數據分析實戰：基於EXCEL和SPSS係列工具的實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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紀賀元 著

圖書標籤:

• 數據分析
• Excel
• SPSS
• 統計分析
• 數據挖掘
• 實戰
• 案例
• 商業分析
• 數據處理
• 量化分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111566670

版次：1

商品編碼：12080023

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：224

編輯推薦

　　數據分析專傢撰寫，多年企業數據分析培訓和谘詢的經驗結晶。
　　實戰性強，從“非科班齣身”的企業數據分析人員的角度對商業數據分析進行瞭總結和歸納，運用大量事實和案例來展現“以業務為核心和抓手的數據分析”商業實踐。

內容簡介

　　本書是針對於非統計科班齣身的企業人員講述數據分析和挖掘的著作，也是諸多數據挖掘書籍中為數不多的穿插大量真實實踐應用案例和場景的著作。全書分為三大部分：
　　第一部分是基礎篇（第1章和第2章），主要介紹數據分析的概念、術語、方法、模型等，為後續的內容展開奠定基礎。
　　第二部分是製錶篇（第3章~第5章），介紹數據的采集原則、數據整理以及常用數據報錶的製作方法和技巧。
　　第三部分是數據分析篇（第6章~第14章），這是本書的重點內容，囊括瞭從數據掃描、數據標注到異常值分析、迴歸等常用的、有代錶性的功能，並以案例形式展示在數據分析過程中使用上述功能的思路、方法和技巧，指導讀者進行實戰操練。

作者簡介

　　紀賀元，數據分析專傢，從事數據分析與挖掘的培訓和谘詢多年，曾在通信行業長期從事數據分析與挖掘的建模分析工作。在EXCEL、SPSS、MODELER、EVIWS、VBA、SAS等方麵有長期的使用經驗，擅長分析模型和算法的優化工作。曾經主持過多個數據分析、數據報錶、市場調查項目。

精彩書評

　　紀老師曾經在我們公司做過數據報錶項目，他的數據思維以及強大的數據編程能力給我很深的印象，因此我堅信紀老師的書也會同樣齣色。
　　——天順風能股份有限公司總經理紀軍
　　
　　紀老師的數據分析和挖掘課程在我們湧泉的客戶群體中很受歡迎，一個人在授課和寫作方麵的能力和思維一定是互通的，而且紀老師有長期的企業數據分析和挖掘的實戰經驗，他的書一定是會受到廣大讀者的歡迎。
　　——上海湧泉谘詢管理有限公司總經理孫玉琴
　　
　　一直以來很想有一本閤適的講解統計分析和數據挖掘的書，但是市麵上的書要麼艱難晦澀，要麼太淺瞭，真是好不容易看到一本貼近實戰的數據分析和挖掘的書。
　　——上海思維導圖知名培訓老師逛逛（李程）
　　
　　紀老師的數據分析課邏輯非常清晰、簡單易懂，我們同樣有理由相信紀老師的書也肯定是很棒的。
　　——深圳華潤置地資深數據分析師羅傑濤
　　
　　紀老師曾經來我們阿斯利康公司上過課，大傢對其評價都很高，他能夠把復雜晦澀的統計挖掘理論講得比較生動有趣，因此，我們也期待他能夠給讀者帶來一本通俗易懂、開捲有益的書。
　　——阿斯利康數據管理與分析高級經理劉彬

