人人都能学会的Excel数据分析

人人都能学会的Excel数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

罂粟姐姐 著
图书标签:
  • Excel
  • 数据分析
  • 办公软件
  • 效率
  • 技能提升
  • 图表
  • 函数
  • 案例
  • 实战
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出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121331350
版次:1
商品编码:12252315
品牌:Broadview
包装:平装
开本:16
出版时间:2018-01-01
用纸:胶版纸
页数:248
字数:372000

具体描述

产品特色

编辑推荐

  

完全以实践应用为指导,围绕案例层层展开

循序渐进,以数据分析的6大步骤为主线,每一个知识点都是精华

除了Excel数据分析外,还涉及SPSS案例分析、统计分析图表、统计分析报告等相关知识,全面覆盖,重点突出

站在职场“老人”带“新人”的角度把数据分析各个环节的注意事项解释得清清楚楚,通俗易懂。

内容简介

  

《人人都能学会的Excel数据分析》是一本有趣、有料又文艺的Excel数据分析书。


  

《人人都能学会的Excel数据分析》在对百余个市场调研及管理咨询项目的分析与提炼的基础上,汇集了数据分析师在入门阶段使用 Excel 进行数据处理与分析过程中的常见需求,通过具体项目案例的演示和讲解,将数据分析的核心技能和关键流程手把手地传递给读者。


  

《人人都能学会的Excel数据分析》共 7 章,内容涉及数据分析的基本概念、数据输入、数据整理、数据处理、数据分析、数据呈现及数据分析报告,结构严谨、条理清晰、图文并茂、旁征博引、通俗易懂,使读者不仅能够读下去,还能读进去。《人人都能学会的Excel数据分析》不仅能够帮助在校学生增加就业机会,帮助职场新人提升职场竞争力,帮助市场营销、人力资源、财务管理等人员解决实际问题,也能成为市场调研、管理咨询、数据分析等专业人士的入门指南,还能帮助所有需要使用 Excel 的职场人士提高工作效率。

作者简介

罂粟姐姐,本名鲍海霞,大连海事大学管理学硕士研究生,河南君友商务咨询有限公司高级研究经理,资深数据分析师,河南牧业经济学院外聘讲师,主讲《数据处理技术》、《大数据时代案例分析》,Office深度使用者,Excel系列文章全网阅读量破千万,深受在校学生和职场人士的欢迎。

内页插图

精彩书评

  

毕业六年,从甲方公司的行业研究员再到三方市场研究公司的研究经理,一路走来,我很荣幸成为作者成长与蜕变的见证者。这是一个很容易让人浮躁让人疯狂的时代,但是作者还能静下心来去思考“是什么”“为什么”“怎么做” 的问题, 着实让人感动。创业18年,从0到1,从1到N,我深刻地认识到数据分析对于企业发展的重要性,而也只有那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现机会、洞察未来的人,才能最终成为各行各业的领军人物!这本书于作者是一个阶段的总结和经验的分享,而于读者则极有可能是撬开一座宝库的密钥。

——河南君友商务咨询有限公司董事长 徐延军


  

Excel作为当今社会人们工作、生活、娱乐之“必备工具”,深受大家的喜爱。但很多人对其中的使用技巧并不熟悉,致使其难以物尽其用。作者虽谦称本书是“入门级读物”,但我以为,本书中讲述的各种使用方法、技巧对大多数人都大有裨益,值得借鉴。作者与我共事多年,才华横溢,才思敏捷,写书作文信手拈来、妙趣横生、易于阅读,相信读者会阅读本书的过程中有切身感受。

——深圳赋安战略投资部经理 刘立峰


  

很多人对“数据分析”望而生畏,无非是两个原因,一是统计学枯燥,二是数字枯燥。可是谁说没学过统计学就不能做数据分析了?谁说数据分析就一定是枯燥的?看到这本书的初稿,我就被该书严谨的结构、生动的叙述、经典的案例深深吸引,强烈介绍给我的学生,这本书中的知识必会成为他们进入职场的利器。

