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简介

数据分析实战豆 0.0分

资源最后更新于 2020-03-20 17:46:01

作者：https://itpanda.net/book/178/download/174

出版社：出版社机械工业出版社

出版日期：2017-05

文件格式： pdf

标签：中国互联网计算机分析数据

简介· · · · · ·

本书分为三大部分，第一部分基础篇（第1章和第2章）主要介绍数据分析的概念、术语、方法、模型等，为后续的内容展开奠定基础。第二部分制表篇（第3章到第5章）介绍数据的采集、整理以及常用数据报表的制作。第三部分数据分析篇（第6章到第14章）占据了本书的大部分篇幅，囊括了常用的、有代表性的、实用的功能，包括数据扫描、数据标注、异常值分析、回归等。《数据分析实战：基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》由纪贺元著。

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数据分析实战 豆 0.0分

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目录

前言

第1章 什么是数据分析

1.1 一眼就看到结论还需要数据分析吗

1.1.1 企业数据量

1.1.2 数据复杂度

1.1.3 数据颗粒度

1.2 数据分析能给我们带来什么

1.2.1 了解数据的整体状况

1.2.2 快速查询数据

1.2.3 数据之间关系的探索

1.2.4 业务预测

1.3 数据分析的几大抓手

1.3.1 足够多的数据

1.3.2 数据质量

1.3.3 合适的工具

1.3.4 分析结果的呈现

1.4 数据分析的流程

1.4.1 数据采集

1.4.2 数据整理

1.4.3 制表

1.4.4 数据分析

1.4.5 数据展示（呈现）

1.5 如何成为数据分析高手

1.5.1 “拳不离手，曲不离口”

1.5.2 熟练掌握常用工具

1.5.3 最好能编点程序

1.5.4 一定要通晓业务

第2章 数据分析的理论、工具、模型

2.1 基本概念和术语

2.1.1 基本概念

2.1.2 术语

2.2 选择称手的软件工具

2.2.1 EXCEL

2.2.2 VBA

2.2.3 Access

2.2.4 SPSS

2.2.5 XLSTAT

2.2.6 Modeler

2.2.7 R语言

2.3 在分析需求和模型之间搭起桥梁

2.3.1 识别需求

2.3.2 分解需求

2.3.3 选择工具和模型

第3章 数据采集与整理

3.1 数据采集的几条重要原则

3.1.1 要足够“复杂”

3.1.2 要足够“细”

3.1.3 要有“跨度”

3.1.4 要有可行性

3.2 用“逐步推进法”推测需要的数据

3.3 耗时耗力的数据整理过程

3.3.1 重复、空行、空列数据删除

3.3.2 缺失值的填充和分析

3.3.3 数据间逻辑的排查

3.4 数据量太大了怎么办

3.4.1 放到数据库中处理

3.4.2 用专业工具处理

3.4.3 数据抽样

第4章 数据分析的基础：制表（上）

4.1 以数据合并为目标的制表

4.1.1 跨工作表合并

4.1.2 跨工作簿合并

4.2 以数据筛选为目标的制表

4.2.1 普通数据筛选

4.2.2 高级筛选

4.2.3 计算筛选

4.2.4 函数筛选

4.3 以获得概要数据为目标的制表

4.3.1 分类汇总方法

4.3.2 数据透视表汇总

第5章 数据分析的基础：制表（下）

5.1 “七个百分比”让你懂得大部分表格类型

5.1.1 行总计的百分比

5.1.2 列总计的百分比

5.1.3 全部总计的百分比

5.1.4 父行（列）的百分比

数据分析实战豆 0.0分

第1章　什么是数据分析

1.1　一眼就看到结论还需要数据分析吗

1.1.1　企业数据量

1.1.2　数据复杂度

1.1.3　数据颗粒度

1.2　数据分析能给我们带来什么

1.2.1　了解数据的整体状况

1.2.2　快速查询数据

1.2.3　数据之间关系的探索

1.2.4　业务预测

1.3　数据分析的几大抓手

1.3.1　足够多的数据

1.3.2　数据质量

1.3.3　合适的工具

1.3.4　分析结果的呈现

1.4　数据分析的流程

1.4.1　数据采集

1.4.2　数据整理

1.4.3　制表

1.4.4　数据分析

1.4.5　数据展示（呈现）

1.5　如何成为数据分析高手

1.5.1　“拳不离手，曲不离口”

1.5.2　熟练掌握常用工具

1.5.3　最好能编点程序

1.5.4　一定要通晓业务

第2章　数据分析的理论、工具、模型

2.1　基本概念和术语

2.1.1　基本概念

2.1.2　术语

2.2　选择称手的软件工具

2.2.1　EXCEL

2.2.2　VBA

2.2.3　Access

2.2.4　SPSS

2.2.5　XLSTAT

2.2.6　Modeler

2.2.7　R语言

2.3　在分析需求和模型之间搭起桥梁

2.3.1　识别需求

2.3.2　分解需求

2.3.3　选择工具和模型

第3章　数据采集与整理

3.1　数据采集的几条重要原则

3.1.1　要足够“复杂”

3.1.2　要足够“细”

3.1.3　要有“跨度”

3.1.4　要有可行性

3.2　用“逐步推进法”推测需要的数据

3.3　耗时耗力的数据整理过程

3.3.1　重复、空行、空列数据删除

3.3.2　缺失值的填充和分析

3.3.3　数据间逻辑的排查

3.4　数据量太大了怎么办

3.4.1　放到数据库中处理

3.4.2　用专业工具处理

3.4.3　数据抽样

第4章　数据分析的基础：制表（上）

4.1　以数据合并为目标的制表

4.1.1　跨工作表合并

4.1.2　跨工作簿合并

4.2　以数据筛选为目标的制表

4.2.1　普通数据筛选

4.2.2　高级筛选

4.2.3　计算筛选

4.2.4　函数筛选

4.3　以获得概要数据为目标的制表

4.3.1　分类汇总方法

4.3.2　数据透视表汇总

第5章　数据分析的基础：制表（下）

5.1　“七个百分比”让你懂得大部分表格类型

5.1.1　行总计的百分比

5.1.2　列总计的百分比

5.1.3　全部总计的百分比

5.1.4　父行（列）的百分比

5.1.5　累计占比

5.1.6　环比

5.1.7　同比

5.2　分组功能经常让分析峰回路转