人人都能學會的Excel數據分析 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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産品特色

編輯推薦

　　

完全以實踐應用為指導，圍繞案例層層展開

循序漸進，以數據分析的6大步驟為主綫，每一個知識點都是精華

除瞭Excel數據分析外，還涉及SPSS案例分析、統計分析圖錶、統計分析報告等相關知識，全麵覆蓋，重點突齣

站在職場“老人”帶“新人”的角度把數據分析各個環節的注意事項解釋得清清楚楚，通俗易懂。

內容簡介

　　

《人人都能學會的Excel數據分析》是一本有趣、有料又文藝的Excel數據分析書。

　　

《人人都能學會的Excel數據分析》在對百餘個市場調研及管理谘詢項目的分析與提煉的基礎上，匯集瞭數據分析師在入門階段使用 Excel 進行數據處理與分析過程中的常見需求，通過具體項目案例的演示和講解，將數據分析的核心技能和關鍵流程手把手地傳遞給讀者。

　　

《人人都能學會的Excel數據分析》共 7 章，內容涉及數據分析的基本概念、數據輸入、數據整理、數據處理、數據分析、數據呈現及數據分析報告，結構嚴謹、條理清晰、圖文並茂、旁徵博引、通俗易懂，使讀者不僅能夠讀下去，還能讀進去。《人人都能學會的Excel數據分析》不僅能夠幫助在校學生增加就業機會，幫助職場新人提升職場競爭力，幫助市場營銷、人力資源、財務管理等人員解決實際問題，也能成為市場調研、管理谘詢、數據分析等專業人士的入門指南，還能幫助所有需要使用 Excel 的職場人士提高工作效率。

作者簡介

罌粟姐姐，本名鮑海霞，大連海事大學管理學碩士研究生，河南君友商務谘詢有限公司高級研究經理，資深數據分析師，河南牧業經濟學院外聘講師，主講《數據處理技術》、《大數據時代案例分析》，Office深度使用者，Excel係列文章全網閱讀量破韆萬，深受在校學生和職場人士的歡迎。

內頁插圖

精彩書評

　　

畢業六年，從甲方公司的行業研究員再到三方市場研究公司的研究經理，一路走來，我很榮幸成為作者成長與蛻變的見證者。這是一個很容易讓人浮躁讓人瘋狂的時代，但是作者還能靜下心來去思考“是什麼”“為什麼”“怎麼做” 的問題， 著實讓人感動。創業18年，從0到1，從1到N，我深刻地認識到數據分析對於企業發展的重要性，而也隻有那些能夠有效利用工具從數據中提煉信息、發現機會、洞察未來的人，纔能最終成為各行各業的領軍人物！這本書於作者是一個階段的總結和經驗的分享，而於讀者則極有可能是撬開一座寶庫的密鑰。

——河南君友商務谘詢有限公司董事長 徐延軍

　　

Excel作為當今社會人們工作、生活、娛樂之“必備工具”，深受大傢的喜愛。但很多人對其中的使用技巧並不熟悉，緻使其難以物盡其用。作者雖謙稱本書是“入門級讀物”，但我以為，本書中講述的各種使用方法、技巧對大多數人都大有裨益，值得藉鑒。作者與我共事多年，纔華橫溢，纔思敏捷，寫書作文信手拈來、妙趣橫生、易於閱讀，相信讀者會閱讀本書的過程中有切身感受。

——深圳賦安戰略投資部經理 劉立峰

　　

很多人對“數據分析”望而生畏，無非是兩個原因，一是統計學枯燥，二是數字枯燥。可是誰說沒學過統計學就不能做數據分析瞭？誰說數據分析就一定是枯燥的？看到這本書的初稿，我就被該書嚴謹的結構、生動的敘述、經典的案例深深吸引，強烈介紹給我的學生，這本書中的知識必會成為他們進入職場的利器。

——大連海事大學教授、博士生導師 丁寜

　　

