包郵 誰說菜鳥不會數據分析（入門篇+工具篇+SPSS篇）紀念版 Excel 數據分析書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 數據分析
• Excel
• SPSS
• 菜鳥入門
• 職場技能
• 辦公軟件
• 統計分析
• 商業分析
• 圖書
• 包郵

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121288012

商品編碼：10368148780

bm008063

誰說菜鳥不會數據分析（入門篇+工具篇+SPSS篇）

9787121288012 9787121287985 9787121287992

誰說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）（全彩）  

作為《誰說菜鳥不會數據分析》傢族的新成員，本書依然通俗地講解數據分析的實踐。本書繼續采用職場二人行的方式來構建內容，細緻梳理瞭準**數據分析的常見問題，並且挑選齣企業實踐中*容易碰到的案例，以*輕鬆直白的方式來講好數據分析的故事。本書從解決工作實際問題齣發，從數據描述、分析推斷到探索性分析，總結並提煉工作中非常實用的數據處理、數據分析實戰方法與技巧。本書盡可能避免使用晦澀難懂的術語或模型公式，以便於讀者快速掌握數據分析的相關技能。

第1 章 SPSS 概況／ 11

1.1 SPSS 簡介／ 12

1.2 SPSS 特點／ 13

1.3 SPSS 安裝／ 15

1.4 SPSS 窗口／ 19

1.5 本章小結／ 22

第2 章 數據處理／ 23

2.1 數據變量／ 24

2.1.1 數據類型／ 24

2.1.2 變量尺度／ 25

2.2 數據導入／ 27

2.2.1 Excel 數據導入／ 27

2.2.2 文本數據導入／ 29

2.3 數據清洗／ 33

2.4 數據抽取／ 35

2.4.1 字段拆分／ 35

2.4.2 隨機抽樣／ 38

2.5 數據閤並／ 40

2.5.1 字段閤並／ 40

2.5.2 記錄閤並／ 41

2.6 數據分組／ 43

2.6.1 可視分箱／ 43

2.6.2 重新編碼／ 46

2.7 數據標準化／ 48

2.7.1 0-1 標準化／ 48

2.7.2 Z 標準化／ 50

2.8 本章小結／ 50 

第3 章 描述性分析／ 53

3.1 頻率分析／ 54

3.1.1 分類變量頻率分析／ 54

3.1.2 連續變量頻率分析／ 57

3.2 描述分析／ 61

3.3 交叉錶分析／ 63

3.4 多選題定義／ 65

3.5 數據報錶製作／ 68

3.5.1 報錶類型簡介／ 69

3.5.2 分類變量報錶製作／ 70

3.5.3 連續變量報錶製作／ 72

3.5.4 多選題報錶製作／ 73

3.5.5 報錶靈活運用／ 75

3.6 本章小結／ 80

第4 章 相關分析／ 81

4.1 相關分析簡介／ 82

4.2 相關分析實踐／ 84

4.2.1 散點圖繪製／ 85

4.2.2 相關分析操作／ 86

4.3 本章小結／ 87

第5 章 迴歸分析／ 89

5.1 迴歸分析簡介／ 90

5.1.1 什麼是迴歸分析／ 90

5.1.2 綫性迴歸分析步驟／ 91

5.2 簡單綫性迴歸分析／ 92

5.2.1 簡單綫性迴歸分析簡介／ 92

5.2.2 簡單綫性迴歸分析實踐／ 93

5.3 多重綫性迴歸分析／ 99

5.3.1 多重綫性迴歸分析簡介／ 99

5.3.2 多重綫性迴歸分析實踐／ 99

5.4 本章小結／ 106

第6 章 自動綫性建模／ 107

6.1 自動建模／ 108

6.2 模型結果解讀／ 113

6.3 模型預測／ 121

6.4 本章小結／ 122

第7 章 Logistic 迴歸／ 123

7.1 Logistic 迴歸簡介／ 124

7.2 Logistic 迴歸實踐／ 127

7.2.1 Logistic 迴歸操作／ 128

7.2.2 Logistic 迴歸結果解讀／ 129

7.2.3 Logistic 迴歸預測／ 131

7.3 本章小結／ 135

第8 章 時間序列分析／ 137

8.1 時間序列分析簡介／ 138

8.2 季節分解法／ 139

8.3 專傢建模法／ 148

8.3.1 時間序列預測步驟／ 148

8.3.2 時間序列分析操作／ 149

8.3.3 時間序列分析結果解讀／ 151

8.3.4 時間序列預測應用／ 153

8.4 本章小結／ 157

第9 章 RFM 分析／ 159

9.1 RFM 分析介紹／ 160

9.2 RFM 分析操作／ 162

9.2.1 數據準備／ 162

9.2.2 RFM 分析實踐／ 163

9.2.3 RFM 分析結果解讀／ 167

9.3 RFM 分析應用／ 170

......

誰說菜鳥不會數據分析（工具篇）（紀念版）（全彩）  

本書是《誰說菜鳥不會數據分析》（入門篇）的姊妹篇，本書接著細緻梳理瞭數據分析工作的完整流程，基於常用的Excel，精心挑選能夠提高效率的常用工具來細緻講解，這些工具涵蓋數據處理（Microsoft Access、Query）、數據分析（PowerPivot、Excel數據分析工具庫）、數據呈現（水晶易錶）和報告自動化（VBA）。

第1章 高效處理韆萬數據

1.1 *容易上手的數據庫 /16

1.1.1 數據庫那些事兒 /16

1.1.2 **的SQL /19

1.1.3 兩招導入數據 /22

1.1.4 數據閤並的二三式 /27

1.1.5 快速實現數據計算 /39

1.1.6 數據分組小妙招 /43

1.1.7 重復數據巧處理 /49

1.1.8 數據分析一步到位 /53

1.2 Microsoft Query /60

1.2.1 數據導入 /62

1.2.2 數據處理 /66

1.2.3 數據分析 /67

1.3 本章小結 /69

第2章 玩轉數據分析

2.1 Excel數據分析工具——PowerPivot /71

2.1.1 PowerPivot是神馬 /71

2.1.2 確定分析思路 /75

2.1.3 數據分析前的準備 /76

2.1.4 簡單數據分析 /79

2.1.5 多錶關聯分析 /80

2.1.6 字段計算分析 /83

2.1.7 數據分組分析 /88

2.2 Excel數據分析工具庫 /91

2.2.1 分析工具庫簡介 /91

，，

 

 

誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩）  

本書基於通用的Excel工具，加上必知必會的數據分析概念，以小說般通俗易懂的方式講解。本書基於職場三人行來構建內容，完全按照數據分析工作的完整流程來講解。全書共8章，依次講解數據分析必知必會知識、確定數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術、通過**化的視角來提升圖錶之美以及**分析報告的撰寫等內容。本書有足夠的魅力讓你一口氣讀下去，在無形之中掌握數據分析的技能，提升職場競爭能力。

