Excel数据分析基础与实战

图书标准信息

• 作者 花强；张良均
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2021-08
• 版次 1
• ISBN 9787115566416
• 定价 49.80元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 208页
• 字数 328千字

【内容简介】

本书以任务为导向，全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用，并详细阐述了使用Excel 2016解决企业实际问题的方法。全书共11章，分为基础部分（第1～6章）和实战部分（第7～11章）。基础部分的内容包括数据分析与Excel 2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化；实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战，内容包含项目数据处理、商品销售情况分析、商品库存分析、用户行为分析、撰写数据分析报告。本书除第1章外，各章都包含实训和课后习题，通过练习和实践操作，读者可以巩固所学的内容。
  本书可用于“1 X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级证书教学和培训，也可以作为高校数据分析相关课程的教材和数据分析爱好者的自学用书。

【作者简介】

花强，男，河北大学教授，硕士生导师。主要研究方向为机器学习和智能计算，并长期负责河北省大学生数学建模竞赛组织工作。现任河北省工业与应用数学学会秘书长，中国计算机学会会员、中国人工智能学会会员。教学成果优秀，主持完成河北省教育厅教改课题一项，主持河北省“金课”一门。曾被评为河北省师德先进个人。 

张良均。高级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）的发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编图书《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》等9本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

