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| 內容簡介： |
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本书以数据分析为切入点，以数据可视化全流程为主线，从最基础的表格工具Excel到专业的数据可视化工具Power BI、Tableau及编程语言Python，系统讲解了数据可视化的操作流程。每章设置了内容导读、学习导图、职业素养目标、本章总结、综合实验、思考与练习等模块。全书共9章，第1章是入门篇，介绍了数据分析与可视化的基本概念。第2～6章以商业数据为案例，详细介绍使用Excel进行数据分析并进行可视化展示的全流程。第7～8章以Power BI、Tableau为工具，讲解从连接基础数据到进行数据分析全过程。第9章讲解利用Python实现数据可视化的基本方法，主要介绍了Python进行数据分析与可视化的基础库和扩展库。本书图文并茂，内容翔实，案例充分，重视知识性和实用性的结合，强调数据可视化的作用和方法。适合作为高等院校非计算机专业“数据分析与可视化实践”或“可视化实践与提高”等课程的教材，也可作为创新创业课程、实验实习课程、计算机应用和高级办公自动化方面的培训教程或参考用书。
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| 關於作者： |
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郁诺：工程师，专业从事网络安全与数据分析工作。主持或参与多个省部级、地厅级科研项目，在SCI、EI等国内外专业核心期刊发表多篇有影响力学术论文，论文等科研成果多次获省部级优秀论文及科技成果奖。自主发明一款获国家专利产品，独立开发多个应用软件，得到广泛应用，并获得多项软件著作权证书。主讲课程：数据库应用、Excel 实践与提高、大学计算机基础、多媒体数据分析与制作。
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| 目錄：
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目 录 第1章 数据分析与可视化基础知识11.1 数据分析21.1.1 数据分析的认知31.1.2 数据分析的意义51.1.3 数据分析的方法61.1.4 数据分析的步骤131.2 数据可视化171.2.1 数据可视化概述171.2.2 数据可视化的用途、优势及在各行业的应用201.2.3 数据可视化流程231.3 综合实验25实验125实验2261.4 思考与练习27第2章 EXCEL数据可视化基础292.1 EXCEL图表基础302.1.1 图表的构成元素302.1.2 图表的格式设置322.1.3 图表的创建与编辑362.2 图表的基本类型与选择422.2.1 柱形图和条形图422.2.2 折线图和面积图452.2.3 饼图和环形图482.2.4 XY散点图492.2.5 雷达图502.2.6 迷你图512.2.7 动态图表522.3 EXCEL可视化的快捷应用572.3.1 利用模板制作商务图表572.3.2 利用条件格式实现微图表582.3.3 利用函数生成图表622.3.4 数据图表的内容更新622.4 综合实验64实验164实验2662.5 思考与练习67第3章 商品生产成本分析693.1 生产成本分析与可视化713.1.1 同类产品子成本比较713.1.2 各子产品占总产品比例753.1.3 产品生产成本分析793.2 生产管理分析与可视化813.2.1 班组产量对比823.2.2 班组效率统计853.2.3 产品合格率统计893.2.4 目标完成率统计923.2.5 周期管理报表943.3 综合实验97实验197实验2983.4 思考与练习99第4章 商品销售情况分析1014.1 商品销售额分析与可视化1034.1.1 商品销售额环比分析1034.1.2 区域商品销售额对比分析1064.1.3 商品销售额目标达成率分析1094.2 商品销售量分析与可视化1124.2.1 按类别分析销售量1124.2.2 销售量与销售人员等数据相关性分析1144.3 商品利润分析与可视化1174.3.1 商品利润率分析1174.3.2 商品利润与其他数据相关性分析1204.4 商品价格分析与可视化1224.4.1 商品价格变化趋势1224.4.2 商品价格与其他数据相关性分析1254.5 综合实验127实验1127实验21294.6 思考与练习129第5章 商品库存数据分析1325.1 产品入库情况分析与可视化1335.1.1 按时间分析入库数量1345.1.2 按类别分析入库数量1355.1.3 计算安全库存、最大库存量和最小库存量1385.2 库存数据分析与可视化1415.2.1 库存类别占比分析1415.2.2 库存周转率分析1425.2.3 库存类别时间分析1445.3 出库数据分析与可视化1465.3.1 出库数量分析1465.3.2 出库类别数量分析1475.3.3 出库类别趋势预测1485.4 综合实验151实验1151实验21535.5 思考与练习153第6章 电商客户信息分析1566.1 客户数据分析与可视化1576.1.1 客单价分析1586.1.2 用户复购率分析1606.1.3 用户支付偏好分析1636.1.4 用户流失率分析1656.2 客户属性分析与可视化1666.2.1 客户性别属性分析1666.2.2 客户年龄属性分析1696.2.3 客户地域属性分析1706.2.4 客户终端属性分析1726.3 综合实验174实验1174实验21756.4 思考与练习175第7章 POWER BI数据可视化实践1787.1 POWER BI基础知识1797.1.1 Power BI安装1807.1.2 认识Power BI的工作界面1827.2 POWER BI数据可视化流程1847.2.1 获取与导入数据1847.2.2 数据清洗与整理1887.2.3 数据建模1917.2.4 实现数据可视化1937.3 POWER BI制作财务数据可视化报表1957.3.1 导入数据1957.3.2 数据清洗与数据建模1977.3.3 实现报表的可视化2007.4 综合实验201实验1201实验22037.5 思考与练习203第8章 TABLEAU数据可视化实践2058.1 TABLEAU基础知识2078.1.1 安装Tableau2078.1.2 认识Tableau工作界面2088.1.3 Tableau工作簿2098.1.4 Tableau中的概念2108.2 TABLEAU可视化流程2108.2.1 准备数据2118.2.2 构建图表和数据分析2128.2.3 设置与保存工作簿2158.3 实践TABLEAU可视化简单图形2168.3.1 案例实战——条形图2178.3.2 案例实战——折线图2198.3.3 案例实战——散点图2218.3.4 案例实战——甘特图2238.3.5 案例实战——气泡图2258.3.6 案例实战——直方图2278.3.7 案例实战——标靶图2298.3.8 案例实战——密度热图2318.3.9 案例实战——树状图2338.4 综合实验234实验1234实验22368.5 思考与练习237第9章 PYTHON数据可视化实践2389.1 认识与安装PYTHON2399.1.1 Python概述2399.1.2 安装Python2409.1.3 Python文件2419.2 基本语法知识2429.2.1 语法基本概念2429.2.2 数据类型与运算符2439.2.3 复合数据类型2449.2.4 程序流程控制2469.2.5 函数及其应用2499.3 数据分析与可视化库2519.3.1 Pandas数据处理库2529.3.2 Pyecharts图表库2589.3.3 Matplotlib绘图库2619.4 案例实战可视化图表2649.4.1 销售数据分析图表应用2649.4.2 财务数据分析图表应用2669.4.3 人力资源数据分析图表应用2699.5 综合实验271实验1271实验22729.6 思考与练习272参考文献275
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