包邮数据分析基础与案例实战(基于Excel软件)

第 1章

数据分析技术概述　1

1.1　数据分析认知　1

1.1.1　数据分析的定义、目的与意义　1

1.1.2　数据分析的发展历程　2

1.1.3　数据分析的前景　3

1.2　数据分析的工作流程　3

1.3　数据分析方法论　5

1.3.1　5W2H分析法　5

1.3.2　PEST分析法　6

1.3.3　SWOT分析法　7

1.3.4　4P营销理论分析法　7

1.3.5　逻辑树分析法　7

1.4　数据分析方法　9

1.4.1　对比分析法　9

1.4.2　分组分析法　10

1.4.3　结构分析法　11

1.4.4　平均分析法　12

1.4.5　矩阵关联分析法　12

1.4.6　高级数据分析法　14

1.5　常用的数据分析工具简介　14

1.5.1　Excel软件简介　14

1.5.2　SPSS软件简介　15

1.5.3　SAS软件简介　15

1.6　本章小结　16



第２章

Excel数据收集　17

2.1　Excel数据的输入与填充　17

2.1.1　各类数据的输入　17

2.1.2　数据填充　19

2.2　Excel数据导入　22

2.2.1　导入文本数据　22

2.2.2　导入网站数据　25

2.2.3　导入数据库数据　27

2.3　Excel表的美化　30

2.3.1　单元格美化　30

2.3.2　套用样式　32

2.3.3　表格美化　34

2.4　课堂实操训练　35

2.5　本章小结　38

2.6　拓展实操训练　39



第3章

Excel数据分析常用函数　40

3.1　公式与函数的基础　40

3.1.1　Excel公式　40

3.1.2　名称的定义与运用　42

3.1.3　Excel中的函数　45

3.1.4　公式与函数运用中的常见问题　45

3.2　统计计算类函数　47

3.2.1　统计类函数　47

3.2.2　数学计算类函数　56

3.3　文本类函数　61

3.3.1　字符串截取类函数　61

3.3.2　字符串查找替换类函数　63

3.3.3　文本转换类函数　66

3.4　逻辑运算类函数　68

3.4.1　IF类函数　68

3.4.2　IS类函数　69

3.4.3　逻辑判断类函数　70

3.5　关联匹配类函数　73

3.5.1　关联类函数　73

3.5.2　查询类函数　76

3.6　日期与时间函数　80

3.6.1　计算天数函数　80

3.6.2　年月日判断函数　82

3.7　课堂实操训练　82

3.8　本章小结　83

3.9　拓展实操训练　83



第4章

Excel数据加工与处理　86

4.1　数据审核　86

4.1.1　数据有效性验证　86

4.1.2　处理重复值数据　88

4.1.3　处理缺失数据　90

4.1.4　处理离群值　92

4.2　数据筛选　93

4.2.1　自动筛选　93

4.2.2　高级筛选　95

4.3　分类汇总　96

4.4　数据透视表　98

4.5　合并计算　100

4.6　课堂实操训练　101

4.7　本章小结　104

4.8　拓展实操训练　105



第5章

Excel统计分析　106

5.1　Excel分析工具库　106

5.1.1　分析工具库简介　106

5.1.2　分析工具库的安装　107

5.1.3　分析工具库中各种统计方法归纳　108

5.2　直方图　108

5.2.1　数据分组概述　108

5.2.2　快速统计分组——直方图　109

5.3　抽样分析　110

5.3.1　抽样分析的概念及特点　110

5.3.2　抽样分析的分类　111

5.3.3　Excel中抽样分析的使用　111

5.4　描述性统计分析　112

5.4.1　描述性统计分析概述　113

5.4.2　集中趋势　113

5.4.3　离散趋势　114

5.4.4　偏态与峰度　115

5.4.5　Excel中的描述性统计分析工具　116

5.5　相关分析　117

5.5.1　相关的基本概念　117

5.5.2　相关关系的分类　118

5.5.3　相关系数　118

5.6　回归分析　120

5.6.1　回归分析概述　120

5.6.2　Excel中的回归分析　121

5.7　移动平均　126

5.7.1　移动平均的概念　126

5.7.2　Excel中的移动平均　127

5.8　指数平滑　128

5.8.1　指数平滑的概念　128

5.8.2　Excel中的指数平滑案例　129

5.9　课堂实操训练　130

5.10　本章小结　134

5.11　拓展实操训练　135



第6章

Excel数据展示　136

6.1　表格展示　136

6.1.1　数据列突出显示　136

6.1.2　图标集　137

6.1.3　数据条　138

6.1.4　色阶　139

6.1.5　迷你图　140

6.2　图表展示　141

6.2.1　创建图表基础　141

6.2.2　折线图　147

6.2.3　柱形图　150

6.2.4　饼图　152

6.2.5　旋风图　154

6.2.6　瀑布图　156

6.2.7　折线图与柱形图的组合　158

6.2.8　数据透视图　160

6.3　课堂实操训练　162

6.4　本章小结　166

6.5　拓展实操训练　166



第7章

电商数据分析综合案例　168

7.1　电商数据背景分析　168

7.2　数据处理　169

7.3　数据分析　172

7.4　数据展示　176

7.5　本章小结　179



第8章

股票数据分析综合案例　180

8.1　股票数据背景分析　180

8.2　数据清洗　181

8.3　数据处理　183

8.4　数据分析　187

8.5　数据展示　189

8.6　本章小结　193