Excel商务数据分析与应用 微课版

1.章节结构清晰、完整。本书按照“商业数据分析简介—商业数据分析流程—商业数据分析结论”的架构进行设置，且定位教学需求，将撰写商业数据分析报告的流程分拆到各章，并在最后一章汇总成一个完整的商业数据分析报告，针对性强。 2.知识内容循序渐进。章节按照“典型业务问题—围绕解决这个问题的核心目标—展开介绍所需的各种数据专业知识和Excel操作技能”的方式撰写，循序渐进，有利于学生更好地理解、消化相关知识点。 3.将理论与实践结合。结合案例，把数据问题映射到实际的商业场景中，将业务问题和数据问题互相对照参考，理解两者之间的关联和转化，使读者更加牢固地掌握商务数据分析的理论知识。

本书以实践中商务数据分析工作的基本流程为主线，讲解相关人员在商务数据分析工作中所需掌握的基础知识，并通过“实践练习”环节提升读者应用所学知识来解决实际问题的能力。本书共7章。第1章概要介绍商务数据分析的基本情况，第2章～第6章讲解商务数据分析各个步骤的相关知识点及其应用，第7章要求读者综合应用前面各章内容完整地解决一个实践领域中的问题。本书每章都配备真实案例供读者学习，以增强读者的实战能力。 本书配有PPT课件、教学大纲、电子教案、习题答案、实践练习报告批改指导、案例数据集等教学资源，使用本书的教师可在人邮教育社区免费下载并使用。 本书可作为高等院校统计学、管理学等相关专业的教材，也可供数据分析师，或者在销售、运营、市场、人力资源等部门从事数据分析类工作的从业者学习使用。

王汉生 北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系，教授，博导。国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者特聘教授，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长，美国统计学会会士，国际统计协会推荐会士。先后历任9个国际学术期刊副主编。在国内外各种专业杂志上发表文章100+篇，并合著有英文专著共1本，（合）著中文教材4本。爱思唯尔中国高被引学者（数学类，2014-2019；应用经济学类：2020；统计学类2021）。

第1章 商务数据分析概述 1
学习目标 1
1.1 商务数据分析简介 1
1.1.1 商务数据分析的定义 1
1.1.2 商务数据分析中的常见问题 2
1.2 商务数据分析的工作流程 5
1.3 数据分析师的能力构成 7
习题 12
实践练习 12

第2章 设定分析目标 13
学习目标 13
2.1 设定合理的分析目标 13
2.2 设定目标的前期工作：了解业务与评价优先级 15
2.2.1 了解业务 15
2.2.2 评价优先级 18
2.3 明确分析目标：将业务问题转化为数据问题 20
2.4 数据分析报告写作：背景介绍 21
2.4.1 数据分析报告概述 21
2.4.2 写作背景介绍 23
习题 24
实践练习 25

第3章 获取、验证和加工数据 26
学习目标 26
3.1 获取、验证和加工数据的重要性 26
3.2 获取数据 28
3.2.1 常见数据源 28
3.2.2 通过Excel获取数据 31
3.2.3 将SEM广告数据读入Excel 38
3.3 验证数据 40
3.3.1 验证数据的基本思路 40
3.3.2 通过Excel对数据进行验证 42
3.3.3 对SEM广告数据进行验证 53
3.4 加工数据 55
3.4.1 加工数据的常用方法 56
3.4.2 通过Excel对数据进行加工 58
3.4.3 对SEM广告数据进行加工 64
3.5 数据分析报告写作：数据说明 66
习题 67
实践练习 68

第4章 探索数据的基本特征 69
学习目标 69
4.1 掌握数据基本特征的重要性 69
4.2 衡量数据特征的常用指标 73
4.2.1 衡量数据集中趋势和离中趋势的指标 73
4.2.2 绝对数指标和相对数指标 78
4.2.3 分组描述数据特征 79
4.2.4 常用指标在Excel中的实现 82
4.3 数据图表 87
4.3.1 常用统计表及规范 88
4.3.2 Excel表格——格式优化 88
4.3.3 常用数据图形及分类 95
4.3.4 Excel绘图——基础图形 97
4.3.5 Excel绘图——其他常用图形 125
4.3.6 Excel绘图——组合图形 134
4.3.7 Excel绘图——善用作图模板及迷你图功能提高工作效率 136
4.4 数据分析报告写作：描述性分析 139
习题 142
实践练习 143

第5章 建立回归模型 144
学习目标 144
5.1 回归模型的重要意义 144
5.2 Excel建模工具准备：数据分析工具库及RegressIt插件 146
5.2.1 安装数据分析工具库 146
5.2.2 安装和加载RegressIt插件 148
5.3 线性回归模型基础与实践 151
5.3.1 线性回归模型基础 152
5.3.2 使用Excel建立、评价和应用线性回归模型 160
5.4 逻辑回归模型基础与实践 164
5.4.1 逻辑回归模型基础 164
5.4.2 使用Excel建立、评价和应用逻辑回归模型 167
5.5 数据分析报告写作：模型呈现与解读 172
习题 173
实践练习 173

第6章 设计数据产品 174
学习目标 174
6.1 数据产品的常见形式 174
6.2 撰写数据分析报告 176
6.2.1 确定沟通目标 176
6.2.2 搭建思路框架 178
6.2.3 筛选数据素材 178
6.2.4 串联展现逻辑 179
6.2.5 规范报告形式 180
6.3 数据分析报告写作：撰写完整的数据分析报告 180
习题 181
实践练习 181

第7章 实训项目 182
学习目标 182
7.1 实训项目安排概述 182
7.2 选择题目 183
7.3 获取数据 184
习题 185
实践练习 185