数字时代阅读报告第三期清晰版PDF下载

weixin_39821620 2019-07-21 04:00:22

数字时代阅读报告第3期清晰版PDF.。。。。。。。。。。。。。。
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数字时代阅读报告第3期 清晰版PDF.。。。。。。。。。。。。。。

领域热词：生态系统、数据、信息运营商、云计算 2011年最热的关键词恐怕非平台莫属。原因很简单，一年来发生的重大事件几乎都与平台息息相关。在芯片层，ARM架构已经占据移动设备的大部分份额，对曾经无可争议的霸主Intel造成极大压力。其中Nvidia的成功转型尤为典型，它借助基于ARM的Tegra打了场漂亮的翻身仗，2011年11月发布4核移动芯片，巩固了自己与高通、TI、三星等一道作为一线ARM厂商的地位。而Tilera等众核芯片、GPGPU等异构计算架构在云计算环境下也具有很大潜力。在操作系统层，Windows 8和Mac OS X Lion两个新版本的用户界面已经不约而同地受到移动设备的强烈影响。而iOS和Android两大移动平台迅速崛起，不仅大幅抢占了Windows Mobile/Windows Phone、MeeGo、webOS、Symbian、BlackBerry的市场份额和生存空间，不动声色地将PC降低为普通设备，更使Google和Apple两大平台公司如虎添翼，HTC、三星、华为、中兴一干新锐野蛮成长，同时却让微软、Intel、惠普、诺基亚、摩托罗拉、索尼、黑莓等巨头都纷纷进入多事之秋，换帅的换帅，收购的收购，裁员的裁员。什么是平台？我们最熟悉的是技术平台（或称开发平台、计算平台），指软件应用能够在其上运行的软件和硬件环境，硬件体系结构、操作系统、API、运行库、编程框架等都是常见的平台。随着Web的普及，浏览器及其插件如Flash和Silverlight也都成为平台。企业软件开发中，又有WebSphere、JBoss等中间件和各种面向领域的业务平台，也都是平台。 Web 2.0、云计算发展起来后，为了共享数据，提供更无缝的体验和增值，很多互联网网站和服务开始提供开放API，第三方开发者可以在其上开发软件应用，访问平台的数据或其他功能。这就是我们已经听得耳朵起茧子的开放平台。这些当然都是重要的平台。但是，从整个行业来看，平台还有一层更重要的含义。 2011年2月，诺基亚新任CEO Stephen Elop一份语气非常罕见的内部备忘录曝光。 Engadget评论这是有史以来最激动人心和有趣的CEO备忘录之一。其中他向芬兰的同事们宣布，已经决定与微软战略结盟，并同时将Symbian、MeeGo和Qt三大拥趸颇众的平台打成遗留系统。还记得他是怎么说的吗？ “设备之间的竞争已经演变为生态系统之间的竞争。我们的竞争对手并非通过设备抢占市场份额，而是通过一个完整的生态系统。这意味着，我们将不得不决定建立、促成或加入一个生态系统…… “诺基亚，我们的平台着火了。” 虽然外界对Elop一直争议不断，而且将近一年之后的今天，他还没有交出一份满意的答卷，但他却说出了一个至关重要的观点：平台就是生态系统。他还这样明确地给出了生态系统的定义：“不仅包括设备的软硬件，还包括开发人员、应用、电子商务、广告、搜索、社交应用、地理位置服务、统一通信及其他许多内容。” Elop很可能是看到了未来竞争的残酷性和诺基亚的战斗力不足，才最终选择了结盟，加入一个现成的生态系统。平台之战全球范围内，有实力成为全局性平台级生态系统的公司，其实并不多。2011年5月Google董事长Eric Schmidt在AllThingsD D9会议上提出了“四驾马车论”，称未来十年驱动创新的主要力量将是Google、Apple、Amazon和Facebook四家公司，它们将史无前例地在全球范围内展开竞争。除了这四大之外，他还提到PayPal和Twitter作为候补，却明确将微软排除在外。这种说法虽然是一家之言，但得到了广泛认可。2011年11月《Wired》的采访中，Amazon CEO Jeff Bezos基本同意这一说法，只是认为微软应该在列。他随后还说了一段耐人寻味的话：“一个公司不应该沉迷于暂时的辉煌（shiny），因为不可持续。真正重要的是你的服务对客户有价值。一些公司还没有经历困难时期，没有得到真正的考验。”