Excel数据处理与分析实战宝典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

耿勇 著

图书标签:

• Excel
• 数据处理
• 数据分析
• 实战
• 办公软件
• 数据可视化
• 函数公式
• 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

内容介绍
随着数据时代的来临，Excel的数据处理与分析能力对职场人士而言是BB的一项职业技能，数据处理与分析能力也正在成为组织的核心竞争力。本书并没有对Excel的各个功能进行全面介绍，而是侧重于Excel数据处理与分析在实际工作中的应用，旨在帮助职场中的Excel用户和有一定Excel基础的希望进阶的读者。全书精选了众多的技巧和经典案例，并辅以深入浅出的解析，力求让更多希望深入掌握Excel数据处理与分析技巧的读者取得长足的进步。本书从实际工作应用出发，重点介绍了数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用能让读者对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel中SQL、数据透视表、Power Query、Power Pivot、VBA的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据；各种图表类型的制作技巧及Power View的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。本书内容丰富，图文并茂，适合各学习阶段的读者阅读学习。通过对本书的学习，读者可以学到数据处理与分析的科学工作方法，快速掌握各种Excel数据处理与分析技巧。本书附赠内容包括超大容量的教学视频及典型函数与公式案例。

关联推荐

内容涵盖Excel数据处理与分析重要内容及精华，汇集Office Power系列组件应用技巧！

书中所有实例均来自实际工作，切实解决商务应用中的痛点和难点 ！

附赠高价值Excel自学视频和函数应用案例！助您快速掌握各种Excel 数据处理与分析技巧！

 
目录
D1章 数据处理基本技巧 1 1.1 认识Excel表格 1 1.1.1 Excel表格中的对象 2 1.1.2 认识ExcelCJ表 2 1.2 数据验证的强大功能 4 1.2.1 数据验证应用之一：规范数据输入 5 1.2.2 数据验证应用之二：制作二级下拉菜单 6 1.2.3 名称管理器突破数据验证限制 8 1.2.4 数据验证圈释无效数据 10 1.3 神奇的选择性粘贴 11 1.3.1 数据位置不变实现万元来回切换 12 1.3.2 选择性粘贴清除超链接 13 1.3.3 选择性粘贴转换数据类型 13 1.3.4 跳过空单元格 14D1章 数据处理基本技巧 1
1.1 认识Excel表格 1
1.1.1 Excel表格中的对象 2
1.1.2 认识ExcelCJ表 2
1.2 数据验证的强大功能 4
1.2.1 数据验证应用之一：规范数据输入 5
1.2.2 数据验证应用之二：制作二级下拉菜单 6
1.2.3 名称管理器突破数据验证限制 8
1.2.4 数据验证圈释无效数据 10
1.3 神奇的选择性粘贴 11
1.3.1 数据位置不变实现万元来回切换 12
1.3.2 选择性粘贴清除超链接 13
1.3.3 选择性粘贴转换数据类型 13
1.3.4 跳过空单元格 14
1.3.5 合并条件格式 14
1.3.6 转置 15
1.4 查找和替换 15
1.4.1 批量清除单元格中的空格或换行符 16
1.4.2 批量替换公式 18
1.4.3 批量替换通配符*或？ 18
1.4.4 批量插入年份 19
1.4.5 垂直数据转换为水平数据 20
1.4.6 合并单元格区域中的文本 22
1.5 奇妙的定位条件 23
1.5.1 由上向下批量填充 24
1.5.2 左右批量填充 26
1.5.3 阶梯状批量填充 28
1.5.4 删除对象实现文件瘦身 30
1.5.5 复制和粘贴可见单元格 31
1.5.6 定位空值实现批量求和 32
1.6 创建、关闭和删除超链接 33
1.6.1 创建超链接 33
1.6.2 避免或关闭输入超链接 35
1.6.3 删除超链接 35
1.7 单元格格式设置 36
1.7.1 认识各种数据格式 36
1.7.2 空单元格与空文本 36
1.7.3 自定义单元格格式 37
1.7.4 合并单元格 42
1.7.5 工作成果保护 44
1.7.6 批注打印和避免错误值打印 47
1.8 基本技巧综合应用案例 48
1.8.1 用格式刷保持合并单元格样式 48
1.8.2 提取混合单元格中的数字 50
1.8.3 查找和替换的妙用 52