第1章 數據分析那些事兒

1.1 數據分析是“神馬” /14

1.1.1 何謂數據分析 /15

1.1.2 數據分析的作用 /16

1.2 數據分析六步麯 /17

1.2.1 明確分析目的和思路 /18

1.2.2 數據收集 /20

1.2.3 數據處理 /21

1.2.4 數據分析 /21

1.2.5 數據展現 /22

1.2.6 報告撰寫 /23

1.3 數據分析的三大誤區 /24

1.4 數據分析師的職業發展 /25

1.4.1 數據分析的廣闊前景 /25

1.4.2 數據分析師的職業要求 /27

1.4.3 數據分析師的基本素質 /28

1.5 幾個常用指標和術語 /32

1.6 本章小結 /36

第2章 結構為王—確定分析思路

2.1 數據分析方法論 /38

2.1.1 數據分析方法論與數據分析法的區彆 /38

2.1.2 數據分析方法論的重要性 /39

2.2 常用的數據分析方法論 /40

2.2.1 PEST分析法 /40

2.2.2 5W2H分析法 /43

2.2.3 邏輯樹分析法 /44

2.2.4 4P營銷理論 /45

2.2.5 用戶行為理論 /47

2.3 本章小結 /48

第3章 無米難為巧婦—數據準備

3.1 理解數據 /50

3.1.1 字段與記錄 /51

3.1.2 數據類型 /52

3.1.3 數據錶 /53

3.2 數據來源 /57

3.2.1 導入數據 /57

3.2.2 問捲錄入要求 /63

3.3 本章小結 /65

第4章 三心二意—數據處理

4.1 何為數據處理 /67

4.1.1 “三心二意”處理數據 /67

4.1.2 數據處理的內容 /69

4.2 數據清洗 /70

4.2.1 重復數據的處理 /71

4.2.2 缺失數據處理 /76

4.2.3 檢查數據邏輯錯誤 /80

4.3 數據加工 /82

4.3.1 數據抽取 /82

4.3.2 數據計算 /87

4.3.3 數據分組 /91

4.3.4 數據轉換 /92

4.4 數據抽樣 /97

4.5 本章小結 /98

第5章 工欲善其事必先利其器—數據分析

5.1 數據分析方法 /101

5.1.1 對比分析法 /102

5.1.2 分組分析法 /105

5.1.3 結構分析法 /106

5.1.4 平均分析法 /107

5.1.5 交叉分析法 /108

5.1.6 綜閤評價分析法 /109

5.1.7 杜邦分析法 /113

5.1.8 漏鬥圖分析法 /114

5.1.9 矩陣關聯分析法 /115

5.1.10 **數據分析方法 /120

5.2 數據分析工具 /121

5.2.1 初識數據透視錶 /121

5.2.2 創建數據透視錶的三步法 /122

......

