数据分析基础与案例实战（基于Excel软件）（第2版）（微课版）

本书主要介绍了数据分析的基础知识和实操过程。全书共7个单元，第1单元为数据分析概述，第2～6单元以Microsoft Excel 2019（后简称“Excel 2019”）软件为例，从数据收集、数据分析常用函数、数据加工与处理、数据分析、数据展示等方面切入，结合具体的案例进行数据剖析；第7单元将理论与实践结合，以某新零售企业的销售数据为例，展现了数据分析完整的操作过程。 本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂，可作为财经商贸类专业、大数据技术等专业的数据分析基础入门教材，也可作为数据分析初学者的自学用书，还可作为各企事业单位需要做数据分析的职场人士的参考书。

孙玉娣，女，研究生，工学硕士，江苏经贸职业技术学院副教授，全国职业院校技能大赛优秀指导教师，江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师，国家职业教育教师教学创新团队骨干成员。曾指导学生在全国职业院校技能大赛商务数据分析赛项、计算机网络赛项获团体一等奖，曾获江苏省教师教学能力比赛二等奖，主持江苏省乡村振兴在线开放课程1门，国家职业教育资源库课程项目2项，主持省部级以上课题5项，参与省部级以上各类教学科研项目10余项，主编国家职业教育十四五规划教材1部、普通教材1部，参编江苏省重点教材2部、普通教材4部；发表各类学术论文、教改论文10余篇。

