[正版新书]Excel在数据分析中的应用(第2版) 陈斌、吕洪柱、张银霞、张桂香、迟立颖、张光妲 清华大学出版社 数据分

在当今数字化时代，人们在日常生活和工作中要面对大量的数据，如何有效地利用这些数据改善生活、改进工作成为人们关心的问题，而数据挖掘技术的发展为人们打开了一扇窗，提供了各种实用工具用于进行数据分析与处理。但这些工具往往专业性强，对使用者要求高，很难普及，而Excel是大众普遍使用的电子表格制作软件，它不仅能够保存数据，在数据处理中也有着良好的表现，特别是它提供的函数、图表、数据透视表、数据分析工具、规划求解工具等，能够有效解决各类复杂的数据分析与处理问题，为日常生活和工作中的数据处理提供了重要支持。

《Excel在数据分析中的应用（第2版）》以数据分析与处理的过程为主线，以统计学为基础，通过Excel的各种功能实现对各种数据的处理，主要内容包括数据分析与处理概述、数据收集与预处理、Excel函数在数据分析中的应用、数据管理、数据图表化展现、抽样与参数估计、方差分析、时间序列分析、相关分析、常用统计分布图形分析、回归图形分析、Excel在数据挖掘中的应用。

本书内容丰富，结构清晰，采用了从原理到实践的讲解方式，并给出了大量的案例。同时，本书附赠PPT教学课件、案例源文件和结果文件，以便于教学。

本书既可作为高等院校数据分析相关课程的教材，也可作为企事业单位数据分析人员的参考用书。

•理论与实践相结合，以数据分析与处理过程为主线，在简单介绍统计学知识的基础上结合具体实例讲解如何应用Excel实现数据分析与处理。

•内容全面，体系完整，案例典型，注重实用性和可操作性,通过大量实例在让读者掌握数据分析与处理方法的同时快速掌握Excel的操作方法。

•每章最后均对该章的核心知识进行了提炼、归纳，并提供了针对性较强的习题，可使读者对所学习的知识加以巩固，并能做到举一反三。

目    录

第1章  数据分析与处理概述   1

1.1  数据分析与处理简介   1

1.2  数据分析与处理的概念   2

1.2.1  什么是数据   2

1.2.2  什么是数据的分析与处理   2

1.3  数据分析与处理的过程   3

1.3.1  数据分析与处理的实现过程   3

1.3.2  数据分析与处理的案例   6

1.3.3  数据分析师   15

1.4  数据分析模型   16

1.5  大数据的分析处理   20

1.5.1  大数据时代——你的一天   20

1.5.2  大数据概述   21

1.5.3  数据挖掘   26

本章小结   29

习题1   29

第2章  数据收集与预处理   31

2.1  数据的收集   31

2.1.1 数据的来源   31

2.1.2 数据的分类   31

2.1.3 数据集   32

2.1.4 数据的收集方法   36

2.1.5 数据收集案例   37

2.2  数据预处理   42

2.2.1 数据清理   42

2.2.2 数据集成   47

2.2.3 数据转换   50

2.2.4 数据归约   53

2.2.5 数据的可视化   56

本章小结   59

习题2   59

第3章  Excel函数在数据分析中的应用   61

3.1  Excel在数据分析中的应用简介  61

3.2  单元格、公式和函数   62

3.2.1  单元格   62

3.2.2  公式   63

3.2.3  函数   64

3.3  数据分析中的常用函数   65

3.3.1  数学函数   65

3.3.2  文本函数   67

3.3.3  日期与时间函数   69

3.3.4  统计函数   71

3.3.5  逻辑函数   73

3.3.6  查找与引用函数   74

3.4  函数应用案例分析   76

本章小结   81

习题3   81

第4章  数据管理   85

4.1  数据排序   85

4.1.1  排序规则   85

4.1.2  行、列排序   85

4.1.3  自定义条件排序   88

4.1.4  排序函数   90

4.2  数据筛选   92

4.2.1  自动筛选   92

4.2.2  高级筛选   94

4.3  数据分类汇总   100

4.3.1  直接创建分类汇总   101

4.3.2  多重分类汇总   102

4.3.3  分类汇总函数   103

4.4  合并计算   110

4.4.1  按位置合并计算   110

4.4.2  按类合并计算   112

本章小结   113

习题4   113

第5章  数据图表化展现   116

5.1  数据图表   116

5.1.1  图表的类型   116

5.1.2  创建简单图表   117

5.1.3  创建复杂图表   119

5.1.4  动态图表   123

5.2  数据透视表   127

5.2.1  数据透视表的构成   128

5.2.2  创建数据透视表   128

5.2.3  数据透视表分组   131

5.2.4  数据透视图   133

本章小结   133

习题5   134

第6章  抽样与参数估计   137

6.1  抽样   137

6.1.1  随机数函数抽样   138

6.1.2  随机数发生器抽样   138

6.1.3  抽样分析工具随机抽样   140