乍看shiny一词还以为他在说Apple，但最后一句又似乎是在说Facebook和Google。《Fast Company》杂志2011年11月刊登了“The Great Tech War Of 2012”长文，讲述的也正是这四家之间的大战。四驾马车的确是全球性平台级生态系统的最有力竞争者。它们都是消费互联网公司的代表，可以作为Marc Andreessen所说的互联网正在吞噬世界的绝佳注脚。虽然各家目前的主营业务并不特别重合，但是大势所趋，竞争所迫，这些千亿美元级别的公司都会不断扩充业务，延揽盟军，成为全能战士，变得越来越像。2011年，这一趋势已经非常明显：Amazon发布Kindle Fire直接成为iPad的劲敌，Google除了在社会化产品上与Facebook针锋相对之外，又收购摩托罗拉，加强与Apple的对抗能力。图书、杂志、音乐和影视、游戏、软件等内容的销售分成是兵家必争之地，四家都已经加入战团，虎视眈眈。在统一通信方面，则除了Amazon之外，其他三家都已经重兵布局。而且更重要的是，它们都不会设定自己的经营边界，而且对远景的看法有诸多相似：都相信自己能够大大改善而非仅仅取代现有的各种产品和服务。 2012年，平台之战已经一触即发。我在2011年4月撰写的“云计算：史无前例的大变革才刚刚开始”一文中写到： “云计算将极大地改变原有的信息产业格局。计算机软硬件、通信、互联网、广播影视、新闻出版等行业中的大型平台性厂商将最早受到影响，它们之间将发生剧烈的竞争和整合。…… “由于互联网天然具有无边界服务的特性，这种竞争是全球性的，如果没有主权、国家体制等限制，理论上全世界只需要几家大型的云计算运营商和几家大型的设备提供商。这意味着，现有的几十家市值数百亿以上美元的技术公司，最后只会剩下几家。” 这里面有一个关键词：云计算运营商，也可以称之为信息运营商或计算运营商。与同义词平台或者生态系统不同的地方是，这个说法主要针对最终用户而言。顾名思义，所谓信息运营商，就是为付费的订阅用户提供信息服务的公司，它们与用户的关系与今天的电信运营商提供电信服务类似，而不同的是，它们经营的是全面整合的信息获取、推荐和处理等服务。简单说，下一步你可以在任何地方，通过任何屏幕、任何设备，获取你所需要的信息，并进行相应处理，系统是非常智能化的，可以做各种推荐（广告变成了有用的信息），就像现实生活中对你知根知底的小秘一样。而做到这一点，最重要的是要有统一的ID登录系统和足够多具有黏性的用户。用户只需要登录，系统就可以根据以往用户的行为历史，进行智能推荐（现实生活的商品、媒体内容……），从而实现无缝的用户体验。正如华为高级副总徐直军所说的：“计算、技术本身将最终被淡化、忽略掉，取而代之的是消费和体验的过程。” 平台之争中开发者的地位至关重要。如果你能在收入上、用户获取和保留上、技术支持上、网络效应推广上真正地帮助开发者，建立生机勃勃的生态系统也就成功了一半。最终，平台/生态系统/信息运营商之间的竞争，将是数据的竞争。“数据是云计算时代的石油”，谁能拥有更多数据并能做各种深入分析、善于运用，支持平台本身发展的决策，谁就将在竞争中立于不败之地。竞争分析在我看来，Google、Apple、Amazon和Facebook四家中，都有各自的软肋，这场大战的输赢还很难预料。 Google的主营业务——搜索是四家中唯一一种无需用户登录就能使用的服务，对用户的长期黏性最弱。从这个角度来看，Gmail是Google的战略性资产，也难怪Google推Wave、Buzz和Google+都需要从这里入手。但Gmail的用户数大约是2.6亿，还不如3.5亿的Hotmail和3.1亿的Yahoo Mail，而且邮箱用户与其他三家的ID往往绑着信用卡或者支付手段相比，转换性也差得多。这正是Google+只能成功不许失败的原因。当然Android、YouTube和Chrome都是有数以亿计用户的终端，可以打的牌还很多。但Google现在内部的研发文化味道已经不对，反而是最大隐患。 Apple的问题在两方面，一是它本身还不是典型的互联网公司，云端的技术储备不够，这一点从乔布斯演讲时有些外行地宣扬自己的数据中心里设备都很贵可见一斑。二是主要收入来自硬件销售，内容销售占比太低，不符合长期趋势。在信息运营商的背景下，硬件是倾向于补贴和免费的，这和今天电信运营商会补贴终端类似。Kindle Fire就是很好的例子。