D2章 数据专项处理技巧 56
2.1 条件格式 56
2.1.1 认识条件格式 56
2.1.2 条件格式简单应用 57
2.1.3 利用条件格式数据条替代条形图的制作 59
2.1.4 用四色交通灯标示财务状态 59
2.1.5 对查询的数据高亮显示 60
2.1.6 条件格式在数据透视表中的应用 63
2.1.7 标识两列中不同的物料名称 64
2.2 排序、筛选与分类汇总 66
2.2.1 排序、筛选与分类汇总对数据的要求 66
2.2.2 按图标集进行数据排序 66
2.2.3 使用自定义序列排序 68
2.2.4 利用排序生成成绩单 71
2.2.5 分级显示创建组——折叠式报表 72
2.3 合并计算 75
2.3.1 利用选择性粘贴合并计算 75
2.3.2 利用公式合并计算 76
2.3.3 按位置进行合并计算 77
2.3.4 按项目进行合并计算 78
2.3.5 利用合并计算对比差异 79
2.4 名称管理器 81
2.4.1 认识名称管理器 81
2.4.2 创建名称的三种方式 82
2.4.3 名称在函数中的应用：合并报表编制 84
2.4.4 利用名称制作动态图形 85
2.5 数据分列 86
2.5.1 固定宽度的数据分列 87
2.5.2 对SAP屏幕中复制出来的数据分列 89
2.5.3 按分隔符号数据分列 90
2.5.4 利用分列改变数据类型 91
2.5.5 分列法提取单元格中的公式 92
2.5.6 利用函数对数据分列 93
2.5.7 快速填充处理无法分列的数据 94
2.6 数据异常处理 95
2.6.1 数据异常常见问题及处理技巧 95
2.6.2 记事本“捉妖记” 96
2.6.3 利用函数清理异常数据 97
2.6.4 利用分列清理异常数据 98
2.6.5 利用Word清理异常数据 99
2.6.6 无法插入列或行表格的处理 100
2.6.7 删除重复数据 101
2.6.8 利用SQL语句实现文件瘦身 104
2.7 数据导入与导出 106
2.7.1 Excel数据导入、导出简介 106
2.7.2 Excel SQL基础知识 108
2.7.3 使用OLE DB导入外部数据 111
2.7.4 使用Microsoft Query查询外部数据 116
2.7.5 联合查询、子查询 124
2.7.6 SQL与数据透视表 127
2.7.7 导入文本格式数据 133
2.7.8 Excel与Internet数据交互 135
2.7.9 批量提取Excel中的图片 140
2.7.10 导出到文本文件 141
2.8 数据专项处理技巧综合案例 142
2.8.1 隔一空行生成工资条 142
2.8.2 巧用批量插入行 144
2.8.3 批量合并单元格 147

D3章 数据透视表基础 150 3.1 认识数据透视表 150
3.2 制作数据透视表的一般步骤 152
3.3 数据透视表的修改及其布局调整 154
3.4 数据透视表基础操作系列 157

D4章 数据透视表与Power系列 169
4.1 在数据透视表中定义公式 169
4.2 对数据透视表中的项分组 174
4.3 利用名称创建动态数据透视表 183
4.4 切片器在数据透视表中的应用 185
4.5 单页字段数据透视表 187
4.6 利用数据透视表转换表结构 192
4.7 PowerPivot和数据透视表 196
4.8 使用数据模型 199
4.9 利用PowerPivot和切片器制作销售看板 203
4.10 Power Query逆操作二维表 213
4.11 利用Power Query展开BOM计算产品材料成本 216

D5章 Excel函数与公式 227
5.1 函数与公式基础 227
5.2 公式中的引用 230
5.3 公式的查错与监视 235

D6章 逻辑函数 239
6.1 逻辑函数介绍 239
6.2 逻辑函数案例：个人所得税计算 241
6.3 逻辑函数综合应用1：业务员星级评定 242
6.4 逻辑函数综合应用2：应收账款账龄分析模型 243

D7章 求和、统计函数 245
7.1 求和、统计函数介绍 245
7.2 求和函数应用案例 246
7.2.1 多条件求和公式 246
7.2.2 模糊条件求和 250
7.2.3 几个特殊方式求和 251
7.2.4 条件计数 253
7.2.5 不重复数据统计 256
7.2.6 频率分布 257
7.2.7 不重复排名与中国式排名 258
7.2.8 线性插值法应用 259

