《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》

编辑推荐

　　以“明确数据分析目的→获取数据→处理数据→分析数据→呈现数据→撰写报告”为线索，严格按照商业数据分析的流程安排《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》内容，帮助读者理清数据分析正确的学习思路。
　　5大数据分析方法论：4P营销理论、用户使用行为理论、PEST分析法、逻辑树分析法、5W2H分析法，营销与管理数据分析模型快速建立。
　　7种经典数据分析法：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、综合评价分析法等，用对数据分析方法才能正确分析数据。
　　写作手法上，以解决具体的问题为目的，引出要讲解的内容，让实际应用与知识点紧密结合，学得更快。

内容简介

　　《新手学数据分析(入门篇)》共分为10章，内容涉及数据分析工作的各个方面，循序渐进地讲解了数据分析工作的开展流程、技术以及各种注意事项，其主要内容有：认识数据分析、了解数据分析方法论和数据分析方法，数据源的获取、加工、处理、分析、呈现以及最终的报告撰写等。
　　《新手学数据分析(入门篇)》内容详细全面，且注重实践操作，尤其对于想要从事数据分析工作的读者，借助《新手学数据分析(入门篇)》可实现快速入门，此外《新手学数据分析(入门篇)》也非常适合从事数据分析相关工作不久的新人巩固知识和提升相关技能。

作者简介

　　杨群，专业数据分析师，曾服务于国内知名市场研究公司，拥有超过10年的统计分析与数据挖掘工作经历，尤其在数据挖掘、市场研究、医药数据分析等领域有丰富的实战经验。工作十余年，一直从事将数据分析与各类业务相结合的研究和学习。

