出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111566670
版次：1
商品编码：12080023
品牌：机工出版
包装：平装
开本：16开
出版时间：2017-06-01
用纸：胶版纸
页数：224
具体描述
编辑推荐
数据分析专家撰写，多年企业数据分析培训和咨询的经验结晶。实战性强，从“非科班出身”的企业数据分析人员的角度对商业数据分析进行了总结和归纳，运用大量事实和案例来展现“以业务为核心和抓手的数据分析”商业实践。
内容简介
本书是针对于非统计科班出身的企业人员讲述数据分析和挖掘的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实实践应用案例和场景的著作。全书分为三大部分：第一部分是基础篇（第1章和第2章），主要介绍数据分析的概念、术语、方法、模型等，为后续的内容展开奠定基础。
第二部分是制表篇（第3章~第5章），介绍数据的采集原则、数据整理以及常用数据报表的制作方法和技巧。
第三部分是数据分析篇（第6章~第14章），这是本书的重点内容，囊括了从数据扫描、数据标注到异常值分析、回归等常用的、有代表性的功能，并以案例形式展示在数据分析过程中使用上述功能的思路、方法和技巧，指导读者进行实战操练。
作者简介
纪贺元，数据分析专家，从事数据分析与挖掘的培训和咨询多年，曾在通信行业长期从事数据分析与挖掘的建模分析工作。在EXCEL、SPSS、MODELER、EVIWS、VBA、SAS等方面有长期的使用经验，擅长分析模型和算法的优化工作。曾经主持过多个数据分析、数据报表、市场调查项目。精彩书评
纪老师曾经在我们公司做过数据报表项目，他的数据思维以及强大的数据编程能力给我很深的印象，因此我坚信纪老师的书也会同样出色。——天顺风能股份有限公司总经理纪军
纪老师的数据分析和挖掘课程在我们涌泉的客户群体中很受欢迎，一个人在授课和写作方面的能力和思维一定是互通的，而且纪老师有长期的企业数据分析和挖掘的实战经验，他的书一定是会受到广大读者的欢迎。
——上海涌泉咨询管理有限公司总经理孙玉琴
一直以来很想有一本合适的讲解统计分析和数据挖掘的书，但是市面上的书要么艰难晦涩，要么太浅了，真是好不容易看到一本贴近实战的数据分析和挖掘的书。
——上海思维导图知名培训老师逛逛（李程）
纪老师的数据分析课逻辑非常清晰、简单易懂，我们同样有理由相信纪老师的书也肯定是很棒的。
——深圳华润置地资深数据分析师罗杰涛
纪老师曾经来我们阿斯利康公司上过课，大家对其评价都很高，他能够把复杂晦涩的统计挖掘理论讲得比较生动有趣，因此，我们也期待他能够给读者带来一本通俗易懂、开卷有益的书。
——阿斯利康数据管理与分析高级经理刘彬
目录
前言第1章 什么是数据分析1
1.1 一眼就看到结论还需要数据分析吗1
1.1.1 企业数据量2
1.1.2 数据复杂度2
1.1.3 数据颗粒度3
1.2 数据分析能给我们带来什么4
1.2.1 了解数据的整体状况4
1.2.2 快速查询数据5
1.2.3 数据之间关系的探索5
1.2.4 业务预测6
1.3 数据分析的几大抓手6
1.3.1 足够多的数据6
1.3.2 数据质量6
1.3.3 合适的工具7
1.3.4 分析结果的呈现7
1.4 数据分析的流程7
1.4.1 数据采集7
1.4.2 数据整理8
1.4.3 制表11
1.4.4 数据分析11
1.4.5 数据展示（呈现）12
1.5 如何成为数据分析高手12
1.5.1 “拳不离手，曲不离口”12
1.5.2 熟练掌握常用工具12
1.5.3 最好能编点程序13
1.5.4 一定要通晓业务14
第2章 数据分析的理论、工具、模型15
2.1 基本概念和术语15
2.1.1 基本概念15
2.1.2 术语22
2.2 选择称手的软件工具26
2.2.1 EXCEL27
2.2.2 VBA27
2.2.3 Access27
2.2.4 SPSS28
2.2.5 XLSTAT29
2.2.6 Modeler29
2.2.7 R语言30
2.3 在分析需求和模型之间搭起桥梁30
2.3.1 识别需求30
2.3.2 分解需求30
2.3.3 选择工具和模型31
第3章 数据采集与整理32
3.1 数据采集的几条重要原则32
3.1.1 要足够“复杂”32
3.1.2 要足够“细”33
3.1.3 要有“跨度”33
3.1.4 要有可行性34
3.2 用“逐步推进法”推测需要的数据34
3.3 耗时耗力的数据整理过程35
3.3.1 重复、空行、空列数据删除36
3.3.2 缺失值的填充和分析39
3.3.3 数据间逻辑的排查45
3.4 数据量太大了怎么办47
3.4.1 放到数据库中处理47
3.4.2 用专业工具处理47
3.4.3 数据抽样51
第4章 数据分析的基础：制表（上）53
4.1 以数据合并为目标的制表53
4.1.1 跨工作表合并53
4.1.2 跨工作簿合并55
4.2 以数据筛选为目标的制表56
4.2.1 普通数据筛选57
4.2.2 高级筛选60
4.2.3 计算筛选62
4.2.4 函数筛选63
4.3 以获得概要数据为目标的制表64
4.3.1 分类汇总方法64
4.3.2 数据透视表汇总68
