内容简介
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。
前言
写作驱动
在数据大爆炸的时代，数据分析越来越被人所重视，越来越多的人才也热衷于数据分析师这个行业，将枯燥的数据一层层地剥开，将数据背后的“故事”展示在人们面前，而只要这些“故事”运用合适，定然能为营销者挖到“金桶”。
本书以数据分析为核心，从基础、技巧、实战三个方面分别讲述数据分析的基础知识、设计技巧及各类案例，配合全程图解，有利于读者的理解，帮助读者玩转信息图制作。
本书特色
(1) 图文结合，实战性强：书中结合了450多张图片，通过理论与实际相结合，帮助读者了解数据分析的操作。
(2) 内容全面，专业性强：涵盖数据分析3大入门知识、3大分析工具、7大分析步骤、13大整理数据的方法、17大美化图表法、20大数据分析法等数据分析的精华，帮助、指导读者掌握数据分析的操作。
(3) 即学即用，实用性强：书中用到的数据分析实例素材，可直接应用，或者以这些实例为模板稍做修改，即可实现现学现用。
适合人群
本书结构清晰，语言简洁、图解丰富，适合以下读者学习使用。
* 初学数据分析的新手。
* 从事数据相关行业的个人与公司。
* 有意学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生等。
* 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。
作者介绍
本书由海天电商金融研究中心编著，具体参加编写的人员有董婷、李四华、王力建、谭贤、谭俊杰、徐茜、刘嫔、苏高、柏慧、周旭阳、袁淑敏、柏松、谭中阳、杨端阳、刘伟、卢博、柏承能、刘桂花、刘胜璋、刘向东、刘松异等，在此表示感谢。由于作者知识水平有限，书中难免有错误和疏漏之处，恳请广大读者批评指正。
目录
第1章 启蒙：走进数据分析的世界 1
1.1 认清数据 2
1.1.1 听--数据在说话 2
1.1.2 看--数据在展现 4
1.1.3 触--分析的价值 4
1.1.4 嗅--数据的重量 6
1.2 发展前景 7
1.2.1 需求--分析人才 7
1.2.2 持续--发展趋势 8
1.3 职业要求 10
1.3.1 了解--任职方向 10
1.3.2 掌握--分析方法 12
1.3.3 巧用--分析工具 12
1.3.4 拓展--管理能力 13
1.3.5 拥有--设计能力 13
1.3.6 增强--表达能力 14
1.3.7 熟知--企业业务 14
第2章 步骤：落实数据分析操作 17
2.1 操作步骤 18
2.1.1 清晰--分析目的 18
2.1.2 获取--数据来源 18
2.1.3 挑选--数据加工 21
2.1.4 进行--数据分析 22
2.1.5 实现--数据挖掘 23
2.1.6 展示--数据体现 24
2.1.7 制作--数据报告 26
2.2 操作误区 30
2.2.1 脱离--分析轨道 31
2.2.2 学会--报告美观 31
第3章 实操：掌握数据整理的
方法 33
3.1 数据排序 34
3.1.1 规则--数据升序 34
3.1.2 单列--快速排序 35
3.1.3 多列--高级排序 37
3.1.4 无限--自定义排序 40
3.2 数据筛选 44
3.2.1 简单--单条件筛选 44
3.2.2 复杂--多条件筛选 46
3.2.3 升级--高级筛选 49
3.2.4 随心--自定义筛选 51
3.2.5 秘技--快速双筛选 53
3.3.6 去除--重复值筛选 55
3.3 数据汇总 59
3.3.1 规则--分类汇总 59
3.3.2 实现--汇总数据 60
3.3.3 善用--多字段汇总 62
第4章 方法：掌握数据分析秘诀 65
4.1 摆正思路 66
4.1.1 建立框架--七何
分析法 66
4.1.2 问题分层--演绎树
分析法 69
4.1.3 涉及环境--PEST
分析法 71
4.1.4 建立逻辑--金字塔
原理 73
4.1.5 业务指导--4P营销
理论 75
4.1.6 竞争战略--SWOT
分析法 77
4.2 应用分析 80
4.2.1 寻找差距--比较
分析法 80
4.2.2 数量特征--平均
