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100 条"Excel商务智能：PowerQuery和PowerPivot数据清洗、建模与分析实战"搜索结果
Excel商务智能：PowerQuery和PowerPivot数据清洗、建模与分析实战
Excel商务智能：PowerQuery和PowerPivot数据清洗、建模与分析实战
  • 刘必麟（@小必）
  • 本书深入浅出探讨Excel商务智能组件PowerQuery和PowerPivot的数据处理与建模分析应用。
金融投资建模：Excel金融数据探索、建模和分析手册 电子书
金融投资建模：Excel金融数据探索、建模和分析手册
  • 林斌　著
  • 本书分为四篇，Excel及VBA基础、基础数据的处理、建模相关工具的应用以及统计分析、优化及模拟。从Excel操作基础和功能介绍引申至Excel建模流程、建模常用技巧和建模常用函数，对每一个功能都附有操作步骤及实现相同功能时的VBA代码。
Excel商务数据分析与应用 电子书
Excel商务数据分析与应用
  • 王汉生
  • 本书以实践中商务数据分析工作的基本流程为主线，讲解相关人员在商务数据分析工作中所需掌握的基础知识，并通过“实践练习”环节提升读者应用所学知识来解决实际问题的能力。本书共7章。第1章概要介绍商务数据分析的基本情况，第2章～第6章讲解商务数据分析各个步骤的相关知识点及其应用，第7章要求读者综合应用前面各章内容完整地解决一个实践领域中的问题。本书每章都配备真实案例供读者学习，以增强读者的实战能力。本书配
Excel数据分析基础与实战 电子书
Excel数据分析基础与实战
  • 张良均
  • 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Excel2016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Excel2016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
Python商务数据分析与实战 电子书
Python商务数据分析与实战
  • 何伟，张良均　主编
  • |a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章，内容包括：商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
PowerBI商务智能数据分析 电子书
PowerBI商务智能数据分析
  • 赵悦 编著
  • 一本教你用MicrosoftPowerBI分析处理经营业务数据的教程。
Excel商务数据分析与应用（慕课版） 电子书
Excel商务数据分析与应用（慕课版）
  • 夏榕 高伟籍 胡娟
  • 在电子商务领域，商务数据往往蕴藏着巨大的商机和价值。通过对商务数据进行专业且深入的分析，可以挖掘其内在的商业价值，发现新的商机，带来更大的市场和价值。本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、顾客、进销存管理、竞争对手，以及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入讲解。本书分为10章，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售
Excel商务数据处理与分析（微课版） 电子书
Excel商务数据处理与分析（微课版）
  • 刘亚男 谢文芳 李志宏
  • 本书主要用于对商务数据的管理与分析，书中深入浅出地介绍了利用Excel2010软件对商务数据进行编辑、分析和管理的方法，可以帮助用户快速、高效地完成数据的处理与分析工作。全书共分为11章，其中第1章主要介绍商务数据的基础知识；第2~5章主要介绍数据编辑与处理的方法，如数据的可视化、数据的排序以及数据的分类和筛选等，第6~11章主要介绍实际工作中不同类型数据的分析方法，并对其中的实用函数、公式和数据
数据清洗 电子书
数据清洗
  • 黄源 涂旭东 罗少甫 编著
  • 《数据清洗》主要介绍数据清洗技术的基本概念与应用。全书共有8章，分别讲述了数据清洗基础、数据清洗方法、文件类型、数据采集与抽取、Excel数据清洗与转换、ETL数据清洗与转换、Python数据清洗、R语言数据清洗。《数据清洗》将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据清洗的相关技术。针对书中重要的、核心的知识点，提供了较多的练习，帮助读者达到熟练应用的目的。《数据清洗》可作
Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化 电子书
Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化
  • 姚良