6.1.4  抽样分析工具周期抽样   140

6.1.5  抽样分析案例   140

6.2  参数估计   146

6.2.1  参数估计的基本概念   147

6.2.2  总体方差已知情况下的总体均值区间估计   148

6.2.3  总体方差未知且为小样本情况下的总体均值区间估计   149

6.2.4  总体方差未知且为大样本情况下的总体均值区间估计   149

6.2.5  总体方差的区间估计   150

6.2.6  两个总体均值之差的区间估计   150

6.2.7  两个总体方差比的区间估计   151

6.2.8  参数估计案例   152

本章小结   164

习题6   164

第7章  方差分析   168

7.1  单因素方差分析   168

7.1.1  单因素方差分析原理   168

7.1.2  单因素方差分析案例   170

7.2  双因素方差分析   172

7.2.1  无重复的双因素方差分析   172

7.2.2  无重复的双因素方差分析案例   175

7.2.3  可重复的双因素方差分析   176

7.2.4  可重复的双因素方差分析案例   179

本章小结   181

习题7   181

第8章  时间序列分析   184

8.1  时间序列简介   184

8.1.1  时间序列的基本概念和特点   184

8.1.2  时间序列变动的影响因素   184

8.2  时间序列的统计对比分析   185

8.2.1  时间序列的图形分析   185

8.2.2  时间序列的水平分析   185

8.2.3  时间序列的速度分析   186

8.2.4  统计对比分析案例   187

8.3  时间序列的移动平均分析   189

8.3.1  移动平均分析原理   190

8.3.2  移动平均分析案例   190

8.4  时间序列的指数平滑分析   193

8.4.1  指数平滑分析原理   193

8.4.2  指数平滑分析案例   195

8.5  时间序列的趋势外推分析   199

8.5.1  趋势外推分析原理   199

8.5.2  趋势外推分析案例   200

8.6  时间序列的季节调整分析   202

8.6.1  季节调整分析原理   202

8.6.2  季节调整分析案例   203

本章小结   205

习题8   205

第9章  相关分析   208

9.1  简单相关分析   208

9.1.1  简单相关关系的测定方法   208

9.1.2  简单相关分析案例   211

9.2  多元相关分析   215

9.2.1  多元相关关系的测定方法   215

9.2.2  多元相关分析案例   217

9.3  等级相关分析   220

9.3.1  等级相关关系的测定方法   220

9.3.2  等级相关分析案例   220

本章小结   221

习题9   222

第10章  常用统计分布图形分析   225

10.1  概率函数图形分析   225

10.1.1  离散型随机变量的概率质量函数   225

10.1.2  连续型随机变量的概率密度函数   226

10.1.3  概率累积分布函数   226

10.1.4  概率函数分析案例   227

10.2  正态分布图形分析   231

10.2.1  正态分布函数   231

10.2.2  正态分布分析案例   233

10.3  泊松分布图形分析   234

10.3.1  泊松分布函数   235

10.3.2  泊松分布分析案例   236

10.4  指数分布图形分析   237

10.4.1  指数分布函数   238

10.4.2  指数分布分析案例   239

10.5  卡方分布图形分析   241

10.5.1  卡方分布函数   241

10.5.2  卡方分布分析案例   242

本章小结   244

习题10   244

第11章  回归图形分析   246

11.1  一元线性回归图形分析   246

11.1.1  一元线性回归模型   246

11.1.2  一元线性回归分析的实现方法   247

11.1.3  一元线性回归分析案例   250

11.2  多元线性回归图形分析   255

11.2.1  多元线性回归模型   256

11.2.2  多元线性回归分析案例   257

11.3  非线性回归图形分析   261

11.3.1  多项式回归模型   262

11.3.2  多项式回归分析案例   263

本章小结   269

习题11   269

第12章  Excel在数据挖掘中的应用   272

12.1  聚类分析   272

12.1.1  聚类分析法的特征   272

12.1.2  聚类分析算法模型   273

12.1.3  聚类分析处理过程   274

12.1.4  聚类分析案例   274

12.2  判别分析   280

12.2.1  判别方法   281

12.2.2  Fisher判别模型   281

12.2.3  Fisher判别分析处理过程   283

12.2.4  判别分析案例   283

本章小结   289

习题12   289

参考文献   291