目录

第1章　全面了解数据分析行业001
1.1　数据分析概述002
1.1.1　认识数据分析及其分类002
1.1.2　数据分析的重要性003
1.2　初步了解数据分析行业004
1.2.1　数据分析行业的发展历程004
1.2.2　充分认识大数据时代006
1.2.3　我国大数据产业存在挑战011
1.3　数据分析人才的培养012
1.3.1　大数据时代需要的人才012
1.3.2　数据分析人才需要具备的能力013
1.3.3　成为数据分析人才必备的素质015
1.4　认识数据分析职位016
1.4.1　数据分析的职位体系016
1.4.2　数据分析师的工作内容017
1.4.3　常见数据分析职位的技能要求018
第2章　深入认识数据分析019
2.1　充分理解数据020
2.1.1　了解数据形成过程与数据处理020
2.1.2　理解字段、记录和数据表021
2.1.3　认识Excel处理的数据类型022
2.2　掌握数据分析的流程024
2.2.1　第一步：明确数据分析的目的和思路024
2.2.2　第二步：获取需要分析的数据025
2.2.3　第三步：对收集的数据进行处理029
2.2.4　第四步：分析数据以获得有用信息030
2.2.5　第五步：选择合适的数据呈现方式031
2.2.6　第六步：撰写数据分析结果报告033
2.3　认识数据分析的误区033
2.4　了解基本的数据分析指标035
2.4.1　平均数指标036
2.4.2　频数与频率指标036
2.4.3　绝对数与相对数指标037
2.4.4　其他常见数据分析指标039
第3章　数据分析方法论和数据分析方法041
3.1　数据分析方法论和数据分析方法概述042
3.1.1　了解数据分析方法论042
3.1.2　了解数据分析方法043
3.2　经典数据分析方法论详解044
3.2.1　4P营销理论：分析公司整体营运情况044
3.2.2　用户使用行为理论：分析用户行为047
3.2.3　PEST分析法：分析宏观环境048
3.2.4　逻辑树分析法：分析专项业务问题050
3.2.5　5W2H分析法：分析任何问题051
3.3　常见的数据分析法模型054
3.3.1　对比分析法054
3.3.2　分组分析法055
3.3.3　交叉分析法057
3.3.4　综合评价分析法058
第4章　准备数据是数据分析的第一步069
4.1　直接获取外部数据源070
4.1.1　导入文本文件数据070
4.1.2　导入Access数据072
4.1.3　导入网站数据073
4.1.4　导入SQLServer数据075
4.1.5　导入XML数据076
4.2　手工录入数据的方法077
4.2.1　快速录入表格数据的技巧077
4.2.2　特殊数据的
输入方法081
4.3　问卷调查数据的录入要求085
4.4　手动整理数据要快而准091
4.4.1　数据来源的有效性设置091
4.4.2　数据的编辑与修改096
4.4.3　数据的批量修改098
4.5　优化待分析的数据显示效果100
4.5.1　利用字体格式提升专业性100
4.5.2　表格效果的优化操作102
4.5.3　格式化设置中的颜色使用原则107
第5章　加工处理数据源是数据分析的关键109
5.1　正确理解数据的加工处理110
5.1.1　数据处理的要求110
5.1.2　数据处理的步骤112
5.2　数据处理的必备基础知识114
5.2.1　公式和函数基础114
5.2.2　使用公式与函数的方法116
5.3　对数据进行清理与检查121
5.3.1　处理数据源中的重复数据121
5.3.2　检查数据的完整性125
5.4　对数据源进行二次加工127
5.4.1　在数据源中抽取数据127
5.4.2　计算需要的数据结果132
第6章　利用工具快速分析数据135
6.1　利用透视功能分析数据136
6.1.1　创建数据透视表的方法136
6.1.2　合理地设计透视表的布局和格式139
6.1.3　更改数据透视的汇总方式143
6.1.4　刷新数据透视表中的数据145
6.1.5　在数据透视表中使用计算字段146
6.1.6　使用切片器分析数据147
6.2　Excel数据分析工具库的应用150
6.2.1　加载Excel分析工具库150
6.2.2　数据的描述性统计分析152
6.2.3　数据的抽样分析154
6.2.4　数据的回归分析156
6.2.5　数据的相关性分析160
6.2.6　数据的假设检验分析162
6.2.7　数据的预测分析165
第7章　数据结果的简单呈现方式169
7.1　使用条件格式展示分析结果170
7.1.1　条件格式在数据分析情况下使用的场合170
7.1.2　用填充色突出显示某个范围的数据172
7.1.3　将前X%的数据显示出来174
7.1.4　用图形比较数据大小175
7.1.5　根据关键字将对应的记录突出显示177
7.2　使用迷你图在单元格中分析数据179
7.2.1　创建迷你图的方法179
7.2.2　更改迷你图的类型180
7.2.3　设置迷你图的外观效果181
第8章　透过图表直观查看数据分析结果183
8.1　揭开图表的神秘面纱184
8.1.1　用图表展示数据的意义184
8.1.2　掌握图表与数据之间存在的关系186
8.1.3　数据演变成图表的5个阶段188
8.1.4　了解图表的基本组成部分189
8.2　利用图表展现数据的必会操作191
8.2.1　创建一个完整图表的步骤191
8.2.2　图表数据的编辑197
8.2.3　图表元素的设置203
8.3　优化图表的技巧209
8.3.1　用图片让数据分析呈现更形象210
8.3.2　直观区分图表中的正负数212
8.3.3　断裂折线图的处理方法215
8.3.4　自动显示图表中的最值数据217
8.4　数据分析中的特殊图表制作220
8.4.1　制作甘特图220
8.4.2　制作对称条形图226
第9章　更专业地用图表展示数据231
9.1　根据需要处理细节数据232
9.1.1　在图表下方添加数据来源232
9.1.2　处理图表中的冗余数据235
9.1.3　使用脚注添加说明237
9.1.4　将数据大的图形截断展示238
9.1.5　处理数值坐标轴中的符号240
9.2　图表的美化原则242
9.2.1　图表各组成部分的文字使用要协调242
9.2.2　不要为了好看而让图表变得花哨245
9.2.3　关键数据要突出显示出来248
9.2.4　慎用三维立体效果253
9.3　常见图表类型的规范制作要求255
9.3.1　柱形图的分类和数据系列不要太多255
9.3.2　分类标签多而长首选条形图257
9.3.3　排序数据源使条形图数据展示更直观258
9.3.4　多折线的情况下分开做多个图表259
9.3.5　巧妙处理饼图中的较小扇区260
第10章　最后一步：撰写数据分析报告263
10.1　数据分析报告概述264
10.1.1　数据分析报告快速入门264
10.1.2　了解数据分析报告的种类266
10.1.3　制作数据分析报告的工具269
10.1.4　数据分析报告的生成271
10.2　数据分析报告的组成273
10.2.1　数据分析报告的开篇274
10.2.2　数据分析报告的正文278
10.2.3　数据分析报告的结尾281