  • 1．从零开始，适合新手学习对于只有代码入门基础的新手来说，看文档学习使用工具是十分困难的一件事。因为对代码的不理解、没有编程思维，看文档简直就像是在看天书。另外大部分的新文档都是英文版的，国内的中文文档都是翻译过来的，在翻译过程中容易产生偏差。而本书基础知识篇中，从各官方文档中直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂啰唆的文字，用简单的语言告诉你学习的重点知识，让你快速上手爬虫。在实战阶段，详细介绍每一个步骤，便于理解，让你也能靠自己写出爬虫。2．实例丰富，解决各种爬虫问题网上很多爬虫的各种教程，大部分都是爬取豆瓣电影、招聘网站职位进行分析。本书实战项目挑选的都是网上少有人爬取的网站，让你可以学习到各式各样的爬取方式。3．站得更高，设计自己的产品本书除了教你如何爬取网站外，还有很多以爬虫为基础的多功能设计教程，如爬虫机器人、爬虫网站、爬虫搜索功能。让你在学会爬取技术的同时，形成产品的思维去设计自己的产品。
Excel 2010 商务数据分析与处理（第2版） 电子书
Excel 2010 商务数据分析与处理（第2版）
  • 杨尚群 乔红 蒋亚珺
  • 本书较系统地介绍了Excel2010的功能、操作技巧、各种实用函数、数据处理和数据分析工具的使用等。本书的特点是通过案例引导读者掌握解决实际应用问题的方法和技巧。本书案例丰富且具有实用价值，并配有习题和实验，以便读者巩固所学知识，提高实际应用能力。本书可作为本科、研究生相关课程的教材，也可作为Excel培训班、办公室管理人员和计算机爱好者的自学参考书或速查手册。
Excel 2016 商务数据处理与分析（微课版） 电子书
Excel 2016 商务数据处理与分析（微课版）
  • 谢萍
  • 本书分为理论基础和综合应用两篇，包括商务数据分析基础、商务数据的获取与数据清洗、商务数据分析计算、商务数据可视化、商务数据透视分析、商品采购成本分析、商品销售情况分析、商品库存数据分析等12章内容。
数据分析基础与案例实战（基于Excel软件） 电子书
数据分析基础与案例实战（基于Excel软件）
  • 孙玉娣 顾锦江
  • 本书分为8章，首先从数据分析技术概述入手，介绍了数据分析的基本概念、数据分析的工作流程、数据分析方法论与方法，并介绍了常用的数据分析工具；接着以Excel工具为例，从数据收集、数据加工与处理、统计分析、数据展示等数据分析工作流程切入，结合具体的案例进行数据剖析；最后将理论与实践相结合，讲解了电商数据、股票数据两个真实的企业案例。
Excel金融建模：预测、估值、交易和增长分析 电子书
Excel金融建模：预测、估值、交易和增长分析
Excel数据分析与处理 电子书
Excel数据分析与处理
  • 刘福刚
  • 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。
Excel商务数据处理与分析（微课版 第2版） 电子书
Excel商务数据处理与分析（微课版 第2版）
  • 王薇
  • 本书主要讲解商务数据的处理与分析，深入浅出地介绍了使用Excel编辑、分析和管理商务数据的方法，帮助读者快速、高效地完成商务数据的处理与分析工作。全书共11章：第1章主要介绍商务数据分析的基础知识；第2～5章主要介绍编辑与处理数据的方法；第6～11章主要介绍实际工作中不同类型数据的分析方法，并对Excel的常用函数、公式和数据分析工具等进行详细讲解。本书内容翔实、结构清晰、图文并茂，通过实际工作中
Excel商务数据分析与应用（慕课版 第2版） 电子书
Excel商务数据分析与应用（慕课版 第2版）
  • 胡辉　主编
  • 本书共分为10个项目，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析及销售市场预测分析。
商务数据分析与应用 电子书
商务数据分析与应用
  • 沈凤池
  • 本书以商务数据实际应用为主线，系统地阐述了在电子商务领域如何进行各种数据的分析与应用。本书共分为7章，主要内容包括：商务数据分析与应用概述，商务数据分析工具及应用，商务数据可视化，消费者行为分析——用户画像，市场行情数据分析，店铺运营数据分析，以及营销推广数据分析等。
精通Excel数据统计与分析 电子书
精通Excel数据统计与分析
  • 李宗璋
  • 详细解释从公式含义到在Excel中实现的过程。
Excel财务数据处理与分析实战技巧精粹 电子书
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  • 郭辉
  • 一本拿来解决实际问题的财务工作者案头书。
Excel数据分析实务 电子书
Excel数据分析实务
  • 主编
  • 本书分为4篇，分别为概述、数据获取、数据处理，以及数据分析与可视化，共包括11个项目，分别为学生校园消费行为概述，获取文本数据，制作消费金额的描述性统计分析表，处理异常值，处理缺失值，处理重复值，使用PowerQuery方法处理数据，合并数据，分析食堂就餐情况，分析学生就餐消费行为，撰写分析报告。
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