Excel数据分析从小白到高手

图书标准信息

• 作者 作者
• 出版社 化学工业出版社
• 出版时间 2024-03
• 版次 1
• ISBN 9787122442246
• 定价 99.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 320页
• 字数 344千字

【内容简介】

大数据时代，掌握必要的数据分析能力，将大大提升你的工作效率和自身竞争力。excel是非常适合初学者使用的数据分析工具，本书将详细讲解利用excel进行数据分析的相关知识。
书中主要内容包括：数据分析基础知识、数据源的、m语言与数据爬虫、公式与函数、数据的整理、条件格式的应用、数据可视化、数据透视表与透视图、excel仪表盘、基础分析、分析、数据分析报告的撰写以及综合实战案例等。
本书内容丰富，采用全彩印刷，配套讲解，结合随书的素材边看边学边练，能够大大提高学效率，迅速掌握excel数据分析技能，并用于实践。
本书适合数据分析初学者、初级数据分析师、excel用户、数据库技术人员、市场营销人员、产品经理等自学使用。同时，本书也可用作职业院校、培训机构相关专业的教材及参书。

【作者简介】

无

【目录】

  
1数据分析概述

1.1 什么是数据分析 2

1.1.1 数据分析简介 2

1.1.2 数据分析的方法 3

1.1.3 数据分析的流程 7

1.2 数据分析常用工具 8

1.2.1 excel 8

1.2.2 tableau 8

1.2.3 power bi 9

1.2.4 ss 9

1.2.5 sql 10

1.2.6 python 10

1.3 excel 2021软件简介 11

1.3.1 excel 2021概述 11

1.3.2 excel 2021界面 12

1.3.3 excel 2021新函数 13

1.4 如何快速学好excel 16

1.4.1 打牢excel基础知识 16

1.4.2 选择学函数 17

1.4.3 善于利用帮助文档 19

2 excel连接数据源

2.1 本地离线数据 23

2.1.1 excel工作簿 23

2.1.2 文本/csv文件 24

2.1.3 json文件 25

2.2 关系型数据库 27

2.2.1 sql server数据库 27

2.2.2 access数据库 30

2.2.3 mysql数据库 31

2.3 hadoop集群 32

2.3.1 连接cloudera hadoop 33

2.3.2 连接hadoop spark 35

2.3.3 连接集群商品订单表 36

2.4 多表合并 38

2.4.1 不同工作簿表格 38

2.4.2 同一工作簿表格 41

3 m语言与数据爬虫

3.1 m语言基础 45

3.1.1 m语言概述 45

3.1.2 m语言函数 49

3.2 案例数据采集 57

3.2.1 案例数据简介 57

3.2.2 获取数据 57

3.3 数据清洗 59

3.3.1 删除重复列 59

3.3.2 复制数据表 59

3.3.3 删除不需要的列 60

3.3.4 调整列的名称 60

3.3.5 合并数据表 62

3.3.6 文本处理 63

3.4 数据可视化分析 65

3.4.1 住宅销售价格同比 65

3.4.2 住宅销售价格环比 66

3.4.3 住宅销售价格定基 66

4 excel公式与函数

4.1 公式与函数基础 69

4.1.1 excel公式及函数 69

4.1.2 输入excel函数方法 70

4.2 excel单元格引用 72

4.2.1 单元格相对引用 73

4.2.2 单元格引用 73

4.2.3 单元格混合引用 74

4.3 数学和三角函数 76

4.3.1 数学和三角函数案例 76

4.3.2 数学和三角函数列表 89

4.4 统计函数 92

4.4.1 统计函数案例 92

4.4.2 统计函数列表 97

4.5 逻辑函数 102

4.5.1 逻辑函数案例 102

4.5.2 逻辑函数列表 103

4.6 期和时间函数 104

4.6.1 期和时间函数案例 104

4.6.2 期和时间函数列表 107

4.7 文本函数 108

4.7.1 文本函数案例 108

4.7.2 文本函数列表 112

4.8 其他函数 114

4.8.1 查询和引用函数列表 114

4.8.2 财务函数列表 115

4.8.3 工程函数列表 117

4.8.4 信息函数列表 119

4.8.5 数据库函数列表 119

4.8.6 web函数列表 120

4.8.7 兼容函数列表 120

4.8.8 多维数据集函数列表 122

5 排序、筛选与分类汇

5.1 数据排序 124

5.1.1 单个条件排序 124

5.1.2 多个条件排序 124

5.1.3 按排序 125

5.1.4 按行排序 126

5.1.5 自定义排序 128

5.1.6 局部数据排序 130

5.2 数据筛选 131

5.2.1 按数字筛选 131

5.2.2 按筛选 133

5.2.3 按文本筛选 134

5.2.4 按期筛选 137

5.2.5 筛选 139

5.3 分类汇 144

5.3.1 一级分类汇 144

5.3.2 多级分类汇 145

5.4 案例：制作工资条 146

6 excel条件格式

6.1 条件格式的简单使用 150

6.1.1 数据范围标记 150

6.1.2 文本模糊匹配 151

6.1.3 标记前几或后几 151

6.1.4 标记重复值 152

6.1.5 多重条件格式 152

6.1.6 清除规则 153

6.2 带公式的条件格式 154

6.2.1 突出排名前3数据 154

6.2.2 突出显示订单 154

6.2.3 突出显示特定文本 156

6.2.4 突出显示重复订单 156

6.2.5 突出显示大力度优惠销售额 156

6.2.6 突出显示高于均值数据 157

6.3 设置数据条与阶 158

