本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读
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内容简介
本书以任务为导向，全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用，并详细阐述了使用Excel 2016解决企业实际问题的方法。全书共11章，分为基础部分（第1～6章）和实战部分（第7～11章）。基础部分的内容包括数据分析与Excel 2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化；实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战，内容包含项目数据处理、商品销售情况分析、商品库存分析、用户行为分析、撰写数据分析报告。本书除第1章外，各章都包含实训和课后习题，通过练习和实践操作，读者可以巩固所学的内容。本书可用于“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级证书教学和培训，也可以作为高校数据分析相关课程的教材和数据分析爱好者的自学用书。
章节目录
- a-fy
- 56641-bq
- c-bw
- d-xu
- e-qy
- f-ml
- 01
- 2
- 认识数据分析
- 1.1.1 了解数据分析的流程
- 1.1.2 了解数据分析的应用场景
- 1．客户分析
- 2．营销分析
- 3．社交媒体分析
- 4．网络安全
- 5．设备管理
- 6．交通物流分析
- 7．欺诈行为检测
- 认识Excel 2016
- 1.2.1 认识Excel 2016用户界面
- 1．启动Excel 2016
- 2．Excel 2016用户界面介绍
- 3．关闭Excel 2016
- 1.2.2 工作簿、工作表和单元格的基本操作
- 1．工作簿的基本操作
- 2．工作表的基本操作
- 3．单元格的基本操作
- 小结
- 02
- 2
- 获取文本数据
- 2.1.1 获取TXT文本数据
- 2.1.2 获取CSV文本数据
- 获取MySQL数据库中的数据
- 2.2.1 新建与连接MySQL数据源
- 2.2.2 导入MySQL数据库中的数据
- 小结
- 实训 获取MySQL数据库中的数据
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 03
- 2
- 排序
- 3.1.1 根据单个关键字排序
- 3.1.2 根据多个关键字排序
- 3.1.3 自定义排序
- 筛选
- 3.2.1 根据颜色筛选
- 3.2.2 自定义筛选
- 3.2.3 根据高级条件筛选
- 1．同时满足多个条件的筛选
- 2．满足其中一个条件的筛选
- 分类汇总数据
- 3.3.1 插入分类汇总
- 1．简单分类汇总
- 2．高级分类汇总
- 3．嵌套分类汇总
- 3.3.2 分页显示数据列表
- 小结
- 实训
- 实训1 排序
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 筛选
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训3 分类汇总数据
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 04
- 2
- 认识公式和函数
- 4.1.1 输入公式和函数
- 1．输入公式
- 2．输入函数
- 4.1.2 引用单元格
- 1．相对引用
- 2．绝对引用
- 3．三维引用
- 4．外部引用
- 使用数组公式
- 4.2.1 使用单一单元格数组公式
- 4.2.2 使用多单元格数组公式
- 设置日期和时间数据
- 4.3.1 提取日期和时间数据
- 1．YEAR函数
- 2．MONTH函数
- 3．DAY函数
- 4.3.2 计算日期和时间
- 1．DATEDIF函数
- 2．NETWORKDAYS函数
- 认识数学函数
- 4.4.1 计算数值
- 1．PRODUCT函数
- 2．SUM函数
- 3．SUMIF函数
- 4．QUOTIENT函数
- 4.4.2 取整数值
- 认识统计函数
- 4.5.1 统计个数
- 1．COUNT函数
- 2．COUNTIF函数
- 4.5.2 计算平均值
- 1．AVERAGE函数
- 2．AVERAGEIF函数
- 4.5.3 计算最大值和最小值等
- 1．MAX函数
- 2．LARGE函数
- 3．MIN函数
- 4．SMALL函数
- 4.5.4 计算众数和频率
- 1．MODE.SNGL函数
- 2．FREQUENCY函数
- 认识文本函数
- 4.6.1 比较与合并文本
- 1．EXACT函数
- 2．CONCATENATE函数
- 4.6.2 计算文本长度
- 4.6.3 检索与提取文本
- 1．FIND函数
- 2．SEARCH函数
- 3．LEFT函数
- 4．RIGHT函数
- 4.6.4 替换文本
- 1．SUBSTITUTE函数
- 2．REPLACE函数与REPLACEB函数
- 认识逻辑函数
- 4.7.1 条件判断
- 4.7.2 实现交集计算
- 4.7.3 实现并集计算
- 小结
- 实训
- 实训1 认识公式和函数
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 使用数组公式
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训3 设置日期和时间数据
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训4 认识数学函数
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训5 认识统计函数
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训6 文本处理
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路以及步骤
- 实训7 逻辑运算
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路以及步骤
- 课后习题
- 05
- 2
- 创建数据透视表
- 5.1.1 自动创建数据透视表
- 5.1.2 手动创建数据透视表
- 编辑数据透视表
- 5.2.1 修改数据透视表
- 5.2.2 重命名数据透视表
- 5.2.3 改变数据透视表的布局
- 5.2.4 设置数据透视表样式
- 1．自动套用样式
- 2．自定义数据透视表样式
- 操作数据透视表中的数据
- 5.3.1 刷新数据透视表
- 5.3.2 设置数据透视表的字段
- 1．添加字段
- 2．重命名字段
- 3．删除字段
- 5.3.3 改变数据透视表的汇总方式
- 5.3.4 筛选数据
- 1．使用切片器筛选数据
- 2．使用日程表筛选数据
- 创建数据透视图
- 5.4.1 根据数据区域创建数据透视图
- 5.4.2 根据数据透视表创建数据透视图
- 小结
- 实训
- 实训1 餐饮店销售情况统计
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 编辑餐饮店订单信息的数据透视表
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训3 操作餐饮店订单信息的数据透视表
