精通Excel数据统计与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

产品特色

内容简介

　　《精通Excel数据统计与分析》由简单到复杂，详细介绍了各种统计分析功能在Excel中的实现过程。通过对统计理论的回顾和操作实例的讲解，实现以Excel为工具解决统计分析问题，帮助读者在掌握统计学原理的基础上，熟练运用Excel进行统计分析。
　　《精通Excel数据统计与分析》共11章，系统讲解统计分析中的各类问题，包含描述性统计、统计图绘制、假设检验、方差分析、回归分析、相关分析、判别分析、时间序列分析、马尔可夫链分析，聚类分析，以及因子分析与主成分分析等。书中选取有针对性的例子讲解具体操作，个别章节还介绍如何用VBA编程的方法来解决统计分析问题。全书知识全面，实例丰富、翔实，操作具体详尽，可使读者轻松入门并快速提高。
　　《精通Excel数据统计与分析》可供从事数据统计与分析的人员以及想深入了解Excel统计功能的读者使用，也可作为Excel统计学参考书供高校以及各类相关培训班使用。

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目录

目　录

第1章　描述性统计　1
1．1　列联表　1
1．2　数据频数分析　5
1．2．1　频数分布函数　5
1．2．2　直方图分析工具　7
1．3　数据集中趋势分析　11
1．3．1　算术平均值　11
1．3．2　几何平均值　16
1．3．3　调和平均值　17
1．3．4　众数　18
1．3．5　中位数　20
1．4　数据的离散程度分析　22
1．4．1　极差　22
1．4．2　四分位差　23
1．4．3　方差和标准差　27
1．4．4　变异系数　30
1．5　分布形态测定及分析　32
1．5．1　偏度　32
1．5．2　峰度　38
1．6　描述统计工具　42
1．7　小结　44
1．8　习题　44

第2章　统计图绘制　47
2．1　直条图　48
2．1．1　单式直条图　48
2．1．2　复式直条图　52
2．1．3　分段条图　55
2．1．4　误差条图　58
2．2　线图　61
2．3　散点图　65
2．4　箱图　68
2．5　正态概率分布图　72
2．6　时间序列图　80
2．7　小结　83
2．8　习题　83

第3章　假设检验　86
3．1　假设检验简介　86
3．2　t-检验　87
3．2．1　t-检验原理　87
3．2．2　t-检验实例　87
3．3　F-检验　95
3．3．1　F-检验原理　95
3．3．2　F-检验实例　95
3．4　Z-检验　99
3．4．1　Z-检验原理　99
3．4．2　Z-检验实例　99
3．5　小结　105
3．6　习题　105

第4章　方差分析　107
4．1　方差分析简介　107
4．2　单因素方差分析　107
4．2．1　单因素方差分析原理　107
4．2．2　单因素方差分析实例　108
4．3　双因素方差分析　112
4．3．1　双因素方差分析原理　112
4．3．2　无重复双因素方差分析实例　115
4．3．3　有重复双因素方差分析实例　119
4．4　小结　122
4．5　习题　122

第5章　回归分析　124
5．1　回归分析简介　124
5．2　一元线性回归分析　124
5．2．1　一元回归分析简介　124
5．2．2　一元回归分析实例　125
5．3　多元线性回归分析　132
5．3．1　多元线性回归分析简介　133
5．3．2　多元线性回归分析实例　134
5．4　非线性回归分析　137
5．4．1　非线性回归分析原理　137
5．4．2　非线性回归分析实例　138
5．5　小结　150
5．6　习题　150

第6章　相关分析　152
6．1　相关分析简介　152
6．2　双变量相关分析　153
6．2．1　散点图图表法　153
6．2．2　相关系数公式　158
6．2．3　相关系数分析工具　160
6．3　Spearman秩相关　162
6．3．1　Spearman秩相关简介　162
6．3．2　Spearman秩相关实例分析　163
6．4　多重相关及偏相关分析　166
6．4．1　多重相关及偏相关分析简介　166
6．4．2　多重相关与偏相关分析实例　166
6．5　小结　170
6．6　习题　170