——大连海事大学教授、博士生导师 丁宁


  

看了这么多Excel的书,总是半途而废,直到我遇到了它。没有烦琐复杂的说教,读得懂、看得会、学得进,通俗易懂, 让我相信Excel没那么难。想要搞定数据分析,这本书足够让你精进。

——独立演示设计师、资深互联网观察者 范姜敏@Fan_范姜敏

Excel方面的书有很多,数据分析方面的书也有很多,但是本书绝对值得购买。原因有四:一是完全以实践应用为指导, 围绕案例层层展开;二是循序渐进,以数据分析的六大步骤为主线,每一个知识点都是精华;三是除Excel数据分析外,还涉及SPSS案例分析、统计分析图表、统计分析报告等相关知识,全面覆盖,重点突出;四是站在职场“老人”带“新人”的角度把数据分析各个环节的注意事项解释得清清楚楚、通俗易懂。如果你是在校大学生,如果是你初入职场的小白,如果你是想往数据分析转型的职场“老人”,这本书绝对是你的启蒙之书。

——河南牧业经济学院副教授 杜玲


  

这本书我已经期待了整整一年,终于面世了,它比我想象得更专业、更生动、更容易让读者沉进去。不管你有没有统计学背景、不管你有没有工作经验、不管你纵横职场多少年, 我相信这本书都能让你有所收获,除知识之外,更有作者的那份执着——每天的Excel学习从不间断、每周的Excel教程从不间断、每月的定期总结分享也从不间断。 很多人问我学数据分析难不难,这本书里就有你想要的答案。
  

——公众号「欢乐PPT」创始人 鸟叔


  

当初在网上看到作者分享Excel知识的文章,立马就被征服了,逻辑严谨,善于总结,字里行间又不失风趣幽默。本书立足于Excel小白的角度,从数据输入、整理开始,到数据分析与呈现,不仅能从中学到操作的方法与技巧,重要的是能让你掌握做表格的思路。我相信这本书一定能为众多Excel小白提供不少的帮助!

——公众号「Skill成长课堂」创始人 院长大大


  

