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數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)提供1GB數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)提供1GB數(shù)據(jù)集

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2018-05-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 380
中 圖 價(jià):¥34.4(4.3折) 定價(jià)  ¥79.9 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)提供1GB數(shù)據(jù)集 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)提供1GB數(shù)據(jù)集 本書(shū)特色

本書(shū)由一線(xiàn)數(shù)據(jù)分析師精心編寫(xiě)，通過(guò)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(shū)包括5章內(nèi)容，分別是數(shù)據(jù)分析入門(mén)、數(shù)據(jù)分析——從玩轉(zhuǎn)Excel開(kāi)始、海量數(shù)據(jù)管理——拿MySQL說(shuō)事兒、數(shù)據(jù)可視化——Tableau的使用、數(shù)據(jù)分析進(jìn)階——Python數(shù)據(jù)分析。本書(shū)通俗易懂、通過(guò)大量貼近企業(yè)真實(shí)場(chǎng)景的案例，幫助讀者在提高數(shù)據(jù)處理技能的同時(shí)加深對(duì)數(shù)據(jù)分析思維的理解。 本書(shū)適合有志于從事數(shù)據(jù)分析工作或已從事初級(jí)數(shù)據(jù)分析工作的人士自學(xué)，也可作為產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員、市場(chǎng)人員、對(duì)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(shū)。

數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)提供1GB數(shù)據(jù)集 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)由一線(xiàn)數(shù)據(jù)分析師精心編寫(xiě)，通過(guò)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(shū)包括5章內(nèi)容，分別是數(shù)據(jù)分析入門(mén)、數(shù)據(jù)分析——從玩轉(zhuǎn)Excel開(kāi)始、海量數(shù)據(jù)管理——拿MySQL說(shuō)事兒、數(shù)據(jù)可視化——Tableau的使用、數(shù)據(jù)分析進(jìn)階——Python數(shù)據(jù)分析。本書(shū)通俗易懂、通過(guò)大量貼近企業(yè)真實(shí)場(chǎng)景的案例，幫助讀者在提高數(shù)據(jù)處理技能的同時(shí)加深對(duì)數(shù)據(jù)分析思維的理解。本書(shū)適合有志于從事數(shù)據(jù)分析工作或已從事初級(jí)數(shù)據(jù)分析工作的人士自學(xué)，也可作為產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員、市場(chǎng)人員、對(duì)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(shū)。

數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)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(mén)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(chǎng)景5 1.1.4 數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢(shì)8 1.2 數(shù)據(jù)分析的職業(yè)發(fā)展及分類(lèi)8 1.3 數(shù)據(jù)分析之道10 1.3.1 三類(lèi)統(tǒng)計(jì)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(kù)查詢(xún)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(jì)編程技術(shù)26 第2章 數(shù)據(jù)分析——從玩轉(zhuǎn)Excel開(kāi)始28 2.1 Excel概述28 2.1.1 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理技能28 2.1.2 實(shí)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(dòng)化數(shù)據(jù)處理30 2.1.5 快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)報(bào)表開(kāi)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(jì)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(yùn)算函數(shù)59 2.2.4 經(jīng)典的邏輯判斷函數(shù)68 2.2.5 實(shí)用的日期計(jì)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(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析95 2.3.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析113 2.3.3 相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差115 2.3.4 線(xiàn)性回歸模型預(yù)測(cè)118 2.3.5 移動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)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(jí)可視化圖表135 2.5 讓你的Excel報(bào)表動(dòng)起來(lái)141 2.5.1 VBA基礎(chǔ)語(yǔ)法142 2.5.2 錄制宏，解放你的雙手152 2.5.3 VBA應(yīng)用：學(xué)生成績(jī)信息統(tǒng)計(jì)154 2.5.4 VBA應(yīng)用：報(bào)表發(fā)送前的一鍵優(yōu)化155 2.5.5 VBA應(yīng)用：數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)獲取并更新數(shù)據(jù)163 第3章 海量數(shù)據(jù)管理——拿MySQL說(shuō)事兒174 3.1 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝174 3.2 將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到數(shù)據(jù)庫(kù)中178 3.2.1 常用的數(shù)據(jù)類(lèi)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(dǎo)入186 3.3 重要的單表查詢(xún)191 3.3.1 SQL查詢(xún)的7個(gè)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(xún)——以電商交易數(shù)據(jù)為例201 3.3.3 幾種常見(jiàn)的嵌套查詢(xún)——以學(xué)員考試成績(jī)?yōu)槔?05 3.3.4 基于分組排序的輔助列功能——以銷(xiāo)售員業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)為例210 3.4 復(fù)雜的多表查詢(xún)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(guò)索引提高數(shù)據(jù)的查詢(xún)速度224 3.5.1 常見(jiàn)的索引類(lèi)型224 3.5.2 索引的查詢(xún)和刪除229 3.5.3 關(guān)于索引的注意事項(xiàng)230 3.6 數(shù)據(jù)庫(kù)的增刪改操作231 3.6.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的增操作231 3.6.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的刪操作232 3.6.3 數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)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(jí)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(xiàn)圖268 4.3.4 面積圖271 4.3.5 符號(hào)圖272 4.3.6 樹(shù)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(dòng)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(jìn)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(kāi)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(yùn)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(kāi)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(kù)數(shù)據(jù)的讀取303 5.4 常見(jiàn)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(cè)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(xiàn)性回歸模型的應(yīng)用358 5.6.1 簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型——剎車(chē)距離的研究359 5.6.2 多元線(xiàn)性回歸模型——產(chǎn)品市場(chǎng)銷(xiāo)售額的研究363 5.6.3 模型的顯著性檢驗(yàn)——F檢驗(yàn)365 5.6.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)——t檢驗(yàn)367 5.6.5 基于回歸模型識(shí)別異常點(diǎn)370 5.6.6 模型的預(yù)測(cè)372
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數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)提供1GB數(shù)據(jù)集 相關(guān)資料

