誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張文霖 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 入門
• 菜鳥
• 全彩
• 紀念版
• 職場技能
• 辦公軟件
• Excel
• Python
• 可視化

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121287985

版次：1

商品編碼：11944656

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：248

字數：366000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：市場營銷、金融、財務、人力資源管理、産品經理解；谘詢、研究、分析、各級管理人士，甚至可以涵蓋所有職場人員
　　

幾十萬讀者的口口相傳，纔有這本暢銷小黃書

裝幀精美的紀念版進行瞭細緻修訂並奉上增值內容

新增配套60分鍾高清視頻講解難點。

新增配套20款高質量圖錶模闆，修改就能上手用。

新增配套1款高質量的PPT圖錶總結模闆。

EXCEL數據分析就像一本故事書

專業化圖錶，讓你的工作更齣彩

15位業內專傢的鼎力推薦

內容簡介

　　

《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）》是一本有趣的數據分析書！

《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）》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。

《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）》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、通過專業化的視角來提升圖錶之美以及專業分析報告的撰寫等內容。

《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）》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。

《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）》能有效幫助職場新人提升職場競爭力，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及産品經理解決實際問題，還能幫助從事谘詢、研究、分析行業的人士，各級管理人士提高專業水平。

作者簡介

張文霖，新浪博客“小蚊子數據分析”博主，資深數據分析師，曾服務於國內知名市場研究公司、中國移動等公司，具有多年移動互聯網數據分析經驗，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易錶等工具。

內頁插圖

精彩書評

　　

★本書將'浮雲'的數據分析領域，蘊於商業化的場景之中，生動形象的讓讀者瞭解到'給力'的數據分析師是如何煉成的！引導非專業人士從數據的角度，認識、剖析、解決商業問題；對專業人士而言，亦能提供一次梳理和提高的學習機會。

——數據挖掘與數據分析博主，資深數據分析師，鄧凱

★這是一本適閤普通大眾的“專業”數據分析的一本書，由淺入深，富有體係。既有一口氣讀完的衝動，又想馬上找一颱電腦試一試這些“新奇”的分析方法，更想拿一些數據來分析找找其中的規律。

讀完本書，你會發現數據分析的樂趣，它並不是那麼枯燥，數據背後的故事簡直是太有意思瞭。從此你將發現：無論是新聞媒體，還是企業報錶中的數字將不再孤獨，因為他們在那裏，在和你說著話！

祝願大傢早日練就一顆數據分析的“芯”！

——數據化管理顧問及培訓師，零售及服裝企業數據化管理谘詢顧問，黃成明

★本書內容實用，語言簡潔生動，通俗易懂。通過富有邏輯的路徑式圖示引導，復雜步驟的圖文分解，讓讀者快速掌握Excel實現數據分析的各項實用技巧，給人一種耳目一新的享受。不僅便於學習，也便於上機操作。

——數據分析與挖掘交流站，站長，李雙

★數據分析的門檻有多高？可以很高，也可以不高。小蚊子的這本書可以給初學者一些實操性的指引。書中介紹的多個常用數據分析方法，對於初學者甚至是具有一定經驗的數據分析師都有很好的啓發。

——慧聰鄧白氏研究e-Eyes事業部，副總經理，劉曉霞

★本書是市麵上少見的一本係統講解數據分析的書籍。這本書不是針對高級分析方法和統計函數的介紹，而是針對職場人士日常工作中遇到的問題提齣解決方案。文章通過小白跟師父學藝的整個過程，生動形象的描述和解釋瞭什麼是數據分析以及如何有效的進行數據分析，通俗易懂，趣味性非常強，是一本非常適閤基礎人員的書籍。

——北京簡博市場谘詢有限公司，高級經理，劉雲鋒

★本書有四大亮點，其一，脫離瞭繁瑣的統計公式與數理推論，完全以實踐應用為導嚮，十分適閤於沒有統計背景的普通白領；其二，本書基本是小蚊子實際工作經驗的總結，與大部分作者言之不盡的陋習不同的是，小蚊子在著作中對自己掌握的知識傾囊相授，這也是小蚊子一貫的品性；其三，作品除瞭教會你使用Excel簡單處理日常工作所需的分析工作外，還在統計分析圖錶的展示方麵為讀者提供瞭重要的指導；其四，本書寫作方式有新意，如小說般的寫作，是枯燥的數據分析過程興味盎然。

如果你正在為復雜的統計公式而頭痛，如果你正在為統計軟件的學習而煩惱，如果你正在為如何將數據分析的結果進行專業呈現而傷神，那麼，選擇這本書，也許你就找到瞭終南捷徑。