数据分析是一个快速发展的领域,很多人都渴望知道学习什么、怎么学习,本书给出了一个清晰的方案,帮助数据分析爱好者快速提高一个台阶,让人人都能成为数据分析师。
  

——CDA数据分析研究院

目录

第1 章 知己知彼,百战不殆——什么是数据分析 / 1

1.1?数据分析的力量 1

1. “战神”林彪活捉廖耀湘 1

2. 啤酒与尿布的缘分 2

3.“智商与颜值成正比”的美女领导 2

1.2?初识数据分析 3

1. 确立分析目的 4

2. 明确分析思路 4

3. 数据采集 6

4.数据输入 8

5. 数据整理 9

6. 数据处理 9

7. 数据分析 9

8. 数据呈现 10

9. 数据分析报告 11

1.3?数据分析的前景 12

1.4?数据分析的六大误区 13

1. 否认数据分析的重要性 14

2. 分析目的不明确 15

3. 盲目热衷高级数据分析方法 15

4. 过分追求数据分析报告的炫酷 15

5. 分析结果脱离业务实际 16

6. 二手数据直接使用 16


第2 章 稳扎稳打,步步为营——数据输入 / 18

2.1?Excel基础操作 18

1. Excel工作界面介绍 18

2. Excel单元格编辑 21

3. 常用Excel快捷键 23

2.2?Excel数据类型 24

1. 4种数据类型 24

2. 文本数据与数值数据互换 25

2.3?单元格逐个输入 27

1. 数值输入 28

2. 输入日期和时间 29

3. 输入特殊字符 31

4. 输入身份证号码 33

2.4?单元格批量输入 34

1. Excel双击填充 34

2. Excel序列填充 35

3. Excel快速填充 36

2.5?单元格限制性输入 39

1. 从列表中选择输入 39

2. 一级下拉菜单 40

3. 二级下拉菜单 41

4. 只能输入身份证号码 44

5. 限制重复录入 45

2.6?调查问卷的录入规则 45

2017年度大学生手机上网情况调研问卷 46

第1种类型:填空题 46

第2种类型:单选题 46

第3种类型:排序题 46

第4种类型:多选题 47

第5种类型:开放题 47

题型分析: 47


第3 章 去粗取精,去伪存真——数据整理 / 49

3.1?数据表格的规范化 49

1. 冻结窗格 49

2. 二维表转换为一维表 52

3. 超级表 58

3.2?单元格的规范化 63

1. 单元格换行 63

2. 自定义单元格格式 66

3.3?数据分列 68

1. 【分列】功能 68

2. 快速填充 68

3. 两端对齐 68

4. RIGHT与LEFT函数 69

5. LENB与LEN函数 69

6. MIDB、SEARCHB、LENB函数 69

3.4?数据提取 71

1. 一列变多列 71

2. 提取不规则数据的最后一部分内容 72

3. 提取部分内容,保留部分内容 73

3.5?数据合并 74

1. 用连接符“&”合并数据 75

2. CONCATENATE函数 75

3. 通过剪贴板合并数据 75

4. 通过“快速填充”合并数据 76

5. 利用数组特征合并数据 76

6. 利用PHONETIC函数进行文本连接 77

7. 符合条件的合并为一个单元格 77

8. 符合条件单元格对应内容的合并 79

3.6?删除重复值 80

1. 删除重复项 80

2. 条件格式-重复值 80

3. 高级筛选 81

4. COUNTIF函数 81

5. 数据透视表 82

3.7?判断错误值 83

1. 数据类型错误 83

2. 录入选项不符合要求 84

3. 录入数值错误 84

3.8?相同字段的查找匹配 86

1. VLOOKUP函数入门用法 86

2. VLOOKUP函数进阶用法 87

3. VLOOKUP函数高级用法 93

3.9?保护工作表和工作簿 97

1. 保护工作表 97

2. 保护工作簿 99


第4 章 抽丝剥茧,刨根问底——数据处理 / 101

4.1?“高级筛选”,数据筛选更智能 101

1. 单个条件筛选 102

2. 多个条件“与”满足的情况下进行筛选 103

3. 多个条件“或”满足的情况下进行筛选 104

4. 多列联动比较筛选 105

5. 复杂条件下的高级筛选 106

6. 拆分数据列表 106

4.2?“条件格式”,让数据可视化 108

1. 满足条件的单元格突出显示 108

2. 数据图形化、可视化 113

3. 用自定义条件实现复杂条件的设置 115

