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數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集

出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2018-05-01
開本： 16開 頁數(shù)： 380
中 圖 價:¥34.4(4.3折) 定價  ¥79.9 登錄后可看到會員價
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數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集 本書特色

本書由一線數(shù)據(jù)分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數(shù)據(jù)分析工作中常用的數(shù)據(jù)分析方法與工具。本書包括5章內(nèi)容，分別是數(shù)據(jù)分析入門、數(shù)據(jù)分析——從玩轉(zhuǎn)Excel開始、海量數(shù)據(jù)管理——拿MySQL說事兒、數(shù)據(jù)可視化——Tableau的使用、數(shù)據(jù)分析進階——Python數(shù)據(jù)分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業(yè)真實場景的案例，幫助讀者在提高數(shù)據(jù)處理技能的同時加深對數(shù)據(jù)分析思維的理解。 本書適合有志于從事數(shù)據(jù)分析工作或已從事初級數(shù)據(jù)分析工作的人士自學，也可作為產(chǎn)品經(jīng)理、運營人員、市場人員、對數(shù)據(jù)分析感興趣的企業(yè)高管以及創(chuàng)業(yè)者的參考用書。

數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集 內(nèi)容簡介

本書由一線數(shù)據(jù)分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數(shù)據(jù)分析工作中常用的數(shù)據(jù)分析方法與工具。本書包括5章內(nèi)容，分別是數(shù)據(jù)分析入門、數(shù)據(jù)分析——從玩轉(zhuǎn)Excel開始、海量數(shù)據(jù)管理——拿MySQL說事兒、數(shù)據(jù)可視化——Tableau的使用、數(shù)據(jù)分析進階——Python數(shù)據(jù)分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業(yè)真實場景的案例，幫助讀者在提高數(shù)據(jù)處理技能的同時加深對數(shù)據(jù)分析思維的理解。本書適合有志于從事數(shù)據(jù)分析工作或已從事初級數(shù)據(jù)分析工作的人士自學，也可作為產(chǎn)品經(jīng)理、運營人員、市場人員、對數(shù)據(jù)分析感興趣的企業(yè)高管以及創(chuàng)業(yè)者的參考用書。

