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數據分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數據分析必會工具.免費提供1GB數據集 版權信息
- ISBN：9787111628828
- 條形碼：9787111628828 ; 978-7-111-62882-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數據分析必會工具.免費提供1GB數據集 本書特色
本書由一線數據分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數據分析工作中常用的數據分析方法與工具。本書包括5章內容，分別是數據分析入門、數據分析——從玩轉Excel開始、海量數據管理——拿MySQL說事兒、數據可視化——Tableau的使用、數據分析進階——Python數據分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業真實場景的案例，幫助讀者在提高數據處理技能的同時加深對數據分析思維的理解。 本書適合有志于從事數據分析工作或已從事初級數據分析工作的人士自學，也可作為產品經理、運營人員、市場人員、對數據分析感興趣的企業高管以及創業者的參考用書。
數據分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數據分析必會工具.免費提供1GB數據集 內容簡介
本書由一線數據分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數據分析工作中常用的數據分析方法與工具。本書包括5章內容，分別是數據分析入門、數據分析——從玩轉Excel開始、海量數據管理——拿MySQL說事兒、數據可視化——Tableau的使用、數據分析進階——Python數據分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業真實場景的案例，幫助讀者在提高數據處理技能的同時加深對數據分析思維的理解。本書適合有志于從事數據分析工作或已從事初級數據分析工作的人士自學，也可作為產品經理、運營人員、市場人員、對數據分析感興趣的企業高管以及創業者的參考用書。
數據分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數據分析必會工具.免費提供1GB數據集 目錄
目錄
前言
第1章 數據分析入門1
1.1 什么是數據分析1
1.1.1
數據分析的含義1
1.1.2
數據分析的操作步驟2
1.1.3
數據分析的應用場景5
1.1.4
數據分析的發展趨勢8
1.2 數據分析的職業發展及分類8
1.3 數據分析之道10
1.3.1
三類統計分析策略10
1.3.2
數據分析的常用方法17
1.4 數據分析之術22
1.4.1
**的Excel處理方法22
1.4.2
高超的數據庫查詢技巧23
1.4.3
純熟的數據可視化技能23
1.4.4
高大上的統計編程技術26
第2章 數據分析——從玩轉Excel開始28
2.1
Excel概述28
2.1.1
強大的數據處理技能28
2.1.2
實用的數據分析技巧29
2.1.3
豐富的數據可視化圖表30
2.1.4
便捷的自動化數據處理30
2.1.5
快速實現業務報表開發32
2.2 高效處理數據的Excel函數家族34
2.2.1
常用的統計分析函數35
2.2.2
靈活的文本處理函數49
2.2.3
便捷的數值運算函數59
2.2.4
經典的邏輯判斷函數68
2.2.5
實用的日期計算函數74
2.2.6
高效的匹配查找函數80
2.3 十分有用的Excel數據分析技巧94
2.3.1
數據透視表實現統計分析95
2.3.2
描述性統計分析113
2.3.3
相關系數與協方差115
2.3.4
線性回歸模型預測118
2.3.5
移動平均模型預測121
2.4 酷炫的Excel圖表可視化123
2.4.1
Excel基礎圖表123
2.4.2
高級可視化圖表135
2.5 讓你的Excel報表動起來141
2.5.1
VBA基礎語法142
2.5.2
錄制宏，解放你的雙手152
2.5.3
VBA應用：學生成績信息統計154
2.5.4
VBA應用：報表發送前的一鍵優化155
2.5.5
VBA應用：數據庫字典的超鏈接156
2.5.6
VBA應用：一鍵合并拆分工作簿158
2.5.7
VBA應用：從數據庫獲取并更新數據163
第3章 海量數據管理——拿MySQL說事兒174
3.1
MySQL數據庫的安裝174
3.2 將數據寫入到數據庫中178
3.2.1
常用的數據類型178
3.2.2
手工建表181
3.2.3
數據插入183
3.2.4
外部數據的批量導入186
3.3 重要的單表查詢191
3.3.1
SQL查詢的7個核心關鍵詞——以鏈家二手房數據為例192
3.3.2
基于CASE WHEN的常用查詢——以電商交易數據為例201
3.3.3
幾種常見的嵌套查詢——以學員考試成績為例205
3.3.4
基于分組排序的輔助列功能——以銷售員業績數據為例210
3.4 復雜的多表查詢214
3.4.1
縱向表合并——以超市交易數據為例215
3.4.2
表連接操作——以校園一卡通記錄數據為例217
3.5 通過索引提高數據的查詢速度224
3.5.1
常見的索引類型224
3.5.2
索引的查詢和刪除229
3.5.3
關于索引的注意事項230
3.6 數據庫的增刪改操作231
3.6.1
數據庫的增操作231
3.6.2
數據庫的刪操作232
3.6.3
數據庫的改操作235
第4章 數據可視化——Tableau的使用238
4.1 數據可視化概述238
4.1.1
