一本书玩转数据分析-双色图解版 本书特色

本书是一本数据分析宝典，精讲了数据分析的各种方法，如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4p营销理论、swot分析法、比较分析法、平均分析法、回归分析法、检验分析法等，帮助读者快速从新手成为数据分析高手！ 本书通过3大数据分析工具 7大分析步骤 13大整理数据的方法 17大美化图表法 20大数据分析法 70多个实用案例 100多个专家知识补充 100多个数据分析图解 450多张精美图片，深度剖析数据分析的精华之处。让您一书在手，即可彻底读懂数据分析，从菜鸟成为达人！ 本书共分为10章，具体内容包括走进数据分析的世界、落实数据分析操作、掌握数据整理的方法、掌握数据分析秘诀、使用回归 历史引申、需要方差 “显著”、数据也要美美的、数据分析函数学习、与同行之间的角逐、淘宝指数 百度指数 好搜指数。 本书结构清晰、语言简洁、图解丰富，适合4类人群：一是初学数据分析的新手，二是从事数据相关行业的个人与公司，三是有意学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生等，四是希望通过数据分析“挖金”的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师等人群。

一本书玩转数据分析-双色图解版 内容简介

本书是一本数据分析宝典，书中精讲了数据分析的各种方法，如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4p营销理论、swot分析法、比较分析法、平均分析法，回归分析法、检验分析法等，帮助读者快速从新手成为数据分析高手！全书所有内容零基础、全图解，通过3大数据分析工具 7大分析步骤＋13大整理数据的方法＋17大美化图表法＋20大数据分析法＋70多个实用案例 100多个专家知识补充 100多个数据分析图解＋450多张精美图片，深度剖析数据分析的精华之处，让您一书在手，即可彻底读懂数据分析，从菜鸟成为达人！  

一本书玩转数据分析-双色图解版 目录

目录第1章  启蒙：走进数据分析的世界 11.1  认清数据 21.1.1  听--数据在说话 21.1.2  看--数据在展现 41.1.3  触--分析的价值 41.1.4  嗅--数据的重量 61.2  发展前景 71.2.1  需求--分析人才 71.2.2  持续--发展趋势 81.3  职业要求 101.3.1  了解--任职方向 101.3.2  掌握--分析方法 121.3.3  巧用--分析工具 121.3.4  拓展--管理能力 131.3.5  拥有--设计能力 131.3.6  增强--表达能力 141.3.7  熟知--企业业务 14第2章  步骤：落实数据分析操作 172.1  操作步骤 182.1.1  清晰--分析目的 182.1.2  获取--数据来源 182.1.3  挑选--数据加工 212.1.4  进行--数据分析 222.1.5  实现--数据挖掘 232.1.6  展示--数据体现 242.1.7  制作--数据报告 262.2  操作误区 302.2.1  脱离--分析轨道 312.2.2  学会--报告美观 31第3章  实操：掌握数据整理的方法 333.1  数据排序 343.1.1  规则--数据升序 343.1.2  单列--快速排序 353.1.3  多列--高级排序 373.1.4  无限--自定义排序 403.2  数据筛选 443.2.1  简单--单条件筛选 443.2.2  复杂--多条件筛选 463.2.3  升级--高级筛选 493.2.4  随心--自定义筛选 513.2.5  秘技--快速双筛选 533.3.6  去除--重复值筛选 553.3  数据汇总 593.3.1  规则--分类汇总 593.3.2  实现--汇总数据 603.3.3  善用--多字段汇总 62第4章  方法：掌握数据分析秘诀 654.1  摆正思路 664.1.1  建立框架--七何      分析法 664.1.2  问题分层--演绎树      分析法 694.1.3  涉及环境--pest      分析法 714.1.4  建立逻辑--金字塔      原理 734.1.5  业务指导--4p营销      理论 754.1.6  竞争战略--swot      分析法 774.2  应用分析 804.2.1  寻找差距--比较      分析法 804.2.2  数量特征--平均      分析法 824.2.3  归纳数据--分组      分析法 854.2.4  交叉计算--立体      分析法 90第5章  预测：使用回归 历史引申 955.1  回归分析 965.1.1  基础--一元回归 965.1.2  扩充--多元回归 1095.2  非线回归 1125.2.1  稳定--对数回归 1135.2.2  变动--多项回归 1175.3  历史引申 1205.3.1  加权--指数平滑 1205.3.2  算术--移动平均 124第6章  检验：需要方差 "显著" 1276.1  方差分析 1286.1.1  单个--单因素方差 1286.1.2  多个--双因素方差 1316.2  显著检验 1386.2.1  平均--u检验 1386.2.2  均值--t检验 143第7章  亮眼：数据也要美美的 1497.1  美化表格 1507.1.1  区分数据--色阶 1507.1.2  指定数据--突出 1527.1.3  代表高低--数据条 1547.1.4  体现特征--图标集 1567.1.5  图表结合--迷你图 1587.2  转换图形 1607.2.1  对比帮手--条形图 1617.2.2  变化趋势--折线图 1687.2.3  对比差距--平均线图 1737.2.4  流程分析--倒三角图 1777.2.5  数据层次--阶梯图 1857.2.6  突出重点--饼图 1897.2.7  加强展现--重坐标图 1927.2.8  华丽有质--圆珠图 1947.2.9  财务指标--蜘蛛网图 1987.2.10  工作进度--温度计       式图 2007.3  文本展示 2027.3.1  形象生动--插入图片 2027.3.2  巧做逻辑--smartart204第8章  扩展：数据分析函数学习 2098.1  时间函数 2108.1.1  组合日期--date2108.1.2  突出实时--today2128.1.3  推算工作日--      workday 2148.1.4  提出月份--month2178.1.5  时分秒值--time2188.2  逻辑函数 2198.2.1  判断检查--if2208.2.2  满足条件--and2218.2.3  参数求反--not2238.2.4  捕捉错误--iferror2248.3  求值函数 2258.3.1  *大值--max2268.3.2  *小值--min2278.3.3  数据个数--count2288.3.4  不计空格--counta2298.3.5  数据汇总--sum2318.3.6  指定求和--sumif2328.3.7  平均值--average2348.3.8  乘积计算--product2358.4  处理错误 2378.4.1  关于日期--"#####"2378.4.2  关于公式--      "#name？" 2378.4.3  关于引用--      "#null" 2388.4.4  关于参数--      "#value" 2398.4.5  关于空白--      "#div/0！" 2408.4.6  寻找错误--使用帮助 241　　第9章  竞争：与同行之间的角逐 2459.1  知己知彼 2469.1.1  好处--扩展战略 2469.1.2  要点--找准方向 2489.1.3  类型--了解对手 2499.2  寻找数据 2509.2.1  入手--对手名称 2519.2.2  成为--对手用户 2529.2.3  进入--对手官网 2539.2.4  查找--招聘信息 2549.2.5  运用--分析平台 2559.3  胜券在握 2559.3.1  差异--比较分析 2559.3.2  行业--波特分析 256第10章  工具：淘宝指数 百度指数  好搜指数 25910.1  淘宝指数 26010.1.1  初入--发展历程 26010.1.2  进入--使用功能 26110.1.3  深入--使用步骤 26310.2  百度指数 27010.2.1  补充--功能模块 27010.2.2  吸纳--操作步骤 27110.3  好搜指数 27510.3.1  涉及--功能详情 27510.3.2  学习--分析步骤 276

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