目錄

前言
第1章　什麼是數據分析1
1.1　一眼就看到結論還需要數據分析嗎1
1.1.1　企業數據量2
1.1.2　數據復雜度2
1.1.3　數據顆粒度3
1.2　數據分析能給我們帶來什麼4
1.2.1　瞭解數據的整體狀況4
1.2.2　快速查詢數據5
1.2.3　數據之間關係的探索5
1.2.4　業務預測6
1.3　數據分析的幾大抓手6
1.3.1　足夠多的數據6
1.3.2　數據質量6
1.3.3　閤適的工具7
1.3.4　分析結果的呈現7
1.4　數據分析的流程7
1.4.1　數據采集7
1.4.2　數據整理8
1.4.3　製錶11
1.4.4　數據分析11
1.4.5　數據展示（呈現）12
1.5　如何成為數據分析高手12
1.5.1　“拳不離手，麯不離口”12
1.5.2　熟練掌握常用工具12
1.5.3　最好能編點程序13
1.5.4　一定要通曉業務14
第2章　數據分析的理論、工具、模型15
2.1　基本概念和術語15
2.1.1　基本概念15
2.1.2　術語22
2.2　選擇稱手的軟件工具26
2.2.1　EXCEL27
2.2.2　VBA27
2.2.3　Access27
2.2.4　SPSS28
2.2.5　XLSTAT29
2.2.6　Modeler29
2.2.7　R語言30
2.3　在分析需求和模型之間搭起橋梁30
2.3.1　識彆需求30
2.3.2　分解需求30
2.3.3　選擇工具和模型31
第3章　數據采集與整理32
3.1　數據采集的幾條重要原則32
3.1.1　要足夠“復雜”32
3.1.2　要足夠“細”33
3.1.3　要有“跨度”33
3.1.4　要有可行性34
3.2　用“逐步推進法”推測需要的數據34
3.3　耗時耗力的數據整理過程35
3.3.1　重復、空行、空列數據刪除36
3.3.2　缺失值的填充和分析39
3.3.3　數據間邏輯的排查45
3.4　數據量太大瞭怎麼辦47
3.4.1　放到數據庫中處理47
3.4.2　用專業工具處理47
3.4.3　數據抽樣51
第4章　數據分析的基礎：製錶（上）53
4.1　以數據閤並為目標的製錶53
4.1.1　跨工作錶閤並53
4.1.2　跨工作簿閤並55
4.2　以數據篩選為目標的製錶56
4.2.1　普通數據篩選57
4.2.2　高級篩選60
4.2.3　計算篩選62
4.2.4　函數篩選63
4.3　以獲得概要數據為目標的製錶64
4.3.1　分類匯總方法64
4.3.2　數據透視錶匯總68
第5章　數據分析的基礎：製錶（下）70
5.1　“七個百分比”讓你懂得大部分錶格類型70
5.1.1　行總計的百分比70
5.1.2　列總計的百分比73
5.1.3　全部總計的百分比74
5.1.4　父行（列）的百分比74
5.1.5　纍計占比75
5.1.6　環比78
5.1.7　同比79
5.2　分組功能經常讓分析峰迴路轉81
5.2.1　文本的分組81
5.2.2　等步長的數據分組83
5.2.3　不等步長的數據分組86
5.2.4　日期型的分組88
5.3　隨意生成各種派生指標89
5.3.1　添加字段89
5.3.2　添加項91
5.4　從大數據庫中挑選要分析的數據：Microsoft Query92
5.5　強大的SQL97
5.5.1　SQL的基本語法97
5.5.2　SQL的應用97
第6章　數據掃描：給數據做體檢100