第7章　判别分析　172
7．1　判别分析简介　172
7．2　判别分析实例　175
7．3　Excel操作及VBA编程解决　183
7．4　小结　191
7．5　习题　191

第8章　时间序列预测　193
8．1　移动平均法预测　193
8．1．1　移动平均法原理　193
8．1．2　移动平均法实例　195
8．2　回归趋势线预测　199
8．2．1　趋势线预测方法原理　199
8．2．2　趋势线预测方法实例　200
8．3　指数平滑法预测　207
8．3．1　指数平滑法原理　208
8．3．2　指数平滑法实例　208
8．4　季节变动预测　210
8．4．1　季节变动预测原理　211
8．4．2　季节变动预测实例　212
8．5　小结　217
8．6　习题　217

第9章　马尔可夫链分析　220
9．1　马尔可夫链简介　220
9．2　马尔可夫链分析实例　221
9．3　VBA编程解决马尔可夫链分析　226
9．4　小结　230
9．5　习题　230

第10章　聚类分析　231
10．1　聚类分析原理简介　231
10．2　水域污染情况聚类分析及Excel编程解决　234
10．3　小结　243
10．4　习题　243

第11章　主成分分析与因子分析　245
11．1　主成分分析　245
11．1．1　主成分分析原理　245
11．1．2　主成分分析实例　247
11．2　因子分析　254
11．2．1　因子分析原理　254
11．2．2　因子分析实例　256
11．3　小结　259
11．4　习题　259

