數(shù)據(jù)分析從入門到進階

前言
第1章 數(shù)據(jù)分析入門1
1.1 什么是數(shù)據(jù)分析1
1.1.1 數(shù)據(jù)分析的含義1
1.1.2 數(shù)據(jù)分析的操作步驟2
1.1.3 數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景5
1.1.4 數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢8
1.2 數(shù)據(jù)分析的職業(yè)發(fā)展及分類8
1.3 數(shù)據(jù)分析之道10
1.3.1 三類統(tǒng)計分析策略10
1.3.2 數(shù)據(jù)分析的常用方法17
1.4 數(shù)據(jù)分析之術(shù)22
1.4.1 必備的Excel處理方法22
1.4.2 高超的數(shù)據(jù)庫查詢技巧23
1.4.3 純熟的數(shù)據(jù)可視化技能23
1.4.4 高大上的統(tǒng)計編程技術(shù)26
第2章 數(shù)據(jù)分析——從玩轉(zhuǎn)Excel開始28
2.1 Excel概述28
2.1.1 強大的數(shù)據(jù)處理技能28
2.1.2 實用的數(shù)據(jù)分析技巧29
2.1.3 豐富的數(shù)據(jù)可視化圖表30
2.1.4 便捷的自動化數(shù)據(jù)處理30
2.1.5 快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)報表開發(fā)32
2.2 高效處理數(shù)據(jù)的Excel函數(shù)家族34
2.2.1 常用的統(tǒng)計分析函數(shù)35
2.2.2 靈活的文本處理函數(shù)49
2.2.3 便捷的數(shù)值運算函數(shù)59
2.2.4 經(jīng)典的邏輯判斷函數(shù)68
2.2.5 實用的日期計算函數(shù)74
2.2.6 高效的匹配查找函數(shù)80
2.3 十分有用的Excel數(shù)據(jù)分析技巧94
2.3.1 數(shù)據(jù)透視表實現(xiàn)統(tǒng)計分析95
2.3.2 描述性統(tǒng)計分析113
2.3.3 相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差115
2.3.4 線性回歸模型預測118
2.3.5 移動平均模型預測121
2.4 酷炫的Excel圖表可視化123
2.4.1 Excel基礎(chǔ)圖表123
2.4.2 高級可視化圖表135
2.5 讓你的Excel報表動起來141
2.5.1 VBA基礎(chǔ)語法142
2.5.2 錄制宏，解放你的雙手152
2.5.3 VBA應(yīng)用：學生成績信息統(tǒng)計154
2.5.4 VBA應(yīng)用：報表發(fā)送前的一鍵優(yōu)化155
2.5.5 VBA應(yīng)用：數(shù)據(jù)庫字典的超鏈接156
2.5.6 VBA應(yīng)用：一鍵合并拆分工作簿158
2.5.7 VBA應(yīng)用：從數(shù)據(jù)庫獲取并更新數(shù)據(jù)163
第3章 海量數(shù)據(jù)管理——拿MySQL說事兒174
3.1 MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝174
3.2 將數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫中178
3.2.1 常用的數(shù)據(jù)類型178
3.2.2 手工建表181
3.2.3 數(shù)據(jù)插入183
3.2.4 外部數(shù)據(jù)的批量導入186
3.3 重要的單表查詢191
3.3.1 SQL查詢的7個核心關(guān)鍵詞——以鏈家二手房數(shù)據(jù)為例192
3.3.2 基于CASE WHEN的常用查詢——以電商交易數(shù)據(jù)為例201
3.3.3 幾種常見的嵌套查詢——以學員考試成績?yōu)槔?05
3.3.4 基于分組排序的輔助列功能——以銷售員業(yè)績數(shù)據(jù)為例210
3.4 復雜的多表查詢214
3.4.1 縱向表合并——以超市交易數(shù)據(jù)為例215
3.4.2 表連接操作——以校園一卡通記錄數(shù)據(jù)為例217
3.5 通過索引提高數(shù)據(jù)的查詢速度224
3.5.1 常見的索引類型224
3.5.2 索引的查詢和刪除229
3.5.3 關(guān)于索引的注意事項230
3.6 數(shù)據(jù)庫的增刪改操作231
3.6.1 數(shù)據(jù)庫的增操作231
3.6.2 數(shù)據(jù)庫的刪操作232
3.6.3 數(shù)據(jù)庫的改操作235
第4章 數(shù)據(jù)可視化——Tableau的使用238
4.1 數(shù)據(jù)可視化概述238
4.1.1 什么是數(shù)據(jù)可視化238
4.1.2 為什么要實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化240
4.2 Tableau概述241
4.2.1 軟件安裝241
4.2.2 連接數(shù)據(jù)源243
4.2.3 數(shù)據(jù)源界面249
4.2.4 工作區(qū)界面251
4.2.5 高級操作259
4.2.6 保存結(jié)果264
4.3 數(shù)據(jù)可視化圖表265
4.3.1 條形圖266
4.3.2 柱形圖267
4.3.3 折線圖268
4.3.4 面積圖271
4.3.5 符號圖272
4.3.6 樹狀圖272
4.3.7 氣泡圖273
4.3.8 文字云273
4.3.9 餅圖274
4.3.10 熱圖274
4.3.11 盒須圖275
4.3.12 雙軸圖276
4.3.13 動態(tài)圖表277
4.3.14 參數(shù)圖表279
4.3.15 漏斗圖282
4.4 儀表板的制作與發(fā)布286
4.4.1 儀表板的制作286
4.4.2 可視化成果發(fā)布288
第5章 數(shù)據(jù)分析進階——Python數(shù)據(jù)分析291
5.1 數(shù)據(jù)分析的利器——Python291
5.1.1 Anoconda——Python集成開發(fā)環(huán)境的安裝292
5.1.2 Python編程工具的選擇295
5.2 Jupyter的使用技巧297
5.2.1 代碼運行組合鍵297
5.2.2 代碼框操作組合鍵297
5.2.3 注釋組合鍵297
5.2.4 幫助組合鍵298
5.2.5 代碼與筆記的切換組合鍵298
5.3 數(shù)據(jù)讀取——從pandas開始299
5.3.1 文本文件的讀取299
5.3.2 電子表格的讀取301
5.3.3 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的讀取303
5.4 常見的數(shù)據(jù)處理技術(shù)306
5.4.1 數(shù)據(jù)的概覽與清洗306
5.4.2 數(shù)據(jù)的引用312
5.4.3 多表合并與連接314
5.4.4 數(shù)據(jù)的匯總319
5.5 探索性數(shù)據(jù)分析324
5.5.1 異常數(shù)據(jù)的檢測與處理324
5.5.2 數(shù)據(jù)的描述331
5.5.3 數(shù)據(jù)的推斷348
5.6 線性回歸模型的應(yīng)用358
5.6.1 簡單線性回歸模型——剎車距離的研究359
5.6.2 多元線性回歸模型——產(chǎn)品市場銷售額的研究363
5.6.3 模型的顯著性檢驗——F檢驗365
5.6.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗——t檢驗367
5.6.5 基于回歸模型識別異常點370
5.6.6 模型的預測372