——TNS，研究總監，歐維平

★數據分析理論、公式和方法對部分初學者來說是枯燥、乏味的，或陷入雲山霧罩中不得其道。本書的特點是使用幽默風趣的語言，結閤工作中典型案例加以分析、解讀，是一本數據分析工作者值得一讀的好書。

——安徽同徽信息技術有限公司，總經理，石軍

★當談到用數據解決問題時，我經常用這樣的語言去詮釋：“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解就不能控製它，不能控製也就不能改變它”。數據無處不在，信息時代的主要特徵就是“數據處理”，數據分析正以我們從未想象過的方式影響著日常生活。
　　在知識經濟與信息技術時代，每個人都麵臨者如何有效地吸收、理解和利用信息的挑戰。那些能夠有效利用工具從數據中提煉信息、發現知識的人，最終往往成為各行各業的強者！
　　這本書嚮我們清晰又友好地介紹瞭數據分析方法、技巧與工具，強烈推薦讀一讀這本書，或許會給你帶來更大的驚喜！

——瀋浩中國傳媒大學電視與新聞學院，教授

★對我們財務人員來說，每個月都要寫經濟活動分析，但總是那麼乾巴巴的數字，領導不愛看，自己也臉上無光，而這本書卻能改變這一切。不懂數據庫？不會Excel·不知如何做圖錶？沒關係，這本書充分考慮瞭初學者，讓你從入門到精通。更難能可貴的是，設計的場景，風趣幽默，仿佛是在看小說，把枯燥無味的學習變得生動有趣。

——Excel必備工具箱，開發者，張立良

★統計學是一門很難，但是很有趣，更很有用的工具學科。懂得如何使用他的人總是樂在其中，而尚未入門的人則畏之如虎。國內講述統計學理論，以及講述統計軟件操作的書籍可謂汗牛充棟，但是多數流於理論，疏於應用和實踐指導。存在著明顯未被滿足的讀者需求。
　　近年來隨著信息技術的普及，各行各業的業務數據自動化趨勢愈來愈明顯，使得數據分析的需求開始從統計專業人士嚮各行業人員全麵擴展。在此背景之下，一本能夠深入淺齣，從實際應用的角度介紹基本統計分析知識的書就變得很有必要。

本書在理論和實踐的平衡方麵做瞭很有價值的嘗試，基於很為普及的Excel、5W2H、PEST等數據分析方法論為指導，深入淺齣的介紹瞭如何滿足具體工作中的常見統計分析需求，對於需要應用統計分析，但是又未接受過這方麵係統培訓的讀者來說，本書應當是一本非常閤適的數據分析入門教材。

——英德知聯恒市場谘詢（上海）有限公司新事業開發部，全國技術總監，張文彤博士
　　
　　

這是一本真正介紹數據分析而不是介紹數據分析工具的書，全書內容就是按照數據分析流程而組織的，每一章節均通過案例來講解，語言生動有趣。更加珍貴的是：案例的“劇情”大多都是作者多年來在現實中遇到的，因此實用性較高！在宏觀結構上采用的經典結構能夠帶領讀者按照正確的順序穩步前進，在微觀上采用的敘述方式極大增強瞭“渴”讀性，不僅僅使得應用技術更加直觀，更是一本經典案例大全，內容涵蓋人力資源等各方麵的應用。因此，本書適閤所有工作中需要做數據分析的朋友閱讀！

——選址分析師，張誌成

★數據分析是一種能力，更是一種思想。此書結構有層次、內容全麵、通俗易懂，一步步帶你走進數據分析的世界，讓數據分析變得既簡單又有趣。

——數據分析網創始人，某知名互聯網公司數據分析專傢，鄭來軼

★這是一本簡單易懂，但又不缺乏深度的數據分析圖書。該書作者常年從事數據分析工作，熟悉日常數據分析工作常見的問題和解決方案，所以該書積纍瞭大量數據分析實用性方法與技巧，需要細緻的深入其境的學習，直接跟著書中內容實際操作，邊做邊學邊領悟，這樣可以達到事半功倍的效果。數據分析是需要不斷在工作中實踐，這是一本入門性的書籍，最終的學習效果還是需要讀者自己的意誌力去剋服心理的畏難情緒去學習，付齣在會有收獲，學習任何東西都是如此。

——高等學校教材《SPSS統計分析高級教程》，閤作者，祝迎春

★數據分析圈的朋友應該都知道小蚊子或小蚊子樂園這個博客，本書是小蚊子同學多年數據分析工作的積纍總結，是簡單實用的一本書，是數據分析技巧與工作實例完好結閤的一本書，全書通過幽默的對話勾勒齣數據分析的全景，徹底打開瞭以往數據分析相關專業書籍單一枯燥的局麵。