Amazon每卖一部要倒贴20美元，但他们肯定有把握从媒体内容的销售中回收。一旦其他运营商将硬件免费赠送，而Apple又无对应之策（他们应该有），将有可能面临毁灭性打击。 Facebook目前最弱小，但路线最清晰，只要保持最大人群和目前的用户黏性，向各处发展似乎都不会太难。唯一但是致命的例外是它对移动终端毫无控制，丧失了重要的天王山。毕竟，你在iOS设备上是没法继续作为平台与应用分成的。Zynga一家独大也是隐患。在增加收入的同时，还要保证用户体验，难度也不小。至于Amazon，最大的挑战是填补或者加强目前缺乏的各种必需服务（统一通信、社交、地图、开发者社区），并从纯粹的电子商务网站（大部分用户过来基本上满脑子想的是买东西）扩展为更通用的平台。以Bezos的长线思维，Amazon的想象空间还很大。而微软呢，其实手里有大量的好牌——Windows用户数以十亿计，Live Messenger、Hotmail、Skype、各版本IE也都有几亿的用户。他们所缺的，是全面系统的战略和Google+那样的中枢应用，将零散在各处的用户和体验统一起来。Windows 8看来有这个趋势，但新版本能渗透到什么程度，要看产品的执行。技术的影响 HTML5对各生态系统之间的竞争局势影响巨大。如果HTML5成为主流，Apple将丧失对生态系统的大部分控制，App Store的辉煌也将成为历史。但移动互联网恐怕不容易出现PC互联网上IE一统天下之后，再在这一平台上出现Yahoo、Google、Facebook等众多新贵的景象。因为那时候用户已经被瓜分殆尽了。 Siri为代表的自然用户界面+开放平台也是一种具有潜在爆炸力的技术。正如Robert Scoble在近两年前Siri被Apple收购时撰文所指出的，Siri代表了继1990年代“通过域名找页面”、2000年代“通过页面交互聚人”之后的第三代互联网交互模式：“消除网页，将API与人直接联系在一起”。如果能在技术上比较好地实现推荐引擎和前端自然语言理解，Siri真的可以成为数字秘书的具体化，从而将Web变成遗留技术。 2012年，敬请观赏平台之战。

2018年冬季刊麦肯锡中国银行业CEO季刊全球银行业已经全面步入数字化时代，领先银行纷纷实施数字化创新战略。在过去的五年中，围绕着数字化、大数据、金融科技、敏捷银行、开放银行和生态圈这六个主题，国内银行业纷纷开启探索之旅，然而成效不彰。我们认为，没有清晰的数字化蓝图是各家银行所面临的普遍挑战和困惑。由此延伸出一系列紧迫的相关问题：如何推动创新从概念具化为可实施的数字化蓝图？如何让数字化亮点产生真正效益，并实现规模化推广？实施科技引领战略的抓手是什么，应建立怎样的配套机制？如何提高整个组织的“数字商”？如何成为一家敏捷银行？等等。如今，国内银行CEO 对数字化的概念并不陌生，但关键挑战是真正让数字化举措落地。本季刊以“全球数字化银行的战略实践与启示”为主题，以探索可实施落地的方案为目标，以麦肯锡过去5 年在全球范围帮助30 余家领先银行数字化创新和转型的实践经验为基础，总结并提炼了适合国内银行开展数字化战略和金融创新的“3+1” 策略。本期文章围绕着直销银行、生态圈银行、开放银行、客户旅程数字化改造、布局金融科技、IT 变革、大数据与高级分析、敏捷银行等主题，与银行业高管分享最佳模式和实施路径。同时，针对银行核心业务板块（公司、零售、支付）探讨了数字化趋势和金融科技创新的运用。本期所收录的66 篇文章，凝聚了麦肯锡来自银行业、金融科技、互联网、大数据等各领域创新实践者的集体智慧，是我们与全球各地数字化领导者并肩耕耘的成果。他山之石，可以攻玉。麦肯锡专家团队深度考察了包括汇丰、花旗、摩根大通、桑坦德、西班牙对外银行、荷兰ING 银行、澳洲联邦银行、星展银行、联合圣保罗银行、第一资本、瑞信银行、平安银行等十几家国际国内数字化领先银行，以最佳实践辅之以专家深度访谈，剖析其数字化创新战略地图和实施路径，以期对国内银行家有所借鉴。可以说，本期季刊是专为踏上数字化创新之路的国内银行量身定制的。我们希望借此激发各方对如何推动数字化战略和金融科技创新开展有益探讨和实践探索，从而帮助国内银行业CEO 更好地部署实施数字化创新战略和金融科技投资，推动数字化的业务模式变革和产品创新。未来5 年将是国内银行业群雄争霸的分水岭，正如达尔文所言“真正的适者并非最强壮者，而是最适合所在环境者”。我们相信只有那些真正将数字化与创新融入自身基因的银行，才能在新的市场竞争环境下脱颖而出，立于不败之地。下一个“中国的花旗”或者“中国的ING”是谁？让我们拭目以待。

