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一本书玩转数据分析-双色图解版

封面

作者:海天电商金融研究中心编著

页数:292

出版社:清华大学出版社

出版日期:2016

ISBN:9787302438434

电子书格式:pdf/epub/txt

内容简介

本书是一本数据分析宝典,书中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!全书所有内容零基础、全图解,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!
 

作者简介

“十年•专注,精品•奉献”!本团队组织者有着十多年图书行业策划经验,并由专注于金融、理财、营销、电商、微商等行业的几十位资深人士参与,他们中的成员大都是财经记者、银行金融理财师、财富顾问、互联网营销专家、电商和微商店主等。本团队组织者紧扣时代潮流趋势,力求为读者打造一系列精品理财、营销、金融类图书。由作者团队编写的“新手理财系列”、玩转“电商营销 互联网金融”系列图书,一经上市就受到读者的一致好评!

本书特色

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。

目录

目录第1章  启蒙:走进数据分析的世界 11.1  认清数据 21.1.1  听–数据在说话 21.1.2  看–数据在展现 41.1.3  触–分析的价值 41.1.4  嗅–数据的重量 61.2  发展前景 71.2.1  需求–分析人才 71.2.2  持续–发展趋势 81.3  职业要求 101.3.1  了解–任职方向 101.3.2  掌握–分析方法 121.3.3  巧用–分析工具 121.3.4  拓展–管理能力 131.3.5  拥有–设计能力 131.3.6  增强–表达能力 141.3.7  熟知–企业业务 14第2章  步骤:落实数据分析操作 172.1  操作步骤 182.1.1  清晰–分析目的 182.1.2  获取–数据来源 182.1.3  挑选–数据加工 212.1.4  进行–数据分析 222.1.5  实现–数据挖掘 232.1.6  展示–数据体现 242.1.7  制作–数据报告 262.2  操作误区 302.2.1  脱离–分析轨道 312.2.2  学会–报告美观 31第3章  实操:掌握数据整理的方法 333.1  数据排序 343.1.1  规则–数据升序 343.1.2  单列–快速排序 353.1.3  多列–高级排序 373.1.4  无限–自定义排序 403.2  数据筛选 443.2.1  简单–单条件筛选 443.2.2  复杂–多条件筛选 463.2.3  升级–高级筛选 493.2.4  随心–自定义筛选 513.2.5  秘技–快速双筛选 533.3.6  去除–重复值筛选 553.3  数据汇总 593.3.1  规则–分类汇总 593.3.2  实现–汇总数据 603.3.3  善用–多字段汇总 62第4章  方法:掌握数据分析秘诀 654.1  摆正思路 664.1.1  建立框架–七何      分析法 664.1.2  问题分层–演绎树      分析法 694.1.3  涉及环境–pest      分析法 714.1.4  建立逻辑–金字塔      原理 734.1.5  业务指导–4p营销      理论 754.1.6  竞争战略–swot      分析法 774.2  应用分析 804.2.1  寻找差距–比较      分析法 804.2.2  数量特征–平均      分析法 824.2.3  归纳数据–分组      分析法 854.2.4  交叉计算–立体      分析法 90第5章  预测:使用回归 历史引申 955.1  回归分析 965.1.1  基础–一元回归 965.1.2  扩充–多元回归 1095.2  非线回归 1125.2.1  稳定–对数回归 1135.2.2  变动–多项回归 1175.3  历史引申 1205.3.1  加权–指数平滑 1205.3.2  算术–移动平均 124第6章  检验:需要方差 “显著” 1276.1  方差分析 1286.1.1  单个–单因素方差 1286.1.2  多个–双因素方差 1316.2  显著检验 1386.2.1  平均–u检验 1386.2.2  均值–t检验 143第7章  亮眼:数据也要美美的 1497.1  美化表格 1507.1.1  区分数据–色阶 1507.1.2  指定数据–突出 1527.1.3  代表高低–数据条 1547.1.4  体现特征–图标集 1567.1.5  图表结合–迷你图 1587.2  转换图形 1607.2.1  对比帮手–条形图 1617.2.2  变化趋势–折线图 1687.2.3  对比差距–平均线图 1737.2.4  流程分析–倒三角图 1777.2.5  数据层次–阶梯图 1857.2.6  突出重点–饼图 1897.2.7  加强展现–重坐标图 1927.2.8  华丽有质–圆珠图 1947.2.9  财务指标–蜘蛛网图 1987.2.10  工作进度–温度计       式图 2007.3  文本展示 2027.3.1  形象生动–插入图片 2027.3.2  巧做逻辑–smartart204第8章  扩展:数据分析函数学习 2098.1  时间函数 2108.1.1  组合日期–date2108.1.2  突出实时–today2128.1.3  推算工作日–      workday 2148.1.4  提出月份–month2178.1.5  时分秒值–time2188.2  逻辑函数 2198.2.1  判断检查–if2208.2.2  满足条件–and2218.2.3  参数求反–not2238.2.4  捕捉错误–iferror2248.3  求值函数 2258.3.1  最大值–max2268.3.2  最小值–min2278.3.3  数据个数–count2288.3.4  不计空格–counta2298.3.5  数据汇总–sum2318.3.6  指定求和–sumif2328.3.7  平均值–average2348.3.8  乘积计算–product2358.4  处理错误 2378.4.1  关于日期–“#####”2378.4.2  关于公式–      “#name?” 2378.4.3  关于引用–      “#null” 2388.4.4  关于参数–      “#value” 2398.4.5  关于空白–      “#div/0!” 2408.4.6  寻找错误–使用帮助 241  第9章  竞争:与同行之间的角逐 2459.1  知己知彼 2469.1.1  好处–扩展战略 2469.1.2  要点–找准方向 2489.1.3  类型–了解对手 2499.2  寻找数据 2509.2.1  入手–对手名称 2519.2.2  成为–对手用户 2529.2.3  进入–对手官网 2539.2.4  查找–招聘信息 2549.2.5  运用–分析平台 2559.3  胜券在握 2559.3.1  差异–比较分析 2559.3.2  行业–波特分析 256第10章  工具:淘宝指数 百度指数  好搜指数 25910.1  淘宝指数 26010.1.1  初入–发展历程 26010.1.2  进入–使用功能 26110.1.3  深入–使用步骤 26310.2  百度指数 27010.2.1  补充–功能模块 27010.2.2  吸纳–操作步骤 27110.3  好搜指数 27510.3.1  涉及–功能详情 27510.3.2  学习–分析步骤 276

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