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谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版)

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版)

作者:张文霖等
出版社:电子工业出版社出版时间:2018-06-01
开本: 其他 页数: 252
中 图 价:¥22.1(3.2折) 定价  ¥69.0 登录后可看到会员价
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谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版) 版权信息

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版) 本书特色

《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、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角,以及专业分析报告的撰写方法等内容。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、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版) 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,接近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、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角,以及专业分析报告的撰写方法等内容。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、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版) 目录

第1章 数据分析那些事儿 /13<br/>1.1 数据分析是“神马” /14<br/>1.1.1 何谓数据分析 /15<br/>1.1.2 数据分析的作用 /17<br/>1.2 数据分析的流程 /18<br/>1.2.1 明确分析目的和思路 /19<br/>1.2.2 数据收集 /21<br/>1.2.3 数据处理 /22<br/>1.2.4 数据分析 /22<br/>1.2.5 数据展现 /22<br/>1.2.6 报告撰写 /23<br/>1.3 数据分析的三大误区 /25<br/>1.4 数据分析师的要求 /26<br/>1.4.1 数据分析师的硬件要求 /26<br/>1.4.2 数据分析师的软件要求 /28<br/>1.5 几个常用指标和术语 /30<br/>1.6 本章小结 /34<br/><br/>第2章 结构为王,确定分析思路 /35<br/>2.1 数据分析方法论 /36<br/>2.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /36<br/>2.1.2 数据分析方法论的重要性 /37<br/>2.2 常用的数据分析方法论 /38<br/>2.2.1 PEST分析法 /38<br/>2.2.2 5W2H分析法 /41<br/>2.2.3 逻辑树分析法 /42<br/>2.2.4 4P营销理论 /43<br/>2.2.5 用户使用行为理论 /45<br/>2.3 本章小结 /46<br/><br/>第3章 无米难为巧妇,数据准备 /47<br/>3.1 理解数据 /48<br/>3.1.1 字段与记录 /49<br/>3.1.2 数据类型 /50<br/>3.1.3 数据表要求 /50<br/>3.2 数据来源 /52<br/>3.2.1 导入数据 /52<br/>3.2.2 问卷录入要求 /56<br/>3.3 本章小结 /58<br/><br/>第4章 简单快捷,数据处理 /59<br/>4.1 数据处理简介 /60<br/>4.2 数据清洗 /61<br/>4.2.1 重复数据处理 /61<br/>4.2.2 缺失数据处理 /66<br/>4.2.3 空格数据处理 /70<br/>4.3 数据合并 /72<br/>4.3.1 字段合并 /72<br/>4.3.2 字段匹配 /74<br/>4.4 数据抽取 /76<br/>4.4.1 字段拆分 /76<br/>4.4.2 随机抽样 /80<br/>4.5 数据计算 /82<br/>4.5.1 简单计算 /82<br/>4.5.2 函数计算 /83<br/>4.6 数据转换 /87<br/>4.6.1 数据表行列互换 /87<br/>4.6.2 二维表转一维表 /89<br/>4.6.3 数据类型转换 /93<br/>4.7 本章小结 /97<br/><br/>第5章 工欲善其事必先利其器,数据分析 /98<br/>5.1 数据分析方法 /99<br/>5.1.1 对比分析法 /100<br/>5.1.2 分组分析法 /104<br/>5.1.3 结构分析法 /105<br/>5.1.4 分布分析法 /106<br/>5.1.5 交叉分析法 /107<br/>5.1.6 RFM分析法 /109<br/>5.1.7 矩阵关联分析法 /111<br/>5.1.8 综合评价分析法 /116<br/>5.1.9 结构分解法 /119<br/>5.1.10 因素分解法 /120<br/>5.1.11 漏斗图分析法 /122<br/>5.1.12 趋势分析法 /123<br/>5.1.13 高级数据分析方法 /129<br/>5.2 数据分析工具 /129<br/>5.2.1 初识数据透视表 /130<br/>5.2.2 数据透视表创建三步法 /131<br/>5.2.3 数据透视表分析实践 /133<br/>5.2.4 数据透视表小技巧 /137<br/>5.2.5 多选题分析 /141<br/>5.3 本章小结 /145<br/><br/>第6章 给数据量体裁衣,数据展现 /146<br/>6.1 揭开图表的真面目 /147<br/>6.1.1 图表的作用 /147<br/>6.1.2 经济适用图表有哪些 /148<br/>6.1.3 通过关系选择图表 /149<br/>6.1.4 图表制作5步法 /154<br/>6.2 表格也疯狂 /155<br/>6.2.1 突出显示单元格 /156<br/>6.2.2 项目选取 /157<br/>6.2.3 数据条 /158<br/>6.2.4 图标集 /160<br/>6.2.5 迷你图 /161<br/>6.3 给图表换装 /163<br/>6.3.1 平均线图 /163<br/>6.3.2 双坐标图 /166<br/>6.3.3 竖形折线图 /169<br/>6.3.4 帕累托图 /172<br/>6.3.5 旋风图 /178<br/>6.3.6 人口金字塔图 /183<br/>6.3.7 漏斗图 /185<br/>6.3.8 矩阵图 /190<br/>6.3.9 改进难易矩阵(气泡图) /193<br/>6.4 本章小结 /195<br/><br/>第7章 专业化生存,图表可以更美的 /196<br/>7.1 别让图表犯错 /198<br/>7.1.1 让图表“五脏俱全” /198<br/>7.1.2 要注意的条条框框 /200<br/>7.1.3 图表会说谎 /211<br/>7.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /215<br/>7.2.1 美化三原则 /215<br/>7.2.2 略施粉黛,美化技巧 /218<br/>7.2.3 图表也好“色” /224<br/>7.3 本章小结 /228<br/><br/>第8章 专业的报告,体现你的职场价值 /229<br/>8.1 什么是数据分析报告 /230<br/>8.1.1 数据分析报告是什么 /230<br/>8.1.2 数据分析报告的原则 /230<br/>8.1.3 数据分析报告的作用 /231<br/>8.1.4 数据分析报告的种类 /233<br/>8.2 报告的结构 /235<br/>8.2.1 标题页 /236<br/>8.2.2 目录 /238<br/>8.2.3 前言 /238<br/>8.2.4 正文 /240<br/>8.2.5 结论与建议 /241<br/>8.2.6 附录 /243<br/>8.3 撰写报告时的注意事项 /243<br/>8.4 报告范例 /244<br/>8.5 本章小结 /251<br/>
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谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版) 相关资料

