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实战大数据分析:EXCEL篇 电子版

软件简介

内容简介

  《实战大数据分析:EXCEL篇》由Excel数据处理基本知识及大数据行业分析案例组成。全书共分18章,主要内容包括:数据的编辑与处理、数据的排序、筛选、分类汇总、数据透视表用于统计分析、函数用于统计分析、解不确定值、数据分组与频数统计、描述性统计分析、抽样与假设检验、方差分析与回归分析、时间序列分析、大数据之员工考勤数据分析、大数据之企业人事数据分析、大数据之市场调查数据统计与分析、大数据之母婴用品销售分析、大数据之企业就业与GDP增长情况分析、大数据之毕业生就业数据分析、大数据之生产计划数据分析。

目录

第1章 数据的编辑与整理
1.1 数据输入或导入
1.1.1 不同类型数据的输入
1.1.2 重复数据的输入
1.1.3 有规则数据的输入
1.1.4 数据有效性验证
1.1.5 导入外部数据
1.2 数据整理
1.2.1 重复数据的处理
1.2.2 数据行列位置重新调整
1.2.3 数据的合并与拆分
1.2.4 数据格式的转换
1.3 多表合并计算
1.3.1 多表求和运算
1.3.2 多表计数运算
1.4 数据查看
1.4.1 拆分窗口
1.4.2 锁定标题行

第2章 数据的排序、筛选、分类汇总
2.1 数据的排序
2.1.1 排序
2.1.2 自定义排序规则
2.1.3 局部数据排序
2.2 数据筛选
2.2.1 数字筛选
2.2.2 文本筛选
2.2.3 日期筛选
2.2.4 高级筛选
2.3 表格数据的分类汇总
2.3.1 创建分类汇总统计数据
2.3.2 创建多级分类汇总

第3章 数据透视表用于数据统计分析
3.1 数据透视表对大数据分析的作用
3.2 创建数据透视表
3.2.1 创建数据透视表
3.2.2 根据统计目的设置字段
3.2.3 创建动态数据透视表
3.2.4 创建多表合并计算的数据透视表
3.3 数据透视表的编辑
3.3.1 统计数据格式设置
3.3.2 查看明细数据
3.3.3 报表布局设置
3.3.4 套用数据透视表样式
3.3.5 将数据透视表转换为普通表格
3.4 数据透视表分析
3.4.1 使用切片器筛选
3.4.2 使用“组合”对话框分组字段
3.5 数据透视表计算
3.5.1 更改默认的汇总方式
3.5.2 更改数据透视表的值显示方式
3.5.3 自定义计算项
3.6 数据透视图
3.6.1 创建数据透视图
3.6.2 编辑数据透视图

第4章 图表用于数据统计分析
4.1 大数据与图表
4.1.1 用数据分析的办法获取作图数据
4.1.2 按分析目的选择图表类型
4.1.3 使用推荐的图表
4.2 图表的编辑
4.2.1 更改创建的图表类型
4.2.2 更改图表的数据源
4.2.3 添加数据系列
4.2.4 切换数据行列
4.2.5 快速应用图表样式
4.3 图表对象编辑
4.3.1 编辑图表坐标轴
4.3.2 编辑图表数据系列

第5章 函数用于数据统计分析
5.1 大数据与函数
5.2 单条件数据计算统计
5.2.1 SUMIF函数条件求和
5.2.2 COUNTIF函数条件计数
5.2.3 AVERAGEIF函数条件求平均值
5.3 多条件数据计算统计
5.3.1 SUMIFS函数多条件求和
5.3.2 COUNTIFS函数多条件计数
5.4 数据库函数
5.4.1 DSUM函数
5.4.2 DAVERAGE函数
5.4.3 DCOUNT函数
5.4.4 DMAX(DMIN)函数
5.4.5 DSTDEV函数估算样本总体的标准偏差
5.4.6 DSTDEVP函数计算总体的标准偏差
5.4.7 DVAR函数(以列表为样本估算总体方差)
5.4.8 DVARP函数(以列表为样本总体计算总体方差)
5.5 数据快速查找
5.5.1 VLOOKUP函数
5.5.2 INDEX+MATCH查找
5.5.3 多条件查找

第6章 时间序列预测分析
6.1 模拟运算表
6.1.1 单变量模拟运算表
6.2.2 双变量模拟运算表
6.2 单变量求解
6.2.1 预测销售量分析(例1)
6.2.2 可贷款年限分析(例2)
6.3 方案管理器
6.3.1 建立不同贷款方案
6.3.2 显示方案
6.3.3 重新编辑方案
6.3.4 创建方案摘要得出决策结论
6.4 规划求解
6.4.1 建立规划求解模型
6.4.2 进行规划求解

第7章 数据分组与频数统计
7.1 数据分组
7.1.1 单项式离散型数据分组
7.1.2 组距式离散型数据分组
7.2 频数统计
7.2.1 单项式分组的频数统计
7.2.2 组距式分组的频数统计
7.3 频数统计直方图
7.3.1 单项式分组频数直方图
7.3.2 组距式分组频数直方图

