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| 編輯推薦： |
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沈浩教授、《数据化管理》作者黄成明、张文彤博士、知名博主邓凯等抢先品读；
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对各种数据处理方法进行重新梳理，使数据处理方法更加结构化、体系化；
新增了RFM分析法、结构分解法、因素分解法、趋势分析法等常用数据分析方法，使数据分析方法更加完善、实用；
新增树状图、旭日图、帕累托图、漏斗图等Excel 2016版图表绘制技巧；
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数据处理（Microsoft Access）、数据分析（Power Pivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动化（VBA）一个不能少；
采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程；
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| 內容簡介： |
入门篇
这是一本有趣的数据分析书！
本书基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。
本书基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角，以及专业分析报告的撰写方法等内容。
本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。
本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。
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本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。
工具篇
基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。
作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的姊妹篇，本书继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程，并基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理（Microsoft Access）、数据分析（Power Pivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动化（VBA）。
本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。对于刚踏出校门，初涉职场的新人，尤其对于从事市场营销、金融、财务、人力资源管理、产品管理等工作的上班族，本书能帮助他们提高工作效率；而从事管理、咨询、研究等工作的专业人士，也不妨阅读本书，亦可达到梳理知识的目的。
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| 關於作者： |
张文霖，新浪博客小蚊子数据分析博主，资深数据分析师，曾服务于国内知名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
刘夏璐，暨南大学硕士。曾在腾讯、雅芳中国等知名企业有PM、数据分析实习经历。热衷于研究数据、图表与互联网产品。目前是一名在互联网浪潮中扑腾的后生。
狄松，英国南安普顿大学理学硕士，主修市场分析，现服务于全球著名市场研究公司，主要从事数据建模与分析等工作；获得SPSS高级认证，高级调查分析师等证书，具有多年数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、Tableau等工具。
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| 目錄：
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入门篇
第1章 数据分析那些事儿 13
1.1 数据分析是神马 14
1.1.1 何谓数据分析 15
1.1.2 数据分析的作用 17
1.2 数据分析的流程 18
1.2.1 明确分析目的和思路 19
1.2.2 数据收集 21
1.2.3 数据处理 22
1.2.4 数据分析 22
1.2.5 数据展现 22
1.2.6 报告撰写 23
1.3 数据分析的三大误区 25
1.4 数据分析师的要求 26
1.4.1 数据分析师的硬件要求 26
1.4.2 数据分析师的软件要求 28
1.5 几个常用指标和术语 30
1.6 本章小结 34
第2章 结构为王，确定分析思路 35
2.1 数据分析方法论 36
2.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 36
2.1.2 数据分析方法论的重要性 37
2.2 常用的数据分析方法论 38
2.2.1 PEST分析法 38
2.2.2 5W2H分析法 41
2.2.3 逻辑树分析法 42
2.2.4 4P营销理论 43
2.2.5 用户使用行为理论 45
2.3 本章小结 46
第3章 无米难为巧妇，数据准备 47
3.1 理解数据 48
