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Excel数据处理与分析应用大全 版权信息
- ISBN：9787113260354
- 条形码：9787113260354 ; 978-7-113-26035-4
- 装帧：70g胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
Excel数据处理与分析应用大全 本书特色
Excel数据处理与分析应用大全主要介绍了Excel 中图表与数据透视表在数据分析中的具体应用。全书共14 章，可分为3 个部分。第1 部分为使用Excel 图表进行数据分析的相关介绍，该部分是对Excel 图表的基础知识和实际应用进行具体讲解；第2 部分为使用数据透视表进行数据分析，该部分主要介绍数据透视表的基础知识以及应用，为用户提供进行数据分析的多种方法，通过这两部分的学习，读者可以基本掌握Excel中数据分析的常用方法与技巧；第3 部分为综合实战应用，该部分通过具体的综合案例，让读者切实体验如何根据实际情况选择不同方法进行数据分析。 本书以图文搭配的方式对操作进行细致讲解，通俗易懂，知识面广，案例丰富，实用性强，能够满足不同层次读者的学习需求。尤其适用于需要快速掌握使用Excel 进行数据分析的各类初中级用户、商务办公用户。另外，本书也可作为各大、中专院校及各类办公软件培训机构的教材使用。
Excel数据处理与分析应用大全 内容简介
■ 经典案例，实战技巧全图解操作，数据处理与分析技能全掌握以Excel 2016为主环境讲解，同样适用于Excel 2007/2010/2013版本的用户
■ 赠送超值学习资源本书同步素材与效果文件额外赠送180多分钟的Excel案例视频附赠Excel常用函数、快捷键大全、常用办公设备使用技巧精心挑选340多个完整的Excel模板，涵盖行政、人事、财务、会计、生产、销售、库存、教育、金融、生活、工作等领域
Excel数据处理与分析应用大全 目录
第1章 图表在数据分析中的作用和角色
1.1 Excel在数据分析中的角色 2
1.1.1 数据分析的几个基本阶段 2
1.1.2 Excel 在数据分析各个阶段的应用 4
1.2 经典图表赏析：2017 年双十一分析报告图表 6
1.2.1 比较分析：历年双十一销售额对比 6
1.2.2 构成分析：销售额来源构成分析 6
1.2.3 趋势分析：双十一当天分时段流量图 7
1.3 关于数据分析和图表设计的一些建议. 8
1.3.1 明确数据指标的含义 8
1.3.2 了解分析结果面向的*终用户 9
1.3.3 设定数据分析的目的 9
1.3.4 选择合适的图表类型 9
1.3.5 *后细化图表细节 10
第2章 用图表分析数据，必会这些操作
2.1 正确认识图表 12
2.1.1 图表的组成部分 12
2.1.2 图表与数据之间的关系 13
2.1.3 图表的创建 14
【分析实例】对比分析各季度的销售额 14
2.2 图表的简单编辑操作. 18
2.2.1 选择图表中的单个元素 18
2.2.2 向图表中添加或删除数据系列18
2.2.3 设置双坐标轴让数据显示更清晰20
【分析实例】让相对湿度数据的变化情况更清晰 20
2.2.4 自定义坐标轴刻度21
【分析实例】调整天气变化
分析图表的坐标轴刻度 21
2.2.5 添加/隐藏网格线.23
2.2.6 快速将图表更改为更合适的类型24
【分析实例】更改图表类型展示数据 24
2.2.7 切换图表的行列数据25
2.3 图表的外观样式设计 27
2.3.1 为图表应用内置样式27
2.3.2 设置图表中的文字效果28
2.3.3 为图表形状设置填充效果29
2.3.4 改变图表的布局效果30
2.4 了解动态图表 31
2.4.1 什么是动态图表31
2.4.2 动态图表的原理是什么32
2.4.3 利用控件制作动态图表的说明34
第3章
图表应用之比较关系的数据分析
3.1 用柱形图对比分析数据 36
3.1.1 在连续时间内容的数据对比36
【分析实例】3月部门日常
费用分析 36
3.1.2 多指标数据整体的比较41
【分析实例】公司营业结构分析 41
3.1.3 理想与现实的数据对比46
【分析实例】销售任务完成情况分析46
3.1.4 用三维圆柱体对比数据的使用情况49
【分析实例】公司库存统计分析49
3.2 用条形图对比分析数据54
3.2.1 分类标签长的数据对比分析54
【分析实例】网购差评原因统计54
3.2.2 对称条形图的应用57
【分析实例】近五年汽车进出口分析.57
3.2.3 盈亏数据对比分析60
【分析实例】公司销售盈亏分析.61
3.2.4 不同项目不同时间下的对比分析64
【分析实例】汽车产销率分析.64
3.2.5 制作甘特图展示项目进度67
【分析实例】项目计划进度表的制作68
3.2.6 制作漏斗图展示数据所占的比重72