4.3?数据分析的利器——数据透视表 118

1. 创建数据透视表 119

2. 数据透视表的基础应用 120

3. 数据透视表的高级应用 124

4. 数据透视表在多选题中的应用 128

4.4?3组9个常用的统计分析函数 130

4.5?筛选与隐藏状态下的数据统计 136

4.6?最值计算与排序 140

4.7?身份证号码中隐藏的秘密 143


第5 章 透过现象看本质——数据分析 / 149

5.1?对比分析法 149

5.2?交叉分析法 153

5.3?综合评价分析法 154

5.4?矩阵分析法 157

5.5?对应分析 161

5.6?漏斗分析法 169

5.7?杜邦分析法 173


第6 章 用图说话,图个明白——数据呈现 / 176

6.1?让图表会说话 176

6.2?基础图表的使用 180

6.3?Excel 2016新增图表的使用 189

6.4?表格设计与美化 195

6.5?高级数据分析图表 203

6.6?数据可视化 217

6.7?图表验收 222


第7 章 万事俱备,只欠东风——数据分析报告 / 224

7.1?认识数据分析报告 224

7.2?数据分析报告的结构 232

7.3?高质量数据分析报告的必备要素 238



精彩书摘

数据分析的六大误区

关关: 哇哦,看来我选择了一个很有潜力的岗位啊,逆袭“高富帅”不再是梦想。

安迪: 理论上是这样的,你可得加油了!在了解了数据分析这个职业后,我再跟你分享几个数据分析容易走进的误区,以后在工作中需要多加注意。

数据分析很有趣也很神奇,有人说它是未来驱动社会发展的引擎,有人说“不以数据分析为基础的执行都是耍流氓”,可以说数据分析是一切企业行为的前提。对于初级数据分析人员常有的几种认识误区,笔者在此进行了整理,希望初学者能够避免这些误区。

1. 否认数据分析的重要性

数据分析中非常重要的一项内容就是客户需求分析,而认为“客户需求分析不重要”的声音一直都没有停止过,他们扛起乔布斯和福特的大旗,告诉别人:客户连自己想要什么都不知道,怎么能告诉你呢?

乔布斯有一句名言:我们不用做调查,消费者并不知道他们需要的是什么,而苹果会告诉他们什么才是潮流!亨利·福特也有一句意思相近的名言:如果我最初问消费者他们想要什么,他们应该会告诉我,“要一匹更快的马!”这两句话被各种解读加误传,最后连很多数据分析人员都开始否定自己的职业价值。

其实,故事是这样的:

一百多年前,福特公司的创始人亨利·福特先生到处跑去问客户:“您需要一个什么样的更好的交通工具?”几乎所有人的答案都是:“我要一匹更快的马。”很多人听到这个答案后,立即跑到马场去选马配种,以满足客户的需求。但是福特先生没有立即前往马场,而是接着往下问。

福特:“你为什么需要一匹更快的马?”

客户:“因为可以跑得更快!”

福特:“你为什么需要跑得更快?”

客户:“因为这样我就可以更早地到达目的地。”

福特:“所以,你要一匹更快的马的真正用意是?”

客户:“用更短的时间、更快地到达目的地!”

于是,福特便选择了制造汽车去满足客户的需求。

所以说不是客户需求分析没有价值,而是分析得不彻底、不深入,没有发现客户需求的核心要素:更短、更快!怎样才能更短、更快?显而易见,马的速度是有限的,耐力也是有限的,只有制造出其他突破马的极限的交通工具,才能真正满足客户的需求。

乔布斯还有一句名言:“我们的任务是读懂还没落到纸面上的东西。”这个需要读懂的东西实际上还是客户的隐性需求,他不通过调查直接告诉客户什么是潮流,其实在制造潮流的过程中他仍在考虑客户的需求,比如,客户需要更人性化的设计、更友好的界面、更精致的做工、更能体现尊贵身份的手机,客户只是说不出来“我需要一部iPhone”而已。

客户需求有显性需求和隐性需求两大类。数据分析就是根据所收集的显性需求信息进行深度挖掘和捕获,以了解客户的隐性需求是什么,进而分析出客户的真正需求是什么(例如,用更短的时间、更快地到达目的地,而不是“马”),这就是数据分析的价值之一。

2. 分析目的不明确

前面我们强调了“明确分析目的”的重要性,没有明确的分析目的,数据分析极有可能流于形式。把所有的数据都计算出来,然后都用图表呈现出来,再把所有的图表堆砌在数据分析报告中,而不管这个分析思路能不能支撑分析目的、结论与建议是否能达到分析目的。

只有明确了分析目的,才能知道数据分析的思路,才能在思路的引导下开展数据采集等工作,在数据分析过程中知道哪些数据需要用、哪些数据不需要用,哪种方式方法更适合,哪种图表展现方式更贴切,下什么结论、从什么方面提建议更有依据。分析目的就是一条主线,贯穿数据分析全过程,必须明确。

