内容简介 · · · · · ·
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介:很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试:基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,并且采用通俗易懂的讲解方式。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》形式活泼,内容丰富而且充实,让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》当小说来阅读,跟随主人公小白,在Mr.林的指点下轻松掌握... (展开全部) 《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介:很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试:基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,并且采用通俗易懂的讲解方式。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》形式活泼,内容丰富而且充实,让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》当小说来阅读,跟随主人公小白,在Mr.林的指点下轻松掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》适合需要提升自身竞争力的职场新人;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要作数据分析的人士;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、分析等专业人士。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》形式活泼,内容丰富而且充实,让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》当小说来阅读,跟随主人公小白,在Mr.林的指点下轻松掌握... (展开全部) 《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介:很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试:基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,并且采用通俗易懂的讲解方式。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》形式活泼,内容丰富而且充实,让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》当小说来阅读,跟随主人公小白,在Mr.林的指点下轻松掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》适合需要提升自身竞争力的职场新人;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要作数据分析的人士;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、分析等专业人士。
作者简介 · · · · · ·
张文霖,新浪博客“小蚊子乐园”博主,资深数据分析师,曾服务于国内著名市场研究公司、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,任高级研究员,主要从事数据分析,建模等工作。获得SPSS高级认证,高级调查分析师证书,具有多年数据分析经验,略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab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,任高级研究员,主要从事数据分析,建模等工作。获得SPSS高级认证,高级调查分析师证书,具有多年数据分析经验,略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。
目录 · · · · · ·
第1章 数据分析那些事儿
1.1 数据分析是“神马” /14
1.1.1 何谓数据分析 /14
1.1.2 数据分析的广阔前景 /15
1.1.3 菜鸟与数据分析师 /17
1.1.4 数据分析师的基本素质 /18
· · · · · · (更多)
1.1 数据分析是“神马” /14
1.1.1 何谓数据分析 /14
1.1.2 数据分析的广阔前景 /15
1.1.3 菜鸟与数据分析师 /17
1.1.4 数据分析师的基本素质 /18
· · · · · · (更多)
第1章 数据分析那些事儿
1.1 数据分析是“神马” /14
1.1.1 何谓数据分析 /14
1.1.2 数据分析的广阔前景 /15
1.1.3 菜鸟与数据分析师 /17
1.1.4 数据分析师的基本素质 /18
1.2 数据分析六步曲 /21
1.2.1 明确分析目的和内容 /22
1.2.2 数据收集 /22
1.2.3 数据处理 /23
1.2.4 数据分析 /24
1.2.5 数据展现 /25
1.2.6 报告撰写 /25
1.3 几个常用指标或术语 /26
1.4 本章小结 /31
第2章 无米难为巧妇——数据准备
2.1 理解数据 /34
2.1.1 字段与记录 /34
2.1.2 数据类型 /35
2.1.3 数据表 /36
2.1.4 问卷录入 /37
