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数据分析基础/上海市专业技术人员公需科目继续教育丛书

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23.18 6.4折 36 全新

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广东广州

认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者王彦，马进主编

出版社中国人事出版社

ISBN9787512915916

出版时间2020-12

装帧平装

开本16开

定价36元

货号10980080

上书时间2024-12-14

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 商品简介

公需科目的课程内容每年会有一定的调整。目前已经开发的公需科目教材有《知识产权基础》《创新知识基础》《项目管理基础》《人工智能应用》。其中，前三本由上海社会科学院出版社出版，《人工智能应用》2019年5月由我社出版，至2020年9月销量已达三四万册。今年，上海继续工程教育协会拟开发课程“数据分析基础”，为理工科类专业技术人员新增公需科目培训课程，并开发《数据分析基础》教材。开发专业技术人员公需科目继续教育图书，一能为框架协议相关工作的开展起个好头，落实三服务方针，二能为上海分社增加新的图书产品线，三能助力上海地区以及其他地区的专业技术人员继续教育工作，丰富专业技术人员的知识面，四能使集团出版图书紧跟时代热点。

作者简介
上海继续工程教育协会的登记管理机关是上海市社会团体管理局，业务主管单位是上海市人力资源和社会保障局，负责组织实施上海地区专业技术人员继续教育公需科目培训工作。