D8章 查找与引用函数 262
8.1 查找与引用函数介绍 262
8.2 VLOOKUP函数应用案例 263
8.2.1 按列查询 263
8.2.2 逆向查询 263
8.2.3 多条件查询 264
8.2.4 一对多查询 265
8.2.5 模糊查找 266
8.2.6 巧用VLOOKUP核对银行账 267
8.3 LOOKUP函数应用案例 269
8.3.1 LOOKUP向量和数组查询基础 269
8.3.2 数组型查找 270
8.3.3 分组查询 271
8.3.4 单一条件查询 272
8.3.5 多条件查找 273
8.3.6 在合并单元格内查询 274
8.4 INDEX函数 275
8.4.1 INDEX函数基本用法 275
8.4.2 INDEX函数引用形式 276
8.4.3 执行双向查找 276
8.4.4 创建动态区域 277
8.5 OFFSET函数 280
8.5.1 OFFSET函数基本用法 280
8.5.2 在二维区域内查找 281
8.5.3 储值卡余额计算及查询 282
8.5.4 OFFSET与动态数据验证 283
8.5.5 按关键字设置智能记忆式下拉菜单 284
8.6 INDIRECT函数 285
8.6.1 认识INDIRECT函数 285
8.6.2 汇总各分表数据 287
8.6.3 查询特殊分表数据 289
8.6.4 查询区域中的倒数D二个数 290
8.6.5 按Z近值查询 290
8.7 HYPERLINK函数 292
8.7.1 建立超链接并高亮显示数据记录 292
8.7.2 编制工作表目录 293
8.7.3 取得硬盘指定目录下的文件名 293

D9章 日期与时间函数 296
9.1 认识日期与时间的本质 296
9.2 返回与月份相关的数据 297
9.3 与星期、工作日有关的函数 298
9.4 利用假日函数巧解票据缺失问题 299
9.5 隐藏函数DATEDIF 300
9.6 时间函数计算应用实例 301

D10章 文本函数 303
10.1 常见的文本函数 303
10.2 文本函数基础 304
10.3 两组文本函数用法比较 305
10.4 根据关键字确定费用性质 306
10.5 分离中英文 307
10.6 根据多个关键字确定结果 308
10.7 从路径中提取文件名 309
10.8 付款模板设计 310
10.9 从文本中分离物料代码 311
10.10 “文本函数ZW”——TEXT函数 312

D11章 信息函数 315
11.1 常见的信息函数 315
11.2 检验数据类型函数 315
11.3 CELL函数及其应用 316
11.3.1 CELL函数概述 316
11.3.2 CELL函数应用 317
11.4 根据关键字设置智能模糊查询 318

D12章 数组公式 321
12.1 数组公式的概念与特性 321
12.2 单一单元格数组公式 324
12.2.1 单一单元格数组公式的两个实例 324
12.2.2 MMULT函数应用 326
12.2.3 应收账款余额账龄的计算 327
12.2.4 一对多查询经典应用 329
12.3 多单元格数组公式 331
12.3.1 条件求和 331
12.3.2 按年龄段统计辞职人数频率分布 332
12.3.3 预测未来值 333

D13章 Excel图形制作技巧 335
13.1 Excel图表制作基础 335
13.1.1 认识Excel图表要素 335
13.1.2 Excel图表制作原则 336
13.1.3 Excel数据关系与图表选择 337
13.1.4 具体图表制作应注意的事项 338
13.2 Excel图表制作技巧系列 340
13.2.1 快速向图表追加数据系列 340
13.2.2 让折线图从纵轴开始 341
13.2.3 设置图表互补色 342
13.2.4 自动绘制参考线 342
13.2.5 将数据错行与空行组织 343
13.2.6 利用渐变填充美化图形 345
13.2.7 使用涨跌柱线显示预算与实际差异 346
13.2.8 添加误差线 348
13.2.9 作图前的数据排序 351
13.2.10 用颜色区分业绩高低的柱形图 353
13.2.11 平板图制作 355
13.2.12 居于条形图之间的分类轴标签 357

D14章 专业图表制作 360
14.1 制作圆环图 360
14.2 制作气泡图 362
14.3 制作迷你图 365
14.4 矩阵图制作 366
14.5 反转条形图 370
14.6 制作不等宽柱形图 372
14.7 滑珠图制作 375
14.8 不等距水平轴散点图 378
14.9 不等距纵坐标图形 381
14.10 百分比堆积柱形图 384
14.11 利用数据有效性创建动态图形 388
14.12 本量利分析动态图 389
14.13 利用名称与控件制作动态图形 393
14.14 Power View基础 397
14.15 Power View制作BI图 400