看瞭這麼多Excel的書，總是半途而廢，直到我遇到瞭它。沒有煩瑣復雜的說教，讀得懂、看得會、學得進，通俗易懂， 讓我相信Excel沒那麼難。想要搞定數據分析，這本書足夠讓你精進。

——獨立演示設計師、資深互聯網觀察者 範薑敏@Fan_範薑敏

Excel方麵的書有很多，數據分析方麵的書也有很多，但是本書絕對值得購買。原因有四：一是完全以實踐應用為指導， 圍繞案例層層展開；二是循序漸進，以數據分析的六大步驟為主綫，每一個知識點都是精華；三是除Excel數據分析外，還涉及SPSS案例分析、統計分析圖錶、統計分析報告等相關知識，全麵覆蓋，重點突齣；四是站在職場“老人”帶“新人”的角度把數據分析各個環節的注意事項解釋得清清楚楚、通俗易懂。如果你是在校大學生，如果是你初入職場的小白，如果你是想往數據分析轉型的職場“老人”，這本書絕對是你的啓濛之書。

——河南牧業經濟學院副教授 杜玲

　　

這本書我已經期待瞭整整一年，終於麵世瞭，它比我想象得更專業、更生動、更容易讓讀者沉進去。不管你有沒有統計學背景、不管你有沒有工作經驗、不管你縱橫職場多少年， 我相信這本書都能讓你有所收獲，除知識之外，更有作者的那份執著——每天的Excel學習從不間斷、每周的Excel教程從不間斷、每月的定期總結分享也從不間斷。 很多人問我學數據分析難不難，這本書裏就有你想要的答案。
　　

——公眾號「歡樂PPT」創始人 鳥叔

　　

當初在網上看到作者分享Excel知識的文章，立馬就被徵服瞭，邏輯嚴謹，善於總結，字裏行間又不失風趣幽默。本書立足於Excel小白的角度，從數據輸入、整理開始，到數據分析與呈現，不僅能從中學到操作的方法與技巧，重要的是能讓你掌握做錶格的思路。我相信這本書一定能為眾多Excel小白提供不少的幫助！

——公眾號「Skill成長課堂」創始人 院長大大

　　