什么是數據可視化238
4.1.2
為什么要實現數據可視化240
4.2
Tableau概述241
4.2.1
軟件安裝241
4.2.2
連接數據源243
4.2.3
數據源界面249
4.2.4
工作區界面251
4.2.5
高級操作259
4.2.6
保存結果264
4.3 數據可視化圖表265
4.3.1
條形圖266
4.3.2
柱形圖267
4.3.3
折線圖268
4.3.4
面積圖271
4.3.5
符號圖272
4.3.6
樹狀圖272
4.3.7
氣泡圖273
4.3.8
文字云273
4.3.9
餅圖274
4.3.10
熱圖274
4.3.11
盒須圖275
4.3.12
雙軸圖276
4.3.13
動態圖表277
4.3.14
參數圖表279
4.3.15
漏斗圖282
4.4 儀表板的制作與發布286
4.4.1
儀表板的制作286
4.4.2
可視化成果發布288
第5章 數據分析進階——Python數據分析291
5.1 數據分析的利器——Python291
5.1.1
Anoconda——Python集成開發環境的安裝292
5.1.2
Python編程工具的選擇295
5.2
Jupyter的使用技巧297
5.2.1
代碼運行組合鍵297
5.2.2
代碼框操作組合鍵297
5.2.3
注釋組合鍵297
5.2.4
幫助組合鍵298
5.2.5
代碼與筆記的切換組合鍵298
5.3 數據讀取——從pandas開始299
5.3.1
文本文件的讀取299
5.3.2
電子表格的讀取301
5.3.3
數據庫數據的讀取303
5.4 常見的數據處理技術306
5.4.1
數據的概覽與清洗306
5.4.2
數據的引用312
5.4.3
多表合并與連接314
5.4.4
數據的匯總319
5.5 探索性數據分析324
5.5.1
異常數據的檢測與處理324
5.5.2
數據的描述331
5.5.3
數據的推斷348
5.6 線性回歸模型的應用358
5.6.1
簡單線性回歸模型——剎車距離的研究359
5.6.2
多元線性回歸模型——產品市場銷售額的研究363
5.6.3
模型的顯著性檢驗——F檢驗365
5.6.4
回歸系數的顯著性檢驗——t檢驗367
5.6.5
基于回歸模型識別異常點370
5.6.6
模型的預測372
展開全部
數據分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數據分析必會工具.免費提供1GB數據集 相關資料
本書內容由淺入深、循序漸進，非常實用，很適合零基礎的入門讀者系統掌握數據分析的基本原理、方法和工具，值得學習和在工作中使用。 中國農業大學計算中心主任兼農業大數據實驗室主任 李輝 隨著5G的逐步商業化、物聯網和車聯網等新業務的普及，數據的閥門還將被進一步打開，未來幾年仍將是大數據技術、數據挖掘技術發展的黃金時期。本書基于作者多年的數據分析實踐，結合多種主流的數據分析工具的應用，對數據分析的方法進行了系統闡述，由術入道，循序漸進，對于有志進入數據分析和數據挖掘領域的讀者朋友有很高的參考價值。 上海家化品牌管理部 數據挖掘與算法高級經理 王峰 這本書全面、系統地介紹了成長為一名優秀的數據分析師所需要掌握的“道”和“術”，并提供了豐富的案例幫助讀者更好地開展數據分析實踐，是一本值得閱讀的好書。 中國計算機學會數據庫專業委員會委員 廈門大學數據庫實驗室負責人 林子雨 數據分析本身是一個需要協同的過程，除了分析本身，我們還要從數據庫中提取數據，也要把分析結果通過可視化的方式進行展示。這本書涵蓋了Excel、SQL、Tableau以及Python這幾個常用的數據分析工具，大大方便了讀者學用，相信任何一個有志于學習數據分析的朋友，都能從此書中收獲良多。 廣東柯內特環境科技有限公司首席數據科學家，前IBM大中華認知計算事業部專家 公眾號探數尋理（wetalkdata）博主 張浩彬 數據分析是一種實戰性極強的技術，必須要對其“道”和“術”有深刻的理解并付諸實踐。本書真正從實戰角度切入，詮釋了數據分析從業者應該具備的思維和技術能力，是一本很好的參考學習書籍，值得認真研讀。 有贊數據分析團隊負責人(R語言中文社區創始人） 黃小偉 數據分析是一種非常有實用價值的技術，是數據思維、業務思維、數據技術的集合。學好數據分析不僅僅要掌握基本的技術和工具，同時需要掌握不同分析方法運用的場景。在這本書中，作者引導廣大讀者從基本的數據分析入手，通過大量案例提升讀者對數據分析的理解和掌控能力，從而達到理論和實踐的融會貫通，是一本很實用的數據分析實用工具書。 天善智能創始人，數據科學圈大V 梁勇 在企業中的經營管理和業務運營過程中，數據分析的應用場景無處不在，但目前在國內具備業務分析、數據分析技能的經營管理和運營人才還非常缺乏，我們需要有更多熱愛數據分析的朋友們加入到這個行業，也需要有更多的像本書作者一樣傳道授業解惑的“布道師”來為這個行業做出貢獻。 派可數據聯合創始人，微軟 MVP，商業智能 BI 數據分析領域行業專家 呂品
數據分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數據分析必會工具.免費提供1GB數據集 作者簡介
陳紅波，碩士，“大海魚數據分析”公眾號運營者。曾就職于國內大型金融、游戲、電商公司的數據部門，擔任高級數據分析師一職，具有豐富的行業數據分析經驗。目前主要負責企業數據部門的管理工作，內容包括數據治理、報表架構、數據支持、業務分析、數據咨詢等。 劉順祥，統計學碩士，“數據分析1480”公眾號運營者。曾就職于唯品會電商平臺，擔任高級數據分析師一職。目前就職于國內某數據咨詢公司，為聯想、亨氏、美麗田園、喜力、網魚網咖等企業提供數據咨詢服務。著有《從零開始學Python數據分析與挖掘》一書。
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