当谈到用数据解决问题时,我经常用这样的语言去诠释:“如果你不能量化它,你就不能理解它,如果不理解就不能控制它,不能控制也就不能改变它。”数据无处不在,信息时代的主要特征就是“数据处理”,数据分析正以我们从未想象过的方式影响着我们的日常生活。
在知识经济与信息技术时代,每个人都面临着如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人,*终往往成为各行各业的强者!
这本书向我们清晰又友好地介绍了数据分析方法、技巧与工具,强烈建议大家读一读这本书,它或许会给你带来意想不到的收获!
——沈浩,中国传媒大学新闻学院,教授,博士生导师,中国传媒大学调查统计研究所所长,大数据挖掘与社会计算实验室主任,中国市场研究协会会长

统计学属于一门很难,但是很有趣,更是很有用的工具学科。懂得如何使用它的人总是乐在其中,而尚未入门的人则畏之如虎。国内讲述统计学理论,以及讲述统计软件操作的书籍可谓汗牛充栋,但是多数流于理论,疏于应用和实践指导。很大一部分读者需求未被满足。
近年来随着信息技术的普及,各行各业的业务数据自动化趋势愈来愈明显,使得数据分析的需求开始从统计专业人士向各行业人员全面扩展。在此背景之下,出版一本能够深入浅出,从实际应用的角度介绍统计分析基础知识的书就变得很有必要。
本书在理论和实践的平衡方面做了很有价值的尝试,基于*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,本书应当是一本非常合适的数据分析入门教材。
——张文彤博士,上海昊鲲企业管理咨询有限公司合伙人

本书将看似“浮云”的数据分析知识,蕴于商业化的场景之中,生动形象地让读者了解到给力的数据分析师是如何炼成的!本书引导非专业人士从数据的角度,认识、剖析、解决商业问题;对专业人士而言,亦能提供一次梳理知识和提高技能的机会。
——邓凯,数据挖掘与数据分析博主,资深数据分析师