第 1单元　数据分析概述　1 【学习目标】　1 【思维导图】　2 【案例引入】　2 【引思明理】　3 【知识准备】　3 1.1　认识数据分析　3 1.1.1　初识数据分析　3 1.1.2　数据分析行业发展历程　4 1.1.3　数据分析行业前景　5 1.2　数据分析工作流程　5 1.3　数据分析方法论　7 1.3.1　5W2H分析法　7 1.3.2　PEST分析法　8 1.3.3　SWOT分析法　8 1.3.4　4Ps营销理论分析法　10 1.3.5　逻辑树分析法　11 1.4　数据分析方法　12 1.4.1　对比分析法　12 1.4.2　分组分析法　13 1.4.3　结构分析法　15 1.4.4　平均分析法　15 1.4.5　矩阵关联分析法　16 1.4.6　高级数据分析方法　17 1.5　常用的数据分析工具简介　18 1.5.1　Excel软件简介　18 1.5.2　SPSS软件简介　18 1.5.3　SAS软件简介　19 【单元小结】　20 【拓展训练】　20 第 2单元　Excel数据收集　22 【学习目标】　22 【思维导图】　23 【案例引入】　23 【引思明理】　24 【任务描述】　24 【知识准备】　24 2.1　Excel数据输入　24 2.1.1　不同类型数据的输入　24 2.1.2　数据填充　26 2.2　Excel数据导入　28 2.2.1　文本数据导入　28 2.2.2　网站数据导入　30 2.2.3　数据库数据导入　31 2.3　Excel工作表的美化　32 2.3.1　单元格美化　32 2.3.2　样式套用　34 2.3.3　表格美化　36 【任务实现】　37 任务2.1　数据导入　37 任务2.2　表格美化　39 【单元小结】　40 【拓展训练】　41 第３单元　Excel数据分析常用函数　43 【学习目标】　43 【思维导图】　44 【案例引入】　44 【引思明理】　44 【任务描述】　44 【知识准备】　45 3.1　公式与函数基础　45 3.1.1　Excel公式　45 3.1.2　名称的定义与运用　47 3.1.3　Excel中的函数　50 3.1.4　公式与函数运用中的常见问题　51 3.2　统计计算类函数　52 3.2.1　统计类函数　52 3.2.2　数学计算类函数　60 3.3　文本类函数　64 3.3.1　字符串截取类函数　64 3.3.2　字符串查找替换类函数　66 3.3.3　文本转换类函数　69 3.4　逻辑运算类函数　70 3.4.1　IF类函数　70 3.4.2　IS类函数　72 3.4.3　逻辑判断类函数　73 3.5　关联匹配类函数　75 3.5.1　关联类函数　75 3.5.2　查询类函数　79 3.6　日期与时间函数　82 3.6.1　计算天数函数　82 3.6.2　年月日判断函数　84 【任务实现】　84 任务3.1　日期函数的运用　84 任务3.2　统计计算类函数的运用　86 任务3.3　统计计算类与关联匹配类函数的综合运用　88 【单元小结】　90 【拓展训练】　91 第４单元　Excel数据加工与处理　93 【学习目标】　93 【思维导图】　94 【案例引入】　94 【引思明理】　94 【任务描述】　95 【知识准备】　95 4.1　数据审核　95 4.1.1　数据有效性验证　95 4.1.2　数据重复值的处理　97 4.1.3　缺失数据的处理　99 4.1.4　离群值的处理　101 4.2　数据筛选　101 4.2.1　自动筛选　101 4.2.2　高级筛选　103 4.3　分类汇总　104 4.4　数据透视表　105 4.5　合并计算　108 【任务实现】　109 任务4.1　数据审核　109 任务4.2　数据筛选　111 任务4.3　分类汇总　112 任务4.4　数据透视表　113 【单元小结】　115 【拓展训练】　115 第５单元　Excel数据分析　117 【学习目标】　117 【思维导图】　118 【案例引入】　118 【引思明理】　119 【任务描述】　119 【知识准备】　120 5.1　Excel分析工具库　120 5.1.1　分析工具库简介　120 5.1.2　分析工具库安装　120 5.1.3　数据分析方法归纳　121 5.2　统计分组　122 5.2.1　统计分组概述　122 5.2.2　统计分组——数据透视表　122 5.2.3　统计分组——直方图　124 5.3　抽样分析　125 5.3.1　抽样分析概述　125 5.3.2　Excel中的抽样分析　126 5.4　描述性统计分析　127 5.4.1　描述性统计分析概述　127 5.4.2　集中趋势　128 5.4.3　离散趋势　129 5.4.4　偏态与峰度　130 5.4.5　Excel中的描述性统计分析　131 5.5　相关分析　132 5.5.1　相关的基本概念　132 5.5.2　相关关系的分类　132 5.5.3　相关系数　133 5.6　回归分析　134 5.6.1　回归分析概述　134 5.6.2　Excel中的回归分析　135 5.7　移动平均　140 5.7.1　移动平均的概念　140 5.7.2　Excel中的移动平均　141 5.8　指数平滑　142 5.8.1　指数平滑的概念　142 5.8.2　Excel中的指数平滑　142 【任务实现】　143 任务5.1　数据分组　143 任务5.2　描述性统计分析　144 任务5.3　相关系数　145 任务5.4　数据预测　145 【单元小结】　146 【拓展训练】　147 第６单元　Excel数据展示　149 【学习目标】　149 【思维导图】　150 【案例引入】　150 【引思明理】　150 【任务描述】　150 【知识准备】　151 6.1　表格展示　151 6.1.1　数据列突出显示　151 6.1.2　图标集　152 6.1.3　数据条　153 6.1.4　色阶　154 6.1.5　迷你图　155 6.2　图表展示　156 6.2.1　图表基础操作　156 6.2.2　折线图　161 6.2.3　柱形图　163 6.2.4　饼图　165 6.2.5　旋风图　166 6.2.6　瀑布图　168 6.2.7　折线图与柱形图的组合　169 6.2.8　数据透视图　171 【任务实现】　173 任务6.1　数据表格图形化　173 任务6.2　瀑布图应用　176 任务6.3　子母饼图应用　176 【单元小结】　178 【拓展训练】　178 第７单元　新零售数据分析案例　180 【学习目标】　180 【思维导图】　181 【案例引入】　181 【引思明理】　182 【任务描述】　182 【任务实现】　183 任务7.1　数据清洗　183 任务7.1.1　寻找无效值　183 任务7.1.2　寻找错误值　185 任务7.1.3　寻找逻辑异常值　185 任务7.1.4　寻找缺失值　186 任务7.1.5　寻找重复行　186 任务7.2　数据处理　187 任务7.2.1　统计每个地区每月销售额及占比　187 任务7.2.2　划分各类型大米价格区间　188 任务7.3　数据分析　190 任务7.3.1　日期分周　190 任务7.3.2　统计每周销售额　191 任务7.3.3　第 18周的销售额趋势预测　191 任务7.4　数据展示　193 任务7.4.1　销售数据表数据列补充　193 任务7.4.2　实时数据展示　194 任务7.4.3　各地区，省、自治区、直辖市销售额占比情况　195 任务7.4.4　各地区各类型大米每月的销售额　196 任务7.4.5　各地区各类型大米的订单数量分布情况　197 【单元小结】　199 【拓展训练】　199