D15章 VBA在数据处理中的 显示全部信息

【图书简介】 《数据洞察：从Excel到高级分析的实践指南》 在这个数据爆炸的时代，掌握数据的力量，洞察趋势，做出明智决策，已成为个人和企业成功的关键。然而，许多人面对海量数据时，常常感到无从下手，即使拥有工具，也难以将原始数据转化为有价值的见解。《数据洞察：从Excel到高级分析的实践指南》正是为此而生，它将引领您踏上一段从基础数据处理到高级分析的系统学习之旅，让您自信地驾驭数据，解锁其潜在价值。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以“实战”为核心，通过精心设计的案例，贯穿Excel的强大功能，并逐步引入更高级的数据分析方法。我们深知，理解抽象概念与实际应用之间存在鸿沟，因此，本书旨在弥合这一差距，让您在动手实践中巩固知识，熟练掌握数据处理和分析的各项技能。 第一部分：Excel数据处理的基石——夯实基础，高效规范 在数据分析的初期阶段，Excel无疑是最为普遍且强大的工具。本书的开篇，我们将带领您深入理解Excel在数据处理方面的核心功能，并强调建立高效、规范的数据处理流程的重要性。 数据导入与整理的艺术： 面对来自不同源头（如文本文件、数据库、网页）的数据，如何进行有效的导入是第一步。我们将详细讲解Power Query（获取与转换数据）的强大功能，它能自动化数据清洗、转换和合并过程，大大节省您的时间和精力。您将学会如何处理缺失值、异常值，如何拆分合并文本，如何进行数据类型转换，以及如何运用文本函数（如LEFT, RIGHT, MID, FIND, REPLACE）和逻辑函数（如IF, AND, OR）来精细化数据。 数据清洗的利器——高级筛选与条件格式： 数据的准确性是分析的前提。本书将教会您如何运用高级筛选功能快速定位和提取满足特定条件的数据，如何通过条件格式直观地标记出关键信息，例如高亮显示重复值、差异值、或达到某个阈值的数据点。您还将学习如何使用“删除重复项”和“分列”等功能，快速清理杂乱数据。 数据结构化与关系化——表格与结构化引用： 告别传统的区域引用，拥抱Excel表格（Table）带来的便利。您将学会如何将普通数据区域转换为Excel表格，理解结构化引用的优势，例如当表格扩展时公式自动适应，提高公式的可读性和维护性。 数据关联与查询——VLOOKUP、INDEX/MATCH与XLOOKUP： 在实际工作中，经常需要将不同表格中的数据关联起来。本书将深入讲解VLOOKUP函数的使用场景、局限性以及如何避免常见错误。更重要的是，我们将重点介绍INDEX和MATCH函数的组合，它比VLOOKUP更加灵活和强大，可以实现左查找、右查找等多种场景。最后，对于新版本的Excel用户，我们将详细解析XLOOKUP函数的强大之处，它将VLOOKUP和INDEX/MATCH的优势融为一体，让数据查询更加简单高效。 数据校验与保护——构建坚实的数据防线： 数据的输入是产生错误的第一环节。您将学会如何利用数据验证功能，设置数据输入的规则，防止无效数据的录入，例如限制数字范围、下拉列表选择等。同时，我们将探讨工作表保护和工作簿保护的应用，在保证数据安全性的同时，允许特定区域的编辑，实现灵活的数据管理。 第二部分：数据洞察的催化剂——从透视到图表，可视化呈现 数据的价值在于其揭示的信息。《数据洞察：从Excel到高级分析的实践指南》将帮助您将处理好的数据转化为清晰、有力的洞察。 数据汇总与分析的王者——Excel透视表（PivotTable）： 透视表是Excel中最强大的数据分析工具之一。本书将从零开始，教您如何创建透视表，理解行字段、列字段、值字段和筛选字段的作用。您将学会如何进行多维度数据汇总，计算百分比、平均值、计数，以及如何使用切片器（Slicer）和日程表（Timeline）实现交互式数据分析。我们将深入探讨透视表的计算字段和计算项，以及如何通过透视表分析时间序列数据、销售数据、客户数据等，发掘数据中的隐藏模式。 数据可视化——让图表“说话”： 枯燥的数字很难直观传达信息，而一幅好的图表却能立刻吸引注意力并传达关键信息。《数据洞察：从Excel到高级分析的实践指南》将指导您如何选择最适合的数据图表类型，例如柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等。