【分析实例】销售机会分析72
第4章
图表应用之构成关系的数据分析
4.1 用饼图分析数据占比76
4.1.1 在饼图中显示合计值76
【分析实例】3月部门日常费用分析76
4.1.2 让饼图显示实际值而非百分比78
【分析实例】各部门一季度开支情况78
4.1.3 分离饼图的某个扇区79
【分析实例】突出显示“三亚”数据系列79
4.1.4 突出显示饼图的边界80
【分析实例】突出显示图表边界.80
4.1.5 制作半圆形饼图81
【分析实例】半圆饼图分析问卷调查学历结构.81
4.1.6 使用完整的图片填充整个饼图83
【分析实例】添加图片背景展示市场占有率.83
4.2 用圆环图分析数据占比 86
4.2.1 创建半圆圆环图86
【分析实例】创建半圆圆环图展示学生成绩.86
4.2.2 在圆环图中显示系列名称88
【分析实例】**季度各分部销售情况分析.88
4.2.3 调整内环大小90
【分析实例】日用品销售分析.90
4.2.4 更改圆环分离程度91
【分析实例】年度销售报表分析91
第5章
图表应用之趋势关系的数据分析
5.1 用折线图分析数据趋势 94
5.1.1 突出预测数据94
【分析实例】突出显示公司预测的盈利同比增长率数据.94
5.1.2 让折线图中的时间点更易辨识97
【分析实例】让同比涨跌幅度数据与时间点的对应更直观98
5.1.3 让折线图从纵轴开始绘制102
【分析实例】调整产量趋势分析图表的**个横轴分类从纵轴开始102
5.1.4 始终显示*值104
【分析实例】始终显示同比消费涨跌数据的*值.104
5.1.5 添加目标值参考线107
【分析实例】在产品销量趋势分析图表中添加达标线.108
5.1.6 处理折线图的断裂问题 111
【分析实例】将断裂的股票开盘与收盘分析折线图连接起来.111
5.1.7 利用控件动态显示*近N个数据的变化趋势 113
【分析实例】制作*近N天的价格变化曲线113
5.2 用面积图分析数据趋势 118
5.2.1 指定系列的绘制顺序 118
【分析实例】调整员工扩展情况面积图的图例顺序.119
5.2.2 使用透明效果处理遮挡问题 120
【分析实例】为上市铺货分析面积图设置透明填充效果 121
第6章
图表应用之相关关系的数据分析
6.1 用散点图分析数据. 124
6.1.1 用四象限散点图分析双指标数据 124
【分析实例】制作手机品牌知名度和忠诚度调查结果四象限图 124
6.1.2 使用对数刻度让散点图更清晰 129
【分析实例】利用散点图分析月入店铺次数和平均消费的关系 129
6.2 用气泡图分析数据. 131
6.2.1 气泡图的正确创建方式 131
【分析实例】创建牛奶销售分析气泡图 131
6.2.2 在标签中显示气泡大小 133
【分析实例】为产品市场份额气泡图的数据点添加标签 133
第7章
识数据透视表方知Excel数据分析真本领
7.1 数据透视表——Excel 数据分析的必然选择136
7.1.1 数据透视表能做什么136
7.1.2 什么时候用数据透视表137
7.1.3 了解数据透视表的四大区域137
7.1.4 数据透视表的常用术语138
7.2 将不符合要求的数据源规范化. 138
7.2.1 删除数据透视表区域中的空行或者空列139
【分析实例】删除发货明细数据表中的空行 139
7.2.2 将同一列中的分类行单独列出来141
【分析实例】将北京市城乡人口普查工作表中的区县单独列为一列. 142
7.2.3 删除数据区域中的小计行144
【分析实例】删除北京市城乡人口普查数据表中的小计行 144
7.2.4 处理表头合并的单元格146
7.3 认识数据透视表布局的主要工具. 147
7.3.1 “数据透视表工具”选项卡组147
7.3.2 “数据透视字段”列表的显示149
7.3.3 将窗格中的字段升序排列150
7.3.4 使用“数据透视表字段”窗格显示更多字段151
7.4 创建数据透视表. 152
7.4.1 使用内部数据创建数据透视表152
【分析实例】创建数据透视表分析近7届奥运会奖牌情况 152
7.4.2 使用外部数据创建数据透视表154
【分析实例】创建数据透视表分析1月员工工资154
第8章
玩转数据透视表的基本操作
8.1 数据透视表的四大区域操作158
8.1.1 移动字段变换数据透视表158
【分析实例】统计各省份和客户已经收到的回收尾款.158
8.1.2 使用筛选字段获取所需数据161
【分析实例】分析各省份各瓦斯等级的国有煤矿占比情况.162
【分析实例】使筛选字段每行显示两项数据163
【分析实例】将各城市的家电销售情况分布在不同工作表中165
8.1.3 按照需要显示字段166
【分析实例】分析各部门男女分布情况166
8.2 数据透视表的布局设置171
8.2.1 调整数据透视表的报表布局171
8.2.2 更改分类汇总的显示方式173
