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正版 数据分析基础与案例实战(基于Excel软件) 孙玉娣,顾锦江,
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第 1章
数据分析技术概述 1
1.1 数据分析认知 1
1.1.1 数据分析的定义、目的与意义 1
1.1.2 数据分析的发展历程 2
1.1.3 数据分析的前景 3
1.2 数据分析的工作流程 3
1.3 数据分析方法论 5
1.3.1 5W2H分析法 5
1.3.2 PEST分析法 6
1.3.3 SWOT分析法 7
1.3.4 4P营销理论分析法 7
1.3.5 逻辑树分析法 7
1.4 数据分析方法 9
1.4.1 对比分析法 9
1.4.2 分组分析法 10
1.4.3 结构分析法 11
1.4.4 平均分析法 12
1.4.5 矩阵关联分析法 12
1.4.6 高级数据分析法 14
1.5 常用的数据分析工具简介 14
1.5.1 Excel软件简介 14
1.5.2 SPSS软件简介 15
1.5.3 SAS软件简介 15
1.6 本章小结 16
第2章
Excel数据收集 17
2.1 Excel数据的输入与填充 17
2.1.1 各类数据的输入 17
2.1.2 数据填充 19
2.2 Excel数据导入 22
2.2.1 导入文本数据 22
2.2.2 导入网站数据 25
2.2.3 导入数据库数据 27
2.3 Excel表的美化 30
2.3.1 单元格美化 30
2.3.2 套用样式 32
2.3.3 表格美化 34
2.4 课堂实操训练 35
2.5 本章小结 38
2.6 拓展实操训练 39
第3章
Excel数据分析常用函数 40
3.1 公式与函数的基础 40
3.1.1 Excel公式 40
3.1.2 名称的定义与运用 42
3.1.3 Excel中的函数 45
3.1.4 公式与函数运用中的常见问题 45
3.2 统计计算类函数 47
3.2.1 统计类函数 47
3.2.2 数学计算类函数 56
3.3 文本类函数 61
3.3.1 字符串截取类函数 61
3.3.2 字符串查找替换类函数 63
3.3.3 文本转换类函数 66
3.4 逻辑运算类函数 68
3.4.1 IF类函数 68
3.4.2 IS类函数 69
3.4.3 逻辑判断类函数 70
3.5 关联匹配类函数 73
3.5.1 关联类函数 73
3.5.2 查询类函数 76
3.6 日期与时间函数 80
3.6.1 计算天数函数 80
3.6.2 年月日判断函数 82
3.7 课堂实操训练 82
3.8 本章小结 83
3.9 拓展实操训练 83
第4章
Excel数据加工与处理 86
4.1 数据审核 86
4.1.1 数据有效性验证 86
4.1.2 处理重复值数据 88
4.1.3 处理缺失数据 90
4.1.4 处理离群值 92
4.2 数据筛选 93
4.2.1 自动筛选 93
4.2.2 高级筛选 95
4.3 分类汇总 96
4.4 数据透视表 98
4.5 合并计算 100
4.6 课堂实操训练 101
4.7 本章小结 104
4.8 拓展实操训练 105
第5章
Excel统计分析 106
5.1 Excel分析工具库 106
5.1.1 分析工具库简介 106
5.1.2 分析工具库的安装 107
5.1.3 分析工具库中各种统计方法归纳 108
5.2 直方图 108
5.2.1 数据分组概述 108
5.2.2 快速统计分组——直方图 109
5.3 抽样分析 110
5.3.1 抽样分析的概念及特点 110
5.3.2 抽样分析的分类 111
5.3.3 Excel中抽样分析的使用 111
5.4 描述性统计分析 112
5.4.1 描述性统计分析概述 113
5.4.2 集中趋势 113
5.4.3 离散趋势 114
5.4.4 偏态与峰度 115
5.4.5 Excel中的描述性统计分析工具 116
5.5 相关分析 117
5.5.1 相关的基本概念 117
5.5.2 相关关系的分类 118
5.5.3 相关系数 118
5.6 回归分析 120
5.6.1 回归分析概述 120
5.6.2 Excel中的回归分析 121
5.7 移动平均 126
5.7.1 移动平均的概念 126
5.7.2 Excel中的移动平均 127
5.8 指数平滑 128
5.8.1 指数平滑的概念 128
5.8.2 Excel中的指数平滑案例 129
5.9 课堂实操训练 130
5.10 本章小结 134
5.11 拓展实操训练 135
第6章
Excel数据展示 136
6.1 表格展示 136
6.1.1 数据列突出显示 136
6.1.2 图标集 137
6.1.3 数据条 138
6.1.4 色阶 139
6.1.5 迷你图 140
6.2 图表展示 141
6.2.1 创建图表基础 141
6.2.2 折线图 147
6.2.3 柱形图 150
6.2.4 饼图 152
6.2.5 旋风图 154
6.2.6 瀑布图 156
6.2.7 折线图与柱形图的组合 158
6.2.8 数据透视图 160
6.3 课堂实操训练 162
6.4 本章小结 166
6.5 拓展实操训练 166
第7章
电商数据分析综合案例 168
7.1 电商数据背景分析 168
7.2 数据处理 169
7.3 数据分析 172
7.4 数据展示 176
7.5 本章小结 179
第8章
股票数据分析综合案例 180
8.1 股票数据背景分析 180
8.2 数据清洗 181
8.3 数据处理 183
8.4 数据分析 187
8.5 数据展示 189
8.6 本章小结 193
1.项目导向、任务驱动
本书根据高等职业院校的教学改革要求,体现了科学性、先进性和应用性等高等职业教育的特点,教材目录体系贯穿了工作过程系统化的思路,按照项目导向、任务驱动的思路予以编写。
2.资源齐全
配套PPT课件、基本实验和拓展实验详细步骤视频。
本书主要介绍了数据分析的基础知识和实操过程。全书分为8章,首先从数据分析技术概述入手,介绍了数据分析的基本概念、数据分析的工作流程、数据分析方法论与方法,并介绍了常用的数据分析工具;接着以Excel工具为例,从数据收集、数据加工与处理、统计分析、数据展示等数据分析工作流程切入,结合具体的案例进行数据剖析;最后将理论与实践相结合,讲解了电商数据、股票数据两个真实的企业案例。
本书结构清晰,案例丰富,通俗易懂,可作为大数据技术、商务数据分析等专业的基础教材,也可以作为数据分析初学者的自学用书,以及各企事业单位中需要进行数据分析的职场人士的参考书。
1.项目导向、任务驱动 本书根据高等职业院校的教学改革要求,体现了科学性、性和应用性等高等职业教育的特点,教材目录体系贯穿了工作过程系统化的思路,按照项目导向、任务驱动的思路予以编写。 2.资源齐全 配套PPT课件、基本实验和拓展实验详细步骤视频。
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