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數據分析基礎與實戰(微課版) 版權信息
- ISBN：9787115569875
- 條形碼：9787115569875 ; 978-7-115-56987-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據分析基礎與實戰(微課版) 本書特色
適讀人群 ：普通本科院校統計、市場營銷、經濟管理、心理、教育、計算機、網絡工程、軟件工程等專業的學生。1.結構安排合理。本書以數據分析的全流程（數據建模除外）為主線，以實際案例為驅動，逐一講授從數據獲取到數據分析報告撰寫的過程，以求對學生通識數據能力的培養。 2.案例貼近實際。本書選取的案例均為與學生生活貼近，學生感興趣、好入手的案例，在*后章節的綜合案例部分給予了一些商務型案例供學生參考，以便讓學生初步體驗未來工作中的數據分析報告撰寫流程。 3.資源豐富。本書提供PPT、參考答案、代碼資源、案例數據等，便于教師教學。
數據分析基礎與實戰(微課版) 內容簡介
本教材主要介紹數據分析的基礎知識和實操過程。全書共7章，首先從數據分析概述入手，介紹數據分析的基礎知識、數據分析的流程、常用的數據分析方法及數據分析的道德與職業原則；然后以八爪魚采集器和Excel為例，從商務數據采集概述及初級應用、數據采集不錯應用及采集實例、數據清洗與整理、數據可視化、數據分析報告的撰寫等數據分析的流程切入，結合具體的案例進行詳細講解；*后為數據分析案例實踐，主要介紹旅游產品的游記分析、電商數據的競品分析兩個真實的案例，教會讀者活學活用。 本教材配套有PPT課件、參考答案、教學大綱、電子教案等資源，用書教師可在人郵教育社區免費下載。 本教材可以作為數據科學、電子商務、統計學等相關專業的教材，也可以作為數據分析初學者的自學用書，還可以作為需要進行數據分析的職場人士的參考用書。
數據分析基礎與實戰(微課版) 目錄
目錄
第 1章 數據分析概述 1
1．1 數據分析的基礎知識 2
1．1．1 數據分析的定義 2
1．1．2 數據分析的分類 2
1．1．3 數據分析的用處 2
1．1．4 數據分析的工具 3
1．2 數據分析的流程 4
1．2．1 數據采集 4
1．2．2 數據清洗 5
1．2．3 數據整理 6
1．2．4 數據可視化 6
1．2．5 數據分析報告撰寫 7
1．3 常用的數據分析方法 7
1．3．1 PEST分析法 7
1．3．2 5W2H分析法 8
1．3．3 邏輯樹分析法 9
1．3．4 相關分析 10
1．3．5 回歸分析 10
1．3．6 綜合評價分析法 11
1．3．7 四象限分析法 11
1．4 數據分析的道德與職業原則 12
1．4．1 數據分析造假 12
1．4．2 數據分析正能量 13
1．4．3 道德與倫理規范 13
1．4．4 職業原則 14
【本章小結】 15
【習題一】 15
【技能實訓】 16
第 2章 商務數據采集概述及初級應用 17
2．1 商務數據采集概述 18
2．1．1 初識數據 18
2．1．2 商務數據的含義 20
2．1．3 商務數據的來源與采集 21
2．2 商務數據的采集方法與采集工具 24
2．2．1 商務數據采集方法 25
2．2．2 初識數據采集器 26
2．2．3 數據采集器的安裝與界面 27
2．3 數據采集器初級應用 30
2．3．1 模板任務模式及實例 30
2．3．2 自定義任務模式及實例 33
【本章小結】 48
【習題二】 48
【技能實訓】 49
第3章 數據采集高級應用及采集實例 50
3．1 數據采集的高級應用 50
3．1．1 屏蔽網頁廣告 51
3．1．2 禁止加載圖片 51
3．1．3 增量采集 52
3．1．4 登錄采集 53
3．1．5 圖片及附件采集與下載 56
3．2 數據采集實例 56
3．2．1 金融網站的數據采集 56
3．2．2 百度地圖中店鋪的數據采集 60
3．2．3 電商產品的數據采集 62
3．2．4 職場招聘的數據采集 65
【本章小結】 67
【習題三】 67
【技能實訓】 68
第4章 數據清洗與整理 69
4．1 數據清洗與整理的基本原則 70
4．2 數據清洗的基本操作 70
4．2．1 刪除重復項 71
4．2．2 處理缺失值 74
4．2．3 分離組合列 76
4．2．4 處理非法值 81
4．3 數據整理的基本方法 83
4．3．1 常規的數據整理方法 83
4．3．2 日期時間型的數據處理方法 95
【本章小結】 102
【習題四】 102
【技能實訓】 103
第5章 數據可視化 104
5．1 常用統計量介紹及實現方法 105
5．1．1 集中趨勢 105
5．1．2 離散程度 108
5．1．3 分布形態 110
5．2 數據說明表 111
5．2．1 數據說明表的制作要點 111
5．2．2 案例展示 112
5．3 數據可視化方法 113
5．3．1 單變量數據可視化 114
5．3．2 雙變量數據可視化 119
5．3．3 多變量數據可視化 126
【本章小結】 129
【習題五】 130
【技能實訓】 131
第6章 數據分析報告的撰寫 132
6．1 數據分析報告概述 132
6．1．1 數據分析報告的定義 133
6．1．2 數據分析報告的寫作原則 133
6．1．3 數據分析報告的作用 134
6．1．4 數據分析報告的分類 134
6．2 數據分析報告的結構 136
6．2．1 標題 136
6．2．2 背景介紹 137
6．2．3 正文 139
6．2．4 結論與建議 143
6．2．5 附錄 144