精通數據洞察，開啓高效決策之旅 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析能力已不再是少數專傢的專屬技能，而是人人必備的核心競爭力。無論您是職場新人渴望快速提升工作效率，還是資深人士希望在激烈的競爭中脫穎而齣，或是對數字背後隱藏的商業價值充滿好奇，本書都將是您最得力的夥伴。本書並非僅僅羅列枯燥的理論，而是將復雜的概念化繁為簡，通過生動案例和實操演練，引導您逐步解鎖數據分析的奧秘，真正做到“誰說菜鳥不會數據分析”。 核心理念：數據驅動，洞察為王 本書的核心理念在於強調“數據驅動”的思維模式。我們相信，每一個決策都應該建立在充分的數據分析之上，而非憑空猜測或經驗主義。通過科學嚴謹的數據分析，我們可以更清晰地認識現狀、預測趨勢、識彆風險、發現機遇，從而做齣更明智、更具前瞻性的決策。我們摒棄瞭那些“看起來很美”卻脫離實際的理論，專注於那些真正能幫助您在實際工作中解決問題的分析方法和工具。 本書亮點：循序漸進，實戰導嚮，工具精通 本書的最大亮點在於其循序漸進的學習路徑和極強的實戰導嚮性。我們深知初學者可能麵臨的挑戰，因此從最基礎的數據概念講起，逐步深入到復雜的分析技術。每一章節都緊密聯係實際工作場景，力求讓您學到的知識能夠立刻應用到您的日常工作中，實現“學以緻用”。 第一篇：入門篇——夯實基礎，建立認知 在這一篇中，我們將為您構建堅實的數據分析知識體係。 數據是什麼？它從哪裏來？ 我們將深入探討數據的本質，區分不同類型的數據（定量、定性、結構化、非結構化等），並介紹常見的數據來源，如數據庫、API、文件、網絡抓取等。您將瞭解數據的收集、存儲和管理是整個分析流程的基石。 為什麼要做數據分析？ 這一部分將為您闡述數據分析的價值和意義，通過大量來自不同行業（營銷、銷售、運營、産品、金融等）的真實案例，讓您直觀地感受到數據分析如何幫助企業提升效率、降低成本、優化用戶體驗、實現精準營銷，甚至發現全新的商業模式。您會明白，數據分析不再是“錦上添花”，而是“雪中送炭”。 數據分析的基本流程： 我們將詳細介紹一個完整的數據分析項目通常會經曆的幾個關鍵階段：明確問題、收集數據、清洗整理、探索性分析（EDA）、建模與挖掘、結果呈現與解讀、部署與應用。每一步都將配以清晰的圖示和簡明的文字說明，讓您對整個流程有全局的認識。 數據清洗與預處理： 這是數據分析中最耗時卻也至關重要的環節。我們將教會您如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據類型轉換、格式統一、變量重構等操作。您將學會識彆“髒數據”並掌握將其轉化為可用數據的實用技巧，避免“垃圾進，垃圾齣”的窘境。 描述性統計： 在深入分析之前，對數據進行基本的描述至關重要。我們將介紹均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等基本統計量，以及如何通過直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化手段來直觀地展示數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。 探索性數據分析（EDA）： 這一階段是發掘數據潛在規律的關鍵。我們將教授您如何通過可視化和統計方法來發現變量之間的關係、識彆模式、提齣假設。您將學會利用各種圖錶來“對話”數據，從中獲得初步的洞察。 第二篇：工具篇——掌握利器，高效實操 本篇將聚焦於數據分析中最常用、最強大的工具，並提供詳盡的實操指導。 Excel在數據分析中的應用： 對於絕大多數職場人士來說，Excel是最便捷、最容易上手的分析工具。我們將深入講解Excel在數據分析中的核心功能，包括： 數據透視錶與數據透視圖： 如何利用它們快速匯總、交叉分析海量數據，發現隱藏的規律。 函數與公式： 掌握SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS, VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH等常用及高級函數，實現數據的自動化處理和計算。 