——數據元素博主，資深數據分析師，王雍

★你們想想，你帶著這本書齣瞭城，吃著火鍋還唱著歌，突然就學會數據分析瞭……

——五號谘詢，Excel首席培訓師，伍昊

目錄

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　高級數據分析方法 /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
5．2．3　數據透視錶分析實踐 /124
5．2．4　數據透視錶小技巧 /130
5．2．5　多選題分析 /132
5．3　本章小結 /135

第6章　給數據量體裁衣―數據展現
6．1　揭開圖錶的真麵目 /138
6．1．1　圖錶的作用 /138
6．1．2　經濟適用圖錶有哪些 /139
6．1．3　通過關係選擇圖錶 /140
6．1．4　圖錶製作五步法 /145
6．2　錶格也瘋狂 /146
6．2．1　突齣顯示單元格 /146
6．2．2　項目選取 /147
6．2．3　數據條 /148
6．2．4　圖標集 /149
6．2．5　迷你圖 /150
6．3　給圖錶換裝 /151
6．3．1　平均綫圖 /152
6．3．2　雙坐標圖 /153
6．3．3　竪形摺綫圖 /156
6．3．4　瀑布圖 /159
6．3．5　帕纍托圖 /160
6．3．6　鏇風圖 /165
6．3．7　人口金字塔圖 /169
6．3．8　漏鬥圖 /171
6．3．9　矩陣圖（散點圖） /173
6．3．10　發展矩陣圖 /176
6．3．11　改進難易矩陣（氣泡圖） /178
6．4　本章小結 /180

第7章　專業化生存―圖錶可以更美的
7．1　彆讓圖錶犯錯 /183
7．1．1　讓圖錶“五髒俱全” /183
7．1．2　要注意的條條框框 /185
7．1．3　圖錶會說謊 /196
7．2　濃妝淡抹總相宜―圖錶美化 /200
7．2．1　圖錶美化的三原則 /200
7．2．2　略施粉黛――美化圖錶的技巧 /203
7．2．3　圖錶也好“色” /209
7．3　如虎添翼的招兒 /213
7．3．1　我的圖錶模闆 /214
7．3．2　快速製圖 /215
7．3．3　添加標簽小工具 /216
7．3．4　修剪超大值 /218
7．4　本章小結 /220

第8章　專業的報告―體現你的職場價值
8．1　初識數據分析報告 /222
8．1．1　數據分析報告是什麼 /222
8．1．2　數據分析報告的寫作原則 /222
8．1．3　數據分析報告的作用 /224
8．1．4　數據分析報告的種類 /225
8．2　數據分析報告的結構 /228
8．2．1　標題頁 /228
8．2．2　目錄 /230
8．2．3　前言 /231
8．2．4　正文 /233
8．2．5　結論與建議 /234
8．2．6　附錄 /234
8．3　撰寫報告時的注意事項 /235
8．4　報告範例 /236
8．5　本章小結 /244

寫在後麵的Q/A

附錄A 網絡學習資源

精彩書摘

紀念版自序

《誰說菜鳥不會數據分析》自2011年7月首次齣版已經走過瞭5個年頭。給親愛的讀者匯報下這5年期間的小成績：獲得過齣版全行業暢銷品稱號，在中國颱灣地區齣版瞭繁體版，獲得瞭幾十萬讀者的認可。讀者的認可比什麼都重要，為瞭迴饋讀者的厚愛，我們特地推齣瞭紀念版，紀念這5年來讀者給予的溫度和力量。

拍腦袋決策，拍胸脯保證，拍屁股走人的時代已經與我們漸行漸遠。不管是在傳統企業還是在互聯網企業，現在的決策都越來越依賴於數據，用數據說話。《誰說菜鳥不會數據分析》係列就是幫助廣大讀者提升自我，幫助我們更好地理解數據，用活數據，真正給企業帶來價值。在這個數據驅動運營的時代，不管大數據、小數據，我們都掌握點數據技能，必定增加我們在職場的勢能。

這次齣版的紀念版，我們特地做瞭非常細緻的勘誤，吸收瞭眾多讀者反饋的意見和建議，隻為給讀者呈現最有品質的閱讀。

這次齣版的紀念版，我們給讀者帶來瞭更多乾貨，特地與方驥（@exce大全）和陳榮興（@Rongson_Chart）兩位大牛一起閤作，將非常精緻的視頻、Excel模闆、PPT模闆和效率工具等穿插在書中，有些原本是收費的內容，我們這次免費贈送給你，期待能給親愛的你一些驚喜。散落在書中的增值乾貨有：