您将学习如何自定义图表，调整坐标轴、数据标签、图例，添加趋势线，以及如何利用组合图来展示多组数据。本书还将介绍一些更高级的可视化技巧，例如创建仪表盘（Dashboard），将多个图表和关键指标整合在一个页面，实现一站式的数据概览。 高级图表构建——动态图表与交互式图表： 为了让数据可视化更具吸引力和实用性，我们将引导您探索动态图表和交互式图表的构建。您将学习如何利用下拉列表、复选框等窗体控件，配合公式和透视表，创建能够根据用户选择动态变化的图表。这样的图表能够让您的听众或读者更自由地探索数据，获得个性化的洞察。 数据关联与报告——Power Pivot与关系模型： 对于拥有大量关联数据的情况，Power Pivot将成为您的得力助手。本书将介绍Power Pivot的基本概念，如何导入大量数据，以及如何构建数据模型，定义表之间的关系。您将学习如何利用DAX（Data Analysis Expressions）函数编写复杂的计算，创建度量值（Measures），从而进行更深入的聚合和分析，为创建更复杂的透视表和报表奠定基础。 第三部分：迈向高级分析——挖掘深层价值，预测与决策 在掌握了Excel的数据处理和可视化基础后，本书将进一步引导您探索更高级的数据分析方法，这些方法能够帮助您洞察数据的深层含义，预测未来趋势，并为决策提供更有力的支持。 统计分析的入门——描述性统计与假设检验： 理解数据的分布特征至关重要。我们将介绍描述性统计的概念，如均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等，并展示如何在Excel中计算这些统计量。在此基础上，您将接触到基础的假设检验方法，例如T检验，了解如何判断样本数据之间的差异是否具有统计学意义，为数据驱动的决策提供严谨的依据。 趋势预测的利器——回归分析： 预测是数据分析的核心目标之一。本书将重点讲解线性回归和多元回归分析。您将学习如何使用Excel的“数据分析”工具包来执行回归分析，解读回归方程、R方值、P值等关键统计量，理解自变量与因变量之间的关系强度和方向。通过回归分析，您将能够建立预测模型，预测销售额、市场需求等关键指标。 数据挖掘的初探——聚类分析与关联规则： 为了发现数据中隐藏的模式和关联，我们将介绍聚类分析的基本思想，即如何将相似的数据点分组。您将了解聚类分析在客户分群、市场细分等方面的应用。同时，我们还将初步探讨关联规则挖掘，例如超市购物篮分析，找出商品之间的购买关联性，为营销策略提供参考。 数据建模与模拟——场景分析与蒙特卡洛模拟： 在不确定性环境中做出决策，需要对不同场景进行预估。《数据洞察：从Excel到高级分析的实践指南》将引导您构建场景模型，通过改变关键变量来评估不同结果的可能性。此外，您还将学习如何运用蒙特卡洛模拟，通过大量随机抽样来模拟复杂系统的行为，评估风险，并做出更稳健的决策。 数据分析的自动化——VBA入门： 对于重复性的数据处理和分析任务，手动操作效率低下。本书将提供VBA（Visual Basic for Applications）的基础入门，让您了解如何编写简单的宏来自动化Excel操作，例如批量处理文件、生成报表、执行复杂公式等，从而大幅提升工作效率。 本书特色： 实战导向： 紧密结合实际工作场景，提供大量真实案例，让您学有所用。 循序渐进： 从Excel基础操作到高级分析方法，内容由浅入深，适合不同水平的学习者。 工具集成： 充分利用Excel的强大内置功能，并引入Power Query、Power Pivot等高级工具，为您提供完整的解决方案。 图文并茂： 清晰的步骤图和直观的图表示例，帮助您快速理解和掌握。 强调思维： 不仅教授技术，更注重培养您的数据分析思维方式，教会您如何提出正确的问题，如何解读数据，以及如何将分析结果转化为 actionable insights。 无论您是初涉数据分析领域的学生，还是希望提升工作效率的职场人士，抑或是寻求更深入洞察的企业管理者，《数据洞察：从Excel到高级分析的实践指南》都将是您不可或缺的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地应对各种数据挑战，将数据转化为驱动业务增长的强大引擎，在信息时代乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

