《數據說服力：菜鳥學數據分析》是2016年1月人民郵電出版社出版的圖書，作者是李軍。
基本介紹
- 書名：數據說服力：菜鳥學數據分析
- 作者：李軍
- ISBN：9787115405326
- 類別：經管
- 頁數：213頁
- 定價：49.80元
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2016年1月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,作者簡介,目錄,
內容簡介
如何分析數據，讓行銷更精準，讓成本更低，實現利潤極大化？本書以“零基礎”為起點，以“實戰操作”為主線，通過7大數據分析方法、7種美化數據方式、8大專題全程講解、75個專家提醒、408張圖片全程圖解，幫助讀者實現數據分析從入門到精通，從新手成為數據分析高手。本書內容豐富、實戰性強，適合於對數據分析感覺興趣的讀者，特別是數據分析人員、銷售策劃人員等閱讀參考。
作者簡介
李軍
數據分析師，擁有10年以上數據分析、挖掘經驗，對商業數據敏感，能夠通過建模深入挖掘用戶或產品方面的有價值的信息，持續地改進完善數據採集、處理、分析、報告等各個流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等數據分析工具及Oracle等主流資料庫，曾參與編寫圖書：《大數據：從海量到精準》、《大數據時代的行銷與商業分析》、《Excel函式與圖表套用技巧500例》等。
目錄
第1 章快速入門：認識數據分析
1.1 認識數據分析 2
1.1.1 數據分析的價值 2
1.1.2 數據分析的基本步驟 3
1.1.3 數據分析的4 大誤區 7
1.1.4 幾個常用術語 9
1.2 數據分析的前景 14
1.2.1 數據分析的成功案例 14
1.2.2 數據分析的行業發展 16
1.2.3 數據分析師的職業發展 17
1.3 數據分析方法論 19
1.3.1 什麼是數據分析方法論 20
1.3.2 常用的5 大數據分析方法論 20
1.4 撰寫數據分析報告 24
1.4.1 初識數據分析報告 24
1.4.2 數據分析報告具體目標 26
1.4.3 數據分析報告的結構 27
1.4.4 撰寫報告時的注意事項 30
1.4.5 報告範例 32
第2 章材料準備：數據的採集與處理
2.1 認識數據 38 3
2.1.1 欄位與記錄 38
2.1.2 在Excel 中看出數據的類型 39
2.1.3 數據表的呈現 44
2.2 獲取數據的來源 50
2.2.1 網站數據導入及更新 50
2.2.2 文本數據導入 54
2.3 學會處理數據 56
2.3.1 數據的清理 56
2.3.2 數據的抽樣 65
2.3.3 數據的計算 67
第3 章分析依據：掌握數據分析方法
3.1 數據分析常用工具 72
3.1.1 數據透視表是什麼 72
3.1.2 創建數據透視表 73
3.1.3 編輯數據透視表 74
3.2 數據分析七大方法 81
3.2.1 平均分析法 81
3.2.2 比較分析法 82
3.2.3 漏斗圖分析法 84
3.2.4 數據矩陣分析法 85
3.2.5 交叉分析法 86
3.2.6 杜邦分析法 87
3.2.7 分組分析法 88
第4 章效果展現：數據圖表的可視化
4.1 數據可視化 92
4.1.1 個性化的呈現方式 92
4.1.2 數據可視化的作用 94
4.1.3 數據可視化的工具 94
4.2 認識數據圖表 98
4.2.1 圖表的作用與分類 99
4.2.2 圖表之間的關係 100
4.2.3 圖表製作的方法 101
4.3 表格的製作方法 103
4.3.1 指定單元格規則 103
4.3.2 項目相應數據 106
4.3.3 使用圖示集 108
4.3.4 使用數據條 110
4.3.5 使用迷你圖 112
第5 章玩轉圖表：數據圖表的轉換與美化
5.1 轉換圖表顯示效果 116
5.1.1 雙坐標圖 116
5.1.2 平均線圖 119
5.1.3 瀑布圖 122
5.1.4 成對條形圖 125
5.1.5 蛇形圖 129
5.1.6 矩陣圖 136
5.1.7 漏斗圖 139
5.2 美化數據圖表 142
5.2.1 添加SmartArt 圖形 142
5.2.2 圖表全面大改造 144
第6 章提升性能：Access 資料庫的使用技巧
6.1 Access 資料庫 150
6.1.1 初識Access 資料庫 150
6.1.2 導入數據的方法 151
6.1.3 SQL 語言 156
6.2 Access 資料庫使用技巧 157
6.2.1 快速查詢數據 157
6.2.2 快速計算數據 159
6.2.3 快速分組 161
第7 章分析工具：Excel 數據分析工具庫
7.1 Excel 數據分析工具庫簡介 166
7.1.1 分析工具庫的作用 166
7.1.2 安裝分析工具庫 167
7.2 使用Excel 數據分析工具庫 169
7.2.1 回歸分析 169
7.2.2 指數平滑 174
7.2.3 移動平均 177
7.2.4 描述性統計分析 179
7.2.5 抽樣分析 182
7.2.6 相關分析 184
7.2.7 直方圖 186
第8 章電子商務：數據分析管理
8.1 選擇核心數據 190
8.1.1 會員數據 190
8.1.2 行銷數據 191
8.1.3 行業數據 192
8.1.4 交易與服務數據 193
8.2 掌握核心指標 194
8.2.1 會員指標 194
8.2.2 流量指標 197
8.2.3 營運指標 199
8.2.4 轉化指標 203
8.3 掌握核心方法 205
8.3.1 二八法則 205
8.3.2 排行榜分析方法 212