3.1.1 字段与记录 49
3.1.2 数据类型 50
3.1.3 数据表要求 50
3.2 数据来源 52
3.2.1 导入数据 52
3.2.2 问卷录入要求 56
3.3 本章小结 58
第4章 简单快捷，数据处理 59
4.1 数据处理简介 60
4.2 数据清洗 61
4.2.1 重复数据处理 61
4.2.2 缺失数据处理 66
4.2.3 空格数据处理 70
4.3 数据合并 72
4.3.1 字段合并 72
4.3.2 字段匹配 74
4.4 数据抽取 76
4.4.1 字段拆分 76
4.4.2 随机抽样 80
4.5 数据计算 82
4.5.1 简单计算 82
4.5.2 函数计算 83
4.6 数据转换 87
4.6.1 数据表行列互换 87
4.6.2 二维表转一维表 89
4.6.3 数据类型转换 93
4.7 本章小结 97
第5章 工欲善其事必先利其器，数据分析 98
5.1 数据分析方法 99
5.1.1 对比分析法 100
5.1.2 分组分析法 104
5.1.3 结构分析法 105
5.1.4 分布分析法 106
5.1.5 交叉分析法 107
5.1.6 RFM分析法 109
5.1.7 矩阵关联分析法 111
5.1.8 综合评价分析法 116
5.1.9 结构分解法 119
5.1.10 因素分解法 120
5.1.11 漏斗图分析法 122
5.1.12 趋势分析法 123
5.1.13 高级数据分析方法 129
5.2 数据分析工具 129
5.2.1 初识数据透视表 130
5.2.2 数据透视表创建三步法 131
5.2.3 数据透视表分析实践 133
5.2.4 数据透视表小技巧 137
5.2.5 多选题分析 141
5.3 本章小结 145
第6章 给数据量体裁衣，数据展现 146
6.1 揭开图表的真面目 147
6.1.1 图表的作用 147
6.1.2 经济适用图表有哪些 148
6.1.3 通过关系选择图表 149
6.1.4 图表制作5步法 154
6.2 表格也疯狂 155
6.2.1 突出显示单元格 156
6.2.2 项目选取 157
6.2.3 数据条 158
6.2.4 图标集 160
6.2.5 迷你图 161
6.3 给图表换装 163
6.3.1 平均线图 163
6.3.2 双坐标图 166
6.3.3 竖形折线图 169
6.3.4 帕累托图 172
6.3.5 旋风图 178
6.3.6 人口金字塔图 183
6.3.7 漏斗图 185
6.3.8 矩阵图 190
6.3.9 改进难易矩阵（气泡图） 193
6.4 本章小结 195
第7章 专业化生存，图表可以更美的 196
7.1 别让图表犯错 198
7.1.1 让图表五脏俱全 198
7.1.2 要注意的条条框框 200
7.1.3 图表会说谎 211
7.2 浓妆淡抹总相宜图表美化 215
7.2.1 美化三原则 215
7.2.2 略施粉黛，美化技巧 218
7.2.3 图表也好色 224
7.3 本章小结 228
第8章 专业的报告，体现你的职场价值 229
8.1 什么是数据分析报告 230
8.1.1 数据分析报告是什么 230
8.1.2 数据分析报告的原则 230
8.1.3 数据分析报告的作用 231
8.1.4 数据分析报告的种类 233
8.2 报告的结构 235
8.2.1 标题页 236
8.2.2 目录 238
8.2.3 前言 238
8.2.4 正文 240
8.2.5 结论与建议 241
8.2.6 附录 243
8.3 撰写报告时的注意事项 243
8.4 报告范例 244
8.5 本章小结 251
工具篇
第1章 高效处理千万数据 1
1.1 最容易上手的数据库 4
1.1.1 数据库那些事儿 4
1.1.2 万能的SQL 7
1.1.3 两招导入数据 10
1.1.4 数据合并的二三式 15
1.1.5 快速实现数据计算 27
1.1.6 数据分组小妙招 31
1.1.7 重复数据巧处理 36
1.1.8 数据分析一步到位 41
1.2 本章小结 47
第2章 玩转数据分析 48
2.1 Excel数据分析工具 Power Pivot 49
2.1.1 Power Pivot是什么 49
2.1.2 确定分析思路 54
2.1.3 数据分析前的准备 55
2.1.4 简单数据分析 58
2.1.5 多表关联分析 59
2.1.6 字段计算分析 62
2.1.7 数据分组分析 67
2.2 Excel数据分析工具库 70
2.2.1 分析工具库简介 70
2.2.2 描述性统计分析 73
2.2.3 直方图 77
2.2.4 抽样分析 79
2.2.5 相关分析 81
2.2.6 回归分析 84
2.2.7 移动平均 93
2.2.8 指数平滑 96
2.3 本章小结 99
第3章 Show出你的数据 100
3.1 数据可视化 101
3.1.1 有趣的数据可视化 102
3.1.2 数据可视化的意义 105
3.1.3 数据可视化工具与资源 106
3.2 Excel的可视化伴侣水晶易表 109
3.2.1 初识水晶易表 109
3.2.2 水晶易表的特点 110
3.2.3 水晶易表工作原理 111
3.2.4 水晶易表的安装要求 113
3.2.5 认识水晶易表部件 113
3.3 水晶易表实战 115
3.3.1 居民消费价格指数模型 115
3.3.2 人口预测模型 126
3.3.3 丈母娘选女婿模型 138
3.4 本章小结 153
第4章 让报告自动化 155
4.1 自动化神器VBA 156
4.1.1 从录制宏开始 157
4.1.2 VBA语法那些事儿 158
4.1.3 进入VBA运行环境 161
4.1.4 VBA调试技巧 161
4.2 Excel报告自动化 163