6．3 撰寫數據分析報告的注意事項 144
6．4 數據分析報告撰寫案例 145
【本章小結】 151
【習題六】 151
【技能實訓】 152
第7章 數據分析案例實踐 153
7．1 基于馬蜂窩旅游產品的游記分析 153
7．1．1 馬蜂窩數據的獲取 153
7．1．2 馬蜂窩數據的清洗與整理 156
7．1．3 馬蜂窩數據的可視化 157
7．1．4 馬蜂窩數據分析報告示例 158
7．2 基于電商數據的競品分析 163
7．2．1 電商數據的獲取 163
7．2．2 電商數據的清洗與整理 165
7．2．3 電商數據的可視化 165
7．2．4 競品分析案例展示 166
【本章小結】 173
【習題七】 173
【技能實訓】 173
參考文獻 174
第 1章 數據分析概述 1
1．1 數據分析的基礎知識 2
1．1．1 數據分析的定義 2
1．1．2 數據分析的分類 2
1．1．3 數據分析的用處 2
1．1．4 數據分析的工具 3
1．2 數據分析的流程 4
1．2．1 數據采集 4
1．2．2 數據清洗 5
1．2．3 數據整理 6
1．2．4 數據可視化 6
1．2．5 數據分析報告撰寫 7
1．3 常用的數據分析方法 7
1．3．1 PEST分析法 7
1．3．2 5W2H分析法 8
1．3．3 邏輯樹分析法 9
1．3．4 相關分析 10
1．3．5 回歸分析 10
1．3．6 綜合評價分析法 11
1．3．7 四象限分析法 11
1．4 數據分析的道德與職業原則 12
1．4．1 數據分析造假 12
1．4．2 數據分析正能量 13
1．4．3 道德與倫理規范 13
1．4．4 職業原則 14
【本章小結】 15
【習題一】 15
【技能實訓】 16
第 2章 商務數據采集概述及初級應用 17
2．1 商務數據采集概述 18
2．1．1 初識數據 18
2．1．2 商務數據的含義 20
2．1．3 商務數據的來源與采集 21
2．2 商務數據的采集方法與采集工具 24
2．2．1 商務數據采集方法 25
2．2．2 初識數據采集器 26
2．2．3 數據采集器的安裝與界面 27
2．3 數據采集器初級應用 30
2．3．1 模板任務模式及實例 30
2．3．2 自定義任務模式及實例 33
【本章小結】 48
【習題二】 48
【技能實訓】 49
第3章 數據采集高級應用及采集實例 50
3．1 數據采集的高級應用 50
3．1．1 屏蔽網頁廣告 51
3．1．2 禁止加載圖片 51
3．1．3 增量采集 52
3．1．4 登錄采集 53
3．1．5 圖片及附件采集與下載 56
3．2 數據采集實例 56
3．2．1 金融網站的數據采集 56
3．2．2 百度地圖中店鋪的數據采集 60
3．2．3 電商產品的數據采集 62
3．2．4 職場招聘的數據采集 65
【本章小結】 67
【習題三】 67
【技能實訓】 68
第4章 數據清洗與整理 69
4．1 數據清洗與整理的基本原則 70
4．2 數據清洗的基本操作 70
4．2．1 刪除重復項 71
4．2．2 處理缺失值 74
4．2．3 分離組合列 76
4．2．4 處理非法值 81
4．3 數據整理的基本方法 83
4．3．1 常規的數據整理方法 83
4．3．2 日期時間型的數據處理方法 95
【本章小結】 102
【習題四】 102
【技能實訓】 103
第5章 數據可視化 104
5．1 常用統計量介紹及實現方法 105
5．1．1 集中趨勢 105
5．1．2 離散程度 108
5．1．3 分布形態 110
5．2 數據說明表 111
5．2．1 數據說明表的制作要點 111
5．2．2 案例展示 112
5．3 數據可視化方法 113
5．3．1 單變量數據可視化 114
5．3．2 雙變量數據可視化 119
5．3．3 多變量數據可視化 126
【本章小結】 129
【習題五】 130
【技能實訓】 131
第6章 數據分析報告的撰寫 132
6．1 數據分析報告概述 132
6．1．1 數據分析報告的定義 133
6．1．2 數據分析報告的寫作原則 133
6．1．3 數據分析報告的作用 134
6．1．4 數據分析報告的分類 134
6．2 數據分析報告的結構 136
6．2．1 標題 136
6．2．2 背景介紹 137
6．2．3 正文 139
6．2．4 結論與建議 143
6．2．5 附錄 144
6．3 撰寫數據分析報告的注意事項 144
6．4 數據分析報告撰寫案例 145
【本章小結】 151
【習題六】 151
【技能實訓】 152
第7章 數據分析案例實踐 153
7．1 基于馬蜂窩旅游產品的游記分析 153
7．1．1 馬蜂窩數據的獲取 153
7．1．2 馬蜂窩數據的清洗與整理 156
7．1．3 馬蜂窩數據的可視化 157
7．1．4 馬蜂窩數據分析報告示例 158
7．2 基于電商數據的競品分析 163
7．2．1 電商數據的獲取 163
7．2．2 電商數據的清洗與整理 165
7．2．3 電商數據的可視化 165
7．2．4 競品分析案例展示 166
【本章小結】 173
【習題七】 173
【技能實訓】 173
參考文獻 174
展開全部
數據分析基礎與實戰(微課版) 作者簡介
朱德軍 長期從事NCRE、OSTA、ITAT認證考試教學工作；狗熊會在線實習項目講師；參與了物流車輛風險分析、天然氣用氣行為及損耗分析、一卡通學生信息貧困識別等多項數據分析項目；主要研究方向：數據獲取、數據管理與運維表等
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