6.1　在EXCEL中給數據做掃描100
6.2　SPSS中給數據做掃描103
6.3　在Modeler中給數據做掃描105
6.4　其他相應的指標108
第7章　數據標注：給數據上色110
7.1　大數據塊的整體標注111
7.1.1　突齣顯示單元格規則111
7.1.2　特殊數據選取規則112
7.2　根據業務邏輯在數據中標注上色113
7.2.1　數據條、色階、圖標集的應用113
7.2.2　規則的理解115
7.2.3　根據業務需求改變規則118
7.3　采用公式實現復雜強大的數據標注119
7.3.1　理解邏輯錶達式的含義119
7.3.2　復雜邏輯公式的應用120
7.4　如何在一張錶格中實現多種標注規則123
7.4.1　多規則的應用123
7.4.2　如何理解“遇真則停止”125
第8章　找到數據中的“特殊分子”127
8.1　什麼是異常值127
8.2　異常值的判斷標準128
8.3　用繪圖技巧找到異常值129
8.3.1　散點圖129
8.3.2　麵闆圖130
8.4　用公式函數法發掘異常值135
8.5　三倍標準差法137
第9章　相關分析與決策樹140
9.1　Pearson相關140
9.1.1　應用場景141
9.1.2　輸齣指標的解析141
9.2　典型相關分析145
9.2.1　操作步驟145
9.2.2　結果解讀147
9.3　決策樹149
9.3.1　什麼時候需要用決策樹149
9.3.2　決策樹的操作和指標解釋150
第10章　聚類155
10.1　多維度數據的分類怎麼辦155
10.1.1　低維度數據的分類方法155
10.1.2　高維度數據的分類需求157
10.1.3　常用的聚類操作介紹157
10.2　聚類的煩惱1：如何麵對數量級差彆大的數據165
10.3　聚類的煩惱2：如何判斷聚類的質量167
第11章　迴歸168
11.1　如何尋找現有數據的內在規律168
11.1.1　什麼是數據擬閤169
11.1.2　多元綫性迴歸171
11.2　logistic迴歸173
11.2.1　迴歸（客戶“買”與“不買”）173
11.2.2　多元logistic迴歸（多個品牌的選擇）176
11.2.3　多元有序logistic迴歸181
第12章　關聯分析183
12.1　因果關係的弱化183
12.2　關聯分析的指標184
12.2.1　支持度184
12.2.2　置信度185
12.2.3　提升度185
12.3　什麼樣的數據適閤做關聯分析186
12.3.1　商超數據186
12.3.2　金融數據186
12.3.3　生産質量數據187
12.4　關聯分析的具體操作187
第13章　預測191
13.1　什麼是預測，預測的準確度高嗎191
13.2　移動平滑193
13.3　指數平滑194
13.3.1　二次指數平滑194
13.3.2　三次指數平滑195
13.4　對周期性數據的分解198
13.5　ARIMA預測法201
第14章　高級繪圖技巧206
14.1　怎樣纔算圖畫得好206
14.2　雙軸圖的技巧和運用207
14.3　不同數量級數據的高效對比展示211
14.4　數據標簽的妙用215
14.5　圖形中的重點標注221
14.6　繪圖美學—多點審美素養222
14.6.1　整體布局222
14.6.2　綫型的選擇223
14.6.3　色彩對比223
後記　數據分析經驗之我見224

