幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

Excel數據分析從小白到高手(全彩視頻版)/CDA數據分析師技能樹系列

  • 作者：編者:王國平|責編:耍利娜
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122442246
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：308
人民幣：RMB 99 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    大數據時代，掌握必要的數據分析能力，將大大提升你的工作效率和自身競爭力。Excel是非常適合初學者使用的數據分析工具，本書將詳細講解利用Excel進行數據分析的相關知識。
    書中主要內容包括：數據分析基礎知識、數據源的鏈接、M語言與數據爬蟲、公式與函數、數據的整理、條件格式的應用等。
    本書適合數據分析初學者、初級數據分析師、Excel用戶、資料庫技術人員、市場營銷人員、產品經理等自學使用。同時，本書也可用作職業院校、培訓機構相關專業的教材及參考書。
作者介紹
編者:王國平|責編:耍利娜
    王國平具有十余年金融、電力、互聯網等行業從業經歷，現已出版十余本專著；     擅長數據分析、數據可視化、機器學習等，精通Python、SPSS、Tableau、Power Bl等數據分析工具，熟悉MySQL、SQL Server等資料庫，以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大數據分析及可視化工具。
目錄
1  數據分析概述
  1.1  什麼是數據分析
    1.1.1  數據分析簡介
    1.1.2  數據分析的方法
    1.1.3  數據分析的流程
  1.2  數據分析常用工具
    1.2.1  Excel
    1.2.2  Tableau
    1.2.3  Power BI
    1.2.4  SPSS
    1.2.5  SQL
    1.2.6  Python
  1.3  Excel 2021軟體簡介
    1.3.1  Excel 2021概述
    1.3.2  Excel 2021界面
    1.3.3  Excel 2021新函數
  1.4  如何快速學好Excel
    1.4.1  打牢Excel基礎知識
    1.4.2  選擇性學習函數
    1.4.3  善於利用幫助文檔
2  Excel連接數據源
  2.1  本地離線數據
    2.1.1  Excel工作簿
    2.1.2  文本/CSV文件
    2.1.3  JSON文件
  2.2  關係型資料庫
    2.2.1  SQL Server資料庫
    2.2.2  Access資料庫
    2.2.3  MySQL資料庫
  2.3  Hadoop集群
    2.3.1  連接Cloudera Hadoop
    2.3.2  連接Hadoop Spark
    2.3.3  連接集群商品訂單表
  2.4  多表合併
    2.4.1  不同工作簿表格
    2.4.2  同一工作簿表格
3  M語言與數據爬蟲
  3.1  M語言基礎
    3.1.1  M語言概述
    3.1.2  M語言函數
  3.2  案例數據採集
    3.2.1  案例數據簡介
    3.2.2  獲取網站數據
  3.3  數據清洗
    3.3.1  刪除重複列
    3.3.2  複製數據表
    3.3.3  刪除不需要的列
    3.3.4  調整列的名稱
    3.3.5  合併數據表
    3.3.6  文本處理

  3.4  數據可視化分析
    3.4.1  二手住宅銷售價格同比
    3.4.2  二手住宅銷售價格環比
    3.4.3  二手住宅銷售價格定基
4  Excel公式與函數
  4.1  公式與函數基礎
    4.1.1  Excel公式及函數
    4.1.2  輸入Excel函數方法
  4.2  Excel單元格引用
    4.2.1  單元格相對引用
    4.2.2  單元格引用
    4.2.3  單元格混合引用
  4.3  數學和三角函數
    4.3.1  數學和三角函數案例
    4.3.2  數學和三角函數列表
  4.4  統計函數
    4.4.1  統計函數案例
    4.4.2  統計函數列表
  4.5  邏輯函數
    4.5.1  邏輯函數案例
    4.5.2  邏輯函數列表
  4.6  日期和時間函數
    4.6.1  日期和時間函數案例
    4.6.2  日期和時間函數列表
  4.7  文本函數
    4.7.1  文本函數案例
    4.7.2  文本函數列表
  4.8  其他函數
    4.8.1  查詢和引用函數列表
    4.8.2  財務函數列表
    4.8.3  工程函數列表
    4.8.4  信息函數列表
    4.8.5  資料庫函數列表
    4.8.6  Web函數列表
    4.8.7  兼容性函數列表
    4.8.8  多維數據集函數列表
5  排序、篩選與分類匯
  5.1  數據排序
    5.1.1  單個條件排序
    5.1.2  多個條件排序
    5.1.3  按顏色排序
    5.1.4  按行排序
    5.1.5  自定義排序
    5.1.6  局部數據排序
  5.2  數據篩選
    5.2.1  按數字篩選
    5.2.2  按顏色篩選
    5.2.3  按文本篩選
    5.2.4  按日期篩選
    5.2.5  高級篩選

