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『簡體書』谁说菜鸟不会数据分析（深入浅出讲解数据分析，灵活应用EXCEL,让你的工作更出彩）（轻松学会数据分析）

書城自編碼： 1751721
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→家庭與辦公用書
作者： 张文霖
國際書號(ISBN)： 9787121135873
出版社： 电子工业出版社
出版日期： 2011-07-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 304/
書度/開本： 16 釘裝： 平装

售價：HK$ 174.1

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《让Excel飞！职场Office效率提升秘籍（@MrExce》
內容簡介：
很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。本书在降低学习难度方面做了大量的尝试：基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，并且采用通俗易懂的讲解方式。本书努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析。
本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把这本书当小说来阅读，跟随主人公小白，在Mr.林的指点下轻松掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。
本书适合需要提升自身竞争力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要作数据分析的人士；经常阅读经营分析、市场研究报告的各级管理人员；从事咨询、研究、分析等专业人士。


本书五大卖点：
1、
作者号召力强：作者团队来自于国内著名新浪博客——小蚊子乐园。小蚊子乐园是国内数据分析领域最具有影响力的牛人之一，在数据分析的职场领域中数以百万计的粉丝量。
2、
小说式的数据分析书：作者花费多年时间来精心写作，小范围试读获得15位数据分析领域专家的一致好评，并获得了广泛的推荐。作者文笔风趣幽默，通过小说式的写作方式，让人有一口气阅读完全书的冲动，在轻阅读的时代，必能激发起读者的阅读热情。
3、
魅丽作品值得珍藏：本书全彩色印刷，书中的每个插图都是花费了大量的时间精力来处理的，不论是图形风格、文字风格、色彩搭配都是完美的配合。此外，本书还有非常专业而精美的插画。这一切可以让我们的阅读成为一种享受，而且本书也值得珍藏在书架上。
4、
全面提升职场竞争力：深入浅出的小说式讲解，让我们拉近了数据分析与普通职场人士的距离。通过本书学习，能够极大提升职场的竞争力。职场新人，市场营销、金融、财务、人力资源等管理工作中需要数据分析的人士，经常阅读经营分析、市场研究报告的各级管理人员和从事咨询、研究、分析等专业人士都能从这本书书中获得启迪和提升。
5、
广泛关注构建畅销动力：本书从创作过程中就吸引了大量人群的关注，博客超百万的点击量、微博人气不断飙升、相关论坛的顶贴支持、QQ群的广泛热议。知名作者、小说式的讲解、魅丽作品、全面营销的支持，构建起畅销动力！
目錄：
第1章数据分析那些事儿
1.1　数据分析是“神马”
1.1.1　何谓数据分析
1.1.2　数据分析的广阔前景
1.1.3　菜鸟与数据分析师
1.1.4　数据分析师的基本素质
1.2　数据分析六步曲
1.2.1　明确分析目的和内容
1.2.2　数据收集
1.2.3　数据处理
1.2.4　数据分析
1.2.5　数据展现
1.2.6　报告撰写
1.3　几个常用指标或术语
1.4　本章小结
第2章无米难为巧妇——数据准备
2.1　理解数据
2.1.1　字段与记录
2.1.2　数据类型
2.1.3　数据表
2.1.4　问卷录入
2.2　初识Excel
2.2.1　菜单操作
2.2.2　函数
2.2.3　图表
2.2.4　宏
2.2.5　快捷键
2.3　数据来源
2.3.1　导入外部数据
2.3.2　手动输入数据更灵活
2.4　本章小结
第3章三心二意——数据处理
3.1　何为数据处理
3.1.1　“三心二意”处理数据
3.1.2　数据处理的内容
3.2　数据清洗
3.2.1　清洗数据时的小妙招
3.2.2　重复数据处理
3.2.3　处理缺失数据
3.2.4　检查数据逻辑错误
3.3　数据加工
3.3.1　数据抽取
3.3.2　数据计算
3.3.3　数据分组
3.3.4　数据转换
3.4　数据抽样
3.5　本章小结
第4章工欲善其事必先利其器　数据分析
4.1　数据分析方法论
4.1.1　数据分析方法论与数据分析法的区别
4.1.2　PEST分析法
4.1.3　5W2H分析法
4.1.4　逻辑树分析法
4.1.5　4P营销理论
4.1.6　用户行为理论
4.2　数据分析方法
4.2.1　对比分析法
4.2.2　分组分析法
4.2.3　结构分析法
4.2.4　平均分析法
4.2.5　交叉分析法
4.2.6　综合评价分析法
4.2.7　杜邦分析法
4.2.8　漏斗图分析法
4.2.9　矩阵关联分析法
4.2.10　高级数据分析方法
4.2.11　数据分析的三大误区
4.3　数据分析工具
4.3.1　初识数据透视表
4.3.2　创建数据透视表的三步法
4.3.3　数据透视表分析实践
4.3.4　多选题分析
4.3.5　数据透视表小技巧
4.4　本章小结
第5章给数据量体裁衣 数据展现
5.1　揭开图表的真面目
5.1.1　图表的作用
5.1.2　经济适用图表有哪些
5.1.3　通过关系选择图表
5.1.4　图表制作5步法
5.2　表格也疯狂
5.2.1　突出显示单元格
5.2.2　项目选取
5.2.3　数据条
5.2.4　图标集
5.2.5　迷你图
5.3　给图表换装
5.3.1　平均线图
5.3.2　双坐标图
5.3.3　竖形折线图
5.3.4　瀑布图
5.3.5　帕累托图
5.3.6　旋风图
5.3.7　人口金字塔图
5.3.8　漏斗图
5.3.9　矩阵图（散点图）
5.3.10　发展矩阵图
5.3.11　改进难易矩阵（气泡图）
5.4　本章小结
第6章专业化生存——图表可以更美的
6.1　别让图表犯错
6.1.1　让图表“五脏俱全”
6.1.2　要注意的条条框框
6.1.3　图表会说谎
6.2　浓妆淡抹总相宜——图表美化
6.2.1　图表美化的三原则
6.2.2　略施粉黛，美化技巧
6.2.3　图表也好“色”
6.3　如虎添翼的招儿
6.3.1　我的图表模板
6.3.2　快速制图
6.3.3　添加数据系列
6.3.4　添加标签小工具
6.3.5　智能“照相机”
6.3.6　修剪超大值
6.3.7　制作图表时通用的快捷操作
6.4　本章小结
第7章专业的报告——提升你的职场价值
7.1　初次数据分析报告
7.1.1　数据分析报告的定义
7.1.2　数据分析报告的协作原则
7.1.3　数据分析报告的作用
7.1.4　数据分析报告的种类
7.2　数据分析报告的结构
7.2.1　标题页
7.2.2　目录
7.2.3　前言
7.2.4　正文
7.2.5　结论与建议
7.2.6　附录
7.3　撰写报告时的注意事项
7.4　报告范例
7.5　本章小结
第8章数据分析技能持续提升
8.1　软件工具
8.1.1　数据分析类工具
8.1.2　数据展现类工具
8.2　论坛
8.2.1　数据分析类论坛
8.2.2　数据展现类论坛
8.3　博客
8.3.1　数据分析十大博客
8.3.2　PPT十大中文博客
8.4　本章小结

 

 

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