参考文献　261

前言/序言

《数据驱动的商业洞察：从零开始掌握数据分析的艺术》 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，关键在于如何有效地从中挖掘出有意义的洞察，并将其转化为可执行的商业策略。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场关于“数据思维”的实践之旅。它将带领您穿越数据分析的迷宫，从基础概念到高级应用，一步步揭示数据背后的商业秘密，赋能您成为一名真正懂得如何“用数据说话”的业务专家。 本书的独特之处在于，它抛开了繁复的技术术语和晦涩的理论推导，而是将重点放在“场景驱动”与“业务赋能”上。我们相信，数据分析的最终目的是服务于商业目标，解决实际问题。因此，本书的每一个章节，都紧密围绕着企业运营中的典型场景展开，例如： 市场营销的精准画布： 如何通过客户数据洞察消费者行为，优化营销活动ROI？本书将教您如何分析用户画像，进行渠道归因，评估推广效果，以及构建个性化的营销策略。 产品优化的智能罗盘： 用户为何喜爱或弃用我们的产品？数据如何揭示产品痛点和增长机会？我们将深入探讨用户行为分析，A/B测试的设计与解读，以及如何利用数据指导产品迭代和功能创新。 运营效率的智慧引擎： 供应链如何更顺畅？库存如何更精益？生产如何更高效？本书将引导您掌握运营数据分析的要点，例如预测性维护，库存优化模型，以及生产流程的瓶颈分析。 财务绩效的透视之眼： 如何从财务报表中挖掘出经营风险与增长潜力？本书将带您理解关键财务指标背后的数据逻辑，以及如何通过数据分析来支持预算编制、成本控制和投资决策。 人力资源发展的潜力图谱： 如何识别高绩效员工？如何降低员工流失率？本书将探索人力资源数据分析的应用，包括人才招聘优化，绩效评估体系的科学化，以及员工满意度与敬业度的提升。 本书的结构设计，旨在循序渐进，确保每一位读者都能构建起坚实的数据分析基础，并逐步掌握高级技巧： 第一部分：数据分析的基石——构建数据思维 告别“数据恐慌”，拥抱“数据直觉”： 本部分将从零开始，以通俗易懂的方式介绍数据分析的核心理念。您将了解到数据分析的价值是什么，它如何改变商业决策，以及培养“数据驱动”思维的重要性。我们将探讨数据思维的几个关键维度：提问、假设、验证、迭代。 数据质量：价值的源泉，也是陷阱的起点： 好的分析离不开好的数据。本部分将深入剖析数据质量的常见问题，如数据不一致、数据缺失、数据异常等，并提供实用的数据清洗与预处理技巧，让您学会如何“淘金”而非“拾垃圾”。 数据可视化：让数据“说话”，让洞察“闪光”： 告别枯燥的数字表格，拥抱直观的图表。本部分将重点介绍不同类型数据的可视化方法，如何选择最合适的图表来传达信息，以及如何利用可视化来快速发现模式、趋势和异常。您将学会如何讲好一个“图表故事”。 第二部分：数据分析的工具箱——掌握核心方法论 描述性分析：了解“发生了什么”： 这是数据分析的起点。本部分将教您如何运用统计学基本概念，如均值、中位数、方差、标准差等，来全面地描述数据集的特征。您将学会如何通过汇总统计和分布分析来描绘数据的全貌。 诊断性分析：探寻“为什么会发生”： 在了解“发生了什么”之后，我们需要深入探究背后的原因。本部分将聚焦于关联分析、对比分析、溯源分析等方法，帮助您找出数据之间的因果关系或潜在联系，例如分析用户流失的原因，或者评估营销活动对销售的影响。 预测性分析：预测“将要发生什么”： 掌握预测能力，是数据分析实现商业价值的关键一步。本部分将介绍一些基础的预测模型，如时间序列分析、回归分析等，帮助您预测未来的销售趋势、用户行为或市场需求，从而为提前布局提供数据支持。 规范性分析：指导“该做什么”： 这是数据分析的最高境界。本部分将探讨如何利用数据分析结果，为决策者提供最优的行动建议，例如如何优化定价策略、如何进行资源配置，或者如何设计用户激励机制。 第三部分：实战演练——将理论转化为能力 案例深度剖析：真实世界的数据挑战： 本部分将精选多个来自不同行业的真实商业案例，涵盖市场营销、产品运营、销售管理等多个维度。每一个案例都将详细解析其面临的数据挑战，分析过程，以及最终得出的商业洞察与落地建议。您将跟随案例的学习，亲身体验数据分析的全过程。 问题导向的分析流程：从业务问题到数据解决方案： 本部分将系统地总结一套完整的数据分析流程，强调从清晰定义业务问题出发，到数据收集、清洗、探索、建模、解读，再到最终输出报告和建议的全链路。这套流程将帮助您建立结构化的分析思维，应对各种复杂问题。 数据可视化的高级技巧与报告撰写： 如何将复杂的分析结果以清晰、有说服力的方式呈现给非技术背景的决策者？本部分将分享高级可视化技巧，以及撰写专业数据分析报告的要点，包括如何突出关键洞察，如何构建逻辑严谨的论证，以及如何使报告具备 actionable 的建议。 本书的读者对象： 初创企业创始人及核心团队： 希望用数据武装团队，做出更明智的商业决策。 市场营销从业者： 寻求提升营销活动效果，实现精准营销。 产品经理与运营人员： 渴望深入理解用户行为，优化产品体验，提升运营效率。 销售及业务发展经理： 希望通过数据分析发现增长机会，提升业绩。 财务及管理咨询人员： 需要以数据为支撑，进行深入的业务分析和战略规划。 对数据分析感兴趣的在校学生及转行人士： 希望系统学习数据分析的知识体系，为职业发展打下基础。 学习本书，您将获得： 一套系统、实用的数据分析知识体系： 从基础概念到高级应用，全面掌握数据分析的精髓。 解决实际商业问题的能力： 能够将数据分析工具和方法应用于真实场景，解决业务难题。 提升决策的科学性与有效性： 告别凭感觉的决策，用数据说话，实现更精准、更高效的业务管理。 增强职场竞争力： 在这个数据驱动的时代，掌握数据分析能力将是您脱颖而出的关键。 培养敏锐的商业洞察力： 能够透过数据表面，洞察商业本质，发现新的增长点。 《数据驱动的商业洞察：从零开始掌握数据分析的艺术》并非只是传授技巧，更是引领您踏上一条通往数据智慧的道路。它将帮助您建立起一套 robust 的分析框架，掌握一套行之有效的分析方法，并最终赋能您在瞬息万变的商业环境中，凭借数据洞察，抢占先机，实现价值飞跃。让我们一同开启这场激动人心的数据探索之旅吧！