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會(huì)計(jì)綜合實(shí)訓(xùn)——從手工到電算化(普通高等教育經(jīng)管類專業(yè)“十三五”規(guī)劃教材●會(huì)計(jì)信息化系列)

會(huì)計(jì)綜合實(shí)訓(xùn)——從手工到電算化(普通高等教育經(jīng)管類專業(yè)“十三五”規(guī)劃教材●會(huì)計(jì)信息化系列)

出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2021-02-01
開本： 16開
本類榜單：教材銷量榜
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會(huì)計(jì)綜合實(shí)訓(xùn)——從手工到電算化(普通高等教育經(jīng)管類專業(yè)“十三五”規(guī)劃教材●會(huì)計(jì)信息化系列) 版權(quán)信息

  • ISBN：9787302494447
  • 條形碼：9787302494447 ; 978-7-302-49444-7
  • 裝幀：平裝-膠訂
  • 冊(cè)數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

會(huì)計(jì)綜合實(shí)訓(xùn)——從手工到電算化(普通高等教育經(jīng)管類專業(yè)“十三五”規(guī)劃教材●會(huì)計(jì)信息化系列) 本書特色

理論與實(shí)踐相結(jié)合，以數(shù)據(jù)分析處理過程為主線,在簡單介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的基礎(chǔ)上結(jié)合具體實(shí)例講解如何應(yīng)用 Excel實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析處理。
內(nèi)容全面,體系完整，案例典型,注重實(shí)用性和可操作性，通過大量實(shí)例在讓讀者掌握數(shù)據(jù)分析處理方法的同時(shí)快速掌握Excel的操作方法。
每章*后均對(duì)該章的核心知識(shí)進(jìn)行了提煉、歸納,并提供了針對(duì)性較強(qiáng)的習(xí)題,可使讀者對(duì)所學(xué)習(xí)的知識(shí)加以鞏固,并能做到舉一反三。

會(huì)計(jì)綜合實(shí)訓(xùn)——從手工到電算化(普通高等教育經(jīng)管類專業(yè)“十三五”規(guī)劃教材●會(huì)計(jì)信息化系列) 內(nèi)容簡介

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人們?cè)谌粘Ｉ詈凸ぷ髦幸鎸?duì)大量的數(shù)據(jù)，如何有效地利用這些數(shù)據(jù)改善我們的生活、改進(jìn)我們的工作成為了人們關(guān)心的問題，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展為我們打開了一扇窗，提供了各種實(shí)用工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析與處理。但這些工具往往專業(yè)性強(qiáng)，對(duì)使用者要求高，很難普及，而Excel是大眾普遍使用的電子表格制作軟件，它不僅能夠保存數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)處理中也有著良好的表現(xiàn)，特別是它提供的函數(shù)、圖表、數(shù)據(jù)透視表、數(shù)據(jù)分析工具、規(guī)劃求解工具等，不僅能夠解決在數(shù)據(jù)分析處理中的各種復(fù)雜問題，對(duì)解決日常生活和工作中的數(shù)據(jù)分析處理問題也有很大幫助。 《Excel在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用》以數(shù)據(jù)分析處理過程為主線，以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)，通過Excel的各種功能實(shí)現(xiàn)對(duì)各種數(shù)據(jù)的處理，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析與處理概述、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、Excel函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)圖表化展現(xiàn)、抽樣與參數(shù)估計(jì)、方差分析、時(shí)間序列分析、相關(guān)分析、常用統(tǒng)計(jì)分布圖形分析、回歸圖形分析、Excel在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。 《Excel在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用》內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，采用從原理到實(shí)踐的方式介紹，并給出了大量的案例。同時(shí)《Excel在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用》附贈(zèng)PPT教學(xué)課件、案例源文件和結(jié)果文件，以便于教學(xué)。 《Excel在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用》適用于高等院校數(shù)據(jù)分析相關(guān)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)，讀者對(duì)象為開設(shè)有數(shù)據(jù)分析課程的相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生、研究生，以及企事業(yè)單位的數(shù)據(jù)分析人員。

會(huì)計(jì)綜合實(shí)訓(xùn)——從手工到電算化(普通高等教育經(jīng)管類專業(yè)“十三五”規(guī)劃教材●會(huì)計(jì)信息化系列) 目錄