科技资讯 2016 NO.25 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 信息技术 11 科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 大数据[1]一定是人类进入DT时代的关键技术,也将是人类实现人工智能的关键技术。自大数据概念[1]提出以来,大数据的重要性和大数据的开发与使用已经得到各国政府、各界人士的高度重视[2-3]。大数据研究也方兴未艾、如火如荼地开展起来。如何开发好和利用好大数据是摆在所有人面前的一个非常急迫和现实的问题,笔者在医科院信息所工作中有一些思考,也发表过一些论文阐述自己的观点,其中《互联网医学的未来:数据医学》指出的是医学大数据应用的未来及方向, 《大数据及其应用前景研究》论述的是大数据的二元概念及更适合的应用方向;笔者认为大数据是个二元概念,一个是大量的数据,一个是大数据技术,文中除了特别强调外,写到的大数据都是包含以上二元概念。 1 大数据开发应用需要一项新技术目前大数据应用还处在启蒙和探索阶段,能够成功落地的项目不多。大数据是一种以数据为资源的高科技,数据在大数据中的地位相当重要,其一,拥有资源数据本身就是不容易做到的事情;其二,拥有资源数据还要有使用数据的想法、数据目标和数据技术。能够拥有以上所述中的一点已经很难了,大数据项目落地则需要拥有以上两点,这可能也是大数据项目目前落地少的原因。需要第一点大数据资源数据的各单位有其各自的解决办法, 这里不讨论获得数据的方法,只谈谈第二点中大数据准确应用的一些方法。大数据是人类发展的第五个阶段,第一个阶段:农耕时代;第二个阶段:工业时代;第三个阶段:电汽时代;第四个阶段:IT时代;第五个阶段:DT时代;第六个阶段:AI时代-人工智能。梳理一下人类发展的进程可以看出,人类的发展是由人力的简单粗放开始,逐渐发展为机器代替体力,精细的电汽文明逐渐代替简单粗放工作,解放了人类的双手,随后计算机的发展代替了人脑部分功能,人类进入了IT时代。简单看以上人类发展进程:人类科技的发展是由简单粗放到精细准确,由机器代替人工的进程。进入DT 时代的大数据技术应该是更精确、更高级的技术,数字是最精准的表达方式,数字集合出来的数据也应该是最精准的表达方式, 事实上不是这样简单。由大量数字或是数据进行运算,可以得到精确结果的方法是统计学,应该叫做大统计比较好,不是大数据。 2 大数据精准使用需要"数据标识" 2.1 "数据标识" 的原理和方法人类科技发展是向着更精准、更智能化的方向发展,DT时代的大数据是可以满足人类更精准和更智能化的需求。前面提到目前大数据落地项目少,尤其能够产生价值的项目少,归纳为不能很好地使用大数据是相当重要的原因,大数据是数据在模型中准确应用的科学技术。好的模型制作相当重要,但数据的理解也非常重要。理解好大数据中的数据才能很好地使用数据,才能做好大数据。在《大数据及其应用前景研究》中笔者写到过数据的理解是每个人的知识水平决定的。理解好大数据的数据还要掌握如何使用数据的技术,这种使用数据的技术是需要把数据精准地放入大数据模型上在计算机中运行,输入精准数据才能有精准运算结作者简介:徐立水(1965—),男,汉,北京人,本科,住院医师,CEO,研究方向:大数据研究。殷亮(1992—),男,汉,吉林磐石人,本科,研究方向:大数据研究。 DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2016.25.011 大数据技术之一"数据标识" 徐立水1,2 殷亮1 (1.北京医信天下数据技术有限公司北京 100021;2.中国医学科学院医学信息研究所北京 100020) 摘要:DT时代,最重要的是 "大数据" 。目前,大数据开发和应用正如火如荼地开展,然而真正实现落地的项目并不多见。大数据现在只呈现的是一个研究热点,迫切需要一种技术实现大数据精准开发应用。该文通过导入大数据概念,解释大数据包含的二元概念,分析 "大统计" 与 "大数据" 的区别,引出大数据技术之一 "数据标识" 方法与应用,用以标识人类行为数据和医学大数据开发应用的方法,文章进一步阐明 "数据标识" 的科学性和准确性,为大数据开发应用指引道路。大数据是人类行为轨迹生产出来的数据资源,大数据是关于人的研究,由于物理人体的边界清晰,医学大数据应用或将早于人类行为数据应用的成功, 未来的人工智能离人们不再遥远。关键词:大数据大数据技术医学大数据数据标识精准营销中图分类号:TP39 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2016)09(a)-0011-02 .com.cn. All

