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如何从一点一滴积累的各种数据中获得价值？如何从广泛接触的巨量数据中获得有用信息？本书将通过职场中经常会遇到的大量实际数据分析案例来一一解答。相信通过阅读本书，您也可以成为数据分析高手，而且能够将分析结果用专业的Excel图表展现出来。
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| 內容簡介： |
本书是一本基于Excel图表技术的图书。但本书绝不仅仅是一本Excel图表制作说明书，而是一本讲述数据分析的Excel图表书。本书采用职场故事的讲解风格，讲解方式避免了枯燥乏味的数学和统计学理论，只讲解职场必知必会的数据分析知识。
本书分为10章。第1章先介绍了什么是数据分析，以及Excel数据处理和分析的一些基本常识，通过第1章为读者奠定了数据分析的基础。第2~8章分别介绍了几种数据分析方法，包括对比分析、趋势分析、相关分析和回归分析等常见的分析方法。第9~10章通过两个案例分析了真实生活中的数据。
本书内容精炼，重点突出，切实实现了数据分析方法和Excel图表应用技术的融合，适合各类企事业单位从事市场营销、金融、人力资源管理和财务管理等需要进行数据分析的职场人士阅读。
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| 關於作者： |
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高宏，资深数据分析师。擅长收集、整理、统计、记录和分析所有项日常运营指标数据，对集团提供建议和决策支持。精通Excel和SPSS等常用数据统计和分析工具，熟悉各种数据分析方法，擅长用Excel图表展现数据分析的结果和过程。喜欢研究数字和数学，善于从数字分析和整理中发现规律。
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| 目錄：
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第1章 Excel数据分析的预备知识
1.1 认识数据分析
1.1.1 什么是数据分析
1.1.2 数据分析就那么几步
1.2 简单实用的Excel数据处理诀窍
1.2.1 让数据有序
1.2.2 过滤出需要的数据
1.2.3 对数据进行分类汇总
1.2.4 对数据进行合并
1.3 数据分析图形化
1.3.1 选择合适的图表
1.3.2 布置好图表元素
1.3.3 色彩增强图表的表现力
1.3.4 图表细节的处理
第2章 对比分析
2.1 纵向对比分析――年度销售随季度变化对比
2.2 横向比较分析――门店盈亏对比
2.3 突出对比的差距――地区销售成本对比
2.4 别让差距那么大――销售规模对比
2.5 供与求的对比――市场供求分析
2.6 理想与现实的对比――月销售计划和完成情况分析
2.7 工作表中对比――经销商信用评级
第3章 趋势分析
3.1 突出预测数据――销售成本预算图
3.2 展示未来趋势――销量预测图
3.3 让时间点更易辨识――市场变化趋势图
3.4 表现阶段性变化――月销量变化图
3.5 消除季节的影响――销量同比增长图
3.6 今天和昨天的对比――销售额环比增长图
3.7 用移动平均减小波动――门店非营业性支出变化图
第4章 相关分析
4.1 用对比来表现相关――广告和销售关系图
4.2 双变量相关分析――气温对销量影响图
4.3 使用趋势线进行相关性分析――带趋势线的气温对销量影响图
4.4 使用带折线的散点图――月均入店次数与消费金额相关分析
4.5 用数字度量相关程度――卖场面积与营业额相关性分析
4.6 展示3个变量的关系――产品销售状况分析
第5章 回归分析
5.1 一元线性回归分析――生产与销售成本回归分析
5.2 Excel的回归分析工具――收入支出分析图
5.3 多元线性回归分析――销售利润与广告费用分析
5.4 非线性回归分析――门店销售额与流通率分析
5.5 利用回归分析进行趋势预测――现金结余预测
第6章 描述性分析
6.1 基于平均值的标准――销售员业绩排行榜
6.2 用平均值来分析――生产合格率评核
6.3 使用箱图――员工考核成绩分析
6.4 使用直方图――居民奶制品消费支出统计图
6.5 使用柏拉图――本地家庭月收入调查统计
第7章 结构分析
7.1 使用复合饼图――年度经费支出情况
7.2 结构分析何必一定用饼图――影响购买奶制品的因素调查分析
7.3 表现结构的变化――影响购买奶制品的因素调查分析
7.4 趋势与结构并重――库龄结构分析
7.5 结构性对比――生产成本构成对比
7.6 多分类结构分析――生产成本构成对比
7.7 用阶梯型图表表现时间结构――利润构成分析
第8章 灵活多样的图表分析
