谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）（第4版）简介，目录书摘
2020-01-15 14:28
来源：京东
相关商品
京公网安备 11000002000088号 | 京ICP证070359号 | 互联网药品信息服务资格证编号(京)-经营性-2014-0008 | 新出发京零 字第大120007号
影响了海峡两岸数十万人的数据分析“小黄书”基于Excel 2016更新升级；
沈浩教授、《数据化管理》作者黄成明、张文彤博士、知名博主邓凯等抢先品读；
《谁说菜鸟不会数据分析》由小蚊子团队出品，曾荣获中国书刊发行业协会颁发的“全行业优秀畅xiao品种”奖；
对各种数据处理方法进行重新梳理，使数据处理方法更加结构化、体系化；
新增了RFM分析法、结构分解法、因素分解法、趋势分析法等常用数据分析方法，使数据分析方法更加完善、实用；
新增树状图、旭日图、帕累托图、漏斗图等Excel 2016版图表绘制技巧；
关注作者公众号赠送数据分析视频学习券和配套数据下载服务。
这是一本有趣的数据分析书！
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）（第4版）》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）（第4版）》基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角，以及专业分析报告的撰写方法等内容。
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）（第4版）》有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）（第4版）》能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。
张文霖，新浪博客“小蚊子数据分析”博主，资深数据分析师，曾服务于国内知名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
刘夏璐，暨南大学硕士。曾在腾讯、雅芳中国等知名企业有PM、数据分析实习经历。热衷于研究数据、图表与互联网产品。目前是一名在互联网浪潮中扑腾的后生。
狄松，英国南安普顿大学理学硕士，主修市场分析，现服务于全球著名市场研究公司，主要从事数据建模与分析等工作；获得SPSS高级认证，高级调查分析师等证书，具有多年数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、Tableau等工具。
第1章 数据分析那些事儿 /13
1.1 数据分析是“神马” /14
1.1.1 何谓数据分析 /15
1.1.2 数据分析的作用 /17
1.2 数据分析的流程 /18
1.2.1 明确分析目的和思路 /19
1.2.2 数据收集 /21
1.2.3 数据处理 /22
1.2.4 数据分析 /22
1.2.5 数据展现 /22
1.2.6 报告撰写 /23
1.3 数据分析的三大误区 /25
1.4 数据分析师的要求 /26
1.4.1 数据分析师的硬件要求 /26
1.4.2 数据分析师的软件要求 /28
1.5 几个常用指标和术语 /30
1.6 本章小结 /34
第2章 结构为王，确定分析思路 /35
2.1 数据分析方法论 /36
2.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /36
2.1.2 数据分析方法论的重要性 /37
2.2 常用的数据分析方法论 /38
2.2.1 PEST分析法 /38
2.2.2 5W2H分析法 /41
2.2.3 逻辑树分析法 /42
2.2.4 4P营销理论 /43
2.2.5 用户使用行为理论 /45
2.3 本章小结 /46
第3章 无米难为巧妇，数据准备 /47
3.1 理解数据 /48
3.1.1 字段与记录 /49
3.1.2 数据类型 /50
3.1.3 数据表要求 /50
3.2 数据来源 /52
3.2.1 导入数据 /52
3.2.2 问卷录入要求 /56
3.3 本章小结 /58
第4章 简单快捷，数据处理 /59
4.1 数据处理简介 /60
4.2 数据清洗 /61
4.2.1 重复数据处理 /61
4.2.2 缺失数据处理 /66
4.2.3 空格数据处理 /70
4.3 数据合并 /72
4.3.1 字段合并 /72
4.3.2 字段匹配 /74
4.4 数据抽取 /76
4.4.1 字段拆分 /76
4.4.2 随机抽样 /80
4.5 数据计算 /82
4.5.1 简单计算 /82
4.5.2 函数计算 /83
4.6 数据转换 /87
4.6.1 数据表行列互换 /87
4.6.2 二维表转一维表 /89
4.6.3 数据类型转换 /93
4.7 本章小结 /97
第5章 工欲善其事必先利其器，数据分析 /98
5.1 数据分析方法 /99
5.1.1 对比分析法 /100
5.1.2 分组分析法 /104
5.1.3 结构分析法 /105
5.1.4 分布分析法 /106
5.1.5 交叉分析法 /107
5.1.6 RFM分析法 /109
5.1.7 矩阵关联分析法 /111
5.1.8 综合评价分析法 /116
5.1.9 结构分解法 /119
5.1.10 因素分解法 /120
5.1.11 漏斗图分析法 /122
5.1.12 趋势分析法 /123
5.1.13 高级数据分析方法 /129
5.2 数据分析工具 /129
5.2.1 初识数据透视表 /130
5.2.2 数据透视表创建三步法 /131
5.2.3 数据透视表分析实践 /133
5.2.4 数据透视表小技巧 /137
5.2.5 多选题分析 /141
5.3 本章小结 /145
第6章 给数据量体裁衣，数据展现 /146
6.1 揭开图表的真面目 /147
6.1.1 图表的作用 /147
6.1.2 经济适用图表有哪些 /148
6.1.3 通过关系选择图表 /149
6.1.4 图表制作5步法 /154
6.2 表格也疯狂 /155
6.2.1 突出显示单元格 /156
6.2.2 项目选取 /157
6.2.3 数据条 /158
6.2.4 图标集 /160
6.2.5 迷你图 /161
6.3 给图表换装 /163
6.3.1 平均线图 /163
6.3.2 双坐标图 /166
6.3.3 竖形折线图 /169
6.3.4 帕累托图 /172
6.3.5 旋风图 /178
6.3.6 人口金字塔图 /183
6.3.7 漏斗图 /185
6.3.8 矩阵图 /190
6.3.9 改进难易矩阵（气泡图） /193
6.4 本章小结 /195
第7章 专业化生存，图表可以更美的 /196
7.1 别让图表犯错 /198
7.1.1 让图表“五脏俱全” /198
7.1.2 要注意的条条框框 /200
7.1.3 图表会说谎 /211
7.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /215
7.2.1 美化三原则 /215
7.2.2 略施粉黛，美化技巧 /218
7.2.3 图表也好“色” /224
7.3 本章小结 /228
第8章 专业的报告，体现你的职场价值 /229
8.1 什么是数据分析报告 /230
8.1.1 数据分析报告是什么 /230
8.1.2 数据分析报告的原则 /230
8.1.3 数据分析报告的作用 /231
8.1.4 数据分析报告的种类 /233
8.2 报告的结构 /235
8.2.1 标题页 /236
8.2.2 目录 /238
8.2.3 前言 /238
8.2.4 正文 /240
8.2.5 结论与建议 /241
8.2.6 附录 /243
8.3 撰写报告时的注意事项 /243
8.4 报告范例 /244
8.5 本章小结 /251