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內容簡介

　　《實戰大數據分析：Excel篇》由Excel數據處理基本知識及大數據行業分析案例組成。
　　《實戰大數據分析：Excel篇》共分18章，主要內容包括：數據的編輯與處理、數據的排序、篩選、分類匯總、數據透視錶用於統計分析、函數用於統計分析、解不確定值、數據分組與頻數統計、描述性統計分析、抽樣與假設檢驗、方差分析與迴歸分析、時間序列分析、大數據之員工考勤數據分析、大數據之企業人事數據分析、大數據之市場調查數據統計與分析、大數據之淘寶母嬰用品銷售分析、大數據之企業就業與GDP增長情況分析、大數據之畢業生就業數據分析、大數據之生産計劃數據分析。
　　《實戰大數據分析：Excel篇》既適閤Excel數據分析初學者學習，也適閤行業讀者。

內頁插圖

目錄

第1章 數據的編輯與整理
1．1 數據輸入或導入
1．1．1 不同類型數據的輸入
1．1．2 重復數據的輸入
1．1．3 有規則數據的輸入
1．1．4 數據有效性驗證
1．1．5 導入外部數據
1．2 數據整理
1．2．1 重復數據的處理
1．2．2 數據行列位置重新調整
1．2．3 數據的閤並與拆分
1．2．4 數據格式的轉換
1．3 多錶閤並計算
1．3．1 多錶求和運算
1．3．2 多錶計數運算
1．4 數據查看
1．4．1 拆分窗口
1．4．2 鎖定標題行

第2章 數據的排序、篩選、分類匯總
2．1 數據的排序
2．1．1 排序
2．1．2 自定義排序規則
2．1．3 局部數據排序
2．2 數據篩選
2．2．1 數字篩選
2．2．2 文本篩選
2．2．3 日期篩選
2．2．4 高級篩選
2．3 錶格數據的分類匯總
2．3．1 創建分類匯總統計數據
2．3．2 創建多級分類匯總

第3章 數據透視錶用於數據統計分析
3．1 數據透視錶對大數據分析的作用
3．2 創建數據透視錶
3．2．1 創建數據透視錶
3．2．2 根據統計目的設置字段
3．2．3 創建動態數據透視錶
3．2．4 創建多錶閤並計算的數據透視錶
3．3 數據透視錶的編輯
3．3．1 統計數據格式設置
3．3．2 查看明細數據
3．3．3 報錶布局設．置
3．3．4 套用數據透視錶樣式
3．3．5 將數據透視錶轉換為普通錶格
3．4 數據透視錶分析
3．4．1 使用切片器篩選
3．4．2 使用“組閤”對話框分組字段
3．5 數據透視錶計算
3．5．1 更改默認的匯總方式
3．5．2 更改數據透視錶的值顯示方式
3．5．3 自定義計算項
3．6 數據透視圖
3．6．1 創建數據透視圖
3．6．2 編輯數據透視圖

第4章 圖錶用於數據統計分析
4．1 大數據與圖錶
4．1．1 用數據分析的辦法獲取作圖數據
4．1．2 按分析目的選擇圖錶類型
4．1．3 使用推薦的圖錶
4．2 圖錶的編輯
4．2．1 更改創建的圖錶類型
4．2．2 更改圖錶的數據源
4．2．3 添加數據係列
4．2．4 切換數據行列
4．2．5 快速應用圖錶樣式
4．3 圖錶對象編輯
4．3．1 編輯圖錶坐標軸
4．3．2 編輯圖錶數據係列

第5章 函數用於數據統計分析
5．1 大數據與函數
5．2 單條件數據計算統計
5．2．1 SUMIF函數條件求和
5．2．2 COUNTIF函數條件計數
5．2．3 AVERAGEIF函數條件求平均值
5．3 多條件數據計算統計
5．3．1 SUMIFS函數多條件求和
5．3．2 COUNTIFS函數多條件計數
5．4 數據庫函數
5．4．1 DSUM函數
5．4．2 DAVERAGE函數
5．4．3 DCOUNT函數
5．4．4 DMAX（DMIN）函數
5．4．5 DSTDEV函數估算樣本總體的標準偏差
5．4．6 DSTDEVP函數計算總體的標準偏差
5．4．7 DVAR函數（以列錶為樣本估算總體方差）
5．4．8 DVARP函數（以列錶為樣本總體計算總體方差）
5．5 數據快速查找
5．5．1 VLOOKUP函數
5．5．2 INDEX+MATCH查找
5．5．3 多條件查找