3. 盲目热衷高级数据分析方法

在进行数据分析时,很多人喜欢用因子分析、回归分析、聚类分析、路径分析等高级分析方法,认为只有这样才能体现专业性。笔者曾作为评委参与某市场调研大赛,在审阅了40多份调研报告后发现,大多数看起来很专业的数据分析方法都被错误使用或过度解读,其中还充斥着几个让人完全摸不着头脑的模型,明明全文都是用Excel 计算出来的数据,却偏偏要说“主要使用SPSS 数据分析软件”。其实,数据分析是否专业,并不是通过高级分析模型来体现的,而是通过是否能够简单、有效地实现分析目的来体现的。

笔者不反对更高级的数据分析方法,只是连自己都说不清楚、解释不明白的分析方法就不要用了,没有必要为了“装”而“装”,用Excel 做数据分析完全没有问题,硬是和SPSS扯上关系就太刻意了。

4. 过分追求数据分析报告的炫酷

数据分析报告很重要,但是并不意味着分析报告可以“一白遮百丑”,也不是“一胖毁所有”,它最明显的作用就是“锦上添花”。数据分析是否有价值在于是否实现了分析目的,数据分析报告只是对整个分析过程及分析结论的系统性呈现,简洁美观是必需,而过分追求炫酷则是不合适的。

5. 分析结果脱离业务实际

一位优秀的数据分析师必须将数据分析结果与业务实际相联系,脱离了业务实际的分析很容易“唯工具论”“唯方法论”“唯数据论”,不能将数据分析图表和结论通过一定的逻辑系统化呈现。

例如,通过数据分析我们发现小米手机的线上销售量出现下降,而在我们的惯性认识中小米手机一直以线上渠道为主,因此,我们便得出结论:小米手机的市场竞争力正在下降。

但是近一年来,小米手机的线下渠道迅速扩张,线下出货量增幅迅速,单一地从线上销售量下降就得出小米手机的竞争力在减弱显然是不严谨的。

所以在进行数据分析之前必须对企业的业务有全面的了解,然后结合业务发展现状进行数据分析,数据分析结论也要与业务紧密联系,不“高谈阔论”,也不“纸上谈兵”。

6. 二手数据直接使用

随着互联网的发展,数据获取越来越方便,每天都有大量数据充斥着我们每个人的眼球,有些数据还牵动着我们的神经,如房价方面的数据。但是我们需要对数据来源的可靠性和真实性加以辨别,不能直接使用二手数据,这样可能会因为数据的失真或局限性而导致数据分析结果毫无价值。

关关: 原来数据分析还有这么多陷阱,看来以后我要小心了。

安迪: 这些陷阱只是我能想到的,以后在工作中你还会遇到很多,包括具体的数据处理、数据分析环节也有很多陷阱等着我们。但是工作嘛,总是在不断地填坑,然后不断地前进、进步,咱们一起加油!

关关: 是啊,需要在工作的过程中不断学习、不断总结。安总,我今天真是收获颇丰,不仅从心里认可了数据分析专员这个职位,也全面了解了数据分析流程,通过您通俗易懂的“前景”和“钱景”的分析,我对自己也更有信心了。

安迪: 哈哈,师父领进门,修行在个人。我介绍的这些知识你一定要常温故,这样才能知新。明天咱们就直接从数据输入这部分内容开始吧,目的和思路这两部分内容前面介绍得比较详细,后面也会陆陆续续讲解,而且在以后的工作中也可以慢慢积累。工欲善其事,必先利其器。先学好Excel,你就算正式入门了。下班了,那咱们明天见。

关关: 嗯嗯,安总,那咱们明天见。


前言/序言

序言:

作者邀我为本书作序,我倍感压力,一来觉得自己资历尚浅,怕扛不起这面大旗 ;二来担心在对这本书的理解不够全面和透彻的情况下就妄加凿啄,不仅枉顾了作者的一番盛情,还可能会贻笑大方。然而,当她告诉我这是一本介绍数据分析方法与技巧的书,而且我有幸拜读了本书初稿后,我勇敢地接受了这项任务,以下请容我将其中的缘由详细道来。