本書(shū)內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)，非常實(shí)用，很適合零基礎(chǔ)的入門(mén)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(xué)習(xí)和在工作中使用。 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)計(jì)算中心主任兼農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室主任 李輝 隨著5G的逐步商業(yè)化、物聯(lián)網(wǎng)和車(chē)聯(lián)網(wǎng)等新業(yè)務(wù)的普及，數(shù)據(jù)的閥門(mén)還將被進(jìn)一步打開(kāi)，未來(lái)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(shí)期。本書(shū)基于作者多年的數(shù)據(jù)分析實(shí)踐，結(jié)合多種主流的數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)分析的方法進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，由術(shù)入道，循序漸進(jìn)，對(duì)于有志進(jìn)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(jià)值。 上海家化品牌管理部 數(shù)據(jù)挖掘與算法高級(jí)經(jīng)理 王峰 這本書(shū)全面、系統(tǒng)地介紹了成長(zhǎng)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(kāi)展數(shù)據(jù)分析實(shí)踐，是一本值得閱讀的好書(shū)。 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員 廈門(mén)大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人 林子雨 數(shù)據(jù)分析本身是一個(gè)需要協(xié)同的過(guò)程，除了分析本身，我們還要從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)，也要把分析結(jié)果通過(guò)可視化的方式進(jìn)行展示。這本書(shū)涵蓋了Excel、SQL、Tableau以及Python這幾個(gè)常用的數(shù)據(jù)分析工具，大大方便了讀者學(xué)用，相信任何一個(gè)有志于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的朋友，都能從此書(shū)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(xué)家，前IBM大中華認(rèn)知計(jì)算事業(yè)部專(zhuān)家 公眾號(hào)探數(shù)尋理（wetalkdata）博主 張浩彬 數(shù)據(jù)分析是一種實(shí)戰(zhàn)性極強(qiáng)的技術(shù)，必須要對(duì)其“道”和“術(shù)”有深刻的理解并付諸實(shí)踐。本書(shū)真正從實(shí)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(xué)習(xí)書(shū)籍，值得認(rèn)真研讀。 有贊數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人(R語(yǔ)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(shí)用價(jià)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(xué)好數(shù)據(jù)分析不僅僅要掌握基本的技術(shù)和工具，同時(shí)需要掌握不同分析方法運(yùn)用的場(chǎng)景。在這本書(shū)中，作者引導(dǎo)廣大讀者從基本的數(shù)據(jù)分析入手，通過(guò)大量案例提升讀者對(duì)數(shù)據(jù)分析的理解和掌控能力，從而達(dá)到理論和實(shí)踐的融會(huì)貫通，是一本很實(shí)用的數(shù)據(jù)分析實(shí)用工具書(shū)。 天善智能創(chuàng)始人，數(shù)據(jù)科學(xué)圈大V 梁勇 在企業(yè)中的經(jīng)營(yíng)管理和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)處不在，但目前在國(guó)內(nèi)具備業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)分析技能的經(jīng)營(yíng)管理和運(yùn)營(yíng)人才還非常缺乏，我們需要有更多熱愛(ài)數(shù)據(jù)分析的朋友們加入到這個(gè)行業(yè)，也需要有更多的像本書(shū)作者一樣傳道授業(yè)解惑的“布道師”來(lái)為這個(gè)行業(yè)做出貢獻(xiàn)。 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(zhuān)家 呂品

數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階(透徹講解EXCEL.SQL.TABLEAU、PYTHON四項(xiàng)數(shù)據(jù)分析必會(huì)工具.免費(fèi)提供1GB數(shù)據(jù)集 作者簡(jiǎn)介

陳紅波，碩士，“大海魚(yú)數(shù)據(jù)分析”公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)者。曾就職于國(guó)內(nèi)大型金融、游戲、電商公司的數(shù)據(jù)部門(mén)，擔(dān)任高級(jí)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(yàn)。目前主要負(fù)責(zé)企業(yè)數(shù)據(jù)部門(mén)的管理工作，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)治理、報(bào)表架構(gòu)、數(shù)據(jù)支持、業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)咨詢(xún)等。 劉順祥，統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，“數(shù)據(jù)分析1480”公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)者。曾就職于唯品會(huì)電商平臺(tái)，擔(dān)任高級(jí)數(shù)據(jù)分析師一職。目前就職于國(guó)內(nèi)某數(shù)據(jù)咨詢(xún)公司，為聯(lián)想、亨氏、美麗田園、喜力、網(wǎng)魚(yú)網(wǎng)咖等企業(yè)提供數(shù)據(jù)咨詢(xún)服務(wù)。著有《從零開(kāi)始學(xué)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘》一書(shū)。

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