配套60分鍾高清視頻講解難點。

配套20款高質量圖錶模闆，稍加修改就能上手用。

配套1款高質量的PPT圖錶總結模闆。

以上乾貨在書中以二維碼的形式散落，希望大傢帶著一雙發現美的眼睛去找尋。祝願親愛的你能一如既往地喜歡小黃書、小藍書以及新齣版的小綠書，還有不遠未來的小N書。

從心齣發，未來已來，期待在成長的道路上再相逢。

前言/序言

　　經常有朋友詢問：數據分析該怎麼做？有什麼分析技巧？這些數據怎麼處理分析？
　　因為大量問題具有通用性，而且“懶”得挨個答復類似的問題，於是就結閤大傢關心的問題，編寫這本通俗易懂的數據分析書。市麵上數據分析的書大部分還停留在大雅的範疇，要麼就是高深的統計學理論，要麼就是專業的統計分析軟件，給人感覺門檻非常高。而且，所講解的案例大部分是來自科研一綫，讓人看瞭摸不著北。這無形間在學習者與數據分析之間建起瞭鴻溝。
　　其實，通過多年的數據分析實踐來看，數據分析還是件很有樂趣的事情。我們需要做的是：基於通用的工具Excel，加上必知必會的數據分析概念，采用通俗易懂的講解方式。這樣數據分析就不那麼晦澀瞭，而且故事化的情境設計，讓我們有一口氣讀下去的勇氣，這樣天塹也變通途瞭。
　　雖然積纍瞭多年的數據分析實戰經驗，但是要上升到一本書還是花費瞭近1年的時間。她的第1章、第8章由狄鬆完成，第2章、第5章、第6章由張文霖完成，第3章、第4章、第7章由劉夏璐完成。這個創作過程是艱辛的，但也是很有成就感的。我們努力講好數據分析的故事，同時把這個故事盡量展現得美麗動人。請允許我們以“她”來稱呼這本與眾不同的數據分析書籍，很多人翻開這本書的時候，可能會有大量疑惑，但，請耐著性子慢慢讀下去，您將會有莫大的收獲。
　　如果你覺得她看起來很輕鬆，韆萬彆誤以為她是一本小說，她其實是一本講述數據分析的書籍。
　　她拋開復雜的數學或者統計學原理，隻和你講必知必會的要點，關注解決實際問題；她不去探究科班的學術問題，隻和你耐心地分享職場中的實戰案例；
　　她不闆起臉和你講大道理，隻和你娓娓道來切身的趣味故事會；她天生麗質，圖錶漂亮絕倫；
　　她多姿多彩，還有卡通漫畫風。可能你會覺得她膚淺……
　　但是，當你揭開她華麗的外衣時；
　　你會驚艷；
　　也會被她通俗而不庸俗；
　　美麗而又深刻的本質所吸引。
　　把她珍藏起來吧，因為：
　　她會循循善誘地把你領進數據分析的大門；
　　她會讓你的簡曆更加具有吸引力；
　　她會讓你的老闆對你颳目相看；
　　她值得在你的書架上長期逗留，會讓你的書架也增加色彩。
　　她講述瞭職場三人行的故事，她的故事還會讓你偷著笑
　　牛董，關鍵詞：私企董事、要求嚴格、為人苛刻。
　　小白，關鍵詞：應屆畢業生，剛入職場的僞白骨精（白領+骨乾+精英）、牛董助手、單身女白領、愛臆想。
　　Mr.林，關鍵詞：小白的同事、數據分析達人、成熟男士、樂於助人、做事嚴謹。
　　哪些人會對她的故事有閱讀興趣呢
　　★需要提升自身競爭力的職場新人。
　　★在市場營銷、金融、財務、人力資源、産品設計等工作中需要做數據分析的人士。
　　★經常閱讀經營分析、市場研究報告的各級管理人員。
　　★從事谘詢、研究、分析等工作的專業人士。
　　其實她還有效率助手。她的效率助手是一些常用的插件工具，此外她的配書數據文件可以到網站下載。擁有瞭這些實用的插件，可以讓我們的數據分析如魚得水。
　　緻謝
　　感謝筆者的好朋友李治的鼓勵和支持，讓筆者下定決心寫這本書。在此要衷心感謝成都道然科技有限責任公司的姚新軍先生，感謝他的提議和在寫作過程中的支持。感謝參與本書優化的朋友：王斌、李偉、張強林、萬雷、李平、王曉、景小燕、餘鬆。非常感謝本書的插畫師王馨的辛苦勞動，您的作品也讓本書增色瞭不少。
　　感謝鄧凱、黃成明、李雙、劉曉霞、劉雲鋒、歐維平、石軍、瀋浩、張文彤、張立良、張誌成、鄭來軼、祝迎春、王雍、伍昊等書評作者，感謝他們在百忙之中抽空閱讀書稿，撰寫書評，並提齣寶貴意見。
　　最後，要感謝三位作者的傢人，感謝他們默默無聞的付齣，沒有他們的理解與支持，同樣也沒有本書。
　　盡管我們對書稿進行瞭多次修改，仍然不可避免地會有疏漏和不足之處，敬請廣大讀者批評指正，我們會在適當的時間進行修訂，以滿足更多人的需要。
　　升級版說明
　　《誰說菜鳥不會數據分析》自2011年7月齣版以來得到廣大讀者朋友的大力支持，而且很榮幸獲得中國書刊發行業協會頒發的“2011年度全行業優秀暢銷書品種”稱號。這個榮譽的取得與廣大讀者的大力支持是分不開的。為瞭讓這本書精益求精，在徵集瞭大量的讀者反饋意見後，我們進行瞭本次的升級。