  5.3  分類匯
    5.3.1  一級分類匯
    5.3.2  多級分類匯
  5.4  案例：製作工資條
6  Excel條件格式
  6.1  條件格式的簡單使用
    6.1.1  數據範圍標記
    6.1.2  文本模糊匹配
    6.1.3  標記前幾或後幾
    6.1.4  標記重複值
    6.1.5  多重條件格式
    6.1.6  清除規則
  6.2  帶公式的條件格式
    6.2.1  突出排名前3數據
    6.2.2  突出顯示訂單
    6.2.3  突出顯示特定文本
    6.2.4  突出顯示重複訂單
    6.2.5  突出顯示銷售額
    6.2.6  突出顯示高於均值數據
  6.3  設置數據條與色階
    6.3.1  創建數據條
    6.3.2  新建數據條規則
    6.3.3  編輯數據條規則
    6.3.4  刪除數據條規則
    6.3.5  銷售數據添加色階
  6.4  案例：使用圖標集標識訂單量
7  Excel數據可視化
  7.1  Excel圖表概述
    7.1.1  Excel圖表類型
    7.1.2  圖表主要元素
  7.2  繪製對比型圖表
    7.2.1  柱形圖及案例
    7.2.2  條形圖及案例
    7.2.3  雷達圖及案例
  7.3  繪製趨勢型圖表
    7.3.1  折線圖及案例
    7.3.2  面積圖及案例
    7.3.3  曲面圖及案例
  7.4  繪製比例型圖表
    7.4.1  餅圖及案例
    7.4.2  環形圖及案例
    7.4.3  旭日圖及案例
  7.5  繪製分佈型圖表
    7.5.1  散點圖及案例
    7.5.2  排列圖及案例
    7.5.3  箱型圖及案例
  7.6  繪製其他基礎圖表
    7.6.1  樹狀圖及案例
    7.6.2  漏斗圖及案例
    7.6.3  股價圖及案例

  7.7  Excel高級繪圖
    7.7.1  瀑布圖及案例
    7.7.2  甘特圖及案例
    7.7.3  指針式儀錶及案例
8  數據透視表與透視圖
  8.1  創建數據透視表
    8.1.1  創建數據透視表步驟
    8.1.2  更改和刷新數據源
  8.2  美化數據透視表
    8.2.1  數據透視表布局
    8.2.2  數據透視表計算
    8.2.3  數據透視表顯示
  8.3  添加切片器和日程表
    8.3.1  透視表添加切片器
    8.3.2  透視表添加日程表
  8.4  創建與編輯數據透視圖
    8.4.1  創建數據透視圖
    8.4.2  添加數據篩選器
    8.4.3  透視圖樣式設計
9  Excel儀錶盤
  9.1  儀錶盤及其設計流程
    9.1.1  認識儀錶盤
    9.1.2  儀錶盤設計流程
  9.2  房產中介關鍵指標儀錶盤
    9.2.1  門店簡介
    9.2.2  數據準備
    9.2.3  需求分析
    9.2.4  製作儀錶盤框架
    9.2.5  製作可視化組件
    9.2.6  組裝儀錶盤
  9.3  共享儀錶盤
    9.3.1  與他人直接共享
    9.3.2  通過電子郵件共享
    9.3.3  通過Power BI共享
10  Excel基礎分析
  10.1  描述統計
    10.1.1  描述統計概述
    10.1.2  描述統計案例
  10.2  相關分析
    10.2.1  相關分析概述
    10.2.2  載客和載貨汽車分析
  10.3  單因素方差分析
    10.3.1  單因素方差分析概述
    10.3.2  藥物對胰島素分泌影響分析
  10.4  雙因素方差分析
    10.4.1  雙因素方差分析概述
    10.4.2  可重複雙因素方差分析案例
    10.4.3  無重複雙因素方差分析案例
11  Excel高級分析
  11.1  回歸分析

    11.1.1  線性回歸概述
    11.1.2  GDP影響因素分析
  11.2  時間序列分析
    11.2.1  移動平均法及案例
    11.2.2  指數平滑法及案例
  11.3  線性規劃
    11.3.1  線性規劃概述
    11.3.2  客服中心排班規劃
12  數據分析報告及案例
  12.1  為什麼要撰寫分析報告
    12.1.1  數據分析報告價值
    12.1.2  數據分析報告規範
    12.1.3  分析報告的寫作原則
  12.2  撰寫分析報告注意事項
    12.2.1  基於可靠的數據源
    12.2.2  提高報告可讀性
    12.2.3  選擇合適的圖表
  12.3  案例：銷售數據分析報告
    12.3.1  分析背景
    12.3.2  理解數據
    12.3.3  分析目的
    12.3.4  數據清洗
    12.3.5  數據分析
    12.3.6  案例結
13  空氣質量數據分析案例
  13.1  空氣質量指數
    13.1.1  名詞釋義
    13.1.2  空氣質量指數標準
  13.2  數據準備與清洗
    13.2.1  案例數據集
    13.2.2  描述統計
    13.2.3  數據清洗
  13.3  數據體分析
    13.3.1  空氣質量天數分析
    13.3.2  空氣質量等級分析
  13.4  主要污染物分析
    13.4.1  PM2.5分析
    13.4.2  PM10分析
    13.4.3  SO2分析
    13.4.4  NO2分析
    13.4.5  CO分析
    13.4.6  O3分析
    13.4.7  污染物儀錶板
  13.5  小結
14  2021年國產電影產業分析
  14.1  2021年內地電影市場
    14.1.1  電影市場現狀分析
    14.1.2  電影發行與營銷情況
    14.1.3  電影院線和影院分析
  14.2  2021年豆瓣國產電影分析

    14.2.1  數據來源與分析思路
    14.2.2  電影上映時間分佈
    14.2.3  電影類型分佈情況
    14.2.4  電影評分與投票分析
  14.3  2021年國產線上網路電影分析
    14.3.1  院線電影網路上線的必要性
    14.3.2  院線電影網路上線現狀分析
    14.3.3  院線電影網路獨播狀況分析
    14.3.4  院線電影網路上映趨勢分析
附錄  Excel快捷鍵

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032