这是一本适合普通大众的“专业”数据分析图书,由浅入深,富有体系。让人有一口气读完的冲动,想马上找一台电脑试一试这些“新奇”的分析方法,更想拿一些数据来分析其中的规律。
读完本书,你会发现数据分析的乐趣,它并不是那么枯燥,数据背后的故事简直太有意思了。从此你将发现:无论新闻媒体,还是企业报表中的数字都有生命,因为它们在那里用自己的语言和你交流!
祝愿大家早日练就一颗数据分析的“心”!
——黄成明,《数据化管理》作者,数据化管理顾问及培训师

本书内容实用,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解,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。
——李双,数据分析与挖掘交流站,站长

本书是市面上少见的一本系统讲解数据分析的书籍。它没有针对高级分析方法和统计函数的介绍,而是针对职场人士日常工作中遇到的问题提出解决方案。书中通过小白跟师父学艺的整个过程,生动形象地描述和解释了什么是数据分析以及如何有效地进行数据分析,通俗易懂,趣味性非常强,是一本非常适合初学者的书籍。
——刘云锋,北京简博市场咨询有限公司,高级经理

本书有四大亮点。其一,抛开了烦琐的统计公式与数理推论,完全以实践应用为导向,十分适合没有统计背景的普通白领;其二,本书基本是小蚊子实际工作经验的总结,他在著作中对自己掌握的知识倾囊相授,这也是他一贯的品性;其三,作品除了教会读者使用Excel简单处理日常工作涉及的数据分析,还在统计分析图表的展示方面为读者提供了重要的指导;其四,本书写作方式很有新意,如小说般写作,使枯燥的数据分析过程让人顿感愉悦。
如果你正在为复杂的统计公式而头痛,如果你正在为学习统计软件而烦恼,如果你正在为如何将数据分析的结果进行专业的呈现而伤神,那么,选择这本书,也许你就找到了终南捷径。
——欧维平,TNS,研究总监

对我们财务人员来说,每个月都要写经济活动分析,但总是列出一堆干巴巴的数字,领导不爱看,自己也脸上无光,而这本书却能改变这一切。不懂数据库?不会Excel?不知如何做图表?没关系,这本书充分考虑了初学者的知识背景,让你从入门到精通。更难能可贵的是,本书设计的场景风趣幽默,让人仿佛是在看小说,把枯燥无味的学习变得生动有趣。
——张立良,Excel必备工具箱,开发者

数据分析是一种能力,更是一种思想。本书结构层次清晰、内容全面、通俗易懂,一步步带你走进数据分析的世界,让数据分析变得既简单又有趣。
——郑来轶,数据分析网创始人,JollyChic数据分析总监

这是一本简单易懂,但又不缺乏深度的数据分析图书。该书作者常年从事数据分析工作,熟悉日常数据分析工作中常见的问题和解决方案,所以该书积累了大量数据分析的实用性方法与技巧,需要细致的、深入其境的学习,*好直接跟着书中内容实际操作,边做边学边领悟,这样可以达到事半功倍的效果。数据分析需要不断在工作中实践,这是一本入门性的书籍,*终还是需要读者靠自己的意志力克服畏难情绪去学习。付出才会有收获,学习任何东西都是如此。
——祝迎春,高等学校教材《SPSS统计分析高级教程》的合作者

数据分析圈的朋友应该都知道小蚊子或小蚊子乐园这个博客,本书是小蚊子同学多年数据分析工作的积累总结,是一本简单实用的书,是数据分析技巧与工作实例充分结合的一本书。全书通过幽默的对话勾勒出数据分析的全景,彻底打破了以往数据分析相关专业书籍单一枯燥的局面。
——王雍,数据元素博主,资深数据分析师

你们想想,带着这本书出了城,吃着火锅还唱着歌,突然就学会数据分析了……
——伍昊,五号咨询,Excel首席培训师

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(第4版) 作者简介

张文霖,新浪博客“小蚊子数据分析”博主,资深数据分析师,曾服务于国内知名市场研究公司、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。

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