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『簡體書』商务大数据分析项目化教程

書城自編碼: 3734553
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 卢山红,莫梦笔
國際書號(ISBN): 9787113287405
出版社: 中国铁道出版社
出版日期: 2022-01-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 325

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編輯推薦:
本书依据商务数据分析的特点,针对性地讲解 Excel 实用的基础知识和技能,结合各类图表分析,让读者在做中学、学中做,真正掌握从分析做出图表,到生成分析报告的完整流程。 在每一个项目开始前,设置项目目标与项目描述。项目中的每一个任务主要包括学习目标、任务导入、人物逝世、人物小姐、实操演练、任务评价表。部分任务中还有技能拓展,以作为补充材料。
內容簡介:
本书紧紧围绕应用型数据分析技术专门人才的培养,以应用为目的,以必需、够用为度,以讲清概念、强化应用为教学重点,同时,注重内容和体系的筛选,紧贴科技发展和生产工作的实际需求。 本书内容按照商务数据分析的流程而设定,以实用功能讲解为核心,包含理论知识和实际操作两个主要部分,共设8个项目23个任务,前期了解商务数据分析的概念,中期学习商品销售、客户情况、运营与市场的数据分析与相应技能,后期分析绘制的数据分析图表,撰写商务数据分析报告,由易到难,帮助学生在较短时间内掌握商务数据的分析技能。 本书适合作为职业院校财经商贸、计算机、大数据等专业数据分析课程的教材,授课教师可根据具体情况进行增删,教学时可以根据不同的专业分层教学。本书也适合作为数据分析培训用书和数据分析爱好者的入门参考书。
關於作者:
卢山红,女,高级讲师,任职于上海思博职业技术学院,商贸类专业,从教29年,为闵行区骨干教师、闵行区中职校教育教学中心组成员,主持学校卢山红专业名师工作室。三年来,获上海市教学成果一等奖1项;获闵行区职教教师提升职业能力成果“双师型十佳”称号;主编出版教材2部,其中1部获上海市优秀校本教材奖。莫梦笔,女,讲师,任职于上海思博职业技术学院,曾参与上海市中等职业学校双证融通电子商务专业改革试点课程标准与考核方案的修订工作;参与《电子商务专业“双证融通”课程教学改革实践研究》等课题,参与编写多部教材。
內容試閱
随着现代信息技术的不断发展,世界已跨入了互联网 大数据 人工智能时代。互联网中的数据正潜移默化地改变着人们的常规思维、工作和生活方式。电商、外卖、出行、支付等平台的兴起,深刻改变着人们的衣、食、住、行。本书以毕业学生创业的店铺视角为主线进行编写,注重 Excel数据分析理念的阐述。

商业数据分析是个不断循环迭代的过程。通过数据的分析,聚焦讨论内容,抽丝剥茧,得到较为准确和标准的分析决策。在分析过程中使用清晰的数据源进行统计与分析数据,进而避免模糊地、感性地决策问题,达到准确判断的目的。当公司或店铺已经有了相对清晰的分析报告,数据由繁化简,可以根据分析出的用户画像,评估与制订相应的发展规划。

Excel 是本书操作部分的主要运用工具。由于具有直观的界面、较多的函数计算功能和图表工具,Excel 成为流行的表格数据处理软件之一。在电子表格软件领域,Excel 软件拥有较大的优势地位。使用 Excel 可以让学生更好地上手进行数据分析,这也是 Excel 软件的特点。

本书特色

本书依据商务数据分析的特点,针对性地讲解 Excel 实用的基础知识和技能,结合各类图表分析,让用户在做中学、学中做,真正掌握从分析做出图表,到生成分析报告的完整流程。在每一个项目开始前,设置项目目标与项目描述。

? 项目目标:建立目标,了解内容框架,精准定位学习重点。

? 项目描述:用虚拟项目背景引入知识,更好地代入项目环境,模拟真实数据分析工作。

项目中的每一个任务主要包括以下几个部分:

? 学习目标:了解任务的具体工作内容,明确需要掌握的目标。

? 任务导入:引入具体的任务需求,明确在什么情况下要做什么事。

? 任务实施:具体任务内容与具体的操作步骤学习。

? 任务小结:总结这一任务所完成的内容,以及重点内容的分析。

? 实操演练:在任务完成后,进行相似操作的自主练习,巩固加深所学习的技能。

? 任务评价表:对学习成果进行评价,找出薄弱点,针对性地复习、掌握。

另外,部分任务中还有技能拓展,以作为补充材料。

通过本书的学习和实践,读者可以了解如何从简单使用数据成长为数据分析的高手,不仅是数据分析技术上的提升,更是数据分析理念上的变化。

编写团队

本书由卢山红、莫梦笔任主编,史蓉华、袁婷婷、张江英任副主编,火一青、冯琼娴、顾伟康、周若熹参与编写。

致谢

本书的编写参考了许多书籍,浏览了大量网络信息,对于这些书籍的编者和文章的作者在此一并表示感谢。特别感谢合作企业——红亚教育科技(上海)有限公司资源中心在本书撰写过程中的大力支持。

由于数据分析技术正在迅速发展,书中难免会有纰漏和不足之处,敬请广大读者及专家批评指正。

编 者

2021 年 11 月

 

 

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