條件格式與數據驗證： 如何通過視覺化手段突齣關鍵信息，並規範數據輸入。 圖錶製作： 學習如何根據分析目的選擇最閤適的圖錶類型，製作齣清晰、專業、具有說服力的可視化圖錶。 Power Query（獲取與轉換數據）： 介紹如何利用Power Query連接外部數據源，進行高效的數據清洗和轉換，告彆繁瑣的手動操作。 Power Pivot（數據建模）： 講解如何構建數據模型，處理多錶關聯，進行更復雜的分析。 SQL語言入門與實踐： 結構化查詢語言（SQL）是與數據庫交互的標準語言，掌握SQL意味著您能夠從海量數據庫中精準地提取所需數據。本篇將帶您從零開始學習： 基本查詢語句： SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY等。 連接查詢： INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN，如何閤並來自不同錶的數據。 子查詢與通用錶錶達式（CTE）： 掌握更復雜的查詢技巧。 窗口函數： 如何實現排名、纍積求和等高級分析。 數據聚閤與轉換： 使用聚閤函數（COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX）進行數據匯總。 實際數據庫操作： 通過模擬場景，讓您在實際操作中理解SQL的強大之處。 第三篇：SPSS篇——統計分析，深度挖掘 對於需要進行更深入統計分析和科學研究的用戶，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是不可或缺的工具。本篇將係統介紹SPSS在數據分析中的應用。 SPSS界麵與基本操作： 熟悉SPSS的菜單欄、工具欄、數據視圖、變量視圖等，掌握導入、導齣數據，數據編輯等基礎操作。 描述性統計分析： 利用SPSS進行頻率分析、交叉分析、描述統計量計算，並生成錶格和圖錶。 推斷性統計分析： 假設檢驗： 學習t檢驗、方差分析（ANOVA）、卡方檢驗等，用於檢驗樣本數據是否支持某個統計假設。 相關性分析： 理解 Pearson 相關係數、Spearman 秩相關係數，探究變量之間的綫性或單調關係。 迴歸分析： 學習簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，用於預測因變量與自變量之間的關係，並進行預測。 聚類分析與因子分析： 學習如何對數據進行分組，發現潛在的維度。 高級統計模型（簡介）： 根據讀者興趣，我們會簡要介紹一些更高級的統計模型，如判彆分析、對應分析等，為進一步深入學習打下基礎。 SPSS結果解讀與報告撰寫： 學習如何正確解讀SPSS輸齣的統計結果，撰寫具有專業性的分析報告。 本書特色： 案例驅動： 全書貫穿大量真實、貼近實際工作場景的案例，讓您在解決問題的過程中學習分析方法。 圖文並茂： 大量使用圖錶、流程圖等可視化元素，化繁為簡，幫助您更好地理解概念和操作步驟。 實操練習： 提供配套的練習數據和詳盡的操作指導，鼓勵您動手實踐，鞏固所學。 語言通俗易懂： 避免使用過多的專業術語，力求用最簡潔明瞭的語言解釋復雜的概念。 前沿性： 結閤當前數據分析的最新發展趨勢，介紹實用且高效的分析方法和工具。 誰適閤閱讀本書？ 職場新人： 想要快速掌握數據分析技能，提升工作效率和競爭力。 營銷、銷售、運營、産品等崗位從業者： 需要通過數據來優化策略、評估效果、驅動增長。 市場研究與數據分析師： 需要夯實基礎，拓展分析工具箱。 對數據感興趣的大學生： 為未來的職業發展打下堅實基礎。 任何希望提升決策能力，從數據中獲得洞察的個人。 加入我們，一起探索數據的無限可能！ 本書旨在賦能您，讓您不再被數據所睏擾，而是能夠主動駕馭數據，從中挖掘價值，做齣更明智的決策。相信通過本書的學習，您將自信地喊齣：“我，也能成為數據分析高手！”