Excel 2007数据透视表完全剖析 3/7 完整清晰版 PDF ，有目录。共 100MB，分为7个分卷 Excel 2007 数据透视表完全剖析 OFFICE2007 作者:（美）杰莱（Jelen，B.），（美）亚历山大（Alexander，M.）　著，潘洪涛，解巧云　译出版社：人民邮电出版社出版日期：2008-2-1 ISBN：9787115171962 字数：496000 页码：301 -------------------------------------------------------------------------------- 高级（ad-hoc）查询，即时数据分析，计算字段，前10评级，根据季度将数据分组，设置解决方案的格式，常见的故障排除方法，外部和OLAP数据，数据透视图，利用VBA实现自动化，Excel服务器，熟悉功能区。　　“使用没有数据透视表的电子表格软件就像使用没有生火的壁炉。Bill和Mike提供了进一步理解数据的潜能。本书用浅显易懂的方法，以及适合专业人士的小篇幅论述了功能强大、容易理解的指令。” 　　　　——菲利普服务公司产品服务组CEO，Bruce Roberson “在如今这个有太多数据和太少时间的时代，本书非常专业地提供了内容丰富的数据透视表教程，让我们可以更高效地利用自己的数据和时间。” 　　　　——德勒咨询公司高级经理，Kameron Yu 　　本书集中了数据透视表所有优秀的功能，是一本内涵丰富的指南，提供了日常问题的解决方案。只需学习前2章就可以掌握如何创建基本的数据透视表并提高生产率，在数分钟内生成报表。在前6章内可以学会使用数据透视表快速突出显示排名前1O的客户或者收益率排在后5位的产品；快速创建分析结果，根据产品或者地区，或同时根据这二者来对比本阶段与上一阶段的销售额；单击几下鼠标，而不需要了解任何公式，就可以方便地按月、按季度或者按年汇总交易数据。读完本书，您将成为数据透视表的真正权威，能够利用VBA使数据透视表自动化，用OLAP多维数据集创建外部数据的数据透视表，甚至创建动态报表系统。让企业经理单击几下鼠标就可以自己找到问题的答案。　　·利用大量数据透视表的诀窍；　　·在数秒钟内创建功能强大的汇总报表：　　·方便地构建高级（ad-hOC）查询工具：　　·增强执行报表的能力；　　·筛选出前10位客户或者产品的报表：　　·将动态图表添加到报表中；　　·按月、按季度或者按年快速汇总日常数据。在目前的电子表格软件中，Microsoft公司的Excel无疑是人们用得最多的。但是普遍认为大约50％的Excel用户只利用了20％的Excel功能，要真正发挥Excel强大的功能，数据透视表无疑是必须掌握的。本书首先介绍了数据透视表的基础，然后逐步介绍创建数据透视表、自定义透视表、查看视图数据、在透视表内进行计算、使用数据透视图等可视化工具、分析数据源、共享数据表、使用和分析OLAP数据、在透视表中使用宏和VBA等内容，并集中解答了一些常见的透视表问题。　　本书由Mr.Excel等经验丰富的Excel专家执笔，图文并茂，内容详实，并在相关网站上提供了书中示例使用的Excel文件，可供读者练习操作时使用，非常适合中、高级Excel用户，以及公司中需要大量统计报表的工作人员。