一本书玩转数据分析

第1章 启蒙：走进数据分析的世界 1

1.1 认清数据 2

1.1.1 听--数据在说话 2

1.1.2 看--数据在展现 4

1.1.3 触--分析的价值 4

1.1.4 嗅--数据的重量 6

1.2 发展前景 7

1.2.1 需求--分析人才 7

1.2.2 持续--发展趋势 8

1.3 职业要求 10

1.3.1 了解--任职方向 10

1.3.2 掌握--分析方法 12

1.3.3 巧用--分析工具 12

1.3.4 拓展--管理能力 13

1.3.5 拥有--设计能力 13

1.3.6 增强--表达能力 14

1.3.7 熟知--企业业务 14

第2章 步骤：落实数据分析操作 17

2.1 操作步骤 18

2.1.1 清晰--分析目的 18

2.1.2 获取--数据来源 18

2.1.3 挑选--数据加工 21

2.1.4 进行--数据分析 22

2.1.5 实现--数据挖掘 23

2.1.6 展示--数据体现 24

2.1.7 制作--数据报告 26

2.2 操作误区 30

2.2.1 脱离--分析轨道 31

2.2.2 学会--报告美观 31

第3章 实操：掌握数据整理的

方法 33

3.1 数据排序 34

3.1.1 规则--数据升序 34

3.1.2 单列--快速排序 35

3.1.3 多列--高级排序 37

3.1.4 无限--自定义排序 40

3.2 数据筛选 44

3.2.1 简单--单条件筛选 44

3.2.2 复杂--多条件筛选 46

3.2.3 升级--高级筛选 49

3.2.4 随心--自定义筛选 51

3.2.5 秘技--快速双筛选 53

3.3.6 去除--重复值筛选 55

3.3 数据汇总 59

3.3.1 规则--分类汇总 59

3.3.2 实现--汇总数据 60

3.3.3 善用--多字段汇总 62

第4章 方法：掌握数据分析秘诀 65

4.1 摆正思路 66

4.1.1 建立框架--七何

分析法 66

4.1.2 问题分层--演绎树

分析法 69

4.1.3 涉及环境--PEST

分析法 71

4.1.4 建立逻辑--金字塔

原理 73

4.1.5 业务指导--4P营销

理论 75

4.1.6 竞争战略--SWOT

分析法 77

4.2 应用分析 80

4.2.1 寻找差距--比较

分析法 80

4.2.2 数量特征--平均

分析法 82

4.2.3 归纳数据--分组

分析法 85

4.2.4 交叉计算--立体

分析法 90

第5章 预测：使用回归+历史引申 95

5.1 回归分析 96

5.1.1 基础--一元回归 96

5.1.2 扩充--多元回归 109

5.2 非线回归 112

5.2.1 稳定--对数回归 113

5.2.2 变动--多项回归 117

5.3 历史引申 120

5.3.1 加权--指数平滑 120

5.3.2 算术--移动平均 124

第6章 检验：需要方差+

"显著" 127

6.1 方差分析 128

6.1.1 单个--单因素方差 128

6.1.2 多个--双因素方差 131

6.2 显著检验 138

6.2.1 平均--u检验 138

6.2.2 均值--t检验 143

第7章 亮眼：数据也要美美的 149

7.1 美化表格 150

7.1.1 区分数据--色阶 150

7.1.2 指定数据--突出 152

7.1.3 代表高低--数据条 154

7.1.4 体现特征--图标集 156

7.1.5 图表结合--迷你图 158

7.2 转换图形 160

7.2.1 对比帮手--条形图 161

7.2.2 变化趋势--折线图 168

7.2.3 对比差距--平均线图 173

7.2.4 流程分析--倒三角图 177

7.2.5 数据层次--阶梯图 185

7.2.6 突出重点--饼图 189

7.2.7 加强展现--重坐标图 192

7.2.8 华丽有质--圆珠图 194

7.2.9 财务指标--蜘蛛网图 198

7.2.10 工作进度--温度计

式图 200

7.3 文本展示 202

7.3.1 形象生动--插入图片 202

7.3.2 巧做逻辑--SmartArt 204

第8章 扩展：数据分析函数学习 209

8.1 时间函数 210

8.1.1 组合日期--DATE 210

8.1.2 突出实时--TODAY 212

8.1.3 推算工作日--

WORKDAY 214

8.1.4 提出月份--MONTH 217

8.1.5 时分秒值--TIME 218

8.2 逻辑函数 219

8.2.1 判断检查--IF 220

8.2.2 满足条件--AND 221

8.2.3 参数求反--NOT 223

8.2.4 捕捉错误--IFERROR 224

8.3 求值函数 225

8.3.1 最大值--MAX 226

8.3.2 最小值--MIN 227

8.3.3 数据个数--COUNT 228

8.3.4 不计空格--COUNTA 229

8.3.5 数据汇总--SUM 231

8.3.6 指定求和--SUMIF 232

8.3.7 平均值--AVERAGE 234

8.3.8 乘积计算--PRODUCT 235

8.4 处理错误 237

8.4.1 关于日期--"#####" 237

8.4.2 关于公式--

"#NAME？" 237

8.4.3 关于引用--

"#NULL" 238

8.4.4 关于参数--

"#VALUE" 239

8.4.5 关于空白--

"#DIV/0！" 240

8.4.6 寻找错误--使用帮助 241

第9章 竞争：与同行之间的角逐 245

9.1 知己知彼 246

9.1.1 好处--扩展战略 246

9.1.2 要点--找准方向 248

9.1.3 类型--了解对手 249

9.2 寻找数据 250

9.2.1 入手--对手名称 251

9.2.2 成为--对手用户 252

9.2.3 进入--对手官网 253

9.2.4 查找--招聘信息 254

9.2.5 运用--分析平台 255

9.3 胜券在握 255

9.3.1 差异--比较分析 255

9.3.2 行业--波特分析 256

第10章 工具：淘宝指数+百度指数+

好搜指数 259

10.1 淘宝指数 260

10.1.1 初入--发展历程 260

10.1.2 进入--使用功能 261

10.1.3 深入--使用步骤 263

10.2 百度指数 270

10.2.1 补充--功能模块 270

10.2.2 吸纳--操作步骤 271

10.3 好搜指数 275

10.3.1 涉及--功能详情 275

10.3.2 学习--分析步骤 276

本书是一本数据分析宝典，精讲了数据分析的各种方法，如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4P营销理论、SWOT分析法、比较分析法、平均分析法、回归分析法、检验分析法等，帮助读者快速从新手成为数据分析高手！本书通过3大数据分析工具+7大分析步骤+13大整理数据的方法+17大美化图表法+20大数据分析法+70多个实用案例+100多个专家知识补充+100多个数据分析图解+450多张精美图片，深度剖析数据分析的精华之处。让您一书在手，即可彻底读懂数据分析，从菜鸟成为达人！本书共分为10章，具体内容包括走进数据分析的世界、落实数据分析操作、掌握数据整理的方法、掌握数据分析秘诀、使用回归+历史引申、需要方差+“显著”、数据也要美美的、数据分析函数学习、与同行之间的角逐、淘宝指数+百度指数+好搜指数。本书结构清晰、语言简洁、图解丰富，适合4类人群：一是初学数据分析的新手，二是从事数据相关行业的个人与公司，三是有意学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生等，四是希望通过数据分析“挖金”的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师等人群。

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