评价一 拿到这本《Excel数据处理与分析实战宝典》后，我最惊喜的是它提供的案例之丰富和贴近实战。不像市面上很多书籍那样，只是罗列一些函数和工具的用法，这本书真正做到了“实战”二字。从简单的基础数据整理，到复杂的报表自动化，再到多维度的数据可视化，几乎涵盖了我在工作中会遇到的所有数据处理和分析场景。作者的讲解深入浅出，即使是Excel小白也能快速上手，而且对于有一定基础的读者，也能从中学到不少高级技巧和优化思路。书中提供的每一个公式、每一个图表，都经过了精心的设计和验证，可以直接拿来套用，大大节省了我的学习和实践时间。特别是关于VBA宏的部分，作者循序渐进的讲解，让我这个之前对编程完全没有概念的人，也能写出一些简单实用的自动化脚本，让日常枯燥的数据处理工作变得轻松愉快。这本书就像一个经验丰富的导师，随时在我身边指导，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

评价二 《Excel数据处理与分析实战宝典》这本书，给我的感觉就像是为职场人士量身打造的一本“武功秘籍”。它没有华而不实的理论，而是直击痛点，提供了一系列切实可行的解决方案。书中的内容条理清晰，从数据的清洗、转换、整合，到统计分析、预测建模，再到制作高阶仪表盘，逻辑链条非常完整。我特别喜欢的是书中对不同业务场景下数据处理方法的讲解，比如销售数据分析、市场调研数据分析、财务数据分析等等，这些都让我能够快速找到与自己工作相关的部分，并且能够融会贯通。作者在讲解过程中，还非常注重细节，比如如何避免常见的错误、如何提高数据处理的效率、如何让报表更具说服力等等，这些都是我们在日常工作中常常忽略但又至关重要的地方。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是让我理解了“为什么这么做”，这对于我提升数据分析的深度和广度，起到了关键性的作用。

评分☆☆☆☆☆

评价五 对于长期使用Excel进行工作的人来说，《Excel数据处理与分析实战宝典》绝对是一本值得投资的书籍。它不仅仅是在教你技能，更是在传递一种数据思维。书中对很多数据处理的“最佳实践”都进行了详细的阐述，比如如何构建清晰的数据模型、如何规范数据录入、如何进行有效的数据验证等等，这些细节的处理，能够帮助我们从源头上提升数据质量，从而做出更准确的分析。我特别喜欢书中的一些“高级技巧”部分，比如如何利用Excel进行多条件查找、如何实现复杂的数据关联、如何制作动态报表等等，这些内容对于提升工作效率和数据分析的专业度非常有帮助。这本书的内容之全面，讲解之深入，绝对能够满足不同水平Excel用户的需求。它让我明白，Excel的潜力远不止于此，我还有很大的提升空间。

评分☆☆☆☆☆

评价三 坦白说，我最开始是被这本书的书名吸引，以为会是一本内容比较枯燥的“宝典”类书籍。但当我翻开它之后，我发现我的想法完全错了。《Excel数据处理与分析实战宝典》的语言风格非常活泼，读起来一点都不费力。作者用了很多生动形象的比喻，将一些复杂的Excel概念解释得通俗易懂。而且，书中的图片和图表也非常精美，清晰地展示了每一个操作步骤和最终效果，这让我在学习过程中充满了成就感。我尤其欣赏作者在讲解数据可视化部分时的理念，他不仅仅是教你如何制作图表，更重要的是告诉你如何选择最适合的图表类型来表达你的数据洞察，以及如何通过图表来讲述一个引人入胜的故事。这本书让我从一个Excel的使用者，变成了一个Excel的“玩转者”，它极大地拓宽了我对Excel潜力的认识。

评分☆☆☆☆☆

评价四 我是一名初入职场的数据分析新人，在学习Excel的过程中遇到了不少瓶颈。《Excel数据处理与分析实战宝典》的出现，无疑是我的一大福音。这本书的结构设计非常合理，从基础的函数运用，到高级的数据透视表、Power Query、Power Pivot，再到更深入的统计分析方法，层层递进，让我能够循序渐进地掌握Excel的强大功能。书中的每一个章节都包含了很多实用的技巧和快捷键，能够显著提高工作效率。最让我感动的是，作者在书中分享了很多自己的实战经验和踩坑总结，这些都是在课堂上、在其他书籍里很难学到的宝贵财富。它帮助我少走了很多弯路，并且让我对Excel数据处理和分析有了更系统、更全面的认识。这本书不仅仅是一本工具书，更是一本能够帮助我快速成长的“导师”。