第6章 時間序列預測分析
6．1 模擬運算錶
6．1．1 單變量模擬運算錶
6．2．2 雙變量模擬運算錶
6．2 單變量求解
6．2．1 預測銷售量分析（例1）
6．2．2 可貸款年限分析（例2）
6．3 方案管理器
6．3．1 建立不同貸款方案
6．3．2 顯示方案
6．3．3 重新編輯方案
6．3．4 創建方案摘要得齣決策結論
6．4 規劃求解
6．4．1 建立規劃求解模型
6．4．2 進行規劃求解

第7章 數據分組與頻數統計
7．1 數據分組
7．1．1 單項式離散型數據分組
7．1．2 組距式離散型數據分組
7．2 頻數統計
7．2．1 單項式分組的頻數統計
7．2．2 組距式分組的頻數統計
……

第8章 描述性統計分析
第9章 抽樣與假設檢驗
第10章 方差分析與迴歸分析
第11章 時間序列預測分析
第12章 大數據之員工考勤數據分析
第13章 企業人事數據分析
第14章 大數據之市場調查數據統計與分析
第15章 大數據之淘寶母嬰用品銷售分析
第16章 企業就業與GDP增長情況分析
第17章 大數據之畢業生就業數據分析
第18章 大數據之生産計劃數據分析

前言/序言

　　據《福布斯》雜誌和榖歌統計，自2013年以來“大數據”一詞成為世界上搜索頻率最高的詞語。談論大數據已經成為一種時尚。各行各業甚至街頭巷尾的普通人，都在談論著大數據。對於什麼是大數據，每個人都能給齣自己的理解，盡管其中不乏誤解。在“大數據”風潮的影響下，很多有關大數據的著作紛紛麵世並風靡一時。那麼這些大數據是如何統計的？這些大數據是如何整理的？這些大數據是如何分析的？這些大數據分析結論是怎麼得到的？這些問題引起大傢普遍關注。
　　Excel作為使用最廣泛且操作較簡單、功能強大的日常辦公軟件，是很多公司進行大數據統計、整理、計算、分析等工作的首選。根據不同的結論需求，Excel能更精確地完成所需的分析工作。
　　本書嚴格恪守實用的原則，力求為大數據分析初學者提供一套易學、易理解、易實用的大數據分析用書，從行業的選取、範例的規劃、素材的選用等方麵，我們都進行瞭細緻的分析與推敲。為瞭便於讀者學習和使用，本書在編寫時特彆突齣瞭如下特點：
　　定位準確：本書是一本入門級的大數據分析讀物，讀者可以從零開始學習使用軟件中的函數以及分析工具對生活中和工作中遇到的大數據進行分析。本書並非開篇即介紹專業知識，而是準備瞭預備基礎的鋪墊，在本書的前11章介紹瞭如何用Excel工具對數據進行整理、篩選、計算、統計、分析等，這樣是為瞭降低學習門檻，增強易讀性。
　　結構安排：除瞭前11章的基礎知識，後7章又安排瞭7個案例，這些案例分彆是員工考勤信息、企業人事信息、市場調查、母嬰用品銷售、畢業生就業、生産計劃、企業就業與GDP增長，通過案例數據分析，更進一步學習如何用Excel對大數據進行分析。
　　針對讀者：本書適用於數據分析初學者，他們麵對著Excel軟件生疏、函數公式不懂，初級分析工具不會用等問題，可以認真學本書前11章的基礎知識，打下堅實的基礎；他們還麵臨行業分析思路問題，無法快速地從一堆大數據中分析齣想要的內容，在此本書給瞭具體的案例以供參考。
　　本書主要由張發淩編寫，參與編寫的還有吳祖珍、汪洋慧、陳嬡、薑楠、彭誌霞、彭麗、張萬紅、陳偉、童飛、韋餘靖、徐全鋒、張鐵軍、陳永麗、李勇、瀋燕、楊紅會、許琴、王濤、王正波、餘杭、餘曼曼、王瑩瑩、章紅、項春燕等老師，在此對他們錶示深深的謝意！
　　盡管作者對書中的案例力求精益求精，但疏漏之處仍然在所難免。如果您發現書中的錯誤或某個案例有更好的解決方案，歡迎批評指正。再次感謝廣大讀者的支持！
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