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内容简介

　　《实战大数据分析：Excel篇》由Excel数据处理基本知识及大数据行业分析案例组成。
　　《实战大数据分析：Excel篇》共分18章，主要内容包括：数据的编辑与处理、数据的排序、筛选、分类汇总、数据透视表用于统计分析、函数用于统计分析、解不确定值、数据分组与频数统计、描述性统计分析、抽样与假设检验、方差分析与回归分析、时间序列分析、大数据之员工考勤数据分析、大数据之企业人事数据分析、大数据之市场调查数据统计与分析、大数据之淘宝母婴用品销售分析、大数据之企业就业与GDP增长情况分析、大数据之毕业生就业数据分析、大数据之生产计划数据分析。
　　《实战大数据分析：Excel篇》既适合Excel数据分析初学者学习，也适合行业读者。

内页插图

目录

第1章 数据的编辑与整理
1．1 数据输入或导入
1．1．1 不同类型数据的输入
1．1．2 重复数据的输入
1．1．3 有规则数据的输入
1．1．4 数据有效性验证
1．1．5 导入外部数据
1．2 数据整理
1．2．1 重复数据的处理
1．2．2 数据行列位置重新调整
1．2．3 数据的合并与拆分
1．2．4 数据格式的转换
1．3 多表合并计算
1．3．1 多表求和运算
1．3．2 多表计数运算
1．4 数据查看
1．4．1 拆分窗口
1．4．2 锁定标题行

第2章 数据的排序、筛选、分类汇总
2．1 数据的排序
2．1．1 排序
2．1．2 自定义排序规则
2．1．3 局部数据排序
2．2 数据筛选
2．2．1 数字筛选
2．2．2 文本筛选
2．2．3 日期筛选
2．2．4 高级筛选
2．3 表格数据的分类汇总
2．3．1 创建分类汇总统计数据
2．3．2 创建多级分类汇总

第3章 数据透视表用于数据统计分析
3．1 数据透视表对大数据分析的作用
3．2 创建数据透视表
3．2．1 创建数据透视表
3．2．2 根据统计目的设置字段
3．2．3 创建动态数据透视表
3．2．4 创建多表合并计算的数据透视表
3．3 数据透视表的编辑
3．3．1 统计数据格式设置
3．3．2 查看明细数据
3．3．3 报表布局设．置
3．3．4 套用数据透视表样式
3．3．5 将数据透视表转换为普通表格
3．4 数据透视表分析
3．4．1 使用切片器筛选
3．4．2 使用“组合”对话框分组字段
3．5 数据透视表计算
3．5．1 更改默认的汇总方式
3．5．2 更改数据透视表的值显示方式
3．5．3 自定义计算项
3．6 数据透视图
3．6．1 创建数据透视图
3．6．2 编辑数据透视图

第4章 图表用于数据统计分析
4．1 大数据与图表
4．1．1 用数据分析的办法获取作图数据
4．1．2 按分析目的选择图表类型
4．1．3 使用推荐的图表
4．2 图表的编辑
4．2．1 更改创建的图表类型
4．2．2 更改图表的数据源
4．2．3 添加数据系列
4．2．4 切换数据行列
4．2．5 快速应用图表样式
4．3 图表对象编辑
4．3．1 编辑图表坐标轴
4．3．2 编辑图表数据系列

第5章 函数用于数据统计分析
5．1 大数据与函数
5．2 单条件数据计算统计
5．2．1 SUMIF函数条件求和
5．2．2 COUNTIF函数条件计数
5．2．3 AVERAGEIF函数条件求平均值
5．3 多条件数据计算统计
5．3．1 SUMIFS函数多条件求和
5．3．2 COUNTIFS函数多条件计数
5．4 数据库函数
5．4．1 DSUM函数
5．4．2 DAVERAGE函数
5．4．3 DCOUNT函数
5．4．4 DMAX（DMIN）函数
5．4．5 DSTDEV函数估算样本总体的标准偏差
5．4．6 DSTDEVP函数计算总体的标准偏差
5．4．7 DVAR函数（以列表为样本估算总体方差）
5．4．8 DVARP函数（以列表为样本总体计算总体方差）
5．5 数据快速查找
5．5．1 VLOOKUP函数
5．5．2 INDEX+MATCH查找
5．5．3 多条件查找