分析法 82
4.2.3 归纳数据--分组
分析法 85
4.2.4 交叉计算--立体
分析法 90
第5章 预测：使用回归+历史引申 95
5.1 回归分析 96
5.1.1 基础--一元回归 96
5.1.2 扩充--多元回归 109
5.2 非线回归 112
5.2.1 稳定--对数回归 113
5.2.2 变动--多项回归 117
5.3 历史引申 120
5.3.1 加权--指数平滑 120
5.3.2 算术--移动平均 124
第6章 检验：需要方差+
"显著" 127
6.1 方差分析 128
6.1.1 单个--单因素方差 128
6.1.2 多个--双因素方差 131
6.2 显著检验 138
6.2.1 平均--u检验 138
6.2.2 均值--t检验 143
第7章 亮眼：数据也要美美的 149
7.1 美化表格 150
7.1.1 区分数据--色阶 150
7.1.2 指定数据--突出 152
7.1.3 代表高低--数据条 154
7.1.4 体现特征--图标集 156
7.1.5 图表结合--迷你图 158
7.2 转换图形 160
7.2.1 对比帮手--条形图 161
7.2.2 变化趋势--折线图 168
7.2.3 对比差距--平均线图 173
7.2.4 流程分析--倒三角图 177
7.2.5 数据层次--阶梯图 185
7.2.6 突出重点--饼图 189
7.2.7 加强展现--重坐标图 192
7.2.8 华丽有质--圆珠图 194
7.2.9 财务指标--蜘蛛网图 198
7.2.10 工作进度--温度计
式图 200
7.3 文本展示 202
7.3.1 形象生动--插入图片 202
7.3.2 巧做逻辑--SmartArt 204
第8章 扩展：数据分析函数学习 209
8.1 时间函数 210
8.1.1 组合日期--DATE 210
8.1.2 突出实时--TODAY 212
8.1.3 推算工作日--
WORKDAY 214
8.1.4 提出月份--MONTH 217
8.1.5 时分秒值--TIME 218
8.2 逻辑函数 219
8.2.1 判断检查--IF 220
8.2.2 满足条件--AND 221
8.2.3 参数求反--NOT 223
8.2.4 捕捉错误--IFERROR 224
8.3 求值函数 225
8.3.1 最大值--MAX 226
8.3.2 最小值--MIN 227
8.3.3 数据个数--COUNT 228
8.3.4 不计空格--COUNTA 229
8.3.5 数据汇总--SUM 231
8.3.6 指定求和--SUMIF 232
8.3.7 平均值--AVERAGE 234
8.3.8 乘积计算--PRODUCT 235
8.4 处理错误 237
8.4.1 关于日期--"#####" 237
8.4.2 关于公式--
"#NAME？" 237
8.4.3 关于引用--
"#NULL" 238
8.4.4 关于参数--
"#VALUE" 239
8.4.5 关于空白--
"#DIV/0！" 240
8.4.6 寻找错误--使用帮助 241
第9章 竞争：与同行之间的角逐 245
9.1 知己知彼 246
9.1.1 好处--扩展战略 246
9.1.2 要点--找准方向 248
9.1.3 类型--了解对手 249
9.2 寻找数据 250
9.2.1 入手--对手名称 251
9.2.2 成为--对手用户 252
9.2.3 进入--对手官网 253
9.2.4 查找--招聘信息 254
9.2.5 运用--分析平台 255
9.3 胜券在握 255
9.3.1 差异--比较分析 255
9.3.2 行业--波特分析 256
第10章 工具：淘宝指数+百度指数+
好搜指数 259
10.1 淘宝指数 260
10.1.1 初入--发展历程 260
10.1.2 进入--使用功能 261
10.1.3 深入--使用步骤 263
10.2 百度指数 270
10.2.1 补充--功能模块 270
10.2.2 吸纳--操作步骤 271
10.3 好搜指数 275
10.3.1 涉及--功能详情 275
10.3.2 学习--分析步骤 276
