数据说服力 菜鸟学数据分析

图书标准信息

• 作者 李军 著
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2016-02
• 版次 1
• ISBN 9787115405326
• 定价 49.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 213页
• 字数 317千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

如何分析数据，让营销更精准，让成本更低，实现利润极大化？
本书以“零基础”为起点，以“实战操作”为主线，通过7大数据分析方法、7种美化数据方式、8大专题全程讲解、75个专家提醒、408张图片全程图解，帮助读者实现数据分析从入门到精通，从新手成为数据分析高手。
本书内容丰富、实战性强，适合于对数据分析感觉兴趣的读者，特别是数据分析人员、销售策划人员等阅读参考。

【作者简介】

李军
数据分析师，拥有10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》、《大数据时代的营销与商业分析》、《Excel函数与图表应用技巧500例》等。

【目录】

第1 章快速入门：认识数据分析
1．1 认识数据分析 2
1．1．1 数据分析的价值 2
1．1．2 数据分析的基本步骤 3
1．1．3 数据分析的4 大误区 7
1．1．4 几个常用术语 9
1．2 数据分析的前景 14
1．2．1 数据分析的成功案例 14
1．2．2 数据分析的行业发展 16
1．2．3 数据分析师的职业发展 17
1．3 数据分析方法论 19
1．3．1 什么是数据分析方法论 20
1．3．2 常用的5 大数据分析方法论 20
1．4 撰写数据分析报告 24
1．4．1 初识数据分析报告 24
1．4．2 数据分析报告具体目标 26
1．4．3 数据分析报告的结构 27
1．4．4 撰写报告时的注意事项 30
1．4．5 报告范例 32
第2 章材料准备：数据的采集与处理
2．1 认识数据 38 3
2．1．1 字段与记录 38
2．1．2 在Excel 中看出数据的类型 39
2．1．3 数据表的呈现 44
2．2 获取数据的来源 50
2．2．1 网站数据导入及更新 50
2．2．2 文本数据导入 54
2．3 学会处理数据 56
2．3．1 数据的清理 56
2．3．2 数据的抽样 65
2．3．3 数据的计算 67
第3 章分析依据：掌握数据分析方法
3．1 数据分析常用工具 72
3．1．1 数据透视表是什么 72
3．1．2 创建数据透视表 73
3．1．3 编辑数据透视表 74
3．2 数据分析七大方法 81
3．2．1 平均分析法 81
3．2．2 比较分析法 82
3．2．3 漏斗图分析法 84
3．2．4 数据矩阵分析法 85
3．2．5 交叉分析法 86
3．2．6 杜邦分析法 87
3．2．7 分组分析法 88
第4 章效果展现：数据图表的可视化
4．1 数据可视化 92
4．1．1 个性化的呈现方式 92
4．1．2 数据可视化的作用 94
4．1．3 数据可视化的工具 94
4．2 认识数据图表 98
4．2．1 图表的作用与分类 99
4．2．2 图表之间的关系 100
4．2．3 图表制作的方法 101
4．3 表格的制作方法 103
4．3．1 指定单元格规则 103
4．3．2 项目相应数据 106
4．3．3 使用图标集 108
4．3．4 使用数据条 110
4．3．5 使用迷你图 112
第5 章玩转图表：数据图表的转换与美化
5．1 转换图表显示效果 116
5．1．1 双坐标图 116
5．1．2 平均线图 119
5．1．3 瀑布图 122
5．1．4 成对条形图 125
5．1．5 蛇形图 129
5．1．6 矩阵图 136
5．1．7 漏斗图 139
5．2 美化数据图表 142
5．2．1 添加SmartArt 图形 142
5．2．2 图表全面大改造 144
第6 章提升性能：Access 数据库的使用技巧
6．1 Access 数据库 150
6．1．1 初识Access 数据库 150
6．1．2 导入数据的方法 151
6．1．3 SQL 语言 156
6．2 Access 数据库使用技巧 157
6．2．1 快速查询数据 157
6．2．2 快速计算数据 159
6．2．3 快速分组 161
第7 章分析工具：Excel 数据分析工具库
7．1 Excel 数据分析工具库简介 166
7．1．1 分析工具库的作用 166
7．1．2 安装分析工具库 167
7．2 使用Excel 数据分析工具库 169
7．2．1 回归分析 169
7．2．2 指数平滑 174
7．2．3 移动平均 177
7．2．4 描述性统计分析 179
7．2．5 抽样分析 182
7．2．6 相关分析 184
7．2．7 直方图 186
第8 章电子商务：数据分析管理
8．1 选择核心数据 190
8．1．1 会员数据 190
8．1．2 营销数据 191
8．1．3 行业数据 192
8．1．4 交易与服务数据 193
8．2 掌握核心指标 194
8．2．1 会员指标 194
8．2．2 流量指标 197
8．2．3 营运指标 199
8．2．4 转化指标 203
8．3 掌握核心方法 205
8．3．1 二八法则 205
8．3．2 排行榜分析方法 212