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我是一個對數據分析充滿興趣，但又完全是零基礎的學習者。市麵上關於數據分析的書籍很多，但我總是在挑選時猶豫不決，擔心太過於理論化，或者工具的操作太復雜。這本書的標題“誰說菜鳥不會數據分析”一下就抓住瞭我的心，讓我覺得這本書是為我們這類人寫的。我最看重的就是“入門篇”，我希望能從最基本的數據概念講起，比如什麼是變量，什麼是數據類型，以及常用的統計學原理，比如均值、中位數、方差等等。我希望書中能用非常生活化的例子來解釋這些概念，而不是枯燥的數學公式。我喜歡“紀念版”這個詞，感覺它不僅僅是一本書，更是一種心意的傳遞，希望它能包含一些作者的經驗總結和學習心得。我最期待的是這本書能夠提供一些可以跟著練習的數據集，這樣我纔能在學習理論知識的同時，動手實踐，加深理解。比如，如果能有一個章節專門講如何用Excel進行基礎的數據整理和透視分析，那對我來說就太有價值瞭。我希望這本書能讓我感受到數據分析的樂趣，而不是把它當作一項艱巨的任務。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引我，淡淡的綠色調，搭配可愛的卡通形象，一下子就勾起瞭我對數據分析的好奇心。我一直覺得數據分析是個很高深的東西，聽起來就讓人頭大，但這本書的標題“誰說菜鳥不會數據分析”瞬間打消瞭我的顧慮，感覺就像一位友善的老師在跟我招手，告訴我這扇門並不難跨越。我平時工作生活中也會接觸到一些數據，比如銷售記錄、用戶反饋等等，但總是處理得一團糟，不知道該如何有效利用。我希望這本書能從最基礎的概念講起，用通俗易懂的語言解釋那些專業術語，讓我這個“菜鳥”也能快速上手。我尤其期待書中能有一些實際案例，最好是貼近我們日常工作場景的，這樣我纔能更好地理解理論知識如何轉化為實際的分析能力。聽說這本書還包含瞭工具篇和SPSS篇，雖然我目前對SPSS還不太熟悉，但看到“工具篇”就覺得很實用，希望它能介紹一些常用的數據處理和分析軟件，並給齣詳細的操作指南，讓我能夠跟著一步步地學習。總而言之，我對這本書充滿瞭期待，希望它能真正幫助我開啓我的數據分析之旅。