數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集 目錄

目錄 前言 第1章 數(shù)據(jù)分析入門1 1.1 什么是數(shù)據(jù)分析1 1.1.1 數(shù)據(jù)分析的含義1 1.1.2 數(shù)據(jù)分析的操作步驟2 1.1.3 數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景5 1.1.4 數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢8 1.2 數(shù)據(jù)分析的職業(yè)發(fā)展及分類8 1.3 數(shù)據(jù)分析之道10 1.3.1 三類統(tǒng)計分析策略10 1.3.2 數(shù)據(jù)分析的常用方法17 1.4 數(shù)據(jù)分析之術(shù)22 1.4.1 **的Excel處理方法22 1.4.2 高超的數(shù)據(jù)庫查詢技巧23 1.4.3 純熟的數(shù)據(jù)可視化技能23 1.4.4 高大上的統(tǒng)計編程技術(shù)26 第2章 數(shù)據(jù)分析——從玩轉(zhuǎn)Excel開始28 2.1 Excel概述28 2.1.1 強大的數(shù)據(jù)處理技能28 2.1.2 實用的數(shù)據(jù)分析技巧29 2.1.3 豐富的數(shù)據(jù)可視化圖表30 2.1.4 便捷的自動化數(shù)據(jù)處理30 2.1.5 快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)報表開發(fā)32 2.2 高效處理數(shù)據(jù)的Excel函數(shù)家族34 2.2.1 常用的統(tǒng)計分析函數(shù)35 2.2.2 靈活的文本處理函數(shù)49 2.2.3 便捷的數(shù)值運算函數(shù)59 2.2.4 經(jīng)典的邏輯判斷函數(shù)68 2.2.5 實用的日期計算函數(shù)74 2.2.6 高效的匹配查找函數(shù)80 2.3 十分有用的Excel數(shù)據(jù)分析技巧94 2.3.1 數(shù)據(jù)透視表實現(xiàn)統(tǒng)計分析95 2.3.2 描述性統(tǒng)計分析113 2.3.3 相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差115 2.3.4 線性回歸模型預(yù)測118 2.3.5 移動平均模型預(yù)測121 2.4 酷炫的Excel圖表可視化123 2.4.1 Excel基礎(chǔ)圖表123 2.4.2 高級可視化圖表135 2.5 讓你的Excel報表動起來141 2.5.1 VBA基礎(chǔ)語法142 2.5.2 錄制宏，解放你的雙手152 2.5.3 VBA應(yīng)用：學生成績信息統(tǒng)計154 2.5.4 VBA應(yīng)用：報表發(fā)送前的一鍵優(yōu)化155 2.5.5 VBA應(yīng)用：數(shù)據(jù)庫字典的超鏈接156 2.5.6 VBA應(yīng)用：一鍵合并拆分工作簿158 2.5.7 VBA應(yīng)用：從數(shù)據(jù)庫獲取并更新數(shù)據(jù)163 第3章 海量數(shù)據(jù)管理——拿MySQL說事兒174 3.1 MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝174 3.2 將數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫中178 3.2.1 常用的數(shù)據(jù)類型178 3.2.2 手工建表181 3.2.3 數(shù)據(jù)插入183 3.2.4 外部數(shù)據(jù)的批量導入186 3.3 重要的單表查詢191 3.3.1 SQL查詢的7個核心關(guān)鍵詞——以鏈家二手房數(shù)據(jù)為例192 3.3.2 基于CASE WHEN的常用查詢——以電商交易數(shù)據(jù)為例201 3.3.3 幾種常見的嵌套查詢——以學員考試成績?yōu)槔?05 3.3.4 基于分組排序的輔助列功能——以銷售員業(yè)績數(shù)據(jù)為例210 3.4 復(fù)雜的多表查詢214 3.4.1 縱向表合并——以超市交易數(shù)據(jù)為例215 3.4.2 表連接操作——以校園一卡通記錄數(shù)據(jù)為例217 3.5 通過索引提高數(shù)據(jù)的查詢速度224 3.5.1 常見的索引類型224 3.5.2 索引的查詢和刪除229 3.5.3 關(guān)于索引的注意事項230 3.6 數(shù)據(jù)庫的增刪改操作231 3.6.1 數(shù)據(jù)庫的增操作231 3.6.2 數(shù)據(jù)庫的刪操作232 3.6.3 數(shù)據(jù)庫的改操作235 第4章 數(shù)據(jù)可視化——Tableau的使用238 4.1 數(shù)據(jù)可視化概述238 4.1.1 什么是數(shù)據(jù)可視化238 4.1.2 為什么要實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化240 4.2 Tableau概述241 4.2.1 軟件安裝241 4.2.2 連接數(shù)據(jù)源243 4.2.3 數(shù)據(jù)源界面249 4.2.4 工作區(qū)界面251 4.2.5 高級操作259 4.2.6 保存結(jié)果264 4.3 數(shù)據(jù)可視化圖表265 4.3.1 條形圖266 4.3.2 柱形圖267 4.3.3 折線圖268 4.3.4 面積圖271 4.3.5 符號圖272 4.3.6 樹狀圖272 4.3.7 氣泡圖273 4.3.8 文字云273 4.3.9 餅圖274 4.3.10 熱圖274 4.3.11 盒須圖275 4.3.12 雙軸圖276 4.3.13 動態(tài)圖表277 4.3.14 參數(shù)圖表279 4.3.15 漏斗圖282 4.4 儀表板的制作與發(fā)布286 4.4.1 儀表板的制作286 4.4.2 可視化成果發(fā)布288 第5章 數(shù)據(jù)分析進階——Python數(shù)據(jù)分析291 5.1 數(shù)據(jù)分析的利器——Python291 5.1.1 Anoconda——Python集成開發(fā)環(huán)境的安裝292 5.1.2 Python編程工具的選擇295 5.2 Jupyter的使用技巧297 5.2.1 代碼運行組合鍵297 5.2.2 代碼框操作組合鍵297 5.2.3 注釋組合鍵297 5.2.4 幫助組合鍵298 5.2.5 代碼與筆記的切換組合鍵298 5.3 數(shù)據(jù)讀取——從pandas開始299 5.3.1 文本文件的讀取299 5.3.2 電子表格的讀取301 5.3.3 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的讀取303 5.4 常見的數(shù)據(jù)處理技術(shù)306 5.4.1 數(shù)據(jù)的概覽與清洗306 5.4.2 數(shù)據(jù)的引用312 5.4.3 多表合并與連接314 5.4.4 數(shù)據(jù)的匯總319 5.5 探索性數(shù)據(jù)分析324 5.5.1 異常數(shù)據(jù)的檢測與處理324 5.5.2 數(shù)據(jù)的描述331 5.5.3 數(shù)據(jù)的推斷348 5.6 線性回歸模型的應(yīng)用358 5.6.1 簡單線性回歸模型——剎車距離的研究359 5.6.2 多元線性回歸模型——產(chǎn)品市場銷售額的研究363 5.6.3 模型的顯著性檢驗——F檢驗365 5.6.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗——t檢驗367 5.6.5 基于回歸模型識別異常點370 5.6.6 模型的預(yù)測372
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數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集 相關(guān)資料