2.2 初识Excel /40
2.2.1 菜单操作 /41
2.2.2 函数 /44
2.2.3 图表 /48
2.2.4 宏 /49
2.2.5 快捷键 /51
2.3 数据来源 /53
2.3.1 导入外部数据 /53
2.3.2 手动输入数据更灵活 /59
2.4 本章小结 /62
第3章 三心二意——数据处理
3.1 何为数据处理 /64
3.1.1 “三心二意”处理数据 /64
3.1.2 数据处理的内容 /66
3.2 数据清洗 /67
3.2.1 清洗数据时的小妙招 /68
3.2.2 重复数据处理 /74
3.2.3 处理缺失数据 /79
3.2.4 检查数据逻辑错误 /85
3.3 数据加工 /91
3.3.1 数据抽取 /92
3.3.2 数据计算 /98
3.3.3 数据分组 /104
3.3.4 数据转换 /106
3.4 数据抽样 /112
3.5 本章小结 /114
第4章 工欲善其事必先利其器—— 数据分析
4.1 数据分析方法论 /116
4.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /117
4.1.2 PEST分析法 /118
4.1.3 5W2H分析法 /120
4.1.4 逻辑树分析法 /122
4.1.5 4P营销理论 /123
4.1.6 用户行为理论 /124
4.2 数据分析方法 /126
4.2.1 对比分析法 /126
4.2.2 分组分析法 /131
4.2.3 结构分析法 /132
4.2.4 平均分析法 /132
4.2.5 交叉分析法 /133
4.2.6 综合评价分析法 /134
4.2.7 杜邦分析法 /138
4.2.8 漏斗图分析法 /140
4.2.9 矩阵关联分析法 /140
4.2.10 高级数据分析方法 /146
4.2.11 数据分析的三大误区 /147
4.3 数据分析工具 /148
4.3.1 初识数据透视表 /148
4.3.2 创建数据透视表的三步法 /149
4.3.3 数据透视表分析实践 /152
4.3.4 多选题分析 /158
4.3.5 数据透视表小技巧 /163
4.4 本章小结 /168
第5章 给数据量体裁衣——数据展现
5.1 揭开图表的真面目 /170
5.1.1 图表的作用 /170
5.1.2 经济适用图表有哪些 /171
5.1.3 根据关系选择图表 /172
5.1.4 图表制作五步法 /177
5.2 表格也疯狂 /178
5.2.1 突出显示单元格 /178
5.2.2 项目选取 /179
5.2.3 数据条 /179
5.2.4 图标集 /180
5.2.5 迷你图 /182
5.3 给图表换装 /183
5.3.1 平均线图 /183
5.3.2 双坐标图 /185
5.3.3 竖形折线图 /188
5.3.4 瀑布图 /191
5.3.5 帕累托图 /193
5.3.6 旋风图 /197
5.3.7 人口金字塔图 /202
5.3.8 漏斗图 /204
5.3.9 矩阵图(散点图) /206
5.3.10 发展矩阵图 /210
5.3.11 改进难易矩阵(气泡图) /212
5.4 本章小结 /214
第6章 专业化生存——图表可以更美的
6.1 别让图表犯错 /217
6.1.1 让图表“五脏俱全” /217
6.1.2 要注意的条条框框 /219
6.1.3 图表会说谎 /231
6.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /235
6.2.1 图表美化的三原则 /236
6.2.2 略施粉黛——美化图表的技巧 /239
6.2.3 图表也好“色” /245
6.3 如虎添翼的招儿 /254
6.3.1 我的图表模板 /254
6.3.2 快速制图 /256
6.3.3 添加数据系列 /257
6.3.4 添加标签小工具 /258
6.3.5 智能“照相机” /261
6.3.6 修剪超大值 /264
6.3.7 制作图表时通用的快捷操作 /265
6.4 本章小结 /266
第7章 专业的报告——体现你的职场价值
7.1 初识数据分析报告 /269
7.1.1 数据分析报告的定义 /269
7.1.2 数据分析报告的写作原则 /269
7.1.3 数据分析报告的作用 /271
7.1.4 数据分析报告的种类 /272
7.2 数据分析报告的结构 /274
7.2.1 标题页 /275
7.2.2 目录 /277
7.2.3 前言 /278
7.2.4 正文 /279
7.2.5 结论与建议 /280
7.2.6 附录 /281
7.3 撰写报告时的注意事项 /282
7.4 报告范例 /283
7.5 本章小结 /290
第8章 数据分析技能持续提升
8.1 软件工具 /292
8.1.1 数据分析类工具 /292
8.1.2 数据展现类工具 /296
8.2 论坛 /299
8.2.1 数据分析类论坛 /299
8.2.2 数据展现类论坛 /301
8.3 博客 /301
8.3.1 数据分析十大博客 /302
8.3.2 PPT十大中文博客 /304
8.4 本章小结 /305
写在后面的Q/A /306
· · · · · · (收起)
1.1 数据分析是“神马” /14
1.1.1 何谓数据分析 /14
1.1.2 数据分析的广阔前景 /15
1.1.3 菜鸟与数据分析师 /17
1.1.4 数据分析师的基本素质 /18
1.2 数据分析六步曲 /21
1.2.1 明确分析目的和内容 /22
1.2.2 数据收集 /22
1.2.3 数据处理 /23
1.2.4 数据分析 /24
1.2.5 数据展现 /25
1.2.6 报告撰写 /25
1.3 几个常用指标或术语 /26
1.4 本章小结 /31
第2章 无米难为巧妇——数据准备
2.1 理解数据 /34
2.1.1 字段与记录 /34
2.1.2 数据类型 /35
2.1.3 数据表 /36