6.3.1 创建数据条 158

6.3.2 新建数据条规则 159

6.3.3 编辑数据条规则 159

6.3.4 删除数据条规则 160

6.3.5 销售数据添加阶 161

6.4 案例：使用图标集标识订单量 162

7 excel数据可视化

7.1 excel图表概述 165

7.1.1 excel图表类型 165

7.1.2 图表主要元素 166

7.2 绘制对比型图表 167

7.2.1 柱形图及案例 167

7.2.2 条形图及案例 167

7.2.3 雷达图及案例 168

7.3 绘制趋势型图表 169

7.3.1 折线图及案例 169

7.3.2 面积图及案例 170

7.3.3 曲面图及案例 170

7.4 绘制比例型图表 171

7.4.1 饼图及案例 171

7.4.2 环形图及案例 171

7.4.3 旭图及案例 172

7.5 绘制分布型图表 173

7.5.1 散点图及案例 173

7.5.2 排列图及案例 173

7.5.3 箱型图及案例 174

7.6 绘制其他基础图表 174

7.6.1 树状图及案例 175

7.6.2 漏斗图及案例 175

7.6.3 股价图及案例 175

7.7 excel绘图 176

7.7.1 瀑布图及案例 176

7.7.2 甘特图及案例 177

7.7.3 指针式仪表及案例 180

8 数据透视表与透视图

8.1 创建数据透视表 186

8.1.1 创建数据透视表步骤 186

8.1.2 更改和刷新数据源 188

8.2 美化数据透视表 189

8.2.1 数据透视表布局 189

8.2.2 数据透视表计算 191

8.2.3 数据透视表显示 193

8.3 添加切片器和程表 194

8.3.1 透视表添加切片器 194

8.3.2 透视表添加程表 196

8.4 创建与编辑数据透视图 198

8.4.1 创建数据透视图 198

8.4.2 添加数据筛选器 202

8.4.3 透视图样式设计 205

9 excel仪表盘

9.1 仪表盘及其设计流程 208

9.1.1 认识仪表盘 208

9.1.2 仪表盘设计流程 208

9.2 房产中介关键指标仪表盘 211

9.2.1 门店简介 211

9.2.2 数据准备 212

9.2.3 需求分析 212

9.2.4 制作仪表盘框架 213

9.2.5 制作可视化组件 216

9.2.6 组装仪表盘 224

9.3 共享仪表盘 225

9.3.1 与他人直接共享 225

9.3.2 通过电子邮件共享 226

9.3.3 通过power bi共享 228

10 excel基础分析

10.1 描述统计 231

10.1.1 描述统计概述 231

10.1.2 描述统计案例 234

10.2 相关分析 235

10.2.1 相关分析概述 236

10.2.2 载客和载货汽车分析 236

10.3 单因素方差分析 239

10.3.1 单因素方差分析概述 239

10.3.2 药物对胰岛素分泌影响分析 241

10.4 双因素方差分析 242

10.4.1 双因素方差分析概述 242

10.4.2 可重复双因素方差分析案例 243

10.4.3 无重复双因素方差分析案例 244

11 excel分析

11.1 回归分析 247

11.1.1 线回归概述 247

11.1.2 gdp影响因素分析 250

11.2 时间序列分析 253

11.2.1 移动均法及案例 253

11.2.2 指数滑法及案例 256

11.3 线规划 260

11.3.1 线规划概述 261

11.3.2 客服中心排班规划 262

12 数据分析报告及案例

12.1 为什么要撰写分析报告 267

12.1.1 数据分析报告价值 267

12.1.2 数据分析报告规范 268

12.1.3 分析报告的写作原则 269

12.2 撰写分析报告注意事项 269

12.2.1 基于可靠的数据源 269

12.2.2 提高报告可读 270

12.2.3 选择合适的图表 271

12.3 案例：销售数据分析报告 271

12.3.1 分析背景 271

12.3.2 理解数据 272

12.3.3 分析目的 272

12.3.4 数据清洗 272

12.3.5 数据分析 274

12.3.6 案例结 277

13 空气质量数据分析案例

13.1 空气质量指数 280

13.1.1 名词释义 280

13.1.2 空气质量指数标准 282

13.2 数据准备与清洗 282

13.2.1 案例数据集 282

13.2.2 描述统计 283

13.2.3 数据清洗 284

13.3 数据体分析 284

13.3.1 空气质量天数分析 284

13.3.2 空气质量等级分析 285

13.4 主要污染物分析 286

13.4.1 pm2.5分析 286

13.4.2 pm10分析 286

13.4.3 so2分析 287

13.4.4 no2分析 287

13.4.5 co分析 287

13.4.6 o3分析 288

13.4.7 污染物仪表板 289

13.5 小结 290

14 2021年国产电影产业分析

14.1 2021年内地电影市场 292

14.1.1 电影市场现状分析 292

14.1.2 电影发行与营销情况 293

14.1.3 电影院线和影院分析 294

14.2 2021年豆瓣国产电影分析 296

14.2.1 数据来源与分析思路 296

14.2.2 电影上映时间分布 299

14.2.3 电影类型分布情况 300

14.2.4 电影评分与投票分析 301

14.3 2021年国产线上网络电影分析 303

14.3.1 院线电影网络上线的必要 303

14.3.2 院线电影网络上线现状分析 304

14.3.3 院线电影网络独播状况分析 306

14.3.4 院线电影网络上映趋势分析 307

附录 excel快捷键 308