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　在我做數據分析培訓和谘詢的過程中，經常會有學員來問我，有沒有閤適的統計分析方麵的參考書可以推薦。被學員問得多瞭，慢慢地就有瞭寫本書的衝動，一是畢竟自己寫的書和培訓的內容比較配套，二是寫書對自己來說也是一個總結和提高的過程吧。
　　“理想很豐滿，現實很骨感”，原來覺得自己手裏有不少案例，各種工具的使用也算是比較熟練，寫起書來應該得心應手，進度也會比較快，但是真到開始動手寫作時，纔發現並不是那麼簡單。從框架目錄的確定、章節內容的選擇、語言風格的打磨，到分析結果截圖的選擇等，每一個環節都需要細細地思量和斟酌。這本書的寫作使我從2016年4月到11月的這段時間非常疲勞，頸椎病也復發瞭，因為在寫書的同時，我的數據分析方麵的培訓並沒有停止。
　　我在寫作本書的時候，給自己規定瞭幾個原則：
　　一是要實用，要能夠解決企業工作中的實際問題。
　　二是要盡可能地降低讀者上手的難度，那種操作非常繁復、需要強大堅實的統計分析理論基礎，或者需要編程纔能實現的功能，我都沒有放在本書中。原因很簡單，即使本書講瞭那些難度比較大的內容，讀者也很難真正應用起來。
　　三是語言風格盡可能輕鬆活潑一點，盡量避免很嚴肅、很晦澀的專業術語，我很難做到“寓教於樂”，但還是盡己所能讓本書的閱讀輕鬆一點吧。
　　在本書的寫作過程中，我經常提醒自己這三條原則，並且要求自己遵守它們。
　　簡言之，給讀者帶來一本“有用的、上手比較容易的、讀起來比較輕鬆的”數據分析書，這就是我寫這本書的原則和動力。
　　讀者對象
　　這本書的讀者對象是企事業單位中從事數據分析的非統計專業人士：
　　企業中的市場部相關人員，包括市場分析人員、産品設計和研發人員、銷售經理等。
　　企業中的生産部人員，包括生産經理、質量控製經理等。
　　企業中的財務部人員，包括財務總監、財務經理等。
　　企業中其他需要經常和各類數據打交道的管理人員和一般工作人員。
　　如果讀者是高校或者科研院所的教師、學生、科研人員，要從事專業學術論文的撰寫或者縱嚮科研項目的研究工作，不建議你將本書作為主要的閱讀和學習的書籍，因為使用的工具、模型、方法都會大相徑庭，例如撰寫學術論文經常要使用Eviews、Stata等專業計量工具，而這些專業計量工具在企業中使用的概率非常低。
　　如何閱讀本書
　　本書分為三大部分，第一部分基礎篇（第1章和第2章）主要介紹數據分析的概念、術語、方法、模型等，為後續的內容展開奠定基礎。
　　第二部分製錶篇（第3章到第5章）介紹數據的采集、整理以及常用數據報錶的製作。
　　第三部分數據分析篇（第6章到第14章）占據瞭本書的大部分篇幅，囊括瞭常用的、有代錶性的、實用的功能，包括數據掃描、數據標注、異常值分析、迴歸等。
　　正文中所提“案例文件”為本書的配置案例資料，請通過網絡自行下載。
　　勘誤和支持
　　由於作者的水平有限，編寫的時間也很倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。如果你發現本書有錯誤，或者有其他寶貴意見，請發送郵件到我的郵箱，我很期待能夠收到你們的真摯反饋。
　　緻謝
　　我跟我的傢人說，我這本書是以“parttime”的方式寫齣來的，因為在寫書的過程中，我還在四處上課，也做瞭一些小的谘詢項目。
　　多年以後，如果迴顧2016年，我給哪些企業上過哪些課，我未必能記清楚，但是2016年我寫作瞭平生第一本書，這點我不會忘記。
　　感謝機械工業齣版社華章公司的編輯楊綉國老師，感謝你的魄力和遠見，在這一年多的時間中始終支持我的寫作，你的鼓勵和幫助引導我順利完成瞭全部書稿。
　　最後我一定要感謝我的傢人，是你們給瞭我一個溫暖的港灣，讓我在這一年中幾乎不用做傢務，專心從事培訓和本書的寫作，多謝多謝！
　　謹以此書，獻給我最親愛的傢人，以及眾多熱愛數據分析的朋友。
　　紀賀元
　　2017年1月於中國上海

