本书由资深职场人士精心编著，深入讲解Excel强大的数据处理与分析能力，帮助读者轻松处理海量数据，并快速应用到企业管理中，进而提高工作效率。 本书共7章，分别讲解管理数据的良好习惯、提高数据的录入效率、数据的处理及挖掘、数据可视化分析、用函数计算及统计数据、行政管理之数据处理与分析、企业进销存管理与分析等内容。 本书内容全面、结构清晰、语言简练，全程配以图示来辅助读者学习和掌握。全书内容简洁实用，既不累赘也不忽略重点，是职场办公人员的首选之书。

本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。

Excel是微软Office套装软件的重要构成部分，能够完成数据的采集、整理、统计、分析与可视化等多种操作，被广泛应用于管理、统计、财经、金融等众多领域。 本书汇集了用户在使用Excel进行数据处理与分析时最常见的问题需求，通过180多个实例的演示与讲解，帮助读者灵活有效地使用Excel来处理工作中遇到的问题。 本书共14章，详细介绍了Excel 2016在数据处理与分析方面的各种应用技巧，内容涉及导入外部数据源、数据输入、数据规范、数据整理与表格编辑、数据排序和筛选、使用条件格式标识数据、函数公式的应用、使用透视表统计数据、单变量求解、规划求解、Power Query及Power Pivot的基础应用，以及使用图表和图形对数据可视化及表格打印等内容。 本书采用循序渐进的方式，由易到难地介绍Excel中的常见知识点，除了原理和基础性的讲解外，还配以典型示例帮助读者加深理解，突出实用性和适用性。本书注重知识结构的层次性，循序渐进安排各个章节的知识点，尽量降低学习难度，通过翔实的操作实例和丰富的课后练习题目，培养学习者的动手实践能力。

本书详细介绍了数据处理与分析工作中所需使用的Excel技术，以及将这些技术应用于实际案例的具体方法和技巧。本书主要面向从事数据处理与分析工作的人员，特别是职场新手和迫切希望提高自身职业技能的进阶者，对具有一定工作经验但想提高Excel操作水平的办公人员也有很大帮助。

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、PowerQuery、PowerPivot、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PowerView的应用可展现数据可视化效果，让数据说话

本书以介绍数据处理思维为主旨，试图帮助读者厘清数据处理的基本方法和思路，不依赖于特定的Excel版本，尝试让读者掌握Excel数据处理思维和方法。

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、PowerQuery、PowerPivot、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PowerView的应用可展现数据可视化效果，让数据说话

作者简介： Jacqueline Kazil 数据科学家，资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。 Katharine Jarmul 资深Python开发者，PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix，期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。 译者简介： 张亮（hysic） 毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。 吕家明 2016年毕业于哈尔滨工业大学，现就职于腾讯，从事搜索、Query分析等相关工作，熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。