我们需要哲学地理解世界,也需要直观地认识世界,数据分析和呈现是我们直观认识世界的有效方式。在 10 余年的专业学习、企业实践和科学研究工作中,我一直试图对比东方管理思想和西方管理理论之间的区别,探索如何将它们巧妙地融合在一起。就我个人理解而言,我们的国学名著中蕴含的丰富的管理思想在理论研究和实践探索中给予我们诸多启发和教育,但这些著作的一个共同而显著的特征是圆融,即每句话都蕴含着丰富的哲学思想,引导人们展开无限的遐想。然而,要在实践中应用这些思想或观点,就需要个人高超的悟性及艺术地取舍。更为尴尬的是,如果你对其中的论述存在疑惑,则只能归咎于自己的理解能力不够;每当你对这些论述提出质疑时,“前辈”们会提出丰富的论据来捍卫原著的权威。所以,我们的国学经典原著生命力顽强,但后人对其的研究只是局限于从不同的角度进行解读,鲜有突破,更谈不上革新。



相比之下,西方管理理论则更为直观和具体,在他们的研究范式中首先限定假设条件,然后提出理论观点,最后通过量化方法来论证其理论。当后来者发现以往理论不足以解释现实或者不能精确地指导实践时,他们就会修正假设,改进现有理论,甚至提出截然不同的观点。西方管理理论就是这样,在后人持续的改进甚至否定过程中不断完善、走向繁荣。在这一过程中,将现实世界量化并使用科学的统计分析方法推理无疑是不可或缺的工具。毫无疑问,我们应该坚守自己的文化自信,大胆地从国学思想宝库中汲取认识和理解世界的哲学思想 ;同时,我们还应该持有开放的心态和开阔的视野,积极地学习西方“用数据来解读世界”的研究方法,更科学和富有技巧地投入实践、改造世界。



回归日常工作管理及具有自主空间的任何一线工作,核心环节之一就是决策,而决策的本质是选择,选择就需要遵循科学的依据做出判断。比如,西方管理理论中提出了决策树来描述这一过程,他们认为任何一项决策都面临多个选项,在某个决策点上应该选择哪个选项,取决于该选项能够带来的收益及该选项成功的概率,后续决策点上的选择要遵循同样的依据。也就是说,人们的日常工作乃至生活就是由这样一个又一个“惊险”的选择组成的决策链。数据描述向我们展示了一个更为清晰的世界,对这些数据的统计分析则让我们在纷繁复杂的现象中提纲挈领地掌握事物发展变化的规律。因此,数据统计分析会赋予我们一双“慧眼”,帮助我们在关键决策上“入对行”或者“嫁对郎”,在日常工作中面对“三千弱水”,时常能够明智地选择适合自己的“一瓢”。



我对本书正式出版后的反响充满期待。我认为人们做工作可以分为三种境界 :第一,把工作完成,即根据领导或工作职责要求,保质保量地完成任务 ;第二,将工作做出美感,即工作成果在直观上很协调,给人的感觉很和谐 ;第三,在工作上追求极致,即将个人价值取向充分地展现在工作中,将工作当作自己亲手打造的艺术品。在与作者的工作协作中,我真切地体会到她是一个追求工作美感和极致的人,她能够将一个凌乱的 PPT 瞬间“妙手回春”,使整体内容更富有逻辑,每一页的空间布局、字体组合、颜色搭配让人赏心悦目,同时在细节上追求完美。当然,她更擅长的还是数据统计分析,多年来市场调研项目经理的工作历练使她在这方面积累了丰富的实践经验 ;知名高校研究生的学习生涯使她具备了深厚的理论功底和超强的再学习能力 ;追求美感和极致的态度与习惯使她能够将看似枯燥的数据整理和分析变得花枝招展、妙趣横生,特别是这一点,作者已经在高校课堂和企业培训中做了充分的印证!