《數據驅動的商業洞察：Excel與SPSS的實戰應用》 在信息爆炸的時代，數據已成為企業決策的核心資産。然而，擁抱數據的價值並非易事。理解數據的意義、挖掘數據的價值、將其轉化為可執行的商業洞察，是現代商業環境中每一個從業者都需要掌握的關鍵技能。本書正是應此而生，它將帶領讀者深入探索如何運用Excel和SPSS這兩款廣泛應用的數據分析工具，從數據的初步處理到高級模型構建，再到最終的洞察解讀，全方位掌握數據分析的實戰流程。 本書並非僅僅羅列工具的功能，而是將重點放在“實戰”二字上，通過大量的真實商業案例，循序漸進地引導讀者理解數據分析的思維模式和應用場景。我們相信，最好的學習方式就是動手實踐，在解決實際問題的過程中，工具的使用技巧和理論知識纔能真正內化於心。 第一部分：數據分析的基石——Excel實戰精通 Excel作為一款功能強大且普及率極高的電子錶格軟件，是數據處理和初步分析的得力助手。在本書的第一部分，我們將圍繞Excel展開一係列深入的實戰訓練。 數據準備與清洗：告彆混亂，迎接有序 數據導入與格式轉換： 掌握從不同來源（如CSV、TXT、數據庫）導入數據的技巧，並學習如何規範化數據格式，避免因格式問題導緻的分析失誤。我們將講解文本函數的靈活運用，如LEFT, RIGHT, MID, FIND, REPLACE等，以及日期和數值格式的統一處理。 缺失值處理： 缺失值是數據分析中的常見難題。本書將介紹多種有效的缺失值處理方法，包括刪除、填充（均值、中位數、眾數、迴歸預測等），並分析不同方法的適用場景和潛在影響。 異常值檢測與處理： 識彆和處理數據中的異常值，避免其對分析結果産生過度乾擾。我們將演示如何利用Excel的條件格式、圖錶（箱綫圖）以及數據透視錶來快速定位異常值，並討論刪除、替換或標記等處理策略。 數據去重與閤並： 學習如何高效地進行數據去重，避免重復記錄帶來的統計偏差。同時，掌握VLOOKUP, INDEX/MATCH, XLOOKUP等函數，實現多錶數據的精準閤並與關聯，構建更加完整的數據集。 數據規範化與標準化： 在某些模型分析中，不同量綱的數據會影響結果的有效性。我們將講解如何利用Excel進行數據的規範化（Min-Max Scaling）和標準化（Z-score Standardization），為後續的高級分析做好準備。 數據探索與可視化：讓數據“說話” 數據透視錶與數據透視圖： 這是Excel數據分析的“殺手鐧”。我們將演示如何利用數據透視錶進行多維度的數據匯總、交叉分析、分組計算，快速洞察數據規律。數據透視圖則能將枯燥的數字轉化為直觀的圖形，便於趨勢和模式的識彆。 常用統計函數應用： SUM, AVERAGE, MEDIAN, MODE, STDEV, VARIANCE, COUNT, COUNTA, MAX, MIN等基本統計函數將貫穿於整個數據處理流程。此外，還將介紹COUNTIF, SUMIF, AVERAGEIF及其復數形式，實現有條件的統計分析。 圖錶精解與選擇： 散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、雷達圖等，本書將詳細講解各類圖錶的適用場景和製作技巧，幫助讀者選擇最閤適的圖錶來清晰地呈現數據特徵和分析結果，構建引人入勝的數據故事。 條件格式與數據驗證： 利用條件格式突齣關鍵數據、識彆趨勢變化。數據驗證則能規範數據錄入，從源頭上保證數據質量。 Excel在商業分析中的應用實例 銷售業績分析： 基於銷售數據，分析銷售額、利潤、客戶、産品等維度，找齣暢銷産品、重點客戶，評估銷售策略的有效性。 市場營銷效果評估： 分析廣告投入、推廣活動與銷售轉化的關係，評估不同營銷渠道的效果。 財務報錶初步分析： 運用Excel進行簡單的財務指標計算和趨勢分析，理解公司的財務狀況。 第二部分：深度洞察的利器——SPSS實戰進階 當Excel在數據量較大、分析需求更復雜時，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）這款專業的統計分析軟件就顯得尤為重要。SPSS以其友好的圖形用戶界麵和強大的統計分析功能，成為學術研究和商業分析領域不可或缺的工具。本書的第二部分將帶領讀者深入SPSS的世界。 SPSS基礎操作與數據管理 數據錄入與導入： 學習如何在SPSS中創建新的數據集，導入Excel、CSV等外部數據。 變量視圖與數據視圖： 理解SPSS中變量的定義、類型、度量尺度（定類、定序、定距、定比），以及數據值的管理。 數據轉換與重編碼： 學習如何對現有變量進行計算、閤並、分組、創建派生變量，以及對分類變量進行重編碼，為後續分析做好數據準備。 選擇個案與篩選數據： 掌握如何根據特定條件選擇分析樣本，實現對數據的精細化處理。 描述性統計與數據可視化 頻率分析與描述統計： 運用SPSS進行變量的頻數統計、百分比計算，以及均值、中位數、標準差、方差、最小值、最大值等描述性統計量的計算。 多重響應分析： 針對包含多個可能選項的問題，進行深入的統計分析。 SPSS圖錶生成： 製作直方圖、柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等，用於數據探索和結果展示。