8.1 漏斗图分析法――网店转换率分析
8.2 对项目进度进行分析――项目进度表
8.3 双指标分析――企业形象分析
8.4 属性评估――产品属性评估图
8.5 对地理分布进行分析――门店分布情况分析
8.6 动态数据分析――动态日销量统计图
第9章 综合案例――营销决策分析
9.1 确定销售利润最大化的产品定价
9.2 分析产品的净利润
9.3 根据利润目标确定销售定价
9.4 规划营销决策
第10章 综合案例――流动资金管理
10.1 确定最佳现金余额
10.2 现金预算分析
10.3 应收账账龄分析
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第1章 Excel数据分析的预备知识
当今社会是一个大数据的社会，信息高度发达，数据信息更是呈爆炸式增长，每天全世界都在产生着巨大的数据，大到一个跨国公司，小到一个社区的小卖部，都不可避免的与各种数据打着交道。面对众多的数据，无论是管理者、经营者还是政策的制定者，都面临着管理好数据、发现数据的规律以及从数据中获得价值的问题。在这一章中，我们将首先来探讨一下什么是数据分析以及Excel数据处理和分析的一些基本常识。
1.1 认识数据分析
数据分析是数据的汲取，进行数据分析离不开数据的支持。数据实际上是一种观测值，是信息的外在表现形式，也是实验、策略、观察和调查的结果，以数量的形式来表现。原始的数据往往具有数量巨大且杂乱无章的特点，很多时候给人的感觉就是让人眼花缭乱，不知所云。这样的数据是没有任何意义的，需要对其进行分析。
1.1.1 什么是数据分析
简单地说，数据分析就是对以上我们提到的数据进行分析，将这些大量的且杂乱无章的数据进行整理、归纳和提炼，从中寻找出数据的内在规律，从而获得需要的信息。数据分析的过程，实际上就是对数据进行汇总和理解吸收的过程，也是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以研究和概况总结的过程。通过对数据进行分析，以求最大地开发数据，发挥数据的作用。数据分析是一种有组织有目的处理数据并使数据成为信息的过程，其根本目的是集中、萃取和提炼。在实际工作中，其最终是为了帮助经营者和决策者作出判断，以便采取正确有效地行动。在经济生活中，经济决策实际上就是一种“数据决策”，“用数据说话”是众多企业经营者和决策者的共识。数据分析在管理上有着十分重要的作用，它产生的价值来源于详尽而真实的数据，是一个企业的管理走向正规化、决策走向合理化的重要环节。数据分析在实际工作中能够及时纠正经营和生产中的错误，使企业的管理者能够了解企业现阶段的经营状况，知道企业业务的发展和变动的情况，及时对企业的运营有一个深入了解。通过数据分析，可以对企业的计划进度进行分析，实时了解经营情况。同时，在了解企业当前状况的同时，提供了科学管理的依据。数据分析可以有效帮助决策者对未来的发展趋势进行预测，为制定经营方向、运营目标以及决策提供有效的参考和依据，最大限度地规避风险。
对数据进行分析的方法有很多，归纳起来包括统计分析方法、运筹学分析方法、财务分析方法和图表分析方法（如图1.1所示）。统计分析方法是指对收集到的数据进行整理归类并解释的分析过程，其主要包括描述性统计或推断性统计。其中，描述性统计以描述和归纳数据的特征以及变量之间的关系为目的，主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关程度，其代表性指标是平均数、标准差和相关系数等。推断统计是用样本数据来推出总体特征的一种分析方法，其包括总体
参数估计和假设检验，代表性方法是Z检验、T检验和卡方检验等。
运筹学分析方法是在管理领域中运用的数学方法，该方法能够对需要进行管理的对象（如人、财和物等）进行组织管理从而发挥最大效益。运筹学分析常使用数学规划分析，如线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划等，也可以运用运筹学中的理论（如图论、决策论和库存论等）来进行分析预测。运筹学分析方法常用在企业的管理中，如服务、库存、资源分配、生产和产品可靠性分析等诸多领域。
财务分析方法是以财务数据及相关数据为依据和起点来系统分析和评估企业过去和现在的经营成果、财务状况以及变动情况，从而了解过去、分析现在和预测未来，达到辅助企业的经营和决策的目的。财务分析法包括比较分析法、趋势分析法和比率分析法等。
图表分析方法是一种直观形象的分析方法，其将数据以图表的形式展示出来，使数据形象、直观和清晰，让决策者更容易发现数据中的问题，提高数据处理和分析的效率。图表分析主要针对不同的数据分析类型，采用不同的图表类型将数据单独或组合展示出来，常见的图表如柱形图、条形图、折线图和饼图等。
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