本書內(nèi)容由淺入深、循序漸進，非常實用，很適合零基礎(chǔ)的入門讀者系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析的基本原理、方法和工具，值得學習和在工作中使用。 中國農(nóng)業(yè)大學計算中心主任兼農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)實驗室主任 李輝 隨著5G的逐步商業(yè)化、物聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)等新業(yè)務(wù)的普及，數(shù)據(jù)的閥門還將被進一步打開，未來幾年仍將是大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展的黃金時期。本書基于作者多年的數(shù)據(jù)分析實踐，結(jié)合多種主流的數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用，對數(shù)據(jù)分析的方法進行了系統(tǒng)闡述，由術(shù)入道，循序漸進，對于有志進入數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的讀者朋友有很高的參考價值。 上海家化品牌管理部 數(shù)據(jù)挖掘與算法高級經(jīng)理 王峰 這本書全面、系統(tǒng)地介紹了成長為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師所需要掌握的“道”和“術(shù)”，并提供了豐富的案例幫助讀者更好地開展數(shù)據(jù)分析實踐，是一本值得閱讀的好書。 中國計算機學會數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會委員 廈門大學數(shù)據(jù)庫實驗室負責人 林子雨 數(shù)據(jù)分析本身是一個需要協(xié)同的過程，除了分析本身，我們還要從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)，也要把分析結(jié)果通過可視化的方式進行展示。這本書涵蓋了Excel、SQL、Tableau以及Python這幾個常用的數(shù)據(jù)分析工具，大大方便了讀者學用，相信任何一個有志于學習數(shù)據(jù)分析的朋友，都能從此書中收獲良多。 廣東柯內(nèi)特環(huán)境科技有限公司首席數(shù)據(jù)科學家，前IBM大中華認知計算事業(yè)部專家 公眾號探數(shù)尋理（wetalkdata）博主 張浩彬 數(shù)據(jù)分析是一種實戰(zhàn)性極強的技術(shù)，必須要對其“道”和“術(shù)”有深刻的理解并付諸實踐。本書真正從實戰(zhàn)角度切入，詮釋了數(shù)據(jù)分析從業(yè)者應(yīng)該具備的思維和技術(shù)能力，是一本很好的參考學習書籍，值得認真研讀。 有贊數(shù)據(jù)分析團隊負責人(R語言中文社區(qū)創(chuàng)始人） 黃小偉 數(shù)據(jù)分析是一種非常有實用價值的技術(shù)，是數(shù)據(jù)思維、業(yè)務(wù)思維、數(shù)據(jù)技術(shù)的集合。學好數(shù)據(jù)分析不僅僅要掌握基本的技術(shù)和工具，同時需要掌握不同分析方法運用的場景。在這本書中，作者引導廣大讀者從基本的數(shù)據(jù)分析入手，通過大量案例提升讀者對數(shù)據(jù)分析的理解和掌控能力，從而達到理論和實踐的融會貫通，是一本很實用的數(shù)據(jù)分析實用工具書。 天善智能創(chuàng)始人，數(shù)據(jù)科學圈大V 梁勇 在企業(yè)中的經(jīng)營管理和業(yè)務(wù)運營過程中，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景無處不在，但目前在國內(nèi)具備業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)分析技能的經(jīng)營管理和運營人才還非常缺乏，我們需要有更多熱愛數(shù)據(jù)分析的朋友們加入到這個行業(yè)，也需要有更多的像本書作者一樣傳道授業(yè)解惑的“布道師”來為這個行業(yè)做出貢獻。 派可數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人，微軟 MVP，商業(yè)智能 BI 數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域行業(yè)專家 呂品

數(shù)據(jù)分析從入門到進階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項數(shù)據(jù)分析必會工具.免費提供1GB數(shù)據(jù)集 作者簡介

陳紅波，碩士，“大海魚數(shù)據(jù)分析”公眾號運營者。曾就職于國內(nèi)大型金融、游戲、電商公司的數(shù)據(jù)部門，擔任高級數(shù)據(jù)分析師一職，具有豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。目前主要負責企業(yè)數(shù)據(jù)部門的管理工作，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)治理、報表架構(gòu)、數(shù)據(jù)支持、業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)咨詢等。 劉順祥，統(tǒng)計學碩士，“數(shù)據(jù)分析1480”公眾號運營者。曾就職于唯品會電商平臺，擔任高級數(shù)據(jù)分析師一職。目前就職于國內(nèi)某數(shù)據(jù)咨詢公司，為聯(lián)想、亨氏、美麗田園、喜力、網(wǎng)魚網(wǎng)咖等企業(yè)提供數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)。著有《從零開始學Python數(shù)據(jù)分析與挖掘》一書。

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