4.2.1 自动化原理 163
4.2.2 建立数据模板 165
4.2.3 数据提取自动化 173
4.3 PPT报告自动化 180
4.3.1 自动化原理 180
4.3.2 建立数据模板 182
4.2.3 数据提取自动化 189
4.3.4 数据自动更新之VBA法 193
4.3.5 数据自动更新之链接法 199
4.4 本章小结 205
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| 內容試閱：
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谁说菜鸟不会数据分析系列自2011年7月首次出版已经走过了8个年头。给亲爱的读者汇报一下这8年间的小成绩：获得过出版全行业畅销品称号，在中国台湾地区出版了繁体版，获得了几十万读者的认可。读者的认可比什么都重要，为了让这本书更加完美，我们与时俱进地开展了结构的优化，新增了多个实用的数据分析方法。
拍脑袋决策，拍胸脯保证，拍屁股走人的时代已经与我们渐行渐远。不管是在传统企业还是在互联网企业，现在的决策都越来越依赖于数据，用数据说话。谁说菜鸟不会数据分析系列就是帮助广大读者提升自我，帮助我们更好地理解数据，用活数据，真正给企业带来价值。在这个数据驱动运营的时代，不管大数据、小数据，我们掌握一些数据处理技能，必定能增加我们在职场上的势能。
这次出版的第4版，我们特地做了非常细致的勘误，吸收了众多读者反馈的意见和建议，只为给读者呈现最有品质的阅读效果。
本次改版主要变动如下：
1. 对各种数据处理方法进行重新梳理，使数据处理方法更加结构化、体系化。
2. 新增了RFM分析法、结构分解法、因素分解法、趋势分析法等常用数据分析方法，使数据分析方法更加完善、实用。
3. 新增树状图、旭日图、帕累托图、漏斗图等Excel 2016版图表绘制技巧。
从心出发，未来已来，期待在成长的道路上再相逢。
经常有朋友询问：数据分析该怎么做？有什么分析技巧？这些数据怎么处理分析？
因为大量问题具有通用性，而且懒得挨个答复类似的问题，于是就结合大家关心的问题，编写了这本通俗易懂的数据分析书。市面上的数据分析图书大部分还停留在大雅的范畴，要么就是高深的统计学理论，要么就是专业的统计分析软件，给人感觉门槛非常高。而且，所讲解的案例大部分来自科研一线，让人看了摸不着北。这无形之中在学习者与数据分析之间建起了鸿沟。
其实，通过多年的数据分析实践来看，数据分析还是一件很有乐趣的事情。我们需要做的是：基于通用的工具Excel，加上必知必会的数据分析概念，采用通俗易懂的方式去讲解。这样数据分析就不那么晦涩了，而且故事化的情境设计，让我们有一口气读下去的勇气，天堑也变通途了。
虽然积累了多年的数据分析实战经验，但是要上升到一本书还是花费了近1年的时间。她的第1章、第8章由狄松完成，第2章、第5章、第6章由张文霖完成，第3章、第4章、第7章由刘夏璐完成。这个创作过程是艰辛的，但也是很有成就感的。我们努力讲好数据分析的故事，同时把这个故事尽量展现得美丽动人。请允许我们以她来称呼这本与众不同的数据分析书籍，很多人翻开这本书的时候，可能会有大量疑惑，
但，请耐着性子慢慢读下去，你将会有莫大的收获。
如果你觉得她看起来很轻松，千万别误以为她是一本小说，她其实是一本讲述数据分析的书籍
她抛开复杂的数学或者统计学原理，只和你讲必知必会的要点，关注解决实际问题；
她不去探究专业的学术问题，只和你耐心地分享职场中的实战案例；
她不板起脸和你讲大道理，只和你娓娓道来切身的趣味故事；
她天生丽质，图表漂亮绝伦；
她多姿多彩，还有卡通漫画风。
可能你会觉得她肤浅
但是，当你揭开她华丽的外衣时，你会惊艳；
也会被她通俗而不庸俗，美丽而又深刻的本质所吸引。
把她珍藏起来吧，因为：
她会循循善诱地把你领进数据分析的大门；
她会让你的简历更加具有吸引力；
她会让老板对你刮目相看；
她值得在你的书架上长期逗留，会让你的书架也增加色彩。
她讲述了职场三人行的故事，她的故事还会让你偷着笑
牛董，关键词：私企董事、要求严格、为人苛刻。
小白，关键词：应届毕业生、刚入职场的伪白骨精（白领 骨干 精英）、牛
董助手、单身女白领、爱臆想。
Mr.林，关键词：小白的同事、数据分析达人、成熟男士、乐于助人、做事严谨。
哪些人会对她的故事有阅读兴趣呢
★ 需要提升自身竞争力的职场新人。
★ 在市场营销、金融、财务、人力资源、产品设计等工作中需要做数据分析的人士。
★ 经常阅读经营分析、市场研究报告的各级管理人员。
★ 从事咨询、研究、分析等工作的专业人士。
致谢
感谢作者的好朋友李治的鼓励和支持，让笔者下定决心写这本书。在此要衷心感谢成都道然科技有限责任公司的姚新军先生，感谢他的提议和在写作过程中给予的支持。感谢参与本书优化的朋友：王斌、李伟、张强林、万雷、李平、王晓、景小燕、余松。非常感谢本书的插画师王馨的辛苦劳动，您的作品让本书增色不少。
感谢邓凯、黄成明、李双、刘晓霞、刘云锋、欧维平、石军、沈浩、张立良、张文彤、张志成、郑来轶、祝迎春、王雍、伍昊等书评作者，感谢他们在百忙之中抽空阅读书稿，撰写书评，并提出宝贵意见。
最后，要感谢三位作者的家人，感谢他们默默的付出，没有他们的理解与支持，同样也不会有本书。
尽管我们对书稿进行了多次修改，仍然不可避免地会有疏漏和不足之处，敬请广大读者批评指正，我们会在适当的时间进行修订，以满足更多人的需要。
第4版说明
谁说菜鸟不会数据分析系列自2011年7月出版以来得到广大读者朋友的大力支持，而且很荣幸获得中国书刊发行业协会颁发的2011年度全行业优秀畅销书品种称号。这个荣誉的取得与广大读者的大力支持是分不开的。为了让这本书精益求精，在征集了大量的读者反馈意见后，我们进行了本次升级。
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