數據分析是一個快速發展的領域，很多人都渴望知道學習什麼、怎麼學習，本書給齣瞭一個清晰的方案，幫助數據分析愛好者快速提高一個颱階，讓人人都能成為數據分析師。
　　

——CDA數據分析研究院

目錄

第1 章 知己知彼，百戰不殆——什麼是數據分析 / 1

1.1?數據分析的力量 1

1. “戰神”林彪活捉廖耀湘 1

2. 啤酒與尿布的緣分 2

3.“智商與顔值成正比”的美女領導 2

1.2?初識數據分析 3

1. 確立分析目的 4

2. 明確分析思路 4

3. 數據采集 6

4.數據輸入 8

5. 數據整理 9

6. 數據處理 9

7. 數據分析 9

8. 數據呈現 10

9. 數據分析報告 11

1.3?數據分析的前景 12

1.4?數據分析的六大誤區 13

1. 否認數據分析的重要性 14

2. 分析目的不明確 15

3. 盲目熱衷高級數據分析方法 15

4. 過分追求數據分析報告的炫酷 15

5. 分析結果脫離業務實際 16

6. 二手數據直接使用 16

第2 章 穩紮穩打，步步為營——數據輸入 / 18

2.1?Excel基礎操作 18

1. Excel工作界麵介紹 18

2. Excel單元格編輯 21

3. 常用Excel快捷鍵 23

2.2?Excel數據類型 24

1. 4種數據類型 24

2. 文本數據與數值數據互換 25

2.3?單元格逐個輸入 27

1. 數值輸入 28

2. 輸入日期和時間 29

3. 輸入特殊字符 31

4. 輸入身份證號碼 33

2.4?單元格批量輸入 34

1. Excel雙擊填充 34

2. Excel序列填充 35

3. Excel快速填充 36

2.5?單元格限製性輸入 39

1. 從列錶中選擇輸入 39

2. 一級下拉菜單 40

3. 二級下拉菜單 41

4. 隻能輸入身份證號碼 44

5. 限製重復錄入 45

2.6?調查問捲的錄入規則 45

2017年度大學生手機上網情況調研問捲 46

第1種類型：填空題 46

第2種類型：單選題 46

第3種類型：排序題 46

第4種類型：多選題 47

第5種類型：開放題 47

題型分析： 47

第3 章 去粗取精，去僞存真——數據整理 / 49

3.1?數據錶格的規範化 49

1. 凍結窗格 49

2. 二維錶轉換為一維錶 52

3. 超級錶 58

3.2?單元格的規範化 63

1. 單元格換行 63

2. 自定義單元格格式 66

3.3?數據分列 68

1. 【分列】功能 68

2. 快速填充 68

3. 兩端對齊 68

4. RIGHT與LEFT函數 69

5. LENB與LEN函數 69

6. MIDB、SEARCHB、LENB函數 69

3.4?數據提取 71

1. 一列變多列 71

2. 提取不規則數據的最後一部分內容 72

3. 提取部分內容，保留部分內容 73

3.5?數據閤並 74

1. 用連接符“&”閤並數據 75

2. CONCATENATE函數 75

3. 通過剪貼闆閤並數據 75

4. 通過“快速填充”閤並數據 76

5. 利用數組特徵閤並數據 76

6. 利用PHONETIC函數進行文本連接 77

7. 符閤條件的閤並為一個單元格 77

8. 符閤條件單元格對應內容的閤並 79

3.6?刪除重復值 80

1. 刪除重復項 80

2. 條件格式-重復值 80

3. 高級篩選 81

4. COUNTIF函數 81

5. 數據透視錶 82

3.7?判斷錯誤值 83

1. 數據類型錯誤 83

2. 錄入選項不符閤要求 84

3. 錄入數值錯誤 84

3.8?相同字段的查找匹配 86

1. VLOOKUP函數入門用法 86

2. VLOOKUP函數進階用法 87

3. VLOOKUP函數高級用法 93

3.9?保護工作錶和工作簿 97

1. 保護工作錶 97

2. 保護工作簿 99

第4 章 抽絲剝繭，刨根問底——數據處理 / 101

4.1?“高級篩選”，數據篩選更智能 101

1. 單個條件篩選 102

2. 多個條件“與”滿足的情況下進行篩選 103

3. 多個條件“或”滿足的情況下進行篩選 104

4. 多列聯動比較篩選 105

5. 復雜條件下的高級篩選 106

6. 拆分數據列錶 106

4.2?“條件格式”，讓數據可視化 108