精彩书摘

　　第2章深入认识数据分析
　　本章要点
　　◆了解数据形成过程与数据处理
　　◆理解字段、记录和数据表
　　◆认识Excel处理的数据类型
　　◆第一步：明确数据分析的目的和思路
　　◆第二步：获取需要分析的数据
　　◆第三步：对收集的数据进行处理
　　◆第四步：分析数据，获得有用信息
　　◆第五步：选择合适的数据呈现方式
　　◆第六步：撰写数据分析结果报告
　　◆平均数指标
　　◆频数与频率指标
　　学习目标
　　通过对第1章的学习，清楚了数据分析这个行业及其相应的职位，那么到底数据分析师如何来分析数据？作为零基础的新手而言，应该从哪里开始入门？在这章及《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》的后面章节，都将围绕整个数据分析流程以及最初级的数据分析方法来带领大家快速上手。
　　知识要点学习时间学习难度
　　充分理解数据30分钟★★★
　　掌握数据分析的流程50分钟★★★★★
　　认识数据分析的误区20分钟★★
　　了解基本的数据分析指标30分钟★★★★
　　2.1充分理解数据
　　数据是数据分析工作主要操作的元素，因此，有必要对数据进行一个全面的认识，这样才能从各种繁杂的信息中快速提炼出有用的数据。
　　2.1.1了解数据形成过程与数据处理
　　从狭义上来说，数据就是数字，但是从广义上来说，数据是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频及音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。那么数据是怎么形成的呢？通常，人们把客观存在的事物以数据的形式保存到计算机中，需要经历从现实世界→信息世界→数据世界这3个过程。
　　(1)现实世界。现实世界是客观的、人们头脑之外的世界。它由事物和事物之间的联系组成。将现实世界信息化，就可以进入信息世界。
　　(2)信息世界。信息世界是现实世界在人们头脑中的反映，人们把它用文字或符号记载下来。在信息世界中，与数据库技术相关的术语有实体、属性、码、域、实体型、实体集和联系等。信息世界数据化之后，就可以进入数据世界。
　　(3)数据世界。数据世界又称为机器世界。信息世界的信息在机器世界中以数据形式存储，在这里，每一个实体用记录表示，相应于实体的属性用数据项(又称字段)来表示，现实世界中的事物及其联系用数据模型来表示。
　　从3个过程中可以看到，信息是客观事物转变为数据的重要过程，二者之间也是不可分离的：信息依赖数据来表达，数据则生动具体地表达出信息。
　　对从信息中提取出来的数据进行处理，实际就是对数据进行管理，即对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护。在计算机系统中，数据管理通常使用数据库管理系统完成，而在信息化的当今社会，数据管理主要是通过数据库技术来完成的。
　　数据库技术是信息系统的一个核心技术，它是一门综合学科，涉及操作系统、数据结构、算法设计、程序设计和数据管理等多方面知识，它的不断发展使得人们可以科学地组织存储数据、高效地获取和处理数据。
　　从第1章也可以了解到，作为一个合格的数据分析师，需要掌握的数据处理软件技能有很多，其实大多数数据分析利用Excel进行已经绰绰有余了，因此在《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》中主要研究利用Excel功能来完成数据处理需要掌握的各种技术。当然，如果你要在数据分析师的道路上越走越远，你所掌握的就应越多，如你懂Hadoop，那么就可能离大数据更近一点。
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前言/序言