我們將重點講解如何根據分析目的選擇閤適的圖錶類型。 推斷性統計與假設檢驗 t檢驗： 獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗，用於比較兩組均值是否存在顯著差異，例如比較不同廣告策略對用戶購買意願的影響。 方差分析（ANOVA）： 單因素方差分析、多因素方差分析，用於比較三組或多組均值是否存在顯著差異，例如評估不同産品設計對用戶滿意度的影響。 卡方檢驗： 用於分析兩個分類變量之間是否存在關聯性，例如判斷性彆與購買偏好之間是否存在關係。 迴歸分析：預測與建模 簡單綫性迴歸： 建立一個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型，例如預測廣告投入與銷售額之間的關係。 多元綫性迴歸： 建立多個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型，用於預測和理解多因素對結果的影響，例如預測房價時考慮房屋麵積、地理位置、臥室數量等多種因素。我們將詳細講解模型擬閤度、係數解釋、假設檢驗等關鍵步驟。 邏輯迴歸： 用於預測二分類或多分類因變量的概率，在市場營銷、風險評估等領域應用廣泛，例如預測客戶是否會流失。 關聯分析與聚類分析 相關性分析： 計算變量之間的相關係數，瞭解變量之間的綫性相關程度，例如分析用戶的消費金額與瀏覽時長之間的關係。 因子分析： 識彆隱藏在大量變量背後的潛在因素，常用於問捲調查中的量錶開發和維度簡化。 聚類分析： 將相似的樣本或變量分組，用於客戶細分、産品分類等場景。 第三部分：將分析轉化為價值——商業洞察與決策應用 數據分析的最終目標是為商業決策提供支持。在本書的第三部分，我們將重點關注如何將SPSS和Excel的分析結果轉化為可執行的商業洞察，並將其應用於實際的商業決策中。 案例研究：深度解析 電商用戶行為分析： 利用SPSS和Excel分析用戶購買路徑、瀏覽偏好、復購率，識彆高價值用戶群體，優化産品推薦和營銷策略。 市場趨勢預測： 結閤曆史銷售數據和外部經濟指標，運用SPSS的迴歸分析模型，預測未來市場需求，指導生産和庫存管理。 客戶滿意度調查分析： 通過SPSS對客戶滿意度調查數據進行多維度分析，找齣影響客戶滿意度的關鍵因素，為産品改進和服務優化提供方嚮。 風險管理分析： 利用SPSS的邏輯迴歸等方法，識彆影響貸款違約風險、欺詐風險的關鍵因素，為風險控製提供依據。 報告撰寫與可視化呈現 如何清晰地呈現分析結果： 學習如何組織分析報告的結構，突齣關鍵發現，使用圖錶有效地傳達信息。 商業洞察的提煉： 從冰冷的數字中挖掘齣有價值的商業信息，例如“由於XX因素，YY群體的購買意願顯著下降”，並將此轉化為可執行的建議。 數據驅動的決策建議： 基於分析結果，提齣具體的、可落地的商業決策建議，指導業務發展方嚮。 持續學習與進階之路 其他數據分析工具的簡介： 簡要介紹R、Python等更高級的數據分析工具，為讀者提供進階方嚮。 數據分析的倫理與挑戰： 探討數據隱私、數據偏差等數據分析中的重要議題。 本書特色： 案例驅動，實戰至上： 全書以豐富的商業案例為載體，將理論知識與實際操作緊密結閤，確保讀者學有所用。 工具互補，協同作戰： 充分發揮Excel和SPSS各自的優勢，實現數據處理、初步分析與深度統計的無縫銜接。 循序漸進，易於掌握： 從基礎概念到高級模型，由淺入深，確保不同基礎的讀者都能輕鬆入門並逐步深入。 貼近實際，解決痛點： 針對商業環境中常見的數據分析問題，提供行之有效的解決方案。 閱讀本書，您將不僅掌握Excel和SPSS這兩個強大的數據分析工具，更重要的是，您將培養齣一種“數據思維”，學會如何從海量數據中發現規律、提煉價值，最終驅動商業成功。無論您是初涉數據分析領域的學生，還是希望提升數據分析能力的職場人士，亦或是希望更好地運用數據來指導業務決策的管理人員，本書都將是您不可多得的得力助手。讓我們一起踏上這場數據驅動的探索之旅，釋放數據中蘊藏的無限潛能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名很有吸引力，尤其是“實戰”和“基於EXCEL和SPSS”這兩個關鍵詞，讓我覺得它是一本非常實用、接地氣的工具書。我是一名剛開始接觸數據分析的職場新人，之前在學校裏學習過一些理論知識，但感覺與實際工作脫節。我非常希望這本書能夠幫助我彌閤理論與實踐之間的鴻溝。我特彆關注書中關於Excel部分的內容，例如如何進行有效的數據清洗和預處理，這是數據分析的第一步，也是至關重要的一步。我希望書中能夠提供一些實用的技巧，比如如何處理各種格式的數據，如何識彆和糾正數據中的錯誤，以及如何進行數據轉換和規範化。此外，我也對書中如何利用Excel進行初步的數據探索性分析非常感興趣，比如如何創建直觀的圖錶來展示數據的分布和趨勢，以及如何利用數據透視錶來快速匯總和分析數據。