谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)

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更新时间:23-08-17

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谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)是一本非常有趣的数据分析图书,由张文霖/刘夏璐/狄松编著,电子工业出版社出版。这本书从理论和实践的平衡方面做了很有价值的尝试,基于最为普及的excel、5w2h、pest等数据分析方法论,深入浅出地介绍了如何满足具体工作中的常见统计分析需求,对于需要应用统计分析,但是又未接受过这方面系统培训的读者来说,谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)应当是一本非常合适的数据分析入门教材。

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)内容实用,语言简洁生动,通俗易懂。通过富有逻辑的路径式图示引导,对复杂步骤的图文分析,让读者快速掌握用excel进行数据分析的各项实用技巧,令人耳目一新。不仅便于学习,也便于上机操作。

内容简介

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)是一本有趣的数据分析书。

本书基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,以小说般通俗易懂的方式讲解。

本书基于职场三人行来构建内容,完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。

本书有足够的魅力让你一口气读下去,在无形之中掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。

本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力,也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题,还能帮助从事咨询、研究、分析行业的专业人士,各级管理人员提高专业水平。

作者介绍

张文霖,新浪博客“小蚊子乐园”博主,资深数据分析师,曾服务于国内著名市场研究公司、中国移动等公司,具有多年移动互联网数据分析经验,略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。

刘夏璐,暨南大学硕士。曾在腾讯、雅芳中国等知名企业有PM、数据分析实习经历。热衷于研究数据、图表与互联网产品。目前是一名在互联网浪潮中扑腾的后生。

狄松,英国南安普顿大学理学硕士,主修市场分析,现服务于全球著名市场研究公司,任高级研究员,主要从事数据分析,建模等工作。获得SPSS高级认证,高级调查分析师证书,具有多年数据分析经验,略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)目录

第1章 数据分析那些事儿

1.1 数据分析是“神马” /14

1.1.1 何谓数据分析 /14

1.1.2 数据分析的广阔前景 /15

1.1.3 菜鸟与数据分析师 /17

1.1.4 数据分析师的基本素质 /18

1.2 数据分析六步曲 /21

1.2.1 明确分析目的和内容 /22

1.2.2 数据收集 /22

1.2.3 数据处理 /23

1.2.4 数据分析 /24

1.2.5 数据展现 /25

1.2.6 报告撰写 /25

1.3 几个常用指标或术语 /26

1.4 本章小结 /31

第2章 无米难为巧妇——数据准备

2.1 理解数据 /34

2.1.1 字段与记录 /34

2.1.2 数据类型 /35

2.1.3 数据表 /36

2.1.4 问卷录入 /37

2.2 初识Excel /40

2.2.1 菜单操作 /41

2.2.2 函数 /44

2.2.3 图表 /48

2.2.4 宏 /49

2.2.5 快捷键 /51

2.3 数据来源 /53

2.3.1 导入外部数据 /53

2.3.2 手动输入数据更灵活 /59

2.4 本章小结 /62

第3章 三心二意——数据处理

3.1 何为数据处理 /64

3.1.1 “三心二意”处理数据 /64

3.1.2 数据处理的内容 /66

3.2 数据清洗 /67

3.2.1 清洗数据时的小妙招 /68

3.2.2 重复数据处理 /74

3.2.3 处理缺失数据 /79

3.2.4 检查数据逻辑错误 /85

3.3 数据加工 /91

3.3.1 数据抽取 /92

3.3.2 数据计算 /98

3.3.3 数据分组 /104

3.3.4 数据转换 /106

3.4 数据抽样 /112

3.5 本章小结 /114

第4章 工欲善其事必先利其器—— 数据分析

4.1 数据分析方法论 /116

4.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /117

4.1.2 PEST分析法 /118

4.1.3 5W2H分析法 /120

4.1.4 逻辑树分析法 /122

4.1.5 4P营销理论 /123

4.1.6 用户行为理论 /124

4.2 数据分析方法 /126

4.2.1 对比分析法 /126

4.2.2 分组分析法 /131

4.2.3 结构分析法 /132

4.2.4 平均分析法 /132

4.2.5 交叉分析法 /133

4.2.6 综合评价分析法 /134

4.2.7 杜邦分析法 /138

4.2.8 漏斗图分析法 /140

4.2.9 矩阵关联分析法 /140

4.2.10 高级数据分析方法 /146

4.2.11 数据分析的三大误区 /147

4.3 数据分析工具 /148

4.3.1 初识数据透视表 /148

4.3.2 创建数据透视表的三步法 /149

4.3.3 数据透视表分析实践 /152

4.3.4 多选题分析 /158

4.3.5 数据透视表小技巧 /163

4.4 本章小结 /168

第5章 给数据量体裁衣——数据展现

5.1 揭开图表的真面目 /170

5.1.1 图表的作用 /170

5.1.2 经济适用图表有哪些 /171

5.1.3 根据关系选择图表 /172

5.1.4 图表制作五步法 /177

5.2 表格也疯狂 /178

5.2.1 突出显示单元格 /178

5.2.2 项目选取 /179

5.2.3 数据条 /179

5.2.4 图标集 /180

5.2.5 迷你图 /182

5.3 给图表换装 /183

5.3.1 平均线图 /183

5.3.2 双坐标图 /185

5.3.3 竖形折线图 /188

5.3.4 瀑布图 /191

5.3.5 帕累托图 /193

5.3.6 旋风图 /197

5.3.7 人口金字塔图 /202

5.3.8 漏斗图 /204

5.3.9 矩阵图(散点图) /206

5.3.10 发展矩阵图 /210

5.3.11 改进难易矩阵(气泡图) /212

5.4 本章小结 /214

第6章 专业化生存——图表可以更美的

6.1 别让图表犯错 /217

6.1.1 让图表“五脏俱全” /217

6.1.2 要注意的条条框框 /219

6.1.3 图表会说谎 /231

6.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /235

6.2.1 图表美化的三原则 /236

6.2.2 略施粉黛——美化图表的技巧 /239

6.2.3 图表也好“色” /245

6.3 如虎添翼的招儿 /254

6.3.1 我的图表模板 /254

6.3.2 快速制图 /256

6.3.3 添加数据系列 /257

6.3.4 添加标签小工具 /258

6.3.5 智能“照相机” /261

6.3.6 修剪超大值 /264

6.3.7 制作图表时通用的快捷操作 /265

6.4 本章小结 /266

第7章 专业的报告——体现你的职场价值

7.1 初识数据分析报告 /269

7.1.1 数据分析报告的定义 /269

7.1.2 数据分析报告的写作原则 /269

7.1.3 数据分析报告的作用 /271

7.1.4 数据分析报告的种类 /272

7.2 数据分析报告的结构 /274

7.2.1 标题页 /275

7.2.2 目录 /277

7.2.3 前言 /278

7.2.4 正文 /279

7.2.5 结论与建议 /280

7.2.6 附录 /281

7.3 撰写报告时的注意事项 /282

7.4 报告范例 /283

7.5 本章小结 /290

第8章 数据分析技能持续提升

8.1 软件工具 /292

8.1.1 数据分析类工具 /292

8.1.2 数据展现类工具 /296

8.2 论坛 /299

8.2.1 数据分析类论坛 /299

8.2.2 数据展现类论坛 /301

8.3 博客 /301

8.3.1 数据分析十大博客 /302

8.3.2 PPT十大中文博客 /304

8.4 本章小结 /305

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