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| 編輯推薦： |
● 以Excel 2019为载体，系统讲解数据分析基础知识与实操方法，适配当前主流办公数据处理环境
● 全面升级教材结构，采纳“项目驱动+任务引领”教学理念，每单元围绕典型任务展开，提升学生实践能力
● 明确“三维目标”——知识目标、技能目标、素养目标，体现“课程思政”理念，推动学生全面发展
● 新增“思维导图”“案例引入”“拓展训练”等模块，促进学生形成系统性认知、提升逻辑思维能力
● 综合案例全新设计，紧贴产业发展变化与岗位能力要求，更具应用价值与职业导向
● 配套资源丰富，含微课视频、教学课件、课程标准等，支持线上线下混合式教学与灵活教学组织
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| 內容簡介： |
本书主要介绍了数据分析的基础知识和实操过程。全书共7个单元，第1单元为数据分析概述，第2～6单元以Microsoft Excel 2019（后简称“Excel 2019”）软件为例，从数据收集、数据分析常用函数、数据加工与处理、数据分析、数据展示等方面切入，结合具体的案例进行数据剖析；第7单元将理论与实践结合，以某新零售企业的销售数据为例，展现了数据分析完整的操作过程。
本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂，可作为财经商贸类专业、大数据技术等专业的数据分析基础入门教材，也可作为数据分析初学者的自学用书，还可作为各企事业单位需要做数据分析的职场人士的参考书。
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| 關於作者： |
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孙玉娣，女，研究生，工学硕士，江苏经贸职业技术学院副教授，全国职业院校技能大赛优秀指导教师，江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师，国家职业教育教师教学创新团队骨干成员。曾指导学生在全国职业院校技能大赛商务数据分析赛项、计算机网络赛项获团体一等奖，曾获江苏省教师教学能力比赛二等奖，主持江苏省乡村振兴在线开放课程1门，国家职业教育资源库课程项目2项，主持省部级以上课题5项，参与省部级以上各类教学科研项目10余项，主编国家职业教育十四五规划教材1部、普通教材1部，参编江苏省重点教材2部、普通教材4部；发表各类学术论文、教改论文10余篇。
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| 目錄：
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第 1单元 数据分析概述 1
【学习目标】 1
【思维导图】 2
【案例引入】 2
【引思明理】 3
【知识准备】 3
1.1 认识数据分析 3
1.1.1 初识数据分析 3
1.1.2 数据分析行业发展历程 4
1.1.3 数据分析行业前景 5
1.2 数据分析工作流程 5
1.3 数据分析方法论 7
1.3.1 5W2H分析法 7
1.3.2 PEST分析法 8
1.3.3 SWOT分析法 8
1.3.4 4Ps营销理论分析法 10
1.3.5 逻辑树分析法 11
1.4 数据分析方法 12
1.4.1 对比分析法 12
1.4.2 分组分析法 13
1.4.3 结构分析法 15
1.4.4 平均分析法 15
1.4.5 矩阵关联分析法 16
1.4.6 高级数据分析方法 17
1.5 常用的数据分析工具简介 18
1.5.1 Excel软件简介 18
1.5.2 SPSS软件简介 18
1.5.3 SAS软件简介 19
【单元小结】 20
【拓展训练】 20
第 2单元 Excel数据收集 22
【学习目标】 22
【思维导图】 23
【案例引入】 23
【引思明理】 24
【任务描述】 24
【知识准备】 24
2.1 Excel数据输入 24
2.1.1 不同类型数据的输入 24
2.1.2 数据填充 26
2.2 Excel数据导入 28
2.2.1 文本数据导入 28
2.2.2 网站数据导入 30
2.2.3 数据库数据导入 31
2.3 Excel工作表的美化 32
2.3.1 单元格美化 32
2.3.2 样式套用 34
2.3.3 表格美化 36
【任务实现】 37
任务2.1 数据导入 37
任务2.2 表格美化 39
【单元小结】 40
【拓展训练】 41
第３单元 Excel数据分析常用函数 43
【学习目标】 43
【思维导图】 44
【案例引入】 44
【引思明理】 44
【任务描述】 44
【知识准备】 45
3.1 公式与函数基础 45
3.1.1 Excel公式 45
3.1.2 名称的定义与运用 47
3.1.3 Excel中的函数 50
3.1.4 公式与函数运用中的常见问题 51
3.2 统计计算类函数 52
3.2.1 统计类函数 52
3.2.2 数学计算类函数 60
3.3 文本类函数 64
3.3.1 字符串截取类函数 64