2.1.4 问卷录入 /37
2.2 初识Excel /40
2.2.1 菜单操作 /41
2.2.2 函数 /44
2.2.3 图表 /48
2.2.4 宏 /49
2.2.5 快捷键 /51
2.3 数据来源 /53
2.3.1 导入外部数据 /53
2.3.2 手动输入数据更灵活 /59
2.4 本章小结 /62
第3章 三心二意——数据处理
3.1 何为数据处理 /64
3.1.1 “三心二意”处理数据 /64
3.1.2 数据处理的内容 /66
3.2 数据清洗 /67
3.2.1 清洗数据时的小妙招 /68
3.2.2 重复数据处理 /74
3.2.3 处理缺失数据 /79
3.2.4 检查数据逻辑错误 /85
3.3 数据加工 /91
3.3.1 数据抽取 /92
3.3.2 数据计算 /98
3.3.3 数据分组 /104
3.3.4 数据转换 /106
3.4 数据抽样 /112
3.5 本章小结 /114
第4章 工欲善其事必先利其器—— 数据分析
4.1 数据分析方法论 /116
4.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /117
4.1.2 PEST分析法 /118
4.1.3 5W2H分析法 /120
4.1.4 逻辑树分析法 /122
4.1.5 4P营销理论 /123
4.1.6 用户行为理论 /124
4.2 数据分析方法 /126
4.2.1 对比分析法 /126
4.2.2 分组分析法 /131
4.2.3 结构分析法 /132
4.2.4 平均分析法 /132
4.2.5 交叉分析法 /133
4.2.6 综合评价分析法 /134
4.2.7 杜邦分析法 /138
4.2.8 漏斗图分析法 /140
4.2.9 矩阵关联分析法 /140
4.2.10 高级数据分析方法 /146
4.2.11 数据分析的三大误区 /147
4.3 数据分析工具 /148
4.3.1 初识数据透视表 /148
4.3.2 创建数据透视表的三步法 /149
4.3.3 数据透视表分析实践 /152
4.3.4 多选题分析 /158
4.3.5 数据透视表小技巧 /163
4.4 本章小结 /168
第5章 给数据量体裁衣——数据展现
5.1 揭开图表的真面目 /170
5.1.1 图表的作用 /170
5.1.2 经济适用图表有哪些 /171
5.1.3 根据关系选择图表 /172
5.1.4 图表制作五步法 /177
5.2 表格也疯狂 /178
5.2.1 突出显示单元格 /178
5.2.2 项目选取 /179
5.2.3 数据条 /179
5.2.4 图标集 /180
5.2.5 迷你图 /182
5.3 给图表换装 /183
5.3.1 平均线图 /183
5.3.2 双坐标图 /185
5.3.3 竖形折线图 /188
5.3.4 瀑布图 /191
5.3.5 帕累托图 /193
5.3.6 旋风图 /197
5.3.7 人口金字塔图 /202
5.3.8 漏斗图 /204
5.3.9 矩阵图(散点图) /206
5.3.10 发展矩阵图 /210
5.3.11 改进难易矩阵(气泡图) /212
5.4 本章小结 /214
第6章 专业化生存——图表可以更美的
6.1 别让图表犯错 /217
6.1.1 让图表“五脏俱全” /217
6.1.2 要注意的条条框框 /219
6.1.3 图表会说谎 /231
6.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /235
6.2.1 图表美化的三原则 /236
6.2.2 略施粉黛——美化图表的技巧 /239
6.2.3 图表也好“色” /245
6.3 如虎添翼的招儿 /254
6.3.1 我的图表模板 /254
6.3.2 快速制图 /256
6.3.3 添加数据系列 /257
6.3.4 添加标签小工具 /258
6.3.5 智能“照相机” /261
6.3.6 修剪超大值 /264
6.3.7 制作图表时通用的快捷操作 /265
6.4 本章小结 /266
第7章 专业的报告——体现你的职场价值
7.1 初识数据分析报告 /269
7.1.1 数据分析报告的定义 /269
7.1.2 数据分析报告的写作原则 /269
7.1.3 数据分析报告的作用 /271
7.1.4 数据分析报告的种类 /272
7.2 数据分析报告的结构 /274
7.2.1 标题页 /275
7.2.2 目录 /277
7.2.3 前言 /278
7.2.4 正文 /279
7.2.5 结论与建议 /280
7.2.6 附录 /281
7.3 撰写报告时的注意事项 /282
7.4 报告范例 /283
7.5 本章小结 /290
第8章 数据分析技能持续提升
8.1 软件工具 /292
8.1.1 数据分析类工具 /292
8.1.2 数据展现类工具 /296
8.2 论坛 /299
8.2.1 数据分析类论坛 /299
8.2.2 数据展现类论坛 /301
8.3 博客 /301
8.3.1 数据分析十大博客 /302
8.3.2 PPT十大中文博客 /304
8.4 本章小结 /305
写在后面的Q/A /306