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训4 餐饮店销售情况分析
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 06
- 2
- 绘制柱形图
- 6.1.1 常见的柱形图类型
- 6.1.2 绘制簇状柱形图
- 绘制条形图
- 6.2.1 常见的条形图类型
- 6.2.2 绘制簇状条形图
- 绘制折线图
- 6.3.1 常见的折线图类型
- 6.3.2 绘制基础折线图
- 绘制饼图
- 6.4.1 常见的饼图类型
- 6.4.2 绘制基础饼图
- 绘制散点图
- 6.5.1 常见的散点图类型
- 6.5.2 绘制基础散点图
- 绘制雷达图
- 6.6.1 常见的雷达图类型
- 6.6.2 绘制基础雷达图
- 小结
- 实训
- 实训1 会员基本信息分析
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 会员来源分析
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训3 会员购买力及会员数量分析
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 07
- 2
- 了解新零售智能销售数据分析项目
- 7.1.1 新零售智能销售的现状与数据的基本情况
- 7.1.2 新零售智能销售数据的分析流程
- 处理库存数据
- 7.2.1 查找重复值
- 7.2.2 删除重复值
- 处理订单数据
- 7.3.1 处理缺失值
- 7.3.2 处理异常值
- 1．处理出货状态异常值
- 2．处理商品类别异常值
- 7.3.3 提取日期和时间数据
- 小结
- 实训
- 实训1 处理餐饮数据的异常值
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 处理餐饮数据的缺失值
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训3 处理餐饮数据的重复值
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 08
- 2
- 分析商品销售额的环比
- 8.1.1 计算商品日销售额的环比
- 1．计算每日销售额
- 2．计算商品日销售额的环比
- 8.1.2 绘制簇状柱形图和折线图分析商品销售额的环比
- 分析商品毛利率
- 8.2.1 计算商品毛利率
- 1．计算商品成本金额和消费金额
- 2．计算毛利率
- 8.2.2 绘制折线图分析商品毛利率
- 分析商品销售量排行
- 8.3.1 统计各类别商品的销售量
- 8.3.2 绘制柱形图分析商品销售量排行
- 各区域销售额对比分析
- 8.4.1 计算各区域销售额
- 8.4.2 绘制条形图分析各区域销售额
- 小结
- 实训
- 实训1 分析菜品销售额的环比
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 分析菜品毛利率
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训3 分析菜品销售量排行
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训4 分析各区域的销售额
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 09
- 2
- 分析商品的存销比
- 9.1.1 计算存销比
- 1．计算库存数量
- 2．计算销售数量
- 3．计算存销比
- 9.1.2 绘制簇状柱形图和折线图分析各类商品的存销比
- 分析库存的各商品类别的占比
- 9.2.1 计算库存的各商品类别的占比
- 1．计算库存数量
- 2．计算占比
- 9.2.2 绘制饼图分析库存的各商品类别的占比
- 小结
- 实训
- 实训1 分析商品的存销比
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 分析库存的菜品类别占比
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 10
- 2
- 分析客单价
- 10.1.1 计算客单价
- 1．计算每日消费金额和用户数量
- 2．计算客单价
- 10.1.2 绘制带数据标记的折线图分析客单价
- 分析用户复购率
- 10.2.1 计算复购率
- 1．计算各购买次数的用户数
- 2．计算各购买次数区间的用户数
- 3．计算复购率
- 10.2.2 绘制饼图分析用户复购率
- 分析用户支付偏好
- 10.3.1 计算支付方式的占比
- 1．计算各支付方式的交易次数
- 2．计算交易总次数
- 3．计算各支付方式的占比
- 10.3.2 绘制圆环图进行用户支付偏好分析
- 小结
- 实训
- 实训1 分析客单价
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训2 分析顾客的流失率
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 实训3 分析顾客的会员星级
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
- 11
- 2
- 认识数据分析报告
- 11.1.1 了解数据分析报告的类型
- 1．专题分析报告
- 2．综合分析报告
- 3．日常数据通报
- 11.1.2 了解数据分析报告的原则
- 11.1.3 了解数据分析报告的结构
- 1．标题
- 2．背景与目的
- 3．分析思路
- 4．分析过程
- 5．结论与建议
- 撰写分析报告
- 11.2.1 背景与目的分析
- 11.2.2 分析思路
- 11.2.3 商品销售情况分析
- 11.2.4 库存分析
- 11.2.5 用户行为分析
- 11.2.6 结论与建议
- 小结
- 实训 撰写餐饮企业数据分析报告
- 1．训练要点
- 2．需求说明
- 3．实现思路及步骤
- 课后习题
展开全部
Excel数据分析基础与实战是2021年由人民邮电出版社出版,作者张良均。
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全书分为4篇：第1篇为应用基础篇，主要介绍Excel的基本功能和基本操作；第2篇为数据处理篇，主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法，以及直观显示数据的方法；第3篇为数据分析篇，主要介绍Excel数据管理、数据分析方面的基本功能和分析方法；第4篇为拓展应用篇，主要介绍宏和协同功能。
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本书主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章，首先从数据分析概述入手，介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则。接着以八爪鱼采集器和Excel为例，从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入，结合具体的案例进行详细讲解。最后为数据分析案例实践，主要介绍旅游产品的游记
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