前言

关于《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》

在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与数据打交道，而且这些数据都在直接或者间接地影响着我们的生活和工作，特别是在市场现状的调查、行业发展趋势的预测、公司运营决策的制定、生产数据的预测、新产品的研发等领域，更加需要基于科学、严谨的数据分析得到的数据结果，来为决策者制定决策提供可靠的数据来源。

随着大数据时代的到来和发展，数据分析从业人员的需求量也在不断增大，虽然许多人想要从事数据分析工作，但是碍于数据分析技术的繁多与学习难度，最终都止步于这个大门外。有一部分人即使已经涉足或者从事了数据分析工作，但是对于整个数据分析的过程或许还存在迷惑的地方。

其实数据分析并没有那么难，只要依照最初的数据分析目的，运用正确的数据分析方法论和数据分析方法，逐步进行就可以完成数据分析工作。虽然数据分析的方法和技术很多，但是Excel作为强大的数据分析工具，几乎可以完成大部分的数据分析任务。对于初、中级的数据分析师而言，已经足够。

为了让更多的人了解什么是数据分析，并且快速入门，我们依照数据分析的整个过程和思路，精心编写了《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》。

特点说明

典型案例《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》在创作过程中侧重于实践方面的讲述，摒弃“假、大、空”的套话，

快速精通并提供了许多典型案例和实操内容，通过案例分析和讲解辅助读者了解

数据分析技术的应用，让读者快速精通数据分析工作各个环节的重点和必会知识

全程图解《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》包含大量的图片、表格和图示，步步详解各种数据分析方法和数据分析技术的

步步详解实战应用，以帮助读者更快且更熟练地掌握数据分析技术

《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》结构

《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》作为一本数据分析入门的实用工具书，按照数据获取→数据处理→数据分析→数据呈现→数据报告的线索，为读者详细描绘了数据分析的完整流程以及整个数据分析工作中涉及的各种方法、方法论以及Excel技术和注意事项。《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》共分为10章，主要内容可分为以下3个部分。

章节安排主要内容作用

第1～3章本部分讲解数据分析概述、数据分析行业发展、这部分作为《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》的开篇内容，为读者详细介绍了

数据分析人才的培养、认识商业数据分析师、有关数据分析的基础知识，让读者对数据分析快速入门

了解数据分析的流程以及了解数据分析方法论和

数据分析方法

第4～7章本部分介绍数据分析过程中数据源的准备、加工处理、这部分内容全面介绍了整个数据分析工作中的实战操作，

各种数据分析技术以及数据结果简单的呈现方式掌握这些内容可以完成最基本的数据分析核心过程

第8～10章本部分介绍如何用透视功能查看数据分析结果、这部分内容为《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》的提升内容，通过对这部分内容的学习，

用更专业的图表展示数据以及数据分析报告的可以让读者掌握数据分析结果的展示技巧以及数据分析报告的

撰写技巧和注意事项撰写技巧，从而更好、更完整地完成数据分析工作

《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》读者

《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》作为数据分析入门的实用书籍，能帮助想要涉足数据分析行业的读者快速入门，也可以帮助初涉数据分析工作的工作人员更专业地完成工作。此外，对于有过数据分析工作经验的初、中级数据分析师巩固和提升数据分析技术也有一定的指导作用。由于编者经验有限，书中难免会有疏漏和不足之处，恳请专家和读者不吝赐教。

《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》作者

《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》由杨群编著，参与《新手学数据分析（入门篇）/大众创业系列丛书》编写的人员有邱超群、罗浩、林菊芳、马英、邱银春、罗丹丹、刘畅、林晓军、周磊、蒋明熙、甘林圣、丁颖、蒋杰、何超等，在此对大家的辛勤工作表示衷心的感谢！由于编者经验有限，书中难免会有疏漏和不足之处，恳请专家和读者不吝赐教。