数据分析与可视化

图书标准信息

• 作者 郁诺
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2023-09
• 版次 1
• ISBN 9787121463211
• 定价 59.00元
• 装帧 其他
• 页数 284页

【内容简介】

本书以数据分析为切入点，以数据可视化全流程为主线，从最基础的表格工具Excel到专业的数据可视化工具Power BI、Tableau及编程语言Python，系统讲解了数据可视化的操作流程。每章设置了内容导读、学习导图、职业素养目标、本章总结、综合实验、思考与练习等模块。全书共9章，第1章是入门篇，介绍了数据分析与可视化的基本概念。第2～6章以商业数据为案例，详细介绍使用Excel进行数据分析并进行可视化展示的全流程。第7～8章以Power BI、Tableau为工具，讲解从连接基础数据到进行数据分析全过程。第9章讲解利用Python实现数据可视化的基本方法，主要介绍了Python进行数据分析与可视化的基础库和扩展库。本书图文并茂，内容翔实，案例充分，重视知识性和实用性的结合，强调数据可视化的作用和方法。适合作为高等院校非计算机专业“数据分析与可视化实践”或“可视化实践与提高”等课程的教材，也可作为创新创业课程、实验实习课程、计算机应用和高级办公自动化方面的培训教程或参考用书。

【作者简介】

郁诺：工程师，专业从事网络安全与数据分析工作。主持或参与多个省部级、地厅级科研项目，在SCI、EI等国内外专业核心期刊发表多篇有影响力学术论文，论文等科研成果多次获省部级优秀论文及科技成果奖。自主发明一款获国家专利产品，独立开发多个应用软件，得到广泛应用，并获得多项软件著作权证书。主讲课程：数据库应用、Excel 实践与提高、大学计算机基础、多媒体数据分析与制作。