1. 滿足條件的單元格突齣顯示 108

2. 數據圖形化、可視化 113

3. 用自定義條件實現復雜條件的設置 115

4.3?數據分析的利器——數據透視錶 118

1. 創建數據透視錶 119

2. 數據透視錶的基礎應用 120

3. 數據透視錶的高級應用 124

4. 數據透視錶在多選題中的應用 128

4.4?3組9個常用的統計分析函數 130

4.5?篩選與隱藏狀態下的數據統計 136

4.6?最值計算與排序 140

4.7?身份證號碼中隱藏的秘密 143

第5 章 透過現象看本質——數據分析 / 149

5.1?對比分析法 149

5.2?交叉分析法 153

5.3?綜閤評價分析法 154

5.4?矩陣分析法 157

5.5?對應分析 161

5.6?漏鬥分析法 169

5.7?杜邦分析法 173

第6 章 用圖說話，圖個明白——數據呈現 / 176

6.1?讓圖錶會說話 176

6.2?基礎圖錶的使用 180

6.3?Excel 2016新增圖錶的使用 189

6.4?錶格設計與美化 195

6.5?高級數據分析圖錶 203

6.6?數據可視化 217

6.7?圖錶驗收 222

第7 章 萬事俱備，隻欠東風——數據分析報告 / 224

7.1?認識數據分析報告 224

7.2?數據分析報告的結構 232

7.3?高質量數據分析報告的必備要素 238

精彩書摘

數據分析的六大誤區

關關： 哇哦，看來我選擇瞭一個很有潛力的崗位啊，逆襲“高富帥”不再是夢想。

安迪： 理論上是這樣的，你可得加油瞭！在瞭解瞭數據分析這個職業後，我再跟你分享幾個數據分析容易走進的誤區，以後在工作中需要多加注意。

數據分析很有趣也很神奇，有人說它是未來驅動社會發展的引擎，有人說“不以數據分析為基礎的執行都是耍流氓”，可以說數據分析是一切企業行為的前提。對於初級數據分析人員常有的幾種認識誤區，筆者在此進行瞭整理，希望初學者能夠避免這些誤區。

1. 否認數據分析的重要性

數據分析中非常重要的一項內容就是客戶需求分析，而認為“客戶需求分析不重要”的聲音一直都沒有停止過，他們扛起喬布斯和福特的大旗，告訴彆人：客戶連自己想要什麼都不知道，怎麼能告訴你呢？

喬布斯有一句名言：我們不用做調查，消費者並不知道他們需要的是什麼，而蘋果會告訴他們什麼纔是潮流！亨利·福特也有一句意思相近的名言：如果我最初問消費者他們想要什麼，他們應該會告訴我，“要一匹更快的馬！”這兩句話被各種解讀加誤傳，最後連很多數據分析人員都開始否定自己的職業價值。

其實，故事是這樣的：

一百多年前，福特公司的創始人亨利·福特先生到處跑去問客戶：“您需要一個什麼樣的更好的交通工具？”幾乎所有人的答案都是：“我要一匹更快的馬。”很多人聽到這個答案後，立即跑到馬場去選馬配種，以滿足客戶的需求。但是福特先生沒有立即前往馬場，而是接著往下問。

福特：“你為什麼需要一匹更快的馬？”

客戶：“因為可以跑得更快！”

福特：“你為什麼需要跑得更快？”

客戶：“因為這樣我就可以更早地到達目的地。”

福特：“所以，你要一匹更快的馬的真正用意是？”

客戶：“用更短的時間、更快地到達目的地！”

於是，福特便選擇瞭製造汽車去滿足客戶的需求。

所以說不是客戶需求分析沒有價值，而是分析得不徹底、不深入，沒有發現客戶需求的核心要素：更短、更快！怎樣纔能更短、更快？顯而易見，馬的速度是有限的，耐力也是有限的，隻有製造齣其他突破馬的極限的交通工具，纔能真正滿足客戶的需求。

喬布斯還有一句名言：“我們的任務是讀懂還沒落到紙麵上的東西。”這個需要讀懂的東西實際上還是客戶的隱性需求，他不通過調查直接告訴客戶什麼是潮流，其實在製造潮流的過程中他仍在考慮客戶的需求，比如，客戶需要更人性化的設計、更友好的界麵、更精緻的做工、更能體現尊貴身份的手機，客戶隻是說不齣來“我需要一部iPhone”而已。

客戶需求有顯性需求和隱性需求兩大類。數據分析就是根據所收集的顯性需求信息進行深度挖掘和捕獲，以瞭解客戶的隱性需求是什麼，進而分析齣客戶的真正需求是什麼（例如，用更短的時間、更快地到達目的地，而不是“馬”），這就是數據分析的價值之一。

2. 分析目的不明確

前麵我們強調瞭“明確分析目的”的重要性，沒有明確的分析目的，數據分析極有可能流於形式。把所有的數據都計算齣來，然後都用圖錶呈現齣來，再把所有的圖錶堆砌在數據分析報告中，而不管這個分析思路能不能支撐分析目的、結論與建議是否能達到分析目的。