第6章 时间序列预测分析
6．1 模拟运算表
6．1．1 单变量模拟运算表
6．2．2 双变量模拟运算表
6．2 单变量求解
6．2．1 预测销售量分析（例1）
6．2．2 可贷款年限分析（例2）
6．3 方案管理器
6．3．1 建立不同贷款方案
6．3．2 显示方案
6．3．3 重新编辑方案
6．3．4 创建方案摘要得出决策结论
6．4 规划求解
6．4．1 建立规划求解模型
6．4．2 进行规划求解

第7章 数据分组与频数统计
7．1 数据分组
7．1．1 单项式离散型数据分组
7．1．2 组距式离散型数据分组
7．2 频数统计
7．2．1 单项式分组的频数统计
7．2．2 组距式分组的频数统计
……

第8章 描述性统计分析
第9章 抽样与假设检验
第10章 方差分析与回归分析
第11章 时间序列预测分析
第12章 大数据之员工考勤数据分析
第13章 企业人事数据分析
第14章 大数据之市场调查数据统计与分析
第15章 大数据之淘宝母婴用品销售分析
第16章 企业就业与GDP增长情况分析
第17章 大数据之毕业生就业数据分析
第18章 大数据之生产计划数据分析

前言/序言

　　据《福布斯》杂志和谷歌统计，自2013年以来“大数据”一词成为世界上搜索频率最高的词语。谈论大数据已经成为一种时尚。各行各业甚至街头巷尾的普通人，都在谈论着大数据。对于什么是大数据，每个人都能给出自己的理解，尽管其中不乏误解。在“大数据”风潮的影响下，很多有关大数据的著作纷纷面世并风靡一时。那么这些大数据是如何统计的？这些大数据是如何整理的？这些大数据是如何分析的？这些大数据分析结论是怎么得到的？这些问题引起大家普遍关注。
　　Excel作为使用最广泛且操作较简单、功能强大的日常办公软件，是很多公司进行大数据统计、整理、计算、分析等工作的首选。根据不同的结论需求，Excel能更精确地完成所需的分析工作。
　　本书严格恪守实用的原则，力求为大数据分析初学者提供一套易学、易理解、易实用的大数据分析用书，从行业的选取、范例的规划、素材的选用等方面，我们都进行了细致的分析与推敲。为了便于读者学习和使用，本书在编写时特别突出了如下特点：
　　定位准确：本书是一本入门级的大数据分析读物，读者可以从零开始学习使用软件中的函数以及分析工具对生活中和工作中遇到的大数据进行分析。本书并非开篇即介绍专业知识，而是准备了预备基础的铺垫，在本书的前11章介绍了如何用Excel工具对数据进行整理、筛选、计算、统计、分析等，这样是为了降低学习门槛，增强易读性。
　　结构安排：除了前11章的基础知识，后7章又安排了7个案例，这些案例分别是员工考勤信息、企业人事信息、市场调查、母婴用品销售、毕业生就业、生产计划、企业就业与GDP增长，通过案例数据分析，更进一步学习如何用Excel对大数据进行分析。
　　针对读者：本书适用于数据分析初学者，他们面对着Excel软件生疏、函数公式不懂，初级分析工具不会用等问题，可以认真学本书前11章的基础知识，打下坚实的基础；他们还面临行业分析思路问题，无法快速地从一堆大数据中分析出想要的内容，在此本书给了具体的案例以供参考。
　　本书主要由张发凌编写，参与编写的还有吴祖珍、汪洋慧、陈嫒、姜楠、彭志霞、彭丽、张万红、陈伟、童飞、韦余靖、徐全锋、张铁军、陈永丽、李勇、沈燕、杨红会、许琴、王涛、王正波、余杭、余曼曼、王莹莹、章红、项春燕等老师，在此对他们表示深深的谢意！
　　尽管作者对书中的案例力求精益求精，但疏漏之处仍然在所难免。如果您发现书中的错误或某个案例有更好的解决方案，欢迎批评指正。再次感谢广大读者的支持！
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