【目录】

目  录

第1章 数据分析与可视化基础知识1

1.1  数据分析2

1.1.1  数据分析的认知3

1.1.2  数据分析的意义5

1.1.3  数据分析的方法6

1.1.4  数据分析的步骤13

1.2  数据可视化17

1.2.1  数据可视化概述17

1.2.2  数据可视化的用途、优势

及在各行业的应用20

1.2.3  数据可视化流程23

1.3  综合实验25

实验125

实验226

1.4  思考与练习27

第2章  EXCEL数据可视化基础29

2.1  EXCEL图表基础30

2.1.1  图表的构成元素30

2.1.2  图表的格式设置32

2.1.3  图表的创建与编辑36

2.2  图表的基本类型与选择42

2.2.1  柱形图和条形图42

2.2.2  折线图和面积图45

2.2.3  饼图和环形图48

2.2.4  XY散点图49

2.2.5  雷达图50

2.2.6  迷你图51

2.2.7  动态图表52

2.3  EXCEL可视化的快捷应用57

2.3.1  利用模板制作商务图表57

2.3.2  利用条件格式实现

微图表58

2.3.3  利用函数生成图表62

2.3.4  数据图表的内容更新62

2.4  综合实验64

实验164

实验266

2.5  思考与练习67

第3章  商品生产成本分析69

3.1  生产成本分析与可视化71

3.1.1  同类产品子成本比较71

3.1.2  各子产品占总产品比例75

3.1.3  产品生产成本分析79

3.2  生产管理分析与可视化81

3.2.1  班组产量对比82

3.2.2  班组效率统计85

3.2.3  产品合格率统计89

3.2.4  目标完成率统计92

3.2.5  周期管理报表94

3.3  综合实验97

实验197

实验298

3.4  思考与练习99

第4章  商品销售情况分析101

4.1  商品销售额分析与可视化103

4.1.1  商品销售额环比分析103

4.1.2  区域商品销售额对比

分析106

4.1.3  商品销售额目标达成率

分析109

4.2  商品销售量分析与可视化112

4.2.1  按类别分析销售量112

4.2.2  销售量与销售人员等

数据相关性分析114

4.3  商品利润分析与可视化117

4.3.1  商品利润率分析117

4.3.2  商品利润与其他数据

相关性分析120

4.4  商品价格分析与可视化122

4.4.1  商品价格变化趋势122

4.4.2  商品价格与其他数据

相关性分析125

4.5  综合实验127

实验1127

实验2129

4.6  思考与练习129

第5章  商品库存数据分析132

5.1  产品入库情况分析与可视化133

5.1.1  按时间分析入库数量134

5.1.2  按类别分析入库数量135

5.1.3  计算安全库存、最大库存量

和最小库存量138

5.2  库存数据分析与可视化141

5.2.1  库存类别占比分析141

5.2.2  库存周转率分析142

5.2.3  库存类别时间分析144

5.3  出库数据分析与可视化146

5.3.1  出库数量分析146

5.3.2  出库类别数量分析147

5.3.3  出库类别趋势预测148

5.4  综合实验151

实验1151

实验2153

5.5  思考与练习153

第6章  电商客户信息分析156

6.1  客户数据分析与可视化157

6.1.1  客单价分析158

6.1.2  用户复购率分析160

6.1.3  用户支付偏好分析163

6.1.4  用户流失率分析165

6.2  客户属性分析与可视化166

6.2.1  客户性别属性分析166

6.2.2  客户年龄属性分析169

6.2.3  客户地域属性分析170

6.2.4  客户终端属性分析172

6.3  综合实验174

实验1174

实验2175

6.4  思考与练习175

第7章  POWER BI数据可视化实践178

7.1  POWER BI基础知识179

7.1.1  Power BI安装180

7.1.2  认识Power BI的工作

界面182

7.2  POWER BI数据可视化流程184

7.2.1  获取与导入数据184

7.2.2  数据清洗与整理188

7.2.3  数据建模191

7.2.4  实现数据可视化193

7.3  POWER BI制作财务数据可视化

报表195

7.3.1  导入数据195

7.3.2  数据清洗与数据建模197

7.3.3  实现报表的可视化200

7.4  综合实验201

实验1201

实验2203

7.5  思考与练习203

第8章  TABLEAU数据可视化实践205

8.1  TABLEAU基础知识207

8.1.1  安装Tableau207

8.1.2  认识Tableau工作界面208

8.1.3  Tableau工作簿209

8.1.4  Tableau中的概念210

8.2  TABLEAU可视化流程210

8.2.1  准备数据211

8.2.2  构建图表和数据分析212

8.2.3  设置与保存工作簿215

8.3  实践TABLEAU可视化简单图形216

8.3.1  案例实战——条形图217

8.3.2  案例实战——折线图219

8.3.3  案例实战——散点图221

8.3.4  案例实战——甘特图223

8.3.5  案例实战——气泡图225

8.3.6  案例实战——直方图227

8.3.7  案例实战——标靶图229

8.3.8  案例实战——密度热图231

8.3.9  案例实战——树状图233

8.4  综合实验234

实验1234

实验2236

8.5  思考与练习237

第9章  PYTHON数据可视化实践238

9.1  认识与安装PYTHON239

9.1.1  Python概述239

9.1.2  安装Python240

9.1.3  Python文件241

9.2  基本语法知识242

9.2.1  语法基本概念242

9.2.2  数据类型与运算符243

9.2.3  复合数据类型244

9.2.4  程序流程控制246

9.2.5  函数及其应用249

9.3  数据分析与可视化库251

9.3.1  Pandas数据处理库252

9.3.2  Pyecharts图表库258

9.3.3  Matplotlib绘图库261

9.4  案例实战可视化图表264

9.4.1  销售数据分析图表

应用264

9.4.2  财务数据分析图表

应用266

9.4.3  人力资源数据分析

图表应用269

9.5  综合实验271

实验1271

实验2272

9.6  思考与练习272

参考文献275