第1章　数据透视表基础　1 1.1　什么是数据透视表　1 1.2　为什么应该使用数据透视表　2 1.3　何时应该使用数据透视表　4 1.4　数据透视表的结构　4 1.4.1　值区域　4 1.4.2　行区域　5 1.4.3　列区域　5 1.4.4　报表筛选区域　6 1.5　数据透视表的幕后　7 1.6　对数据透视表报表的限制　7 1.7　下一步　9 第2章　创建基本数据透视表　11 2.1　为数据透视表报表准备数据　11 2.1.1　确保数据以表格形式布局　12 2.1.2　避免在分节标题中存储数据　12 2.1.3　避免重复组作为列　13 2.1.4　消除数据源中的空白和空单元格　13 2.1.5　应用适当的类型格式于字段　14 2.1.6　有效的数据源设计概要　14 2.2　案例学习：清除数据用于数据透视表分析　15 2.3　创建基本数据透视表　16 2.3.1　添加字段到报表中　19 2.3.2　增加数据透视表的层次　22 2.3.3　重新排列数据透视表　22 2.3.4　创建报表筛选　23 2.4　案例学习：依据市场分析行为　25 2.5　与数据源保持一致　29 2.5.1　对现有数据源已经进行修改　29 2.5.2　数据源的范围已经随着行或者列的增加而扩大　29 2.6　共享数据透视表缓存　30 2.7　利用新的数据透视表工具节约时间　31 2.7.1　推迟布局更新　31 2.7.2　利用一次单击从头开始　32 2.7.3　重新定位数据透视表　33 2.8　下一步　33 第3章　自定义数据透视表　35 3.1　改变常用修饰　36 3.1.1　应用表格样式恢复网格线　37 3.1.2　修改数字格式来添加千位分隔符　38 3.1.3　用0代替空值　39 3.1.4　修改字段名称　41 3.2　改变布局　42 3.2.1　使用新的压缩形式布局　42 3.2.2　使用大纲形式的布局　44 3.2.3　使用传统的表格形式布局　44 3.3　案例学习　46 3.4　利用样式和主题自定义数据透视表的外观　50 3.4.1　自定义样式　52 3.4.2　修改未来数据透视表的默认样式　53 3.4.3　用文档主题修改样式　54 3.5　修改汇总计算　55 3.5.1　了解空单元格会导致计数的原因　55 3.5.2　使用除计数或求和之外的其他函数　56 3.6　添加和删除分类汇总　58 3.6.1　有许多行字段时，禁止分类汇总　58 3.6.2　为一个字段添加多种分类汇总　59 3.7　使用累积总计选项　60 3.7.1　利用差异选项显示年与年之间的不同　61 3.7.2　利用差异百分比选项将当年与上一年进行对比　62 3.7.3　利用“按某一字段汇总”跟踪YTD总和　62 3.7.4　确定每一行业务对总计的贡献大小　62 3.7.5　创建季节性报表　63 3.7.6　用占总和的百分比选项度量两个字段的百分比　63 3.7.7　使用百分比选项将一行与另一行进行对比　65 3.7.8　利用指数选项跟踪相对重要性　65 3.8　案例学习：根据业务报表的行计算收入　67 3.9　下一步　71 第4章　控制查看视图数据的方法　73 4.1　组合数据透视表字段　73 4.1.1　组合日期字段　74 4.1.2　按月组合时包含年　75 4.1.3　按周组合日期字段　76 4.1.4　在一个报表中组合两个日期字段　77 4.2　案例学习：创建订单时间间隔报表　78 4.3　案例学习：组合文本字段　80 4.4　查看数据透视表字段列表　82 4.4.1　停靠和浮动数据透视表字段列表　82 4.4.2　重新排列数据透视表字段列表　83 4.4.3　使用区域节下拉菜单　83 4.4.4　使用字段下拉菜单　84 4.5　对数据透视表中的数据进行排序　86 4.5.1　使用“选项”选项卡上的排序图标排序　86 4.5.2　使用字段列表隐藏的下拉菜单排序　88 4.5.3　了解关于自动排序布局变化的影响　89 4.5.4　使用手动排序　90 4.5.5　使用自定义序列排序　91 4.6　对数据透视表中的数据进行筛选　92 4.6.1　添加字段到报表筛选区域　92 4.6.2　从报表筛选区中选择一项　94 4.6.3　从报表筛选区中选择多项　94 4.6.4　快速选择或清除所有筛选项　96 4.6.5　使用字段列表筛选　96 4.6.6　使用标签筛选　98 4.6.7　使用日期筛选　99 4.6.8　使用值筛选　101 4.7　案例学习：创建10个最大值的报表　102 4.8　下一步　104 第5章　在数据透视表内进行计算　105 5.1　计算字段与计算项简介　105 5.1.1　方法1：手工添加计算字段到数据源中　106 5.1.2　方法2：在数据透视表外使用公式创建计算字段　107 5.1.3　方法3：直接在数据透视表内插入计算字段　108 5.2　创建第1个计算字段　109 5.3　案例学习：汇总下一年的预算　