目录
第一章  数据分析概述

1.1数据分析的定义

1.2数据分析的意义

1.3数据分析的常见类型及作用

1.3.1数据分析的常见类型

1.3.2数据分析的作用

1.4数据分析的一般步骤

1.4.1明确分析目的和思路

1.4.2数据收集

1.4.3数据处理

1.4.4数据分析实施

1.4.5数据展现

1.4.6报告撰写

第二章数据分析的常用工具

2.1数据处理工具：Excel

2.1.1 Excel简介

2.1.2 Excel实践环境

2.1.3 Excel数据处理与分析

2.2数据库：MySQL

2.2.1 MySQL简介

2.2.2 MySQL实践环境

2.2.3 MySQL基本操作

2.3数据可视化：Power BI

2.3.1 Power BI简介

2.3.2 Power BI实践环境

2.3.3 Power BI数据分析及可视化

2.3.4 Excel用户使用Power BI

2.4大数据分析工具

2.4.1 SPSS可视化统计分析工具

2.4.2 Python程序设计语言

2.4.3 Hive数据仓库工具

第三章数据收集与存储

3.1数据库与数据仓库

3.1.1数据库

3.1.2数据仓库

3.1.3数据库与数据仓库的区别

3.2 数据

3.2.1 数据与大数据

3.2.2 数据的类型

3.2.3数据的呈现形式

3.3 数据的来源

3.3.1第二手数据

3.3.2第一手数据

3.4数据的存储

3.4.1大数据给存储带来的挑战

3.4.2数据存储的分类

3.4.3网络存储技术

3.4.3虚拟存储

第四章  数据预处理

4.1数据清洗

4.1.1数据标准化处理

4.1.2缺失数据的处理

4.1.3离群值及重复数据的处理

4.2数据变换

4.2.1最小-最大规范化

4.2.2零-均值规范化

4.2.3小数定标规范化

4.2.4不一致数据的处理

4.3数据规约

4.3.1属性规约

4.3.2数值规约

第五章常用的数据分析方法

5.1 描述性统计分析

5.1.1均值分析

5.1.2频数分析

5.1.3百分比分析

5.1.4众数和中位数

5.1.5交叉分析

5.1.6同比分析

5.1.7环比分析

5.1.8其他

5.2 探索性数据分析

5.2.1相关分析

5.2.2回归分析

5.2.3方差分析

5.2.4显著性检验分析

5.2.5聚类分析

5.2.6主成分分析与因子分析

5.2.7对应分析

第六章  数据建模

6.1模型的形式化描述

6.2建模的基本过程

6.3建模的特征工程

6.3.1特征提取

6.3.2特征选择

6.3.3降维

6.4建模的常用算法与选择

6.4.1监督学习

6.4.2无监督学习

6.5模型的验证与评估

6.5.1评估指标概述

6.5.2模型状态评估

第七章  数据可视化呈现

7.1选择合适的数据呈现方式

7.2数据如何演变为图表

7.3常见图表的制作与呈现

7.3.1如何创建一个完整的图表

7.3.2Excel中的基本图表创建

7.3.3柱形图

7.3.4条形图

7.3.5折线图

7.3.6饼图

7.3.7散点图

7.3.8矩阵图

7.3.9气泡图

7.3.10雷达图

7.3.11 箱型图

7.3.12地图热力图

第八章  数据分析报告的撰写

8.1分析报告的写作原则

8.1.1主题要突出

8.1.2结构要严谨

8.1.3观点和材料要统一

8.1.4语言力求准确、简洁、通俗易懂

8.2基于数据分析的推导过程

8.2.1第一步——感知问题

8.2.2第二步——提出假说

8.2.3第三步——选择表征

8.2.4第四步——收集数据

8.2.5第五步——分析验证

8.3结论逻辑可读性

8.4报告图表化

8.5数据分析报告范例

8.5.1引言

8.5.2背景及意义

8.5.3数据分析方法

8.5.4总结

内容摘要

第一章数据分析概述
在大数据时代，数据已经渗透到每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素。数据的量级不断升级、应用不断深入。正是有了数据分析，才有了如今的科技生活。  如何挖掘庞大的数据价值?如何对数据进行综合利用和分析?这些都是数据分析需要解决的问题。数据分析开辟了人类获取知识的新途径。无论政府决策还是公司运营，科学研究还是媒体宣传，都需要数据支持。因此，数据分析越来越受到决策层的重视。借助数据分析的各种工具，从海量的数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的信息，可以为决策层提供有力的决策依据，对产品或服务的发展起到积极作用，有力推动企业的科学化和信息化管理。
1．1数据分析的定义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概况总结的过程，也就是对数据加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。这里的数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等专业方式获取的结果，常常以数量的形式呈现。
1．2数据分析的意义
数据分析可以把隐藏在看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。例如，某大型商场对上一年各季度各种商品的销售量进行统计和分析，得出每种商品的需求量和销售曲线，采购部门可以根据这些数据规划下一年各季度的订货量。
在实际工作中，数据分析能够帮助企业管理者进行有效判断和重大决策，以便采取适当的策略与行动。例如，企业管理者希望通过市场分析和研究把握“双十二”活动产品的市场动向，从而制订合理的销售推广计划，这就必须依赖数据分析。
面对庞大的数据，对数据分析人才的要求不仅仅是单纯地做分析，更重要的是将数据真正应用到业务中，根据实际的业务发展情况识别有效数据，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
1．3  数据分析的常见类型及作用
1．3．1数据分析的常见类型
数据分析一般分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。
描述性数据分析属于初级分析方法，是日常学习和工作生活中最常用的初级数据分析；探索性数据分析侧重于在数据中探索新的特征；验证性数据分析侧重于验证之前假设的真伪性。探索性数据分析和验证性数据分析属于高级分析方法。
1．3．2数据分析的作用
以企业为对象，数据分析在日常经营分析中主要有三大作用。
1．现状分析：分析已经发生了什么
分析现阶段的企业运营状况，包括生产、销售、盈亏等，呈现企业的各项业务发展及变动状况。
现状分析一般通过日常通报形式来完成，如日报、周报、月报等。
2．原因分析：分析为什么发生某一状况
经过第一阶段的现状分析，需要通过原因分析了解发生该状况的原因。例如，月盈利环比下降78％是什么原因导致的?是各项业务利润同时出现下降，还是个别业务利润下降引发的连锁反应?是各业务地区都出现利润下降的情形，还是个别地区突发?开展原因分析，进一步确定具体原因，对策略做出调整和优化。
原因分析一般通过专题分析来完成。......

精彩内容
公需科目的课程内容每年会有一定的调整。目前已经开发的公需科目教材有《知识产权基础》《创新知识基础》《项目管理基础》《人工智能应用》。其中，前三本由上海社会科学院出版社出版，《人工智能应用》2019年5月由我社出版，至2020年9月销量已达三四万册。今年，上海继续工程教育协会拟开发课程“数据分析基础”，为理工科类专业技术人员新增公需科目培训课程，并开发《数据分析基础》教材。开发专业技术人员公需科目继续教育图书，一能为框架协议相关工作的开展起个好头，落实三服务方针，二能为上海分社增加新的图书产品线，三能助力上海地区以及其他地区的专业技术人员继续教育工作，丰富专业技术人员的知识面，四能使集团出版图书紧跟时代热点。

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