第8章 描述性统计分析
8.1 描述集中趋势的统计量
8.1.1 算术平均值
8.1.2 几何平均值
8.1.3 众数
8.1.4 中位数
8.2 描述离散趋势的统计量
8.2.1 异众比率
8.2.2 方差
8.2.3 标准方差
8.3 描述总体分布形态的统计量
8.3.1 偏斜度
8.3.2 四分位数偏度
8.3.3 峰度
8.4 Excel数据分析工具进行描述统计分析
8.4.1 加载数据分析工具
8.4.2 使用数据分析工具进行分析

第9章 抽样与假设检验
9.1 抽样
9.1.1 简单随机抽样
9.1.2 等距抽样
9.1.3 周期抽样
9.2 确定抽样样本的大小
9.2.1 总体标准差已知下的样本大小
9.2.2 总体标准差未知下的样本大小
9.3 单个样本的方差检验
9.3.1 总体方差巳知,检验均值
9.3.2 总体方差未知,检验均值
9.4 双样本假设分析
9.4.1 z检验:双样本平均差检验
9.4.2 t检验:双样本等方差假设
9.4.3 t检验:双样本异方差检测

第10章 方差分析与回归分析
10.1 方差分析
10.1.1 单因素方差分析
10.1.2 无交互作用的双因素方差分析
10.1.3 有交互作用的双因素方差分析
10.2 回归分析
10.2.1 趋势线法线性回归分析
10.2.2 函数法线性回归分析
10.2.3 数据分析法线性回归分析
10.2.4 多元回归分析

第11章 时间序列预测分析
11.1 时间序列的移动平均
11.1.1 一次移动平均法
11.1.2 二次移动平均法
11.2 时间序列的指数平滑
11.2.1 一次指数平滑法
11.2.2 二次指数平滑法
11.2.3 确定最优平滑系数

第12章 大数据之员工考勤数据分析
12.1 员工本月考勤数据分析
12.1.1 统计员工本月考勤数据
12.1.2 组距式数据分组分析员工出勤率
12.2 员工每日出勤率分析
12.2.1 使用函数计算员工每日出勤率
12.2.2 创建图表分析员工每日出勤率
12.3 员工基本信息查询
12.3.1 制作员工考勤查询表
12.3.2 使用VLOOKUP函数查询考勤信息
12.4 员工年度考勤情况分析
12.4.1 创建数据透视表分析员工工作态度与出勤率
12.4.2 创建数据透视图分析员工工作态度与出勤率
12.4.3 创建数据透视图分析员工工作态度与绩效考核
12.4.4 各部门员工考勤情况分析
12.5 员工周一至周五迟到情况分析
12.5.1 创建数据透视表分析已婚与未婚员工迟到情况
12.5.2 创建数据透视图分析已婚与未婚员工迟到情况
12.5.3 创建图表分析周一至周五员工迟到情况
12.6 员工迟到与路程远近及业绩分析
12.6.1 员工迟到与员工上班路程远近分析
12.6.2 员工迟到与员工业绩分析

第13章 企业人事数据分析
13.1 员工所在部门及籍贯分析
13.1.1 创建数据透视表统计各部门人数
13.1.2 创建数据透视图分析员工籍贯
13.2 员工年龄层次分析
13.2.1 分析员工年龄层次
13.2.2 分析员工年龄层次(数据透视图)
13.3 员工学历层次分析
13.3.1 分析员工学历层次
13.3.2 分析员工学历层次(数据透视图)
13.4 员工基本信息查询
13.4.1 制作员工信息查询表
13.4.2 使用VLOOKUP函数查询人员信息
13.5 分析员工稳定性
13.5.1 分析各年龄段员工跳槽情况
13.5.2 分析员工跳槽情况(数据透视图)
13.5.3 不同性别员工跳槽情况分析
13.6 员工参与活动的随机抽样
13.6.1 随机抽样元旦大扫除员工
13.6.2 随机抽样得奖号码

第14章 大数据之市场调查数据统计与分析
14.1 设计调查问卷和调查结果接收表
14.1.1 在Excel工作表中建立调查问卷
14.1.2 建立记录调查结果的工作表
14.2 调查结果的汇总统计
14.2.1 汇总所有调查结果
14.2.2 替换编码生成结果数据库
14.3 样本的组成分析
14.3.1 样本性别组成分析
14.3.2 样本年龄组成分析
14.4 产品认知度分析
14.4.1 分析对智能手表产品认知度
14.4.2 分析年龄与智能手表认知度的相关性
14.4.3 分析性别与智能手表认知度的相关性
……

第15章 大数据之淘 宝母婴用品销售分析
第16章 企业就业与GDP增长情况分析
第17章 大数据之毕业生就业数据分析
第18章 大数据之生产计划数据分析

【关键词】 计算机与互联网   办公软件   大数   实战  

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