洞悉數據背後的商業價值：揭示從零到一的科學分析實踐 在這個數據爆炸的時代，信息如潮水般湧來，如何從中提煉齣有價值的洞察，成為企業生存與發展的關鍵。無論您是初涉商業分析的職場新人，還是希望深化數據應用能力的管理人員，抑或是對商業決策背後的邏輯充滿好奇的探索者，本書都將是您踏上數據分析之旅的理想起點。它並非冗長的理論堆砌，也不是晦澀難懂的算法講解，而是以一種親切、實用的方式，引領您一步步走進數據分析的世界，掌握將原始數據轉化為驅動業務增長的強大引擎的核心技能。 本書的核心理念在於，數據分析並非高不可攀的專業領域，而是人人皆可掌握的、賦能決策的科學方法。我們摒棄瞭過於技術化的術語和復雜的模型，轉而聚焦於數據分析的本質：理解業務問題、設計分析思路、收集和處理數據、進行有效分析，並最終將分析結果轉化為可執行的商業洞察。 這種“以終為始”的思維模式，確保您學習到的每一項技能都與實際業務緊密相連，避免瞭“為分析而分析”的低效。 第一章：為何數據分析如此重要？—— 開啓你的商業洞察之旅 我們首先將探討數據分析在現代商業環境中的核心地位。您將瞭解數據如何成為企業最寶貴的資産之一，以及掌握數據分析能力如何賦能個人和組織在激烈的市場競爭中脫穎而齣。這一章將通過生動的案例，闡釋數據驅動決策的巨大優勢，例如： 精準營銷： 通過分析用戶行為數據，企業可以更精確地定位目標客戶，推送個性化營銷信息，從而提高轉化率並降低營銷成本。 産品優化： 收集用戶對産品的反饋、使用習慣等數據，可以幫助産品團隊識彆産品痛點，優化功能設計，提升用戶滿意度。 運營效率提升： 分析生産、物流、銷售等環節的數據，可以發現瓶頸，優化流程，降低運營成本，提高整體效率。 風險預警與控製： 通過對金融、市場等數據進行分析，可以預測潛在的風險，並提前采取應對措施，保障企業穩健發展。 您將深刻體會到，數據分析不再是“錦上添花”，而是“雪中送炭”，是企業保持敏銳嗅覺、做齣明智決策的“羅盤”和“雷達”。 第二章：數據分析的思維框架 —— 從業務問題到解決方案 在真正開始數據探索之前，建立一套清晰的分析思維框架至關重要。本章將引導您學習如何將模糊的業務問題轉化為可量化、可分析的指標。我們將聚焦於以下幾個關鍵步驟： 明確業務目標： 任何數據分析都應服務於具體的業務目標。您將學習如何與業務部門溝通，準確理解他們麵臨的挑戰和期望達成的目標。 拆解問題： 將宏觀的業務問題分解為更小、更具體、更易於分析的子問題。例如，“如何提升用戶留存率？”可以拆解為“用戶在哪個環節流失最多？”“哪些因素影響瞭用戶留存？” 識彆關鍵指標（KPIs）： 針對分解後的子問題，確定最能反映問題狀況和評估解決方案效果的關鍵績效指標。您將學習如何選擇恰當的KPIs，避免指標泛濫或失效。 假設與驗證： 形成初步的分析假設，並思考如何通過數據來驗證或推翻這些假設。這將是引導您進行有效數據分析的“探照燈”。 這一章將幫助您培養一種“數據視角”，學會用結構化的思維來審視業務問題，為後續的數據處理和分析打下堅實的基礎。 第三章：數據從哪裏來？—— 數據收集與清洗的藝術 數據分析的第一步是獲取可靠的數據。本章將帶您認識常見的數據來源，並掌握數據收集的基本方法。我們將覆蓋： 內部數據源： 數據庫（如MySQL, PostgreSQL）、CRM係統、ERP係統、網站日誌、APP埋點數據等。 外部數據源： 公開數據集、第三方數據服務、社交媒體數據、行業報告等。 數據收集工具與技術： 介紹常用的數據提取、API調用、網絡爬蟲等基本工具，並強調數據閤法性與隱私保護的重要性。 數據的“髒亂差”是數據分析最大的敵人。因此，本章將重點講解數據清洗的藝術。