8.2.3 使用空行分隔不同的组174
8.2.4 禁用与启用总计174
【分析实例】分析各销售人员各种产品的销售总额174
8.2.5 合并且居中带标签的单元格176
8.3 快速查看数据透视表的数据源176
8.3.1 获取整个数据透视表的数据源177
【分析实例】通过数据透视表获取固定资产清单.177
8.3.2 获取统计结果的数据明细178
8.4 处理数据透视表的异常数据.179
8.4.1 处理行字段中的空白项179
【分析实例】处理数据透视表中的空白数据项179
8.4.2 将值区域中的空白数据设置为具体数值180
【分析实例】将商品销售分析报表中的空白值标记为“未订购”181
8.5 数据透视表的美化.182
8.5.1 套用数据透视表样式182
【分析实例】为数据透视表应用内置样式.182
8.5.2 自定义数据表样式184
【分析实例】在已有数据透视表的基础上新建数据透视表样式184
8.5.3 设置数据透视表字段数据格式186
【分析实例】为数据金额设置会计格式87
第9章
分析报表中的数据排序与筛选操作怎么做
9.1 让报表中的数据按指定顺序排列 190
9.1.1 通过字段列表进行排序190
【分析实例】将“籍贯”字段标签按降序排列 190
9.1.2 通过字段筛选器进行排序191
【分析实例】将某公司北京家电销售总计进行降序排列191
9.1.3 手动排序193
【分析实例】手动将数据透视表中的月份调整到正确的位置 193
9.1.4 按笔画排序194
【分析实例】将销售量统计结果按销售员姓氏笔画排序 194
9.1.5 按值排序196
【分析实例】以消费主体消费情况比例对所有消费群体排序196
9.1.6 自定义序列排序197
【分析实例】将员工工资按职务高低排序198
9.2 在报表中显示部分统计分析结果 200
9.2.1 通过字段筛选器对标签进行筛选 200
9.2.2 对值区域数据进行筛选 200
【分析实例】筛选3个月总计生产同类产品万件以上的数据200
9.3 使用切片器控制报表数据的显示.202
9.3.1 在现有数据透视表中插入切片器 202
【分析实例】在报表中添加城市、商品切片器202
9.3.2 设置切片器格式 203
【分析实例】在“城市”切片器中每行显示两个按钮204
9.3.3 使用切片器筛选数据 205
9.3.4 断开切片器连接或删除切片器 207
【分析实例】断开数据透视表与切片器的连接207
9.3.5 使用一个切片器控制多个数据透视表 209
【分析实例】将切片器连接到两个数据透视表209
第10章
报表数据繁多，分组分析更直观
10.1 手动分组与自动分组怎么选. 212
10.1.1 少量或部分数据手动分组 212
【分析实例】将订单分析报表中的城市按照地理位置分组212
10.1.2 大量有规律的数据还是自动分组快一些214
【分析实例】以“月”为单位统计员工各类产品生产数据.214
【分析实例】以“周”为单位统计销售额216
【分析实例】以1000为步长统计各区间销售次数和总销售额217
【分析实例】以“季度”为单位统计公司的销售情况. 218
【分析实例】以“年”为单位统计员工各类产品生产数据 219
10.2 有聚有散，组合项目还可以再分开. 220
10.2.1 取消自动组合的数据项220
10.2.2 取消手动组合的数据项221
10.3 函数，报表分组的好助手 222
10.3.1 根据数据自身特点分组222
【分析实例】分类统计鞋店不同经营模式商品的营业额. 222
10.3.2 根据文本的首字符分组225
【分析实例】根据报表数据文本的首字符为报表添加分组225
第11章
内置的计算指标让数据分析功能更强大
11.1 多种多样的数据汇总方式 228
11.1.1 更改数据透视表的字段汇总方式228
11.1.2 对同一字段采用多种汇总方式229
【分析实例】分析冰箱销售单价的*大值、*小值和平均值 229
11.2 相同的数据也可以得到不同的结果 231
11.2.1 差异分析232
【分析实例】分析各项目相比1月的增减情况 233
【分析实例】分析家电销售额相比上月的增减情况 234
【分析实例】分析与上月相比开支增长的百分比 235
11.2.2 行/列汇总的百分比分析236
【分析实例】分析每月每个员工在各产品生产总量的占比情况 236
11.2.3 总计的百分比分析237
【分析实例】分析员工销售额在公司总销售额中的占比237
11.2.4 累计汇总分析240
【分析实例】累计汇总各种产品的产量240
11.3 在值区域使用计算字段242
11.3.1 插入计算字段243
【分析实例】计算各销售渠道的利润243
【分析实例】计算收取订单订金金额245
【分析实例】根据员工的销售额给予不同的比例计算提成.246
11.
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