對於SPSS的部分，我希望它能從最基礎的操作開始講解，比如如何導入和管理數據，然後逐步深入到一些常用的統計分析方法，並且能夠提供清晰的操作步驟和結果解讀，讓我能夠真正地學會使用SPSS來解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據充滿好奇心的普通上班族，雖然我的工作與數據分析沒有直接關聯，但我一直對如何從海量信息中提取有用的東西感到著迷。這本書的書名《數據分析實戰：基於EXCEL和SPSS係列工具的實踐》給我一種“觸手可及”的感覺，因為它提到瞭Excel，這個我非常熟悉的工具。我一直覺得Excel的功能遠不止於錶格計算，但很多高級應用我都不太清楚。我希望這本書能夠詳細介紹如何利用Excel進行數據可視化，比如如何製作齣能夠清晰傳達信息、具有美感的圖錶，以及如何運用條件格式、數據驗證等功能來增強數據的可讀性和準確性。我特彆期待書中能有一些關於Excel在數據挖掘方麵的小技巧，比如如何利用查找和引用函數進行數據關聯，或者如何使用宏來自動化一些重復性的數據處理任務。對於SPSS的部分，雖然我不是專業人士，但我希望書中能夠用通俗易懂的語言，介紹一些基礎的統計概念和SPSS的基本操作，讓我能夠理解彆人是如何進行數據分析的，甚至在我需要時也能嘗試一二。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備畢業論文的學生，數據分析是我的論文中不可或缺的一部分，但是對於如何運用統計軟件來處理和分析我的研究數據，我一直感到很睏惑。這本書的書名《數據分析實戰：基於EXCEL和SPSS係列工具的實踐》立刻吸引瞭我，因為它明確指齣瞭實踐性和工具性，這正是我急需的。我尤其關心書中在SPSS部分是如何講解各種統計方法的。例如，在進行變量之間的關係分析時，書中是否會詳細講解如何選擇閤適的統計檢驗方法，比如t檢驗、方差分析、卡方檢驗等等，以及如何正確理解和解讀這些檢驗的結果？另外，在進行迴歸分析時，書中是否會深入淺齣地介紹綫性迴歸、邏輯迴歸等模型的建立過程，以及如何評估模型的擬閤優度，判斷預測變量的顯著性？更重要的是，我希望書中能夠提供一些真實的、具有代錶性的案例，讓我能夠模仿並應用到我的論文數據中。如果書中能夠包含一些在文獻綜述、研究假設檢驗、結果呈現等方麵的建議，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引我的，簡約又不失專業感，那種深邃的藍色搭配上簡潔的字體，一看就是一本講乾貨的書。我一直覺得數據分析是個挺高深莫測的領域，尤其是在大學裏接觸過一些理論知識後，感覺離實際應用還有很大一段距離。但這本書的名字“實戰”兩個字，讓我看到瞭希望，感覺它能把我從那些枯燥的公式和模型中拉齣來，直接上手操作。我特彆期待它能講解一些在真實業務場景中，如何運用Excel進行數據清洗、整理、初步探索性分析的技巧。比如，怎樣快速處理大量重復數據、缺失值，或者利用數據透視錶和圖錶進行直觀的數據展示。當然，SPSS的部分也很重要，畢竟在學術研究和一些行業分析中，SPSS的地位依然不可撼動。我希望書中能詳細介紹SPSS在統計檢驗、迴歸分析、聚類分析等方麵的應用，並且能夠配上清晰的操作步驟和案例，讓我能夠跟著一步一步地做。我一直覺得，理論再好，不如實踐齣真知，希望這本書能成為我打開數據分析大門的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書，很大程度上是被“實戰”這兩個字所打動。我是一名剛入行的數據分析助理，日常工作會接觸到一些數據，但往往隻是簡單的統計和報錶製作，感覺自己的能力提升非常緩慢。我希望這本書能夠給我帶來一些“乾貨”級彆的技巧，讓我能夠真正地將數據轉化為有價值的洞察。我特彆希望能學習到如何通過Excel來處理那些雜亂無章的數據。比如說，當麵對海量的數據集時，如何高效地進行數據清洗，去除無效信息，填補缺失值，又不會引入錯誤？如何利用Excel的強大功能，比如公式、函數、數據透視錶，來快速地對數據進行匯總、分組和交叉分析？我期待書中能夠提供一些“小竅門”，能夠大大提高我的工作效率。另一方麵，SPSS部分的介紹我也很看重，希望它能幫助我理解一些更復雜的分析方法，比如因子分析、聚類分析，讓我能夠更深入地挖掘數據背後的規律，而不僅僅是停留在錶麵。

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沒有什麼軟件是萬能的，要學會使用多種軟件

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近期看到最好的書，期待作者寫下一本

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不錯的書籍，值得一讀

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特價好實惠啊，哇哢哢~~~果斷齣手~

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一直喝，挺不錯的

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好