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數據分析與應用(高等職業教育大數據與人工智慧專業群系列教材)

  • 作者：編者:孫偉//王蘭芹|責編:魏淵源
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787522639765
  • 出版日期：2025/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：275
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    本書採用項目式教學，融合課程思政，內容設計符合學習者認知習慣。
    全書通過6個項目29個任務對數據分析中的概念及Excel數據分析與應用、Power BI數據處理與分析、Python數據分析、Matplotlib數據可視化、SPSS數據分析與應用等配合豐富案例和直觀圖示進行細緻講解，幫助讀者輕鬆掌握複雜的數據分析技術。
    本書中每個項目均模擬真實業務場景，引導讀者在完成任務的過程中提升數據分析實操能力，培養解決實際問題的思維方式，同時將誠信、責任等思政理念融入項目實踐，實現專業能力與職業素養的協同發展。無論是高職高專院校的數據分析課程教學，還是大數據技術領域的初學者自主學習，本書都能提供系統、實用的指導，助力讀者快速成長為適應行業需求的數據分析人才。
作者介紹
編者:孫偉//王蘭芹|責編:魏淵源
目錄
前言
項目1  數據分析概述
  任務1.1  Excel數據分析
    1.1.1  Excel的誕生及發展歷史
    1.1.2  Excel的特點
  任務1.2  Power BI數據分析
    1.2.1  Power BI的誕生及發展歷史
    1.2.2  Power BI的特點
  任務1.3  Python數據分析
    1.3.1  Python語言的誕生及發展歷史
    1.3.2  Python語言的特點
  任務1.4  SPSS數據分析
    1.4.1  SPSS的誕生及發展歷史
    1.4.2  SPSS的特點
  項目小結
  課後習題
項目2  Excel數據分析與應用
  任務2.1  認識Excel
    2.1.1  安裝Excel
    2.1.2  認識用戶界面
  任務2.2  數據預處理
    2.2.1  數據篩選
    2.2.2  數據分類匯總
    2.2.3  數據透視表
  任務2.3  使用函數處理數據
    2.3.1  使用數值函數處理數據
    2.3.2  使用統計函數處理數據
  任務2.4  Excel數據可視化
    2.4.1  繪製折線圖
    2.4.2  繪製柱形圖
    2.4.3  繪製餅圖
  任務2.5  分析商品銷售額情況
    2.5.1  商品銷售數據統計分析
    2.5.2  業績達成銷售同比分析
  項目小結
  課後習題
項目3  Power BI數據處理與分析
  任務3.1  招生計劃數據獲取
    3.1.1  招生計劃Excel文件數據獲取
    3.1.2  招生計劃文本文件數據獲取
  任務3.2  學生課程成績數據預處理
    3.2.1  學生課程成績數據合併
    3.2.2  學生課程成績數據清洗
    3.2.3  學生課程成績數據轉換
    3.2.4  學生課程成績數據歸約
  任務3.3  學生綜合信息數據建模
    3.3.1  Power Pivot組件和DAX語言
    3.3.2  學生綜合信息數據創建表元素
  任務3.4  學生綜合信息數據可視化
    3.4.1  學生綜合信息數據對比分析

    3.4.2  學生綜合信息數據結構分析
    3.4.3  學生綜合信息數據相關分析
    3.4.4  學生綜合信息數據描述性分析
  任務3.5  畢業生就業信息數據部署
    3.5.1  畢業生就業信息數據分析報表製作
    3.5.2  畢業生就業信息數據分析報表發布
  項目小結
  課後習題
項目4  Python數據分析
  任務4.1  創建Python環境——Anaconda
    4.1.1  了解Python的Anaconda發行版本
    4.1.2  在Windows系統中安裝Anaconda
    4.1.3  通過Anaconda管理Python包
  任務4.2  掌握Jupyter Notebook的常用功能
    4.2.1  啟動Anaconda的Jupyter Notebook
    4.2.2  了解Jupyter Notebook的基本功能
    4.2.3  掌握Jupyter Notebook的基本使用
  任務4.3  NumPy數值計算
    4.3.1  掌握NumPy數組對象
    4.3.2  掌握NumPy矩陣與通用函數
    4.3.3  利用NumPy進行數據處理
    4.3.4  實訓案例
  任務4.4  Pandas數據分析
    4.4.1  讀寫數據
    4.4.2  索引和選擇數據
    4.4.3  實訓案例
  任務4.5  實訓案例
    4.5.1  空氣質量檢測數據
    4.5.2  決定收入的因素
  項目小結
  課後習題
項目5  Matplotlib數據可視化
  任務5.1  數據可視化基礎
    5.1.1  數據可視化概述
    5.1.2  Python語言和數據可視化
    5.1.3  Matplotlib模塊介紹
  任務5.2  Matplotlib圖表繪製
    5.2.1  繪製條形圖
    5.2.2  繪製折線圖
    5.2.3  繪製堆積面積圖
    5.2.4  繪製餅狀圖和圓環圖
    5.2.5  圖表的繪製和美化技巧
  任務5.3  圖表樣式與美化
    5.3.1  使用顏色、線型和數據標記
    5.3.2  設置字體和填充區域
    5.3.3  子圖的繪製及坐標軸共享
  任務5.4  Matplotlib實戰案例
    5.4.1  數據可視化實戰：電子郵件分類
    5.4.2  數據可視化實戰：學生的態度和行為
    5.4.3  數據可視化實戰：社交媒體數據分析

  項目小結
  課後習題
項目6  SPSS數據分析與應用
  任務6.1  認識SPSS統計分析軟體
    6.1.1  SPSS的產生和發展
    6.1.2  SPSS統計分析軟體的特點
    6.1.3  SPSS統計分析軟體主要模塊和功能簡介
    6.1.4  SPSS統計分析軟體的安裝
    6.1.5  SPSS統計分析軟體基本界面簡介
  任務6.2  SPSS數據建立與管理
    6.2.1  變數、常量、操作符和表達式
    6.2.2  數據錄入與保存
    6.2.3  數據重構
    6.2.4  數據合併
    6.2.5  數據去重
    6.2.6  缺失數據處理
    6.2.7  數據排序
  任務6.3  基本統計分析報表的製作
    6.3.1  製作交叉表
    6.3.2  製作定製表
  任務6.4  數據的統計圖表示
    6.4.1  圖形構建器介紹
    6.4.2  繪製折線圖
    6.4.3  繪製散點圖
    6.4.4  繪製直方圖
    6.4.5  繪製餅狀圖
  任務6.5  數據描述與探索性統計分析
    6.5.1  描述統計與變數分佈形態
    6.5.2  集中趨勢指標分析
    6.5.3  離散趨勢指標分析
    6.5.4  圖表分析
    6.5.5  探索性統計分析
  任務6.6  SPSS數據相關性探索與回歸預測
    6.6.1  數據的相關性探索
    6.6.2  回歸分析
    6.6.3  從數據推斷到決策支持
  項目小結
  課後習題
參考文獻

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