第1章 數(shù)據(jù)分析與處理概述 1
1.1 數(shù)據(jù)分析與處理簡介 1
1.2 數(shù)據(jù)分析處理概念 2
1.2.1 什么是數(shù)據(jù) 2
1.2.2 什么是數(shù)據(jù)的分析與處理 2
1.3 數(shù)據(jù)分析與處理過程 3
1.3.1 數(shù)據(jù)分析處理過程 3
1.3.2 數(shù)據(jù)分析處理案例 6
1.3.3 數(shù)據(jù)分析師 15
1.4 數(shù)據(jù)分析模型 16
1.5 大數(shù)據(jù)的分析處理 20
1.5.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代——你的一天 20
1.5.2 大數(shù)據(jù)概念 21
1.5.3 數(shù)據(jù)挖掘 26
本章小結(jié) 29
習(xí)題1 29
第2章 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理 31
2.1 數(shù)據(jù)的收集 31
2.1.1　數(shù)據(jù)的來源 31
2.1.2　數(shù)據(jù)的分類 31
2.1.3　數(shù)據(jù)集 32
2.1.4　數(shù)據(jù)的收集方法 36
2.1.5　數(shù)據(jù)收集案例 37
2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 42
2.2.1　數(shù)據(jù)清理 42
2.2.2　數(shù)據(jù)集成 47
2.2.3　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 49
2.2.4　數(shù)據(jù)歸約 52
2.2.5　數(shù)據(jù)的可視化 54
本章小結(jié) 58
習(xí)題2 58
第3章 Excel函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 60
3.1 Excel在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用簡介 60
3.2 單元格、公式、函數(shù) 61
3.2.1 單元格 61
3.2.2 公式 62
3.2.3 函數(shù) 63
3.3 數(shù)據(jù)分析中的常用函數(shù) 64
3.3.1 數(shù)學(xué)函數(shù) 64
3.3.2 文本函數(shù) 66
3.3.3 日期函數(shù) 68
3.3.4 統(tǒng)計(jì)函數(shù) 70
3.3.5 邏輯函數(shù) 71
3.3.6 查找與引用函數(shù) 72
3.4 函數(shù)應(yīng)用案例分析 74
本章小結(jié) 79
習(xí)題3 79
第4章 數(shù)據(jù)管理 84
4.1 數(shù)據(jù)排序 84
4.1.1 排序規(guī)則 84
4.1.2 行、列排序 85
4.1.3 自定義條件排序 88
4.1.4 排序函數(shù) 89
4.2 數(shù)據(jù)篩選 91
4.2.1 自動(dòng)篩選 91
4.2.2 高級(jí)篩選 93
4.3 數(shù)據(jù)分類匯總 99
4.3.1 直接創(chuàng)建分類匯總 100
4.3.2 多重分類匯總 101
4.3.3 分類匯總函數(shù) 102
4.4 合并計(jì)算 109
4.4.1 按位置合并計(jì)算 109
4.4.2 按類合并計(jì)算 111
本章小結(jié) 112
習(xí)題4 112
第5章 數(shù)據(jù)圖表化展現(xiàn) 115
5.1 數(shù)據(jù)圖表 115
5.1.1 圖表的類型 115
5.1.2 創(chuàng)建簡單圖表 116
5.1.3 創(chuàng)建復(fù)雜圖表 118
5.1.4 動(dòng)態(tài)圖表 122
5.2 數(shù)據(jù)透視表 127
5.2.1 數(shù)據(jù)透視表組成 127
5.2.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表 127
5.2.3 數(shù)據(jù)透視表分組 131
5.2.4 數(shù)據(jù)透視圖 132
本章小結(jié) 133
習(xí)題5 133
第6章 抽樣與參數(shù)估計(jì) 136
6.1 抽樣 136
6.1.1 隨機(jī)數(shù)函數(shù)抽樣 137
6.1.2 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器抽樣 137
6.1.3 抽樣分析工具隨機(jī)抽樣 139
6.1.4 抽樣分析工具周期抽樣 139
6.1.5 抽樣分析案例 139
6.2 參數(shù)估計(jì) 145
6.2.1 參數(shù)估計(jì)的基本概念 146
6.2.2 總體方差已知情況下的總體均值
區(qū)間估計(jì) 147
6.2.3 總體方差未知且為小樣本情況下的
總體均值區(qū)間估計(jì) 148
6.2.4 總體方差未知且為大樣本情況下的
總體均值區(qū)間估計(jì) 148
6.2.5 總體方差的區(qū)間估計(jì) 149
6.2.6 兩個(gè)總體均值之差的區(qū)間估計(jì) 150
