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| 編輯推薦： |
从解决工作中的实际问题出发，提炼、总结常用的Excel数据处理、数据分析实战方法与技巧。
用漫画通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习、理解效果的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式。
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| 內容簡介： |
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从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Excel常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书大量融入漫画，力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Excel公式、统计术语或模型公式。定位是带领Excel数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓\师傅领进门，修行在个人”。
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| 關於作者： |
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张文霖，新浪博客“小蚊子数据分析”博主，资深数据分析师，曾服务于国内知名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
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| 目錄：
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第1 章 数据分析概况 / 1
1.1 数据分析定义 / 2
1.2 数据分析作用 / 2
1.3 数据分析步骤 / 4
1.3.1 明确分析目的和思路 / 5
1.3.2 数据收集 / 8
1.3.3 数据处理 / 11
1.3.4 分析数据 / 12
1.3.5 数据展现 / 13
1.3.6 报告撰写 / 14
1.4 常用的数据分析工具 / 17
第2 章 数据处理 / 21
2.1 数据导入与要求 / 23
2.1.1 数据导入 / 2 3
2.1.2 数据要求 / 2 7
2.2 数据清洗 / 32
2.2.1 数据排序 / 33
2.2.2 重复数据处理 / 35
2.2.3 空格数据处理 / 37
2.2.4 缺失数据处理 / 41
2.3 数据抽取 / 45
2.3.1 字段拆分 / 45
2.3.2 记录抽取 / 53
2.4 数据合并 / 62
2.4.1 字段合并 / 62
2.4.2 字段匹配 / 65
2.5 数据转换 / 72
2.5.1 字符转数值 / 73
2.5.2 数值转字符 / 74
2.5.3 数值转日期 / 76
2.5.4 二维表转一维表 / 78
2.6 数据计算 / 82
2.6.1 简单计算 / 82
2.6.2 日期间隔计算 / 83
2.6.3 数据分组 / 84
第3 章 数据分析 / 89
3.1 对比分析 / 91
3.2 描述性分析 / 95
3.3 分组分析 / 98
3.4 结构分析 / 108
3.5 分布分析 / 110
3.6 交叉分析 / 115
3.7 矩阵分析 / 118
3.8 转化分析 / 124
3.9 RFM 分析 / 127
3.10 综合评价分析 / 135
3.11 留存分析 / 142
3.12 生命周期价值分析 / 148
3.13 趋势分析 / 153
第4 章 数据可视化 / 162
4.1 数据可视化简介 / 163
4.1.1 什么是数据可视化 / 163
4.1.2 数据可视化常用图表 / 164
4.1.3 通过关系选择图表 / 165
4.2 Excel 图表元素 / 168
4.3 基础图表 / 173
4.4 线柱图 / 175
4.5 树状图 / 178
4.6 旭日图 / 181
4.7 旋风图 / 182
4.8 矩阵图 / 188
4.9 漏斗图 / 193
4.10 表格可视化 / 198
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| 內容試閱：
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自上市以来，《谁说菜鸟不会数据分析》及后续版本图书已累计拥有数十万读者与粉丝，通过口口相传成为很多职场人士案头参考用书，而且《谁说菜鸟不会数据分析》还非常荣幸地获得“年度全行业优秀畅销品”称号，这离不开广大读者的厚爱与支持。曾有读者告诉我，每次阅读图书都会有新的体会与收获，这让笔者很开心。
取得一点儿成绩的同时，笔者也进行了思考：如今已经进入大数据时代，数据分析基本成为职场人士的刚性技能需求，能否将专业的数据分析知识，采用更通俗易懂的方式告诉更多的读者呢？
于是笔者想到了以漫画形式介绍数据分析知识，并且以线条简单、可爱呆萌的火柴人漫画形式呈现，相信大家会喜欢。
笔者基于Python、SQL、Excel 这几款职场人士在工作中常用的数据分析工具撰写相应的“漫画数据分析”系列图书，这本《漫画Excel数据分析》就是其中之一，《漫画SQL 数据分析》《漫画Python 数据分析》已与大家见面。系列中的每本书都基于统一的数据分析流程框架，结合不同工具可实现的数据处理、数据分析、数据可视化相关操作编写完成，所以每本书讲述的大部分方法是相同的，只是使用的工具不同，大家可以根据自己工作的需求，选择性地阅读“漫画数据分析”系列图书。
本书从解决工作中的实际问题出发，提炼、总结常用的Excel 数据处理、数据分析、数据可视化实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习、理解效果的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式。如需了解相关的知识，可查阅相关的图书或资料。
本书旨在带领Excel 数据分析初学者入门，并能在学习、工作中解决大部分问题，或满足大部分需求。入门后，读者如需进一步学习进阶技能，可自行扩展阅读相关图书或资料。学习是永无止境的，正所谓“师傅领进门，修行在个人”。
本书结构
本书以数据分析主要流程为主线，介绍如何用Excel 进行数据分析。
第1 章 数据分析概况：主要介绍什么是数据分析、数据分析的作用、数据分析的步骤、常用的数据分析工具。
第2 章 数据处理：主要介绍如何使用Excel 进行数据处理，包括数据导入与要求、数据清洗、数据抽取、数据合并、数据转换、数据计算，让读者能够通过Excel 完成学习和工作中的常用数据处理操作。
第3 章 数据分析：主要介绍如何使用Excel 进行数据分析，包括对比分析、描述性分析、分组分析、结构分析、分布分析、交叉分析、矩阵分析、转化分析、RFM 分析、综合评价分析、留存分析、生命周期价值分析、趋势分析等常用分析方法，让读者能够通过Excel 完成学习和工作中的常用数据分析操作。
第4 章 数据可视化：主要介绍如何使用Excel 进行常用的数据可视化图形绘制，包括线柱图、树状图、旭日图、旋风图、矩阵图、漏斗图等，让读者能够使用Excel 绘制学习和工作中的常用数据可视化图形。
本书主要基于Excel 2016 进行介绍，故部分方法可能在其他版本
的Excel 中实现方法不同或无法实现。
适合人群
◎ 数据分析爱好者。
◎ 需要提升自身竞争力的职场新人或在校大学生。
◎ 从事调研、咨询、研究、分析等工作的专业人士。
◎ 在市场营销、产品运营、人力资源、财务管理等工作中需要进行数据分析的人士。
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