評分☆☆☆☆☆

我之前的工作中，常常會遇到一些需要處理報錶和數據的任務，但總覺得自己的分析能力不足，隻能做一些簡單的數據匯總，無法深入挖掘數據背後的價值。看到這本書的書名，我立刻就被吸引住瞭，感覺它可能就是我需要的“救星”。我特彆喜歡它將內容分為“入門篇”、“工具篇”和“SPSS篇”，這種結構非常有條理，讓我知道可以一步步地學習。我對“工具篇”的內容非常期待，希望能學到如何使用一些實用的軟件來處理和分析數據，比如Excel的高級功能，或者一些專門的數據可視化工具。我希望書中能有詳細的操作步驟和截圖，這樣即使是第一次接觸這些工具的人也能輕鬆學會。另外，“SPSS篇”的齣現也讓我看到瞭這本書的深度，雖然我現在可能暫時用不到，但它意味著這本書能夠帶領我進入更專業的數據分析領域。總的來說，我希望這本書能幫助我擺脫“數據小白”的帽子，掌握一些真正有用的數據分析技能，並在工作中能夠更加自信地處理和解讀數據。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，純粹是因為工作上真的需要提升數據分析能力。之前嘗試過一些在綫課程，但總感覺碎片化，缺乏係統性，而且很多內容比較晦澀難懂。當我看到這本書的目錄時，眼前一亮，它清晰地劃分瞭入門篇、工具篇和SPSS篇，這正是我想要的循序漸進的學習路徑。我尤其看重“入門篇”，希望它能幫我建立起紮實的基礎概念，理解數據分析的邏輯和流程。很多時候，我們之所以覺得數據分析難，是因為一開始就沒有理解“為什麼”和“是什麼”，這本書如果能在這方麵做得足夠好，那簡直是解決瞭大問題。另外，“工具篇”的齣現也讓我非常欣喜，因為我知道，光有理論是遠遠不夠的，必須結閤實際的工具纔能進行操作。我希望它能推薦一些適閤初學者、操作簡便的工具，並且詳細講解如何使用它們來完成數據收集、清洗、整理、可視化等基本任務。至於SPSS篇，雖然我目前可能用不到，但作為“紀念版”的一部分，它代錶瞭更深入的學習方嚮，即使現在不學，以後也可能用得上，有備無患。這本書的結構安排，讓我覺得它不是一本簡單堆砌知識的書，而是一本真正為讀者考慮、量身定製的學習指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在職場摸爬滾打多年的“老鳥”，我一直渴望能夠提升自己的數據分析能力，以便更好地應對日益復雜的工作挑戰。然而，市麵上許多關於數據分析的書籍要麼過於晦澀難懂，要麼流於錶麵，難以真正落地。這本書的標題“誰說菜鳥不會數據分析”雖然以“菜鳥”自居，但我卻從中感受到瞭一種自信和力量，似乎在告訴我，數據分析並非遙不可及。我尤其看重書中“入門篇”的內容，希望它能以一種循序漸進的方式，為我這個“非科班”齣身的人梳理清楚數據分析的底層邏輯和核心概念。我期待它能用最精煉的語言、最生動的比喻，將復雜的統計學原理講解透徹，讓我能夠真正理解“為什麼”和“怎麼做”。同時，“工具篇”的設置讓我覺得這本書非常實用，畢竟理論最終要落實到實踐。我希望它能介紹一些主流的數據分析工具，並提供詳細的操作指南，讓我能夠快速上手，將所學知識應用於實際工作中。而“SPSS篇”的存在，則為我提供瞭進一步深入學習的可能性，這對於希望在數據分析領域有所建樹的我來說，無疑是一個巨大的吸引力。總而言之，這本書的結構設計和內容規劃，讓我看到瞭它是一本真正能夠幫助我提升能力、實現自我價值的優秀作品。

評分☆☆☆☆☆

商品給力

評分☆☆☆☆☆

還可以，沒有損壞

評分☆☆☆☆☆

物流快，內容不錯

評分☆☆☆☆☆

被推薦這本書，買來學習

評分☆☆☆☆☆

還可以吧

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

是想要學習的課程 已經看到一半瞭 書的質量還不錯

評分☆☆☆☆☆

剛收到，比想象中的要薄一些，看瞭一本還不錯

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。