您將學習如何識彆和處理： 缺失值： 瞭解不同的處理策略，如刪除、填充（均值、中位數、眾數、迴歸填充等），並根據實際情況選擇最閤適的方法。 異常值： 掌握檢測和處理異常值的方法，如箱綫圖、Z-score等，以及如何判斷異常值是真實數據還是錯誤輸入。 重復值： 學習如何查找和去除重復的數據記錄，確保數據的唯一性。 數據格式不一緻： 統一日期格式、文本格式、數值格式等，確保數據的一緻性和可比性。 數據類型轉換： 將文本轉換為數字、日期等，以滿足分析工具的要求。 我們強調，數據清洗是數據分析中至關重要但常常被忽視的環節。高質量的數據是做齣準確分析的前提，就好比建築的地基，穩固的地基纔能建起高樓大廈。 第四章：用工具武裝你的分析能力 —— Excel與SQL入門 掌握基本的數據處理和分析工具是實現數據價值的關鍵。本章將為您提供進入數據分析世界最直接、最有效的工具入門指南： Excel數據處理大師： 數據透視錶與數據透視圖： 學習如何快速地匯總、分組、統計和可視化數據，實現復雜的數據分析，例如按區域、按産品、按時間段進行銷售額分析。 常用函數： SUM, AVERAGE, COUNT, IF, VLOOKUP, HLOOKUP, SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF等，這些函數將是您處理和計算數據的“瑞士軍刀”。 數據驗證與條件格式： 提升數據的準確性和可視化程度，快速發現問題和亮點。 基礎圖錶製作： 柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等，如何選擇閤適的圖錶來清晰地展示數據關係。 SQL數據庫查詢語言： 數據庫基礎概念： 錶、字段、記錄、主鍵、外鍵等。 SELECT語句： 如何從數據庫中提取所需數據，並進行過濾（WHERE）、排序（ORDER BY）、分組（GROUP BY）和聚閤（SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN）。 JOIN語句： 如何連接多個錶，獲取跨錶的數據信息，例如將訂單錶與用戶信息錶連接，分析不同用戶的購買行為。 基本聚閤函數與條件語句： 深入理解如何進行數據匯總和條件查詢。 本章的重點在於“上手”，通過大量實例和練習，讓您能夠立即運用Excel和SQL進行數據的初步探索和整理，為後續的深入分析做好準備。 第五章：探索數據的奧秘 —— 描述性統計與可視化分析 在本章中，我們將進入數據分析的核心階段——通過描述性統計和可視化來理解數據的內在規律。 描述性統計： 集中趨勢： 均值、中位數、眾數，理解數據的典型值。 離散程度： 方差、標準差、極差、四分位數，瞭解數據的分布範圍和波動性。 分布形態： 偏度、峰度，識彆數據的對稱性與尖銳度。 頻率分布： 瞭解數據在不同區間的齣現次數。 相關性分析： 學習如何衡量兩個變量之間的綫性關係強度（Pearson相關係數）。 可視化分析： 圖錶選擇原則： 何時使用摺綫圖、柱狀圖、餅圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，以及每種圖錶的適用場景。 如何通過圖錶發現模式： 趨勢、周期性、異常值、分組差異等。 製作有說服力的圖錶： 標題、軸標簽、圖例、顔色選擇、數據標注等細節的重要性，讓圖錶能夠“說話”。 您將學會如何通過這些統計量和可視化手段，從海量數據中快速洞察齣數據的基本特徵、潛在模式和可能存在的問題，為進一步的深入分析奠定基礎。 第六章：從關聯到洞察 —— 探索性數據分析（EDA）的實踐 探索性數據分析（EDA）是數據分析過程中不可或缺的一環，它強調在不預設太多假設的情況下，通過各種圖錶和統計方法來探索數據的潛在結構、關係和異常。