6.2.7 兩個(gè)總體方差比的區(qū)間估計(jì) 150
6.2.8 參數(shù)估計(jì)案例 151
本章小結(jié) 163
習(xí)題6 164
第7章 方差分析 167
7.1 單因素方差分析 167
7.1.1 單因素方差分析原理 167
7.1.2 單因素方差分析案例 169
7.2 雙因素方差分析 172
7.2.1 無重復(fù)的雙因素方差分析 172
7.2.2 無重復(fù)的雙因素方差分析案例 174
7.2.3 可重復(fù)的雙因素方差分析 176
7.2.4 可重復(fù)的雙因素方差分析案例 178
本章小結(jié) 181
習(xí)題7 181
第8章 時(shí)間序列分析 184
8.1 時(shí)間序列簡介 184
8.1.1 時(shí)間序列的基本概念和特點(diǎn) 184
8.1.2 時(shí)間序列變動(dòng)的影響因素 184
8.2 時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)對(duì)比分析 185
8.2.1 時(shí)間序列的圖形分析 185
8.2.2 時(shí)間序列的水平分析 185
8.2.3 時(shí)間序列的速度分析 186
8.2.4 統(tǒng)計(jì)對(duì)比分析案例 187
8.3 時(shí)間序列的移動(dòng)平均分析 189
8.3.1 移動(dòng)平均分析原理 190
8.3.2 移動(dòng)平均分析案例 190
8.4 時(shí)間序列的指數(shù)平滑分析 193
8.4.1 指數(shù)平滑分析原理 193
8.4.2 指數(shù)平滑分析案例 195
8.5 時(shí)間序列的趨勢(shì)外推分析 200
8.5.1 趨勢(shì)外推分析原理 200
8.5.2 趨勢(shì)外推分析案例 201
8.6 時(shí)間序列的季節(jié)調(diào)整分析 203
8.6.1 季節(jié)調(diào)整分析原理 203
8.6.2 季節(jié)調(diào)整分析案例 203
本章小結(jié) 206
習(xí)題8 206
第9章 相關(guān)分析 209
9.1 簡單相關(guān)分析 209
9.1.1 簡單相關(guān)關(guān)系的測(cè)定方法 209
9.1.2 簡單相關(guān)分析案例 213
9.2 多元相關(guān)分析 216
9.2.1 多元相關(guān)關(guān)系的測(cè)定方法 216
9.2.2 多元相關(guān)分析案例 218
9.3 等級(jí)相關(guān)分析 221
9.3.1 等級(jí)相關(guān)關(guān)系的測(cè)定方法 221
9.3.2 等級(jí)相關(guān)關(guān)系案例 221
本章小結(jié) 223
習(xí)題9 223
第10章 常用統(tǒng)計(jì)分布圖形分析 226
10.1 概率函數(shù)圖形分析 226
10.1.1 離散型隨機(jī)變量的概率質(zhì)量
函數(shù) 226
10.1.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度
函數(shù) 227
10.1.3 概率累積分布函數(shù) 227
10.1.4 概率函數(shù)分析案例 228
10.2 正態(tài)分布圖形分析 232
10.2.1 正態(tài)分布函數(shù) 232
10.2.2 正態(tài)分布分析案例 234
10.3 泊松分布圖形分析 235
10.3.1 泊松分布函數(shù) 236
10.3.2 泊松分布分析案例 237
10.4 指數(shù)分布圖形分析 238
10.4.1 指數(shù)分布函數(shù) 239
10.4.2 指數(shù)分布分析案例 240
10.5 卡方分布圖形分析 242
10.5.1 卡方分布函數(shù) 242
10.5.2 卡方分布分析案例 243
本章小結(jié) 245
習(xí)題10 245
第11章 回歸圖形分析 247
11.1 一元線性回歸圖形分析 247
11.1.1 一元線性回歸模型 247
11.1.2 一元線性回歸的實(shí)現(xiàn)方法 248
11.1.3 一元線性回歸分析案例 251
11.2 多元線性回歸圖形分析 256
11.2.1 多元線性回歸模型 257
11.2.2 多元線性回歸分析案例 258
11.3 非線性回歸圖形分析 262
11.3.1 多項(xiàng)式回歸模型 263
11.3.2 多項(xiàng)式回歸分析案例 264
本章小結(jié) 269
習(xí)題11 269
第12章 Excel在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用 272
12.1 聚類分析 272
12.1.1 聚類分析的特征 272
12.1.2 聚類分析算法模型 273
12.1.3 聚類分析處理過程 274
12.1.4 聚類分析案例 274
12.2 判別分析 280
12.2.1 判別方法 281
12.2.2 Fisher判別模型 282
12.2.3 Fisher判別分析處理過程 283
12.2.4 判別分析案例 283
本章小結(jié) 289
習(xí)題12 289
參考文獻(xiàn) 291
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