数据说服力

第1章 让数据说话

1.1 大海捞针，如何从海量数据中发现问题

1.1.1 找不着信息的尴尬

1.1.2 如何处理海量数据

1.2 数据分析的前世今生

1.2.1 数据的记录

1.2.2 数据分析的目的

1.2.3 数据分析的现状

1.2.4 数据分析的前景

1.2.5 数据分析不是浮云

1.3 怎么进行数据分析

1.3.1 明确数据分析目的

1.3.2 数据搜集

1.3.3 数据处理

1.3.4 数据分析

1.3.5 数据分析报告

1.4 常用分析模型

1.4.1 波特五力分析模型

1.4.2 SWOT分析模型

1.4.3 SW2H分析模型

1.4.4 PEST分析模型

1.4.5 SCP分析模型

1.5 常用数据分析方法

1.5.1 对比分析法

1.5.2 分组分析法

‘1.5.3 结构分析法

1.5.4 高级数据分析法

1.6 不能不知的统计概念

1.6.1 总体与样本

1.6.2 平均数、中位数和众数

1.6.3 番与倍的概念

1.6.4 百分数与百分点的区别

第2章 数据分析的武器装备-Excel

2.1 不可不知的数据分析软件

2.1.1 SPSS简介

2.1.2 SAS简介

2.1.3 马克威分析系统简介

2.2 不能不会的Excel

2.2.1 认识Excel

2.2.2 Exce12013的功能区

2.2.3 功能区的使用

2.3 Excel的基本操作

2.3.1 必须了解的概念

2.3.2 选择操作区域

2.3.3 操作单元格

2.3.4 行列操作

2.4 美化表格

2.4.1 让文字更好看

2.4.2 让文字排好队

2.4.3 不能只使用白背景

2.4.4 边框必须有

2.4.5 设置数据格式

2.5 Excel的公式与函数

2.5.1 基本概念

2.5.2 运算符

2.5.3 运算符优先级

2.5.4 快速计算方法

2.5.5 输入公式

2.5.6 函数

第3章 数据从哪里来

3.1 数据收集方法

3.1.1 间接来源

3.1.2 直接来源

3.1.3 普查还是抽查

3.2 调查问卷设计

3.2.1 调查问卷结构

3.2.2 调查问卷设计步骤

3.2.3 问题设计的注意事项

3.2.4 用Excel设计调查问卷

3.3 Excel中的数据

3.3.1 数据类型

3.3.2 字段与记录

3.3.3 Excel表

3.4 在Excel中输入数据

3.4.1 各类数据的输入

3.4.2 快速输入数据的方法：填充

3.5 在Excel中导入数据

3.5.1 导入文本数据

3.5.2 导入网站数据

第4章 数据加工 4.1 你的数据来源可靠么

4.1.1 对数据进行审核

4.1.2 审核直接数据

4.1.3 审核间接数据

4.2 你的数据完整么

4.2.1 处理重复数据

4.2.2 处理缺失数据

4.2.3 处理离群值

4.3 你的数据有序么

4.3.1 排序找出趋势

4.3.2 用筛选剔除数据

4.4 你是哪一组

4.4.1 按品质标志分组

4.4.2 按数量标志分组

4.4.3 如何快速统计各分组

4.4.4 分类汇总

4.5 Excel神器：数据透视表

4.5.1 创建数据透视表

4.5.2 透视表的计算和汇总

4.5.3 透视表筛选和排序

第5章 你的工资被平均了吗--描述分析

5.1 收集整理工资数据

5.1.1 要收集哪些数据

5.1.2 整理计算数据

5.1.3 快速找出错误数据

5.2 用数据透视表汇总工资数据

5.2.1 查表合并数据

5.2.2 更快的方法有没有

5.2.3 向功能区增加新按钮

5.2.4 数据透视表现身

5.2.5 让数据透视表为我所用

5.3 什么是描述分析

5.3.1 集中趋势

5.3.2 离散趋势

5.3.3 偏度与峰度

5.3.4 对工资数据进行描述分析

5.4 工资数据分析图表

5.4.1 总额和人均变化图

5.4.2 部门工资分布示意图

5.4.3 工资与部门的关系

5.4.4 工资与职称的关系

5.4.5 工资与学历的关系

5.5 发现公司薪酬体系问题

第6章 了解过去，展望未来--趋势分析

6.1 销售数据采集

6.1.1 选择数据的思路

6.1.2 整理数据

6.2 什么是趋势分析

6.2.1 什么是时间序列

6.2.2 什么是线性趋势

6.3 公司销售增长情况分析

6.3.1 再说同比和环比

6.3.2 计算销售数据同比增速

6.3.3 计算销售数据环比增速

6.3.4 计算发展速度与增长速度

6.4 用移动平均过滤波动

6.4.1 怎么计算移动平均

6.4.2 销售数据移动平均数

6.5 制作分析图表

6.5.1 月销售金额图表

6.5.2 销售金额折线图

第7章 公司在行业中的地位--对比分析

7.1 收集行业数据

7.1.1 选择数据的思路

7.1.2 收集内部数据

7.1.3 收集外部数据

7.2 什么是对比分析

7.2.1 横向比较和纵向比较

7.2.2 对比的对象要有可比性

7.2.3 对比的口径要一致

7.2.4 对比的指标类型要统一

7.3 公司能进多少强？

7.3.1 按销售总额对比

7.3.2 单店销售额对比

第8章 隐藏在数据后面的内容--相关分析

8.1 什么是相关分析

8.1.1 相关关系有哪些分类

8.1.2 相关表和相关图

8.1.3 相关系数

8.2 广告投入对销量的影响

8.2.1 收集整理广告投入与销量数据