112 5.4　创建第1个计算项　117 5.5　了解数据透视表计算的规则和缺陷　121 5.5.1　记住运算符的优先级次序　121 5.5.2　使用单元格引用和命名区域　122 5.5.3　使用工作表函数　122 5.5.4　使用常量　123 5.5.5　引用总计　123 5.5.6　计算字段专用规则　123 5.5.7　计算项专用规则　124 5.6　管理和维护数据透视表计算　125 5.6.1　编辑和删除数据透视表计算　125 5.6.2　改变计算项的求解次序　126 5.6.3　提供公式的说明文档　127 5.7　下一步　128 第6章　使用数据透视图和其他可视化工具　129 6.1　什么是真正的数据透视图　129 6.2　创建第一个透视图表　130 6.3　牢记数据透视图规则　133 6.3.1　修改基础数据透视表影响数据透视图　133 6.3.2　数据透视表中数据字段的放置可能不一定最适合数据透视图　133 6.3.3　Excel 2007中仍然存在的少量格式限制　135 6.4　案例学习：创建显示产品发货频率和收入分布情况的报表　136 6.5　能够替代使用数据透视图的其他办法　141 6.5.1　方法1：把数据透视表转化成实际的数值　142 6.5.2　方法2 ：删除基本的数据透视图　143 6.5.3　方法3：分发数据透视图的图片　143 6.5.4　方法4：使用单元格链接回数据透视表，作为图表的数据源　143 6.6　使用条件格式处理数据透视表　146 6.7　下一步　153 第7章　借助数据透视表对不同的数据源进行分析　155 7.1　使用多重合并计算数据区域　156 7.2　多重合并计算数据区域的数据透视表的详细分析　161 7.2.1 “行”字段　162 7.2.2 “列”字段　162 7.2.3 “值”字段　162 7.2.4　页字段　163 7.2.5　重新定义数据透视表　164 7.3　案例学习：合并和分析数据集　164 7.4　使用外部数据源构建数据透视表　167 7.4.1　使用MicrosoftAccess数据构建数据透视表　167 7.4.2　使用SQL Server数据构建数据透视表　170 7.5　下一步　174 第8章　与其他人共享数据透视表　175 8.1　与其他版本的Office共享数据透视表　175 8.1.1　Excel 2003数据透视表中不可用的功能　176 8.1.2　Excel 2007的兼容模式　176 8.1.3　版本为12的数据透视表没有降级方法　176 8.1.4　共享数据透视表的策略　177 8.2　将数据透视表另存为网页　177 8.3　将数据透视表发布到Excel Services　179 8.3.1　使用Excel Services显示电子表格的要求　180 8.3.2　为Excel Services准备电子表格　180 8.3.3　将电子表格发布到Excel Services　181 8.3.4　Excel Services中最终用户可以执行的操作　183 8.3.5　使用Excel Services不能执行的操作　183 8.3.6　在浏览器中查看数据透视表　184 8.4　下一步　185 第9章　使用和分析OLAP数据　187 9.1　什么是OLAP　187 9.2　连接到OLAP多维数据集　188 9.3　理解OLAP多维数据集的结构　191 9.4　理解OLAP数据透视表的局限性　192 9.5　创建脱机多维数据集　193 9.6　摆脱具有多维数据集函数的数据透视表模板　196 9.7　下一步　198 第10章　借助宏改善数据透视表报表　199 10.1　为什么对数据透视表报表使用宏　199 10.2　录制第一个宏　200 10.3　创建带有表单控件的用户界面　202 10.4　改变已录制的宏以添加功能　204 10.5　案例学习：借助一个组合框将两个数据透视表同步　208 10.6　下一步　213 第11章　使用VBA创建数据透视表　215 11.1　VBA简介　215 11.1.1　在Excel中启用VBA　215 11.1.2　启用开发工具功能　216 11.1.3　Visual Basic编辑器　217 11.1.4　Visual Basic工具　217 11.1.5　宏录制器　218 11.1.6　理解面向对象编码　218 11.2　学习技巧　