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Ctrl + enter :可以同时修改多个选中单元格的值 相对引用:公式在复制时,地址都相对于复制源变化(A1) 绝对引用:公式在复制时,地址不变($A$1) 混合引用:公式在复制时,行或者列地址不变($A1,A$1) 可以使用F4来修改地址的引用方式 CountIf( rang , criteria ),在Range的范围中查找符合表达式条件的相同的个数 vLookUp( lookup_value , table_array , col_index_num , range_lookup ) col_index_num是指vLook... (更多)Ctrl + enter :可以同时修改多个选中单元格的值相对引用:公式在复制时,地址都相对于复制源变化(A1)绝对引用:公式在复制时,地址不变($A$1)混合引用:公式在复制时,行或者列地址不变($A1,A$1)可以使用F4来修改地址的引用方式CountIf( rang , criteria ),在Range的范围中查找符合表达式条件的相同的个数vLookUp( lookup_value , table_array , col_index_num , range_lookup )col_index_num是指vLookUp从table_array中返回的第col_index_num列的数据。range_lookup : 0 精确匹配, 1近似匹配(默认) vLookUp的应用:1、可以起到关联组合其他表列的功能,类似于SQL中Join2、起到分组的作用,通过将值和分组设定表中的值进行比较,通过range_lookup的近似匹配功能,来实现分组。3、和rand函数组合可以进行随机抽样DateDif 可以计算两个时间之间的差值,如计算工龄。行列转换==》选择性粘贴 (收起)2012-02-05 09:51:21 回应
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透过数据看真实的世界
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- 秋叶(不为金钱喜,不为红颜悲) 假如你不能学会从数据中分析出结论,你就关上了一扇了解真实世界的大门。特别是在这个混杂着伪文艺青年日日编织着商业谎言,准愤怒青年天天转发着时代的怒喊,学一点数据分析绝对让你更心平气和理性面对这个世界。 我有一个女性朋友怀疑她的男朋友劈腿了,不爱她了。我告诉她可以花一周时间做两个统计,第一个统计是他不上班的时间有多少...... (13回应)2011-06-25 58/60有用
这根本不是一本数据分析的书,就是个Excel使用指南
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- 天才狐狸 本来看看标题还真以为是个分析的入门数,不会做回归分析,不会统计学没有关系,但是最少您也得教会大家怎么解读一份数据报告,什么时候应该用算术均值,什么时候要用方差吧。好妈,就是一个怎么用Excel排序和画图表的手册,写的还不如Excel在线指南,还不如人家那个可以直接Ctrl+C下来用。就是话题也得告诉大家散点图、直方图...... (9回应)2011-07-04 23/24有用
最近看了写的一些章节,挺棒!
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- chinamook 看起来轻松愉快,难得的好东西,轻松之间就能掌握数据分析的技术和技巧,难得的佳作.从一个朋友的鼎力推荐可以看出"不知不觉,做数据分析及数据挖掘工作已经4年多了。还记得当时来EH的目的,就是因为做数据分析需要使用到Excel,后来就混了论坛好几年了。最近,在网上看到这样的一本书《谁说菜鸟不会数据分析》,看了一下目录,觉得里......2011-06-17 5/5有用
不如直接买EXECL图表教程
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- 豆瓣_last 一个星期不到时间内,估计就用了10个小时左右时间就看完了,营养相对来讲比较少,大体上都是讲述如何初步使用图表来表达一个最原始简单的EXECL表格,定价59元,吐嘈:真的是坑爹的价钱啊~ 前半本是讲述如何什么叫数据分析,数据分析的步骤,需要注意的部分以及环节. 中半短情景切换,数据分析的理论解释及列表. 后半本:如......2012-02-11
刚玩Excel方面的数据分析还是有点用的
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- jasonbai 买之前来看过书评,很多说是入门书,写的过于简单,犹豫了下还是入手了。整体读下来觉得还是有很多收获的,书讲的很全,确实有很多已经掌握了的技能,但也学了不少东西,毕竟买一本这样的书不是去饭店点餐,是套餐的服务,有自己喜欢的部分就不错了,30多块钱提高点工作效率回报率还是不错的。 从个人来说,书里的对话就直接略过了, ......2012-01-17
数据分析初学者入门书,内容包罗万象,向初学者推荐...
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- butterflyyy 因为一直关注本书作者小蚊子博客,所以果断购入《谁说菜鸟不会数据分析》这本书,表示对博主的支持。本书整体写的妙趣横生,内容包罗万象,非常适合数据分析初学者的入门。感觉现在写这种入门框架类型的书比较多,但对数据分析在各行业具体的思路、方法或成功案例介绍的比较少,希望下一步能看到更多这方面的介绍......2011-10-30
初学者在小蚊子这本书里受益匪浅
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- 叶子 我是初学者,只能从我的角度说下, 1.特别适合初学者。 我打算转行时,特别感兴趣,但是不知道数据分析是干嘛的,而且看到招聘信息上,会要求会SPSS 啥的,买了张文彤老师的那两本书,刚开始太高深了,看不心里去。又看了《深入浅出数据分析》又都是思想,就跟游泳似的,开始学只理论也不好,还真是说得不如“连呛带狗刨”。 ......2011-09-02
"谁说菜鸟不会数据分析"的论坛 · · · · · ·
| 小蚊子的东西,肯定不错 | 来自chinamook | 1 回应 | 2011-09-23 |
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