本章將帶您深入實踐EDA： 多變量分析： 散點圖矩陣： 一次性查看多個變量之間的兩兩關係。 分組分析： 對比不同群體（如不同用戶群體、不同産品綫）的數據特徵。 時間序列分析基礎： 觀察數據隨時間的變化趨勢，識彆季節性、周期性等。 識彆數據中的“故事”： 發現異常模式： 哪些數據點或分組錶現齣與整體顯著不同的特徵？ 揭示變量間的潛在關聯： 哪些變量可能對目標變量産生影響？ 驗證或修正初步假設： EDA的結果可能顛覆您最初的設想，也可能印證您的猜想。 EDA的迭代性： EDA不是一次性完成的，而是一個不斷迭代、深入的過程。 通過本章的學習，您將能夠熟練運用各種方法，像偵探一樣，從數據中挖掘齣有價值的綫索，為構建更復雜的模型或提齣更深入的見解做好準備。 第七章：讓數據說話 —— 數據分析報告與演示的藝術 再優秀的分析，如果無法有效地傳達給他人，其價值也將大打摺扣。本章將聚焦於如何將您的數據分析成果轉化為一份清晰、有說服力、易於理解的報告，並進行有效的演示。 報告結構設計： 摘要： 提煉核心發現和建議。 背景與目標： 清晰陳述分析的齣發點。 數據與方法： 簡要介紹數據的來源和使用的分析方法。 分析結果與發現： 用圖錶和簡潔的文字展示關鍵洞察。 建議與行動方案： 基於分析結果提齣可行的建議，並說明如何執行。 局限性與未來方嚮： 客觀評價分析的局限，並提齣後續研究的可能方嚮。 撰寫報告的要點： 清晰的邏輯： 確保報告條理清晰，論證有力。 簡潔的語言： 避免使用過多技術術語，用通俗易懂的語言解釋復雜概念。 強大的可視化： 圖錶是報告的靈魂，確保圖錶能夠清晰、準確地傳達信息。 關注受眾： 根據受眾的背景和需求，調整報告的內容和側重點。 演示技巧： 精心準備： 熟悉報告內容，預測可能被問到的問題。 自信錶達： 保持積極的態度，用熱情和專業來傳達信息。 互動交流： 鼓勵聽眾提問，並耐心解答。 聚焦核心： 在有限的時間內，突齣最重要的發現和建議。 本章將幫助您成為一個齣色的“數據溝通者”，將數據分析的價值最大化地轉化為業務的實際行動。 本書特色： 案例驅動： 全書貫穿大量貼近實際業務場景的案例，讓您在實踐中學習。 循序漸進： 從基礎概念到實操工具，再到高級分析思維，層層遞進，易於掌握。 強調實踐： 鼓勵讀者動手操作，提供配套的練習和思考題，鞏固學習效果。 商業導嚮： 始終圍繞“如何用數據解決業務問題”這一核心，幫助您培養商業思維。 易於理解： 采用通俗易懂的語言，輔以豐富的圖示，讓數據分析不再枯燥。 通過閱讀本書，您將獲得一套完整的數據分析思維體係和實操技能，能夠獨立完成從業務問題定義到數據分析報告的整個流程，從而在工作中展現齣數據驅動的決策能力，為個人職業發展和企業業務增長注入新的動力。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩）》，我最大的感受就是，原來數據分析並不是我想象中的那麼高不可攀。我之前對數據分析的印象就是復雜的公式、晦澀的代碼，感覺離自己很遙遠。但這本書不一樣，它從最基本最基礎的概念講起，而且語言非常通俗易懂，就像朋友聊天一樣，一點點地把我拉進瞭數據分析的世界。書中提到的那些案例，都是我日常生活中經常會遇到的場景，比如如何分析某個活動的推廣效果，如何通過用戶行為數據來優化産品，這些都讓我覺得特彆有共鳴，也更有動力去學習。而且，全彩的版本真的太友好瞭，圖文並茂，很多概念的講解都配上瞭生動的圖示，這對於我這種視覺學習者來說，簡直是福音。很多時候，看一張圖比看一大段文字更容易理解。這本書沒有上來就灌輸一堆專業術語，而是循序漸進，讓我一步步地建立起對數據分析的認知，感覺自己真的可以學會。

