前言
隨著大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展，人們對數(shù)據(jù)的價值越來越重視，數(shù)據(jù)采集、存儲、安全技術也變得日益重要，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術得到了日益廣泛的應用。利用數(shù)據(jù)分析技術從海量數(shù)據(jù)中提取的信息具有極高的價值，例如，支持企業(yè)高層進行業(yè)務決策、發(fā)現(xiàn)新的銷售和市場機會、提升組織的社交媒體營銷能力、提高用戶忠誠度以及復購率、降低用戶流失率、提前預測風險并進行防范等。
對于數(shù)據(jù)的重視以及數(shù)據(jù)分析技術的發(fā)展與應用，帶動了企業(yè)對數(shù)據(jù)分析人才需求的快速增長。在未來一段時間內(nèi)，數(shù)據(jù)分析人才缺口會很大。從事數(shù)據(jù)分析工作需要專門的技能，一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師既要熟練掌握數(shù)據(jù)分析之道數(shù)據(jù)分析的策略、方法（也可以將其理解為做數(shù)據(jù)分析的思路），也要熟練掌握數(shù)據(jù)分析之術數(shù)據(jù)分析工具的使用。此外，數(shù)據(jù)分析師還需要熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程，了解企業(yè)產(chǎn)品和運營活動的設計思路，才能根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結論驅(qū)動業(yè)務增長落地，使得數(shù)據(jù)分析工作的價值和自身的價值得以實現(xiàn)。
本書結合數(shù)據(jù)分析工作的實際情況，通過大量案例介紹了數(shù)據(jù)分析的方法和工具，內(nèi)容涵蓋了Excel、VBA、SQL、Tableau以及Python這幾個常用的數(shù)據(jù)分析工具的使用，融會貫通地介紹了數(shù)據(jù)分析的道與術。通過本書，讀者可以由淺入深、循序漸進地學習數(shù)據(jù)分析，為日常工作中數(shù)據(jù)的處理與分析打下堅實的基礎。
本書內(nèi)容
第1章數(shù)據(jù)分析入門。主要內(nèi)容包括什么是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析的職業(yè)發(fā)展及分類，以及數(shù)據(jù)分析之道（數(shù)據(jù)分析需要掌握的理論知識）與數(shù)據(jù)分析之術（各類軟件工具的運用）。
第2章數(shù)據(jù)分析從玩轉(zhuǎn)Excel開始。主要內(nèi)容包括Excel概述、高效處理數(shù)據(jù)的Excel函數(shù)家族、十分有用的Excel數(shù)據(jù)分析技巧、酷炫的Excel圖表可視化、讓你的Excel報表動起來（VBA）。
第3章海量數(shù)據(jù)管理拿MySQL說事兒。主要內(nèi)容包括MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝、將數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫中、重要的單表查詢、復雜的多表查詢、通過索引提高數(shù)據(jù)的查詢速度、數(shù)據(jù)庫的增刪改操作。
第4章數(shù)據(jù)可視化Tableau的使用。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)可視化概述、Tableau概述、數(shù)據(jù)可視化圖表、儀表板的制作與發(fā)布。
第5章數(shù)據(jù)分析進階Python數(shù)據(jù)分析。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析的利器Python、Jupyter的使用技巧、數(shù)據(jù)讀取從pandas開始、常見的數(shù)據(jù)處理技術、探索性數(shù)據(jù)分析、線性回歸模型的應用。
本書特點
? 由淺入深，循序漸進：本書在簡要概述了數(shù)據(jù)分析的基本概念之后，首先講解了數(shù)據(jù)分析入門工具Excel的操作技巧，然后結合案例講解了VBA的知識點，幫助讀者快速掌握表格處理技術；結合MySQL數(shù)據(jù)庫對SQL語言的講解可以讓讀者輕松地處理海量數(shù)據(jù)；Tableau是用來進行數(shù)據(jù)可視化分析的重要工具；Python作為本書的進階部分內(nèi)容，可以幫助讀者高效處理數(shù)據(jù)和通過建模進行數(shù)據(jù)分析。書中講解的知識點環(huán)環(huán)相扣、逐層深入，比較符合初學者學習數(shù)據(jù)分析的認知規(guī)律。
? 案例豐富，輕松易學：本書在介紹各類數(shù)據(jù)分析工具時結合了大量的實際案例，能夠讓讀者快速理解并掌握各個知識點，簡單易學、輕松上手。
? 內(nèi)容全面，講解詳細：本書定位在數(shù)據(jù)分析的入門與進階，從數(shù)據(jù)分析理論到數(shù)據(jù)處理、從可視化分析到建模分析，知識點覆蓋得很全面。全書最后附有彩插，將書中對應效果圖直觀呈現(xiàn)，方便讀者參考。
? 配套資源豐富，免費提供：本書中的案例涉及的數(shù)據(jù)集、代碼等資源都免費提供給讀者學習使用，可通過掃描封底二維碼IT有得聊，并輸入本書書號中的五位數(shù)字獲取。
適用對象
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，也適合產(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)人員等參考。
本書作者
本書由陳紅波、劉順祥等編著，參與本書編寫的人員還有孫宗鵬、朱燁、陶穎。此外，還要對幫助本書出版的所有朋友致以衷心的感謝！由于作者水平有限，書中難免出現(xiàn)錯誤和不足之處，敬請廣大讀者批評指正。
希望本書能夠成為您數(shù)據(jù)分析入門的領航者。
陳紅波 劉順祥
2019年1月11日
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22
1.4.1 必備的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 相關系數(shù)與協(xié)方差115
2.3.4 線性回歸模型預測118
2.3.5 移動平均模型預測121
2.4 酷炫的Excel圖表可視化123
2.4.1 Excel基礎圖表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基礎語法142
2.5.2 錄制宏，解放你的雙手152
2.5.3 VBA應用：學生成績信息統(tǒng)計154
2.5.4 VBA應用：報表發(fā)送前的一鍵優(yōu)化155
2.5.5 VBA應用：數(shù)據(jù)庫字典的超鏈接156
2.5.6 VBA應用：一鍵合并拆分工作簿158
2.5.7 VBA應用：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 AnocondaPython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 模型的預測372
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