愿本书讲授的数据分析方法和技巧为我们打开一扇窗,让我们认识一个更为清晰明亮的世界 ;愿作者慷慨和我们分享的这些心得体会赋予我们一双有力的翅膀,助力我们在学习和工作中一路翱翔!



故乐为之序!

上海财经大学 国际工商管理学院 博士

河南财经政法大学 工商管理学院 讲师

河南君友商务咨询有限公司 咨询 & 培训部 总监

田启涛

2017 年 10 月 8 日



前言:


前职场 6 年,见了很多新人,也合作过很多“老人”,大家都在具体的项目中摸爬滚打,却很少去主动思考数据分析到底该怎么做?为什么要这样做?为什么自己的分析结果得不到客户的认可?为什么自己总在无休止地加班?



我们总是在惯性中工作,在被逼无奈的时候去主动学习,在现在的模式下进行思考,在自己狭隘的格局下做决定,在没有达到预期的结果出现后内疚自责,然后日复一日,却从来没有想过去系统地学习和分析“数据”到底有什么样的力量、如果去挖掘“数据”的力量。所以就有了这一本书,这一本很特别的书。它很系统,数据分析从 0 到 1 整个流程,它介绍得清清楚楚,看得懂、学得会。它很实际,所有案例都是从具体项目中提取的,给你真刀真枪,助你闯荡职场。它很利索,全部是干货,没有一句废话,偶尔来点儿矫情,还是为了让场景更逼真。它还很接地气,没有晦涩难懂的统计学理论,也不需要高级的代码编程,一个 Excel 足矣,偶尔来点 SPSS 点缀。



万丈高楼平地起,它就是你需要的“地基”。所以,它不是一本工具书,也不是一本理论书,更不是一本说教风格的职场鸡汤书。对于不需要的人,它是一本普通得不能再普通的书 ;但是对于以下这些人,它就是“黄金屋、千钟粟”。



本书适合下列读者 :

数据分析爱好者。

管理学、经济学等专业的在校大学生。

初入职场的菜鸟、小白。

从事调研、咨询、研究、分析等工作的专业人士。

市场营销、人力资源、财务管理等工作中需要进行数据分析的人士。

想提升职场竞争力或者正迷茫的职场“老人”。

……



本书不适合下列读者 :

对数据完全不感兴趣的人。

R、Python 等软件的狂热追求者。

统计、数学、IT、金融等专业或行业的精英。

数据统计、数据挖掘、计算机科学等方面的专家。



构思一年,撰写一年,整整两年,这本书能够顺利出版,现在你能够拿着它细细品读,它又能够让你有所收获和启迪,我想,这就是缘分。



关于这本书,我要感谢的人很多。



首先,感谢河南君友商务咨询有限公司的所有同事和客户。如果没有多年来的项目经验

积累,没有跟你们的交流沟通,没有你们的答疑解惑,就不会有书中众多的经典案例。

其次,感谢公众号“欢乐 PPT”这个大家庭的所有成员。如果没有这个平台,那么我不可能在 Excel 学习和分享的路上坚持到现在。同时感谢好友海域对第 7 章 PPT 设计的支持。

再次,感谢电子工业出版社的编辑,谢谢你们在万千作者中选择了我,并不厌其烦地指导我 ;感谢为我写序、推荐语、书评的所有人,谢谢你们对这本书的认可及对我的信任。

最后,感谢我的家人,感谢你们理解并支持我的“任性”。


用户评价

评分

【箩筐尺寸】:高度约14厘米,最大直径约17厘米

评分

比较早期的书籍了,干货还是有的,但显然不是office2016后的bi路线,不建议购买

评分

很多内容作者一直在那里说做得好

评分

用地图说话,经典之作值得拥有

评分

内容丰富,讲解透彻,字迹清晰,值得学习。

评分

东西很不错,价格很合适。下次还会在京东购买。

评分

很好很不错。

评分

实用工具书,可以锦上添花

评分

618新低价,抢了好多书,暑期不缺书了。小虎神探队和安妮,汤小团都齐了。

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