219 11.2.1　编写代码处理任意大小的数据区域　219 11.2.2　使用超变量：对象变量　220 11.3　Excel的版本　220 11.4　使用Excel VBA构建数据透视表　223 11.4.1　用“求和项”取代“计数项”　225 11.4.2　为什么不允许移动或更改透视报表的一部分　227 11.4.3　确定完成的数据透视表的大小　227 11.5　创建表示生产收入的报表　230 11.5.1　在“值区域”中消除空白单元格　231 11.5.2　确保使用了表格布局　232 11.5.3　使用AutoSort控制排序　232 11.5.4　更改默认的数字格式　232 11.5.5　禁用多个行字段的分类汇总功能　233 11.5.6　禁用行总计　233 11.6　创建最终报表要处理的一些问题　234 11.6.1　创建一个新的工作簿来保存报表　234 11.6.2　在空白报表工作表上创建摘要　235 11.6.3　填充大纲视图　235 11.6.4　处理最终格式　236 11.6.5　添加分类汇总　237 11.6.6　将所有步骤汇总　238 11.7　处理两个以上数据字段的问题　241 11.7.1　计算数据字段　243 11.7.2　计算项　245 11.8　使用分组汇总数据字段　247 11.9　使用高级数据透视表技术　251 11.9.1　使用AutoShow生成执行概要　251 11.9.2　使用ShowDetail过滤记录集　254 11.9.3　为每个区域或模型创建报表　256 11.9.4　手动筛选数据透视表中两个以上的项　260 11.10　手动控制排序方式　261 11.11　使用求和、平均值、计数、最小值、最大值等　261 11.12　创建报表百分比　262 11.12.1　占总量百分比　263 11.12.2　月增长率　263 11.12.3　特定项的百分比　263 11.12.4　汇总　264 11.13　使用Excel 2007中数据透视表的新功能　264 11.13.1　使用新筛选器　265 11.13.2　应用表格样式　269 11.13.3　更改布局　270 11.13.4　应用数据可见形式　271 11.13.5　理解Excel 97　273 11.14　下一步　274 第12章　数据透视表的常见问题　275 12.1　数据透视表常见问题诊断　275 12.1.1　我总是遇到错误“数据透视表字段名无效”　275 12.1.2　刷新数据透视表时数据消失了　276 12.1.3　我的数据透视表总是使用“计数”而不使用“求和”　276 12.1.4　我的数据透视表总是将工作簿中的列调整为最适合标题的列宽　276 12.1.5 “推迟布局更新”选项锁住了排序、刷选、分组等功能　277 12.1.6　老版本的Excel无法正常地打开数据透视表　277 12.1.7　在试图给字段分组时得到一个错误消息　278 12.1.8　我的数据透视表将同一个数据项显示两次　278 12.1.9　删除的数据项仍然显示在筛选区域中　279 12.1.10　刷新了数据透视表，然后计算字段显示为错误值　280 12.2　数据透视表常见问题解答　281 12.2.1　怎样让数据透视表自动刷新　281 12.2.2　怎样才能同时刷新一个工作簿中的所有数据透视表　281 12.2.3　怎样使用一种独特的顺序对数据项进行排序，它既不是增序也不是降序　282 12.2.4　怎样将数据透视表转换为硬数据　283 12.2.5　有简单的方法填充行字段留下的空单元格吗　283 12.2.6　简单的方法填充许多列中行字段留下的空单元格　285 12.2.7　为什么我的数据透视表对于某些数据项不包含月　286 12.2.8　怎样将一个排名数值字段添加到数据透视表　288 12.2.9　怎样隐藏数据透视表中的计算错误　290 12.2.10　怎样使数据透视表报表更小　291 12.2.11　怎样为每个市场创建一个单独的数据透视表　292 12.2.12　怎样避免不断地重定义数据透视表的数据区域　294 附录A　查找选项卡上的数据透视表命令　297 A.1　插入数据透视表　297 A.2　从传统的数据透视表工具栏中查找命令　298

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