《Excel数据分析》使用通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表和紧凑的数学公式，讲述了Excel在数据分析方面的应用。既介绍了相关的数理统计知识，又与Excel操作结合起来，借助可视化图表，为读者展示了Excel强大的数据分析能力。
　　《Excel数据分析》内容包括Excel2019简介、随机变量、抽样、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、时间序列分析、聚类分析与判别分析。
　　《Excel数据分析》可作为高等院校研究生、本科生及大学预科生的数据分析教材，也可供对数据分析感兴趣的IT人员、数据分析师、管理人员阅读参考。

　　Excel是Office的基本组件，大家可能会经常用到，但大部分人对Excel知之甚少，甚至很多人只会用Excel画表格。本书就是想告诉大家，如何利用最常见的软件Exc。1来做听起来不那么常见的数据分析工作。
　　本书不是一本Excel初级教程，它介绍的是Excel数据分析工具和统计函数的应用，因此建议读者有一定的Excel基础。为了方便Excel初级读者学习，本书的第1章对Excel的基础知识以及与统计相关的函数和方法进行了简单介绍。本书也不是一本数理统计的教材。和很多工科读者的习惯一样，我们不对数理统计学的数学定理进行详细的证明和分析，仅学习定理并应用结论。霍金曾经说过，多写一个公式，就会少一半的读者。虽然我们一省再省，最后还是列出来一些基本的统计公式，方便大家查阅。
　　需要提醒读者的是，实验的过程中，软件能帮助我们快速地得到结论，但是在真正的实验中，并不能完全地依赖软件，一个优质的实验结果更来自你对实验目的的充分理解、对实验过程的独特设计。如果你希望这是一个傻瓜程序，不需要你思考，那么本书或许达不到你的要求。作为一本实验书，建议读者把对应的案例实际操作一遍。为了方便读者更好地学习和应用，本书实际案例的截图很多，阅读的时候需要对照图表和前文的公式或方法才能读懂，我们确实还没有找到更好的说明方法帮助大家理解。
　　数据是一种资源，可以重复使用、不断产生新的价值。数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。原本孤立的数据通过被整合、分析变得互相联通，然而大数据并不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂。首先，大数据告知信息但不解释信息；其次，事物本身在不断地发展和变化，数据也随之发生着变化。通过数据分析，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，寻找最优化的方案，也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。大数据的特点确实对数据分析提出了全新挑战。许多传统统计方法应用到大数据上，巨大的计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战同时也意味着巨大的机遇，也有可能会产生新的思想、方法和技巧。

樊玲，女，密码学博士，北京邮电大学教师，从事多年信息安全和计算机基础（Office类）一线教学工作。