評分☆☆☆☆☆

這本書《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩）》給我的感覺是，它真的站在瞭一個初學者的角度來思考問題。我之前嘗試過一些數據分析相關的課程，但很多都直接進入瞭統計學或者編程的部分，讓我感到非常吃力，很快就放棄瞭。而這本書，則從最基礎的“什麼是數據”、“如何收集和整理數據”開始講起，然後一點點地引導我們去思考，數據能告訴我們什麼。它的語言風格非常輕鬆有趣，讀起來一點都不會覺得枯燥，甚至有時候還會被其中的一些幽默感逗笑。我特彆喜歡它在講解某些分析技巧時，會加入一些小故事或者場景模擬，這樣就更容易理解這些技巧的實際應用價值。全彩的排版也讓這本書看起來非常精緻，那些圖錶和數據的展示都非常直觀，不像以前看過的很多技術書籍那樣，隻是黑白文字加簡單的示意圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩）》對我來說，是一次非常愉快的學習體驗。我一直覺得數據分析是一個很有用的技能，但總是因為自己是文科背景，對數字和統計比較頭疼，所以一直沒有邁齣第一步。這本書恰恰解決瞭我的痛點，它用非常接地氣的語言，把一些原本聽起來很“高大上”的數據分析概念，拆解得非常簡單易懂。我尤其喜歡它講解數據可視化的部分，書裏有很多精美的圖錶，讓我看到瞭數據背後的故事，也讓我明白，如何將復雜的數據以一種清晰、美觀的方式呈現齣來。而且，這本書並沒有隻停留在理論層麵，它還提供瞭一些實操的建議，讓我覺得學完之後，真的可以嘗試著去分析自己身邊的數據。全彩的設計讓這本書的顔值也非常高，拿在手裏很有質感，閱讀過程中的視覺體驗也很好。

評分☆☆☆☆☆

拿到《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩）》的時候，我還有點猶豫，畢竟我不是學理工科的，之前也完全沒有接觸過數據分析。但我被書名裏的“菜鳥”二字吸引瞭，覺得它應該很適閤我這種完全沒基礎的人。翻開書，我驚喜地發現，書裏的講解真的非常細緻，而且邏輯性很強。它不像我之前看過的某些書，跳躍性太強，讓人跟不上。這本書從最簡單的excel數據處理開始，然後逐步深入到一些基礎的分析方法，每一個步驟都講解得很清楚，還會給齣具體的例子和操作指導。我最喜歡的一點是，它不僅僅是教你“怎麼做”，還會告訴你“為什麼這麼做”，這讓我對每個分析方法背後的原理有瞭更深的理解，而不是死記硬背。全彩的設計也讓閱讀體驗大大提升，關鍵的圖錶和數據都清晰可見，不像有些書排版很雜亂，容易看花瞭眼。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就想入手瞭，因為我一直覺得自己對數據分析是零基礎，總是聽到彆人討論各種“大數據”、“算法”，感覺自己跟不上時代的步伐，特彆焦慮。身邊也有朋友推薦過一些入門級的書，但要麼講得太理論化，要麼例子太過時，看瞭幾頁就看不下去瞭。這次看到《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩）》這個名字，感覺特彆親切，而且“紀念版”和“全彩”聽起來就很用心，希望能給我這樣的“菜鳥”一個友好的入門體驗。我尤其希望它能在講解基礎概念的時候，用一些貼近生活的例子，比如我們日常購物、使用APP、看新聞時都會産生大量數據，如果能把這些數據分析的過程講清楚，並且告訴我們如何利用這些分析結果來做齣更明智的決策，那就太棒瞭。我一直覺得數據分析不應該隻是少數專業人士的專利，普通人掌握一些基本方法，也能讓生活和工作變得更高效。這本書的封麵設計也挺吸引人的，感覺不會像傳統教材那樣枯燥，希望它真的能讓我打開數據分析世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

618搞活動，一下子買瞭很多書，參加瞭滿減加摺扣捲，著實優惠瞭不少，京東自營的書品質有保障，雖然碰上瞭大促，但快遞依舊很快，都是第二天就到，贊一個！

評分☆☆☆☆☆

好東西 非常不錯啊 非常非常好 可以可以

評分☆☆☆☆☆

剛剛開始學習，正版

評分☆☆☆☆☆

經典好書，推薦推薦

評分☆☆☆☆☆

春夏韓版小清新皮繩花朵草帽平頂沙灘遮陽帽海邊度假太陽帽女

評分☆☆☆☆☆

還沒看，不知道怎麼樣，期待有好的效果看目錄覺得還不錯的，已經在京東買瞭好多次書瞭

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，很不錯，京東快遞給力。

評分☆☆☆☆☆

滿意，書的質量很好，價格也非常實惠，還會再次來購買

評分☆☆☆☆☆

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