本書根據數據分析的過程，系統介紹了數據的收集、數據的處理、數據的分析、數據的展現、分析報告的撰寫，其中數據的處理與數據的分析為本書的重點內容。在數據處理方面，主要介紹了：數據的一致性處理、缺失數據的處理、重復數據的處理、數據的轉置、字段的分列、字段的匹配、數據的抽取、數據的計算。在數據分析方面，主要介紹了：數據的分組、描述性統計指標的計算、動態(tài)數列的速度指標的計算、同期平均法、移動平均趨勢剔除法、相關與回歸分析法、綜合評價分析法、四象限分析法。
本書根據高職高專學生的特點，采用案例教學，將理論融入案例，案例的設計由淺入深、循序漸進，案例的講解清晰、圖文并茂。
為了讓學生能夠及時地檢查學習效果、強化記憶和技能，每章后面都安排了豐富的練習供學生課后練習。
本書既可作為高職高專各專業(yè)學生數據分析課程的專業(yè)教材，也可作為廣大數據分析愛好者的自學教材。
1. 數據分析基礎是商務數據分析專業(yè)的專業(yè)基礎課，也是傳統電商專業(yè)及其新專業(yè)的專業(yè)核心課程
2. 校本教材，經過教學檢驗，質量高，好學易教
3.提供案例、ppt等教學資料
寧賽飛，江西信息應用職業(yè)技術學院軟件工程系教師 從事數據分析基礎教學多年，經驗豐富，本書為校本教材，學校已經使用多年，質量良好
第1章 數據分析概述 1
1．1 什么是數據分析 1
1．1．1 數據分析的過程 1
1．1．2 數據分析的工具 2
1．2 統計學的幾個基本概念 3
1．2．1 現象總體和現象個體 3
1．2．2 標志和標志表現 4
1．2．3 統計指標 4
1．3 統計指標的分類 5
1．3．1 總量指標 6
1．3．2 相對指標 7
1．3．3 平均指標 9
1．4 練習 11
第2章 數據的收集 14
2．1 理解數據 14
2．1．1 數據的類型 14
2．1．2 數據的呈現形式 15
2．2 數據的來源 17
2．2．1 一手數據 17
2．2．2 二手數據 18
2．3 練習 22
第3章 數據的處理 25
3．1 數據清洗 25
3．1．1 數據一致性處理 25
3．1．2 缺失數據的處理 27
3．1．3 刪除重復記錄 28
3．2 數據加工 29
3．2．1 數據轉置 29
3．2．2 字段分列 29
3．2．3 字段匹配 32
3．2．4 數據抽取 34
3．3．5 數據計算 35
3．3 數據的修整 39
3．3．1 三項移動平均法 40
3．3．2 四項移動平均法 42
3．3．3 分析工具庫的加載和應用 44
3．4 練習 47
第4章 數據的分析 51
4．1 數據分組 51
4．1．1 統計分組的概念 51
4．1．2 利用“數據透視表”分組 55
4．1．3 利用“數據分析”之“直方圖”功能統計各組的頻數 61
4．1．4 用Frequency、Countif函數統計頻數 63
4．2 描述性統計 66
4．2．1 總量指標、平均指標 66
4．2．2 中位數、眾數 74
4．2．3 極差、方差、標準差、標準差系數 76
4．2．4 用“數據分析”之“描述統計”功能計算描述性指標 78
4．3 動態(tài)數列的分析與預測 81
4．3．1 動態(tài)數列的速度指標 81
4．3．2 同期平均法預測 88
4．3．3 移動平均趨勢剔除法預測 91
4．4 相關與回歸分析 97
4．4．1 相關分析 97
4．4．2 回歸分析 102
4．5 綜合評價分析法 115
4．5．1 綜合評價分析法應用 115
4．5．2 權重的確定 117
4．5．3 數據的標準化處理 124
拓展：股票價格指數 127
4．6 四象限分析法 130
4．7 練習 137
第5章 數據的展現 144
5．1 統計表 144
5．1．1 統計表的構成 144
5．1．2 統計表的分類 145
5．2 統計圖 146
5．2．1 柱形圖 146
拓展：柱形圖改直方圖 153
5．2．2 條形圖 155
拓展：利用條形圖繪制甘特圖 157
5．2．3 折線圖 161
拓展一：雙坐標圖 163
拓展二：帕累托圖 168
5．2．4 餅圖 171
5．2．5 股價圖 176
5．2．6 雷達圖 178
5．3 練習 180
第6章 分析報告的撰寫 183
6．1 分析報告的作用與寫作原則 183
6．2 數據分析綜合案例 188
6．3 練習 197
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