做过数据剖析的打工一族, 极有可能都遭遇过这些状况: 为了算出一个繁杂的指标, 去编写七八层嵌套的 IF 函数, 变动一个参数后, 整个表格的数据全部显示错误面对着高达十几万行的数据, 一旦进行刷新操作, Excel 瞬间就卡顿得如同 PPT 一般想要制作一个高级的分布图表, 把教程翻了个遍, 却始终无法调出期望达到的效果。好多人心里琢磨着“要不我去学习 以此来提高效率吧”, 结果先去安装运行环境, 再配置相关依赖, 接着寻觅编辑器, 折腾了三天, 连第一行代码都还没写出来, 直接就被劝退了。最近啊读完了《in Excel》, 这个痛点被彻底解决了, 微软把它原生内置到 Excel 里面, 不需要安装任何额外的软件, 就在你熟悉的表格界面当中呀能够直接进行写代码来处理数据。这本书呢从基础语法一直到实战场景都包揽覆盖了, 就算是零基础跟着也可以上手的, 看完之后呀直接就能够解决工作里实实在在出现的问题。零门槛入门从 Excel 无缝切换到这本书具备的最为友好之处 , 在于全然是从Excel 用户这个角度去讲述 , 全然不存在新手最为惧怕的 “环境配置地狱”。四大预装核心库解决 90% 的数据分析痛点Excel具短板, 所短恰为其强项之所擅。书中着重剖析Excel里默认预先装置的数个库, 每一个皆精确契合日常工作之所需, 标点符号:1. 数据清洗的效率神器处理缺失的值, 删除重复的内容, 合并表格, 计算移动平均, 这些在Excel里面要依靠筛选、函数、VBA去折腾半小时才能完成的工作里几行代码就能够轻易解决:2. 可视化直接开挂做个 Excel 箱线图需折腾许久, 使用这两个可视化库, 几行代码就能生成复杂图表:3. NumPy 与 进阶统计与预测数值计算, 线性回归, 时间序列预测, 这些以往必须在专业统计软件里凭借相关功能方可达成的事项, 如今单单在Excel里便可直接付诸实现。书里列举过极为实用的例子, 那便是运用线性回归去拟合计划销售额与实际销售额, 当输入计划值时便可自动对下月业绩予以预测, 做月度预算、业绩预估时能够直接加以取用。编辑器写代码再也不用挤公式栏多数人对在Excel里书写有所抵触, 原因在于认为公式栏过于短小更改长代码极为费劲。而这本书专门针对配套的编辑器详尽阐述, 能充分解决此问题。王炸组合 AI in Excel一句话出结果全书当中, 最让人惊喜的那一部分, 便是, 与, in Excel之间的联动, 也就是, 直接将, 的学习门槛, 拉到了零。Power Query 联动打通外部数据全链路好些人初次运用in Excel时会遭遇一个陷阱: 无法径直读取本地CSV、数据库文件。这本书籍里特意阐述了与Power Query的协作, 构建出一套完备的数据分析链路。究竟是哪类人适合阅读这本书呢? 首先是身为 Excel 重度使用者的群体, 具体涵盖财务、运营、销售以及行政这些岗位, 这些岗位的工作者天天都要与报表进行频繁接触, 一旦学会了书中所讲内容, 就能将用于重复工作的时间大幅削减其次是那些想要迈入职场之门的人, 他们无需为复杂的环境配置而感到困扰纠结, 能够借助最为熟悉的 Excel 作为切入点, 在实际使用的过程当中同步展开学习, 由于存在正向反馈, 故而会更易于持续坚持下去最后是入门水平的数据分析师, 他们能够把自身所具备的能力毫无缝隙地融入到 Excel 的工作流程当中, 不必反复去导入文件、切换软件, 如此一来效率便直接得到了提升。实际上, 这本书最为具备价值的所在之处, 并非是教导了你多么数量众多的语法内容, 而是为那些处于通常职场环境中的人们开启了一扇崭新的门道, 即, 原来就算不跳出已然熟悉的Excel软件, 也能够运用其所拥有的强大数据处理效能, 并且再加上人工智能技术的助力, 普通的人也能够完成以往只有专业的分析师才可以达成的深度分析工作。眼下职场比拼的是效率, 如果工具运用得恰到好处, 别人加班去完成的报表状况在半小时之内你便能够搞妥, 差距就是如此, 这般一点点被拉开的。要是你每日都与Excel有所接触为之打交道, 那么这本书绝对是值得放置在案头之上的, 一边使用之际一边翻阅开来的。