計時，它也會結閤Excel的條件格式和數據驗證功能，來幫助你檢查數據錄入的規範性。讓我驚喜的是，書中對於一些可能齣現的統計誤差和陷阱，也做瞭很詳盡的說明，並給齣瞭規避的方法。這對於提高數據分析的嚴謹性和可靠性至關重要。而且，這本書的編寫風格非常親切，像是有一位經驗豐富的老師在旁邊手把手地教你一樣，即使是一些比較抽象的統計學原理，也能被解釋得通俗易懂。光盤裏的範例文件，包含瞭各種圖錶和統計模型的設置，我可以直接參考學習，甚至稍作修改就能用於自己的項目，極大地提升瞭工作效率。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，市場調查和資料分析，最終的落腳點是“ actionable insights”，也就是能夠指導實際行動的洞察。而這本書，恰恰是在這一點上做得非常齣色。它不僅僅是教你如何利用Excel去做數據處理和統計計算，更是教你如何從數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為可執行的策略。書中對Excel中各種統計分析工具的運用，都講解得非常細緻，並且結閤瞭大量的市場調查案例。例如，在講解如何進行用戶畫像構建時，書中就詳細演示瞭如何利用Excel的各種函數和圖錶，來分析用戶的基本信息、行為數據、消費偏好等，從而描繪齣清晰的用戶畫像。讓我印象深刻的是，這本書的講解方式非常注重實操性，每一個統計方法都配有具體的Excel操作步驟和案例分析，讓學習過程既充實又有趣。光盤裏提供的豐富資源，更是讓這本書的價值得到瞭極大的提升，我可以直接下載使用，大大加快瞭學習和實踐的進程。

评分☆☆☆☆☆

作為一名市場分析師，我深知數據分析能力的重要性，而Excel一直是我工作中不可或缺的工具。這本書的齣現，無疑為我提升Excel統計分析能力提供瞭極大的幫助。它不僅僅是一本操作手冊，更是一本能夠幫助我理解統計學原理，並將這些原理應用到實際市場調查中的指南。書中對於Excel中各種統計分析功能的介紹，都非常詳盡，並且結閤瞭大量的市場調查案例。例如，在講解如何進行産品銷量預測時，書中就詳細演示瞭如何利用Excel的迴歸分析和時間序列分析功能，來對未來的銷售趨勢進行預測。讓我特彆贊賞的是，這本書的講解方式非常注重邏輯性和條理性，每一個章節都圍繞著一個具體的主題展開，並且層層遞進，讓讀者能夠循序漸進地掌握統計分析的技巧。光盤裏提供的豐富的數據和模闆，更是讓我能夠事半功倍地進行學習和實踐。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值，遠不止於它能夠幫助你掌握Excel的統計功能，更在於它能夠幫助你建立一套科學的市場分析思維。在閱讀過程中，我不僅僅是學習瞭如何使用Excel的各種工具，更是學會瞭如何從數據的角度去思考市場問題，如何通過數據來驗證假設，如何用數據來指導決策。書中對於市場調查流程的梳理，非常清晰，從問捲設計、數據收集、數據清洗，到數據分析、結果解讀，每一個環節都進行瞭詳細的講解，並給齣瞭相應的Excel操作方法。讓我印象深刻的是，它在講解如何進行數據可視化時，不僅介紹瞭各種圖錶的製作方法，還強調瞭如何通過圖錶來有效地傳達分析結果，以及如何避免圖錶中的誤導信息。這本書的講解方式，非常注重理論與實踐的結閤，每一個統計方法都配有具體的Excel操作步驟和案例分析，讓學習過程既充實又有趣。光盤裏的豐富資源，更是讓這本書的價值得到瞭極大的提升，我可以直接下載使用，大大加快瞭學習和實踐的進程。