3.3.2 字符串查找替换类函数 66
3.3.3 文本转换类函数 69
3.4 逻辑运算类函数 70
3.4.1 IF类函数 70
3.4.2 IS类函数 72
3.4.3 逻辑判断类函数 73
3.5 关联匹配类函数 75
3.5.1 关联类函数 75
3.5.2 查询类函数 79
3.6 日期与时间函数 82
3.6.1 计算天数函数 82
3.6.2 年月日判断函数 84
【任务实现】 84
任务3.1 日期函数的运用 84
任务3.2 统计计算类函数的运用 86
任务3.3 统计计算类与关联匹配类函数的综合运用 88
【单元小结】 90
【拓展训练】 91
第４单元 Excel数据加工与处理 93
【学习目标】 93
【思维导图】 94
【案例引入】 94
【引思明理】 94
【任务描述】 95
【知识准备】 95
4.1 数据审核 95
4.1.1 数据有效性验证 95
4.1.2 数据重复值的处理 97
4.1.3 缺失数据的处理 99
4.1.4 离群值的处理 101
4.2 数据筛选 101
4.2.1 自动筛选 101
4.2.2 高级筛选 103
4.3 分类汇总 104
4.4 数据透视表 105
4.5 合并计算 108
【任务实现】 109
任务4.1 数据审核 109
任务4.2 数据筛选 111
任务4.3 分类汇总 112
任务4.4 数据透视表 113
【单元小结】 115
【拓展训练】 115
第５单元 Excel数据分析 117
【学习目标】 117
【思维导图】 118
【案例引入】 118
【引思明理】 119
【任务描述】 119
【知识准备】 120
5.1 Excel分析工具库 120
5.1.1 分析工具库简介 120
5.1.2 分析工具库安装 120
5.1.3 数据分析方法归纳 121
5.2 统计分组 122
5.2.1 统计分组概述 122
5.2.2 统计分组——数据透视表 122
5.2.3 统计分组——直方图 124
5.3 抽样分析 125
5.3.1 抽样分析概述 125
5.3.2 Excel中的抽样分析 126
5.4 描述性统计分析 127
5.4.1 描述性统计分析概述 127
5.4.2 集中趋势 128
5.4.3 离散趋势 129
5.4.4 偏态与峰度 130
5.4.5 Excel中的描述性统计分析 131
5.5 相关分析 132
5.5.1 相关的基本概念 132
5.5.2 相关关系的分类 132
5.5.3 相关系数 133
5.6 回归分析 134
5.6.1 回归分析概述 134
5.6.2 Excel中的回归分析 135
5.7 移动平均 140
5.7.1 移动平均的概念 140
5.7.2 Excel中的移动平均 141
5.8 指数平滑 142
5.8.1 指数平滑的概念 142
5.8.2 Excel中的指数平滑 142
【任务实现】 143
任务5.1 数据分组 143
任务5.2 描述性统计分析 144
任务5.3 相关系数 145
任务5.4 数据预测 145
【单元小结】 146
【拓展训练】 147
第６单元 Excel数据展示 149
【学习目标】 149
【思维导图】 150
【案例引入】 150
【引思明理】 150
【任务描述】 150
【知识准备】 151
6.1 表格展示 151
6.1.1 数据列突出显示 151
6.1.2 图标集 152
6.1.3 数据条 153
6.1.4 色阶 154
6.1.5 迷你图 155
6.2 图表展示 156
6.2.1 图表基础操作 156
6.2.2 折线图 161
6.2.3 柱形图 163
6.2.4 饼图 165
6.2.5 旋风图 166
6.2.6 瀑布图 168
6.2.7 折线图与柱形图的组合 169
6.2.8 数据透视图 171
【任务实现】 173
任务6.1 数据表格图形化 173
任务6.2 瀑布图应用 176
任务6.3 子母饼图应用 176
【单元小结】 178
【拓展训练】 178
第７单元 新零售数据分析案例 180
【学习目标】 180
【思维导图】 181
【案例引入】 181
【引思明理】 182
【任务描述】 182
【任务实现】 183
任务7.1 数据清洗 183
任务7.1.1 寻找无效值 183
任务7.1.2 寻找错误值 185
任务7.1.3 寻找逻辑异常值 185
任务7.1.4 寻找缺失值 186
任务7.1.5 寻找重复行 186
任务7.2 数据处理 187
任务7.2.1 统计每个地区每月销售额及占比 187
任务7.2.2 划分各类型大米价格区间 188
任务7.3 数据分析 190
任务7.3.1 日期分周 190
任务7.3.2 统计每周销售额 191
任务7.3.3 第 18周的销售额趋势预测 191
任务7.4 数据展示 193
任务7.4.1 销售数据表数据列补充 193
任务7.4.2 实时数据展示 194
任务7.4.3 各地区，省、自治区、直辖市销售额占比情况 195
任务7.4.4 各地区各类型大米每月的销售额 196
任务7.4.5 各地区各类型大米的订单数量分布情况 197
【单元小结】 199
【拓展训练】 199
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