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| 編輯推薦： |
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1.本教材与同类教材的不同之处在于从问题到数据和从数据回到问题两个关键步骤的提出和解决。2.本书主要帮助学生解决“别人给什么数据就分析什么数据”被框定数据的问题，而是针对问题去寻找个人需要的数据。把数据分析的全链路分别向两端延伸。3.本书强调建立数据思维。教材不拘泥于具体的工具和方法，甚至是分析方式，重在开拓学生大数据时代对待数据的方式。4. 本书知识讲解路径明晰。本教材主要介绍确定所需数据的方法，所有分析流程按照六个步骤完成，以解决终的问题为目标。
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| 內容簡介： |
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本书是针对高等职业院校财经商贸大类专业大数据相关课程编写的教材，旨在帮助学生建立数据思维方式和培养处理、运用数据的能力。本书利用贴近学生学习和生活环境的案例，通过“发现问题—定义数据—寻找数据—分析数据—可视化—解决问题”六个步骤，解决数据价值认知、寻找需要的数据、分析数据和应用数据四个根本问题。本书内容新颖，教学资源丰富，适合作为高等职业院校财经商贸大类相关专业大数据技术基础课程的教材，也可供对大数据思维感兴趣的读者阅读参考。
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| 關於作者： |
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张艺博，副教授，河南经贸职业学院智能财经学院副院长，2022年郑州市技能大师（大数据分析与可视化技能大师工作室主持），出版河南省“十三五”规划教材《Python财务基础》。
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| 目錄：
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项目一 走进数据 1任务一 认识数据 1一、数据 1二、数据和时代的关系 7任务二 了解数据的价值 9一、数据之间的关系 9二、数据的价值 10项目实训 利用百度指数分析“专升本”和“考研”的热度分布 13课后习题 16项目二 从问题到数据 18任务一 聚焦问题的核心 18一、理清当前问题的关键 18二、找到问题的数字化指标 20任务二 将关键问题数字化 23一、所需数据 23二、关键数据 24项目实训 定位学习提升所需要了解的数据 27课后习题 28项目三 寻找数据 29任务一 常见的数据获取途径 29一、国家社会类 29二、经济类 31三、上市公司类 31四、互联网类 32五、产业咨询类 33六、传媒类 33七、交通出行类 34任务二 获取数据的方法 35一、直接下载 35二、爬虫获取 37三、数据交易 42项目实训 获取学生食堂消费数据 44课后习题 48项目四 处理和分析数据 49任务一 使用Excel处理招聘信息 49一、Excel数据处理功能概述 50二、用Excel处理招聘信息 51三、用Excel统计招聘信息 68任务二 使用MySQL处理零售数据 74一、数据库和SQL认知 76二、SQL查询语句 79三、更新数据 89四、删除数据 89任务三 常用数据分析方法 90一、对比分析法 90二、分组分析法 90三、平均分析法 91四、交叉分析法 92五、综合评价分析法 92六、杜邦分析法 93七、高级数据分析法 93项目实训 查找销冠数据 94课后习题 95项目五 数据呈现——一图胜千言 96任务一 常见的数据可视化呈现方法 96一、数据可视化 96二、常见的图表类型 97三、如何选择合适的图表 99任务二 常用的数据可视化工具 106一、Excel 106二、Power BI 114三、Tableau 123项目实训 用BI搜索手机销售数据 129课后习题 131项目六 从数据到问题 133任务一 图表反映现实 133一、图表中的现实 133二、让图表映进现实 134任务二 如何做决策 139一、模式识别 139二、情感标记 140三、一次一计划 140任务三 用数据解决问题 141一、利用数据解决问题的四个要点 142二、解决问题应该遵循的原则 143三、减少错误决策的四个防御策略 145项目实训 依据公司财务分析结果对经营决策提出建议 146课后习题 148项目七 综合案例：共享单车使用情况分析 150一、提出问题 150二、确定所需数据 150三、寻找数据 150四、分析数据 152五、分析问题并提出解决方案 156课后习题 157项目八 综合案例：当代大学生娱乐方式调查分析 158一、提出问题 158二、确定所需数据 158三、寻找数据 159四、处理和分析数据 160五、分析问题并提出解决方案 176课后习题 179项目九 综合案例：代餐产品消费市场分析 180一、提出问题 180二、确定所需数据 180三、寻找数据 181四、分析数据 183五、分析问题并提出解决方案 195课后习题 198
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