返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:
本店所有商品

  • [正版]正版谁说菜鸟不会数据分析 入门篇 4版 数据分析结构化思维数据处理技巧数据 电子工业出版社 数据处理分析工具方法
  • 本店商品限购一件,多拍不发货,谢谢合作
    • 作者: 无著
    • 出版社: 电子工业出版社
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    如梦图书专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品参数
    • 作者: 无著
    • 出版社:电子工业出版社
    • ISBN:9788710893547
    • 出版周期:旬刊
    • 版权提供:电子工业出版社

                                                        店铺公告

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货), 关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

    内容介绍

    《谁说菜鸟不会数据分析》(入门篇)是一本有趣的数据分析书!本书基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容,完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角,以及专业分析报告的撰写方法等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去,在无形之中掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力,也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题,还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。
    目录

    第1章 数据分析那些事儿 /13<br/>1.1 数据分析是“神马” /14<br/>1.1.1 何谓数据分析 /15<br/>1.1.2 数据分析的作用 /17<br/>1.2 数据分析的流程 /18<br/>1.2.1 明确分析目的和思路 /19<br/>1.2.2 数据收集 /21<br/>1.2.3 数据处理 /22<br/>1.2.4 数据分析 /22<br/>1.2.5 数据展现 /22<br/>1.2.6 报告撰写 /23<br/>1.3 数据分析的三大误区 /25<br/>1.4 数据分析师的要求 /26<br/>1.4.1 数据分析师的硬件要求 /26<br/>1.4.2 数据分析师的软件要求 /28<br/>1.5 几个常用指标和术语 /30<br/>1.6 本章小结 /34<br/><br/>第2章 结构为王,确定分析思路 /35<br/>2.1 数据分析方法论 /36<br/>2.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /36<br/>2.1.2 数据分析方法论的重要性 /37<br/>2.2 常用的数据分析方法论 /38<br/>2.2.1 PEST分析法 /38<br/>2.2.2 5W2H分析法 /41<br/>2.2.3 逻辑树分析法 /42<br/>2.2.4 4P营销理论 /43<br/>2.2.5 用户使用行为理论 /45<br/>2.3 本章小结 /46<br/><br/>第3章 无米难为巧妇,数据准备 /47<br/>3.1 理解数据 /48<br/>3.1.1 字段与记录 /49<br/>3.1.2 数据类型 /50<br/>3.1.3 数据表要求 /50<br/>3.2 数据来源 /52<br/>3.2.1 导入数据 /52<br/>3.2.2 问卷录入要求 /56<br/>3.3 本章小结 /58<br/><br/>第4章 简单快捷,数据处理 /59<br/>4.1 数据处理简介 /60<br/>4.2 数据清洗 /61<br/>4.2.1 重复数据处理 /61<br/>4.2.2 缺失数据处理 /66<br/>4.2.3 空格数据处理 /70<br/>4.3 数据合并 /72<br/>4.3.1 字段合并 /72<br/>4.3.2 字段匹配 /74<br/>4.4 数据抽取 /76<br/>4.4.1 字段拆分 /76<br/>4.4.2 随机抽样 /80<br/>4.5 数据计算 /82<br/>4.5.1 简单计算 /82<br/>4.5.2 函数计算 /83<br/>4.6 数据转换 /87<br/>4.6.1 数据表行列互换 /87<br/>4.6.2 二维表转一维表 /89<br/>4.6.3 数据类型转换 /93<br/>4.7 本章小结 /97<br/><br/>第5章 工欲善其事必先利其器,数据分析 /98<br/>5.1 数据分析方法 /99<br/>5.1.1 对比分析法 /100<br/>5.1.2 分组分析法 /104<br/>5.1.3 结构分析法 /105<br/>5.1.4 分布分析法 /106<br/>5.1.5 交叉分析法 /107<br/>5.1.6 RFM分析法 /109<br/>5.1.7 矩阵关联分析法 /111<br/>5.1.8 综合评价分析法 /116<br/>5.1.9 结构分解法 /119<br/>5.1.10 因素分解法 /120<br/>5.1.11 漏斗图分析法 /122<br/>5.1.12 趋势分析法 /123<br/>5.1.13 高级数据分析方法 /129<br/>5.2 数据分析工具 /129<br/>5.2.1 初识数据透视表 /130<br/>5.2.2 数据透视表创建三步法 /131<br/>5.2.3 数据透视表分析实践 /133<br/>5.2.4 数据透视表小技巧 /137<br/>5.2.5 多选题分析 /141<br/>5.3 本章小结 /145<br/><br/>第6章 给数据量体裁衣,数据展现 /146<br/>6.1 揭开图表的真面目 /147<br/>6.1.1 图表的作用 /147<br/>6.1.2 经济适用图表有哪些 /148<br/>6.1.3 通过关系选择图表 /149<br/>6.1.4 图表制作5步法 /154<br/>6.2 表格也疯狂 /155<br/>6.2.1 突出显示单元格 /156<br/>6.2.2 项目选取 /157<br/>6.2.3 数据条 /158<br/>6.2.4 图标集 /160<br/>6.2.5 迷你图 /161<br/>6.3 给图表换装 /163<br/>6.3.1 平均线图 /163<br/>6.3.2 双坐标图 /166<br/>6.3.3 竖形折线图 /169<br/>6.3.4 帕累托图 /172<br/>6.3.5 旋风图 /178<br/>6.3.6 人口金字塔图 /183<br/>6.3.7 漏斗图 /185<br/>6.3.8 矩阵图 /190<br/>6.3.9 改进难易矩阵(气泡图) /193<br/>6.4 本章小结 /195<br/><br/>第7章 专业化生存,图表可以更美的 /196<br/>7.1 别让图表犯错 /198<br/>7.1.1 让图表“五脏俱全” /198<br/>7.1.2 要注意的条条框框 /200<br/>7.1.3 图表会说谎 /211<br/>7.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /215<br/>7.2.1 美化三原则 /215<br/>7.2.2 略施粉黛,美化技巧 /218<br/>7.2.3 图表也好“色” /224<br/>7.3 本章小结 /228<br/><br/>第8章 专业的报告,体现你的职场价值 /229<br/>8.1 什么是数据分析报告 /230<br/>8.1.1 数据分析报告是什么 /230<br/>8.1.2 数据分析报告的原则 /230<br/>8.1.3 数据分析报告的作用 /231<br/>8.1.4 数据分析报告的种类 /233<br/>8.2 报告的结构 /235<br/>8.2.1 标题页 /236<br/>8.2.2 目录 /238<br/>8.2.3 前言 /238<br/>8.2.4 正文 /240<br/>8.2.5 结论与建议 /241<br/>8.2.6 附录 /243<br/>8.3 撰写报告时的注意事项 /243<br/>8.4 报告范例 /244<br/>8.5 本章小结 /251<br/>
    作者介绍

    张文霖,新浪博客“小蚊子数据分析”博主,资深数据分析师,曾服务于国内知名市场研究公司、中国移动等公司,具有多年移动互联网数据分析经验,略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
    关联推荐

    市场营销、金融、财务、人力资源管理、产品经理;咨询、研究、分析、各级管理人士,甚至可以涵盖所有职场人员。

    1
    • 商品详情
    • 内容简介

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购