8.2.2 通过折线图查看广告对销量的影响

8.2.3 通过散点图查看广告对销量的影响

8.2.4 广告与销量的相关系数

第9章 公司能分多少蛋糕--结构分析

9.1 什么是结构分析法

9.1.1 结构分析法的概念

9.1.2 结构指标

9.1.3 结构分析的作用

9.2 GDP结构指标的变动趋势分析

9.2.1 从国家统计局网站获取数据

9.2.2 通过结构指标分析变动趋势

9.3 份额结构分析

9.3.1 收集行业、地区数据

9.3.2 计算公司所占份额

9.4 各品类商品的贡献分析

9.4.1 收集各类商品销售额、成本数据

9.4.2 计算各类商品的贡献

第10章 在Excel中展示分析数据

10.1 突出表格中的关键数据

10.1.1 通过底纹突出数据

10.1.2 用条件格式突出数据

10.1.3 用数据条区分数据

10.1.4 用色阶区分数据

10.1.5 用图标集区分数据

10.2 重新认识Excel的图表

10.2.1 图表的组成

10.2.2 如何选择Excel图表

10.2.3 根据数据关系选择图表

10.2.4 修改图表设计

10.3 给图表美容

10.3.1 选择图表中的对象

10.3.2 向图表中插入形状

10.3.3 改变形状样式

10.3.4 新的设置方式

第11章 让人看懂你的分析

11.1 数据分析报告有啥用

11.1.1 为啥要写数据分析报告

11.1.2 数据分析报告的分类

11.1.3 数据分析报告编写流程

11.1.4 数据分析报告的原则

11.2 编写数据分析报告

11.2.1 起一个好的标题

11.2.2 报告前言

11.2.3 报告正文

11.2.4 报告结尾，给出结论、建议或展望

11.3 一个简单的分析报告

第12章 Excel的其他常用分析功能

12.1 单变量求解

12.2 模拟运算表

12.2.1 单变量模拟运算表

12.2.2 双变量模拟运算表

12.3 方案管理器

12.3.1 创建方案前要准备什么

12.3.2 创建方案

12.3.3 查看方案的结果

12.3.4 生成方案预测报表

12.4 用Excel进行运筹规划

12.4.1 规划求解概述

12.4.2 规划求解在哪里

12.4.3 规划求解的操作步骤

12.4.4 计算最大利润

第13章 Excel的高级功能

13.1 了解宏和VBA

13.1.1 什么是宏

13.1.2 怎么调用宏

13.1.3 什么是VBA

13.2 VBA编程基础

13.2.1 书写规范

13.2.2 VBA基本要素

13.2.3 控制程序流程

13.2.4 VBA过程

13.3 VBA中的Excel对象

13.3.1 什么是对象

13.3.2 Application对象

13.3.3 Workbook对象

13.3.4 Worksheet对象

13.3.5 Range对象

第14章 用VBA扩展数据分析

14.1 用VBA代码扩展数据输入

14.1.1 删不掉的公式

14.1.2 选不中的单元格

14.1.3 可控的数据验证设置

14.1.4 禁止输入重复值

14.2 用VBA代码扩展数据整理

14.2.1 相同数据标识相同颜色

14.2.2 删除多个空行

14.2.3 每人的最高日销售额

第15章 数据挖掘是什么

15.1 了解数据挖掘

15.1.1 什么是数据挖掘

15.1.2 数据分析与数据挖掘

15.2 数据挖掘的功能和流程

15.2.1 数据挖掘有什么功能

15.2.2 数据挖掘流程

15.3 数据挖掘的应用

15.3.1 金融行业应用数据挖掘

15.3.2 电信行业应用数据挖掘

15.3.3 网站应用数据挖掘

15.4 数据挖掘软件

15.4.1 数据挖掘软件的分类及选择

15.4.2 常用数据挖掘软件简介

本书以一位刚工作的大学生学习数据分析的过程为背景，向读者介绍数据分析的基本概念和实际操作。在具体分析操作时，没有使用复杂的专业分析软件，而是用大家在办公中都会用到的Excel来进行操作。本书将数据分析和Excel基础操作融入职场办公的场景中，主要用企业的销售数据来演示各类数据分析方法的使用，阅读起来轻松幽默，不再像大部分数据分析类图书那样枯燥乏味。另外，本书配套光盘中提供了专门录制的多媒体教学视频，便于读者高效而直观地学习。全书共分15章，从数据分析的基本概念开始，不仅介绍了Excel在数据分析中的基本操作，还结合案例重点介绍了数据收集、数据加工、描述分析、趋势分析、对比分析、相关分析、结构分析、在Excel中展示分析数据以及编写分析报告等内容。为了让读者在数据分析时能进行更高层次的操作，书中还介绍了Excel的模拟分析功能及VBA在数据分析中的应用，最后还简单介绍了数据挖掘的相关概念。本书适合各类企事业单位从事市场营销、金融、人力资源管理、财务管理等需要进行数据分析的职场人士阅读，也适合企业经营、管理人员和广大数据分析爱好者阅读。

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大数据时代，不懂数据分析，那你OUT了！职场中，还不会用Excel进行数据分析，那你已经掉队了！
生活中，是不是也觉得数据分析与你没关系？那你错了！实际上，我们的生活和工作都已经离不开数据分析了！
既然如此，那就让我们和书中的主人公一起学习数据分析吧！
拒绝枯燥乏味的说教，代之以轻松有趣的讲解！以“职场人物情景对话”的风格贯穿全书！
用企业中的数据分析实战案例引导读者学习！门槛很低，几乎不介绍复杂的统计原理和公式！