【目录】

第 1章  数据分析与Excel 2016概述1

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　了解数据分析的流程　1

1.1.2　了解数据分析的应用场景　2

任务1.2　认识Excel 2016　3

1.2.1　认识Excel 2016用户界面　4

1.2.2　工作簿、工作表和单元格的基本操作　6

小结　10

第　2章 外部数据的获取　11

任务2.1　获取文本数据　11

2.1.1　获取TXT文本数据　11

2.1.2　获取CSV文本数据　13

任务2.2　获取MySQL数据库中的数据　15

2.2.1　新建与连接MySQL数据源　15

2.2.2　导入MySQL数据库中的数据　18

小结　20

实训　获取MySQL数据库中的数据　20

课后习题　21

第3章　数据处理　22

任务3.1　排序　22

3.1.1　根据单个关键字排序　22

3.1.2　根据多个关键字排序　24

3.1.3　自定义排序　25

任务3.2　筛选　26

3.2.1　根据颜色筛选　27

3.2.2　自定义筛选　28

3.2.3　根据高级条件筛选　29

任务3.3　分类汇总数据　30

3.3.1　插入分类汇总　31

3.3.2　分页显示数据列表　34

小结　34

实训　34

实训1　排序　34

实训2　筛选　35

实训3　分类汇总数据　36

课后习题　37

第4章　函数的应用　38

任务4.1　认识公式和函数　38

4.1.1　输入公式和函数　38

4.1.2　引用单元格　42

任务4.2　使用数组公式　47

4.2.1　使用单一单元格数组公式　47

4.2.2　使用多单元格数组公式　48

任务4.3　设置日期和时间数据　49

4.3.1　提取日期和时间数据　49

4.3.2　计算日期和时间　52

任务4.4　认识数学函数　56

4.4.1　计算数值　56

4.4.2　取整数值　60

任务4.5　认识统计函数　61

4.5.1　统计个数　61

4.5.2　计算平均值　63

4.5.3　计算值和小值等　65

4.5.4　计算众数和频率　68

任务4.6　认识文本函数　70

4.6.1　比较与合并文本　70

4.6.2　计算文本长度　72

4.6.3　检索与提取文本　73

4.6.4　替换文本　76

任务4.7　认识逻辑函数　78

4.7.1　条件判断　78

4.7.2　实现交集计算　79

4.7.3　实现并集计算　80

小结　80

实训　81

实训1　认识公式和函数　81

实训2　使用数组公式　82

实训3　设置日期和时间数据　82

实训4　认识数学函数　83

实训5　认识统计函数　84

实训6　文本处理　85

实训7　逻辑运算　85

课后习题　86

第5章　数据透视表和数据透视图　87

任务5.1　创建数据透视表　87

5.1.1　自动创建数据透视表　87

5.1.2　手动创建数据透视表　88

任务5.2　编辑数据透视表　89

5.2.1　修改数据透视表　90

5.2.2　重命名数据透视表　90

5.2.3　改变数据透视表的布局　91

5.2.4　设置数据透视表样式　91

任务5.3　操作数据透视表中的数据　94

5.3.1　刷新数据透视表　94

5.3.2　设置数据透视表的字段　95

5.3.3　改变数据透视表的汇总方式　98

5.3.4　筛选数据　98

任务5.4　创建数据透视图　100

5.4.1　根据数据区域创建数据透视图　100

5.4.2　根据数据透视表创建数据透视图　101

小结　104

实训　104

实训1　餐饮店销售情况统计　104

实训2　编辑餐饮店订单信息的数据透视表　104

实训3　操作餐饮店订单信息的数据透视表　105

实训4　餐饮店销售情况分析　106

课后习题　106

第6章　数据分析与可视化　108

任务6.1　绘制柱形图　108

6.1.1　常见的柱形图类型　108

6.1.2　绘制簇状柱形图　110

任务6.2　绘制条形图　112

6.2.1　常见的条形图类型　112

6.2.2　绘制簇状条形图　113

任务6.3　绘制折线图　115

6.3.1　常见的折线图类型　115

6.3.2　绘制基础折线图　116

任务6.4　绘制饼图　117

6.4.1　常见的饼图类型　118

6.4.2　绘制基础饼图　119

任务6.5　绘制散点图　120

6.5.1　常见的散点图类型　120

6.5.2　绘制基础散点图　122

任务6.6　绘制雷达图　123

6.6.1　常见的雷达图类型　123

6.6.2　绘制基础雷达图　124

小结　125

实训　125

实训1　会员基本信息分析　125

实训2　会员来源分析　127

实训3　会员购买力及会员数量分析　127

课后习题　128

第7章　处理新零售智能销售数据分析

　项目的数据　130

任务7.1　了解新零售智能销售数据分析项目　130

7.1.1　新零售智能销售的现状与数据的基本情况　130

7.1.2　新零售智能销售数据的分析流程　131

任务7.2　处理库存数据　132

7.2.1　查找重复值　132

7.2.2　删除重复值　134

任务7.3　处理订单数据　134

7.3.1　处理缺失值　135

7.3.2　处理异常值　135

7.3.3　提取日期和时间数据　139

小结　141

实训　141

实训1　处理餐饮数据的异常值　141

实训2　处理餐饮数据的缺失值　142

实训3　处理餐饮数据的重复值　142

课后习题　143

第8章　分析商品的销售情况　145

任务8.1　分析商品销售额的环比　145

8.1.1　计算商品日销售额的环比　145

8.1.2　绘制簇状柱形图和折线图分析商品销售额的环比　147

任务8.2　分析商品毛利率　149

8.2.1　计算商品毛利率　149

8.2.2　绘制折线图分析商品毛利率　152

任务8.3　分析商品销售量排行　154

8.3.1　统计各类别商品的销售量　155

8.3.2　绘制柱形图分析商品销售量排行　156

任务8.4　各区域销售额对比分析　157

8.4.1　计算各区域销售额　157

8.4.2　绘制条形图分析各区域销售额　158

小结　159

实训　159

实训1　分析菜品销售额的环比　159

实训2　分析菜品毛利率　160

实训3　分析菜品销售量排行　161

实训4　分析各区域的销售额　162

课后习题　162

第9章　分析商品库存　165

任务9.1　分析商品的存销比　165

9.1.1　计算存销比　165

9.1.2　绘制簇状柱形图和折线图分析各类商品的存销比　169

任务9.2　分析库存的各商品类别的占比　171

9.2.1　计算库存的各商品类别的占比　172

9.2.2　绘制饼图分析库存的各商品类别的占比　174

小结　175

实训　175

实训1　分析商品的存销比　175

实训2　分析库存的菜品类别占比　176

课后习题　177

第　10章 分析用户行为　179

任务10.1　分析客单价　179

10.1.1　计算客单价　179

10.1.2　绘制带数据标记的折线图分析客单价　182

任务10.2　分析用户复购率　183

10.2.1　计算复购率　184

10.2.2　绘制饼图分析用户复购率　190

任务10.3　分析用户支付偏好　191

10.3.1　计算支付方式的占比　191

10.3.2　绘制圆环图进行用户支付偏好分析　194

小结　195

实训　195

实训1　分析客单价　195

实训2　分析顾客的流失率　196

实训3　分析顾客的会员星级　197

课后习题　198

第　11章 撰写新零售智能销售数据分析报告　200

任务11.1　认识数据分析报告　200

11.1.1　了解数据分析报告的类型　200

11.1.2　了解数据分析报告的原则　201

11.1.3　了解数据分析报告的结构　201

任务11.2　撰写分析报告　203

11.2.1　背景与目的分析　203

11.2.2　分析思路　203

11.2.3　商品销售情况分析　204

11.2.4　库存分析　205

11.2.5　用户行为分析　206

11.2.6　结论与建议　207

小结　208

实训　撰写餐饮企业数据分析报告　208

课后习题　208