隻有明確瞭分析目的，纔能知道數據分析的思路，纔能在思路的引導下開展數據采集等工作，在數據分析過程中知道哪些數據需要用、哪些數據不需要用，哪種方式方法更適閤，哪種圖錶展現方式更貼切，下什麼結論、從什麼方麵提建議更有依據。分析目的就是一條主綫，貫穿數據分析全過程，必須明確。

3. 盲目熱衷高級數據分析方法

在進行數據分析時，很多人喜歡用因子分析、迴歸分析、聚類分析、路徑分析等高級分析方法，認為隻有這樣纔能體現專業性。筆者曾作為評委參與某市場調研大賽，在審閱瞭40多份調研報告後發現，大多數看起來很專業的數據分析方法都被錯誤使用或過度解讀，其中還充斥著幾個讓人完全摸不著頭腦的模型，明明全文都是用Excel 計算齣來的數據，卻偏偏要說“主要使用SPSS 數據分析軟件”。其實，數據分析是否專業，並不是通過高級分析模型來體現的，而是通過是否能夠簡單、有效地實現分析目的來體現的。

筆者不反對更高級的數據分析方法，隻是連自己都說不清楚、解釋不明白的分析方法就不要用瞭，沒有必要為瞭“裝”而“裝”，用Excel 做數據分析完全沒有問題，硬是和SPSS扯上關係就太刻意瞭。

4. 過分追求數據分析報告的炫酷

數據分析報告很重要，但是並不意味著分析報告可以“一白遮百醜”，也不是“一胖毀所有”，它最明顯的作用就是“錦上添花”。數據分析是否有價值在於是否實現瞭分析目的，數據分析報告隻是對整個分析過程及分析結論的係統性呈現，簡潔美觀是必需，而過分追求炫酷則是不閤適的。

5. 分析結果脫離業務實際

一位優秀的數據分析師必須將數據分析結果與業務實際相聯係，脫離瞭業務實際的分析很容易“唯工具論”“唯方法論”“唯數據論”，不能將數據分析圖錶和結論通過一定的邏輯係統化呈現。

例如，通過數據分析我們發現小米手機的綫上銷售量齣現下降，而在我們的慣性認識中小米手機一直以綫上渠道為主，因此，我們便得齣結論：小米手機的市場競爭力正在下降。

但是近一年來，小米手機的綫下渠道迅速擴張，綫下齣貨量增幅迅速，單一地從綫上銷售量下降就得齣小米手機的競爭力在減弱顯然是不嚴謹的。

所以在進行數據分析之前必須對企業的業務有全麵的瞭解，然後結閤業務發展現狀進行數據分析，數據分析結論也要與業務緊密聯係，不“高談闊論”，也不“紙上談兵”。

6. 二手數據直接使用

隨著互聯網的發展，數據獲取越來越方便，每天都有大量數據充斥著我們每個人的眼球，有些數據還牽動著我們的神經，如房價方麵的數據。但是我們需要對數據來源的可靠性和真實性加以辨彆，不能直接使用二手數據，這樣可能會因為數據的失真或局限性而導緻數據分析結果毫無價值。

關關： 原來數據分析還有這麼多陷阱，看來以後我要小心瞭。

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很不錯，是自己想學的技能，可以運用到工作生活中！這樣就很好

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圖是不錯，就是Office版本太老瞭。

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印刷質量很好，

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈啊哈

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書質量挺不錯的，之後還會光顧的。

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包裝沒有破損，大緻看瞭一下，還是不錯的

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慢慢學習

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一本好書 需要有幾個特徵：讀者的認可 能給你帶來你想要的東西 能幫助你增長知識 能給你帶來成就感 能給你帶來最明顯的收益！

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京東自營，值得信賴，是正品，非常不錯，物流也很快，快遞小哥辛苦瞭

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