第5章 数据分析的基础：制表（下）70
5.1 “七个百分比”让你懂得大部分表格类型70
5.1.1 行总计的百分比70
5.1.2 列总计的百分比73
5.1.3 全部总计的百分比74
5.1.4 父行（列）的百分比74
5.1.5 累计占比75
5.1.6 环比78
5.1.7 同比79
5.2 分组功能经常让分析峰回路转81
5.2.1 文本的分组81
5.2.2 等步长的数据分组83
5.2.3 不等步长的数据分组86
5.2.4 日期型的分组88
5.3 随意生成各种派生指标89
5.3.1 添加字段89
5.3.2 添加项91
5.4 从大数据库中挑选要分析的数据：Microsoft Query92
5.5 强大的SQL97
5.5.1 SQL的基本语法97
5.5.2 SQL的应用97
第6章 数据扫描：给数据做体检100
6.1 在EXCEL中给数据做扫描100
6.2 SPSS中给数据做扫描103
6.3 在Modeler中给数据做扫描105
6.4 其他相应的指标108
第7章 数据标注：给数据上色110
7.1 大数据块的整体标注111
7.1.1 突出显示单元格规则111
7.1.2 特殊数据选取规则112
7.2 根据业务逻辑在数据中标注上色113
7.2.1 数据条、色阶、图标集的应用113
7.2.2 规则的理解115
7.2.3 根据业务需求改变规则118
7.3 采用公式实现复杂强大的数据标注119
7.3.1 理解逻辑表达式的含义119
7.3.2 复杂逻辑公式的应用120
7.4 如何在一张表格中实现多种标注规则123
7.4.1 多规则的应用123
7.4.2 如何理解“遇真则停止”125
第8章 找到数据中的“特殊分子”127
8.1 什么是异常值127
8.2 异常值的判断标准128
8.3 用绘图技巧找到异常值129
8.3.1 散点图129
8.3.2 面板图130
8.4 用公式函数法发掘异常值135
8.5 三倍标准差法137
第9章 相关分析与决策树140
9.1 Pearson相关140
9.1.1 应用场景141
9.1.2 输出指标的解析141
9.2 典型相关分析145
9.2.1 操作步骤145
9.2.2 结果解读147
9.3 决策树149
9.3.1 什么时候需要用决策树149
9.3.2 决策树的操作和指标解释150
第10章 聚类155
10.1 多维度数据的分类怎么办155
10.1.1 低维度数据的分类方法155
10.1.2 高维度数据的分类需求157
10.1.3 常用的聚类操作介绍157
10.2 聚类的烦恼1：如何面对数量级差别大的数据165
10.3 聚类的烦恼2：如何判断聚类的质量167
第11章 回归168
11.1 如何寻找现有数据的内在规律168
11.1.1 什么是数据拟合169
11.1.2 多元线性回归171
11.2 logistic回归173
11.2.1 回归（客户“买”与“不买”）173
11.2.2 多元logistic回归（多个品牌的选择）176
11.2.3 多元有序logistic回归181
第12章 关联分析183
12.1 因果关系的弱化183
12.2 关联分析的指标184
12.2.1 支持度184
12.2.2 置信度185
12.2.3 提升度185
12.3 什么样的数据适合做关联分析186
12.3.1 商超数据186
12.3.2 金融数据186
12.3.3 生产质量数据187
12.4 关联分析的具体操作187
第13章 预测191
13.1 什么是预测，预测的准确度高吗191
13.2 移动平滑193
13.3 指数平滑194
13.3.1 二次指数平滑194
13.3.2 三次指数平滑195
13.4 对周期性数据的分解198
13.5 ARIMA预测法201
第14章 高级绘图技巧206
14.1 怎样才算图画得好206
14.2 双轴图的技巧和运用207
14.3 不同数量级数据的高效对比展示211
14.4 数据标签的妙用215
14.5 图形中的重点标注221
14.6 绘图美学—多点审美素养222
14.6.1 整体布局222
14.6.2 线型的选择223
14.6.3 色彩对比223
后记 数据分析经验之我见224
前言/序言
为什么要写这本书在我做数据分析培训和咨询的过程中，经常会有学员来问我，有没有合适的统计分析方面的参考书可以推荐。被学员问得多了，慢慢地就有了写本书的冲动，一是毕竟自己写的书和培训的内容比较配套，二是写书对自己来说也是一个总结和提高的过程吧。
“理想很丰满，现实很骨感”，原来觉得自己手里有不少案例，各种工具的使用也算是比较熟练，写起书来应该得心应手，进度也会比较快，但是真到开始动手写作时，才发现并不是那么简单。从框架目录的确定、章节内容的选择、语言风格的打磨，到分析结果截图的选择等，每一个环节都需要细细地思量和斟酌。这本书的写作使我从2016年4月到11月的这段时间非常疲劳，颈椎病也复发了，因为在写书的同时，我的数据分析方面的培训并没有停止。
我在写作本书的时候，给自己规定了几个原则：
一是要实用，要能够解决企业工作中的实际问题。
二是要尽可能地降低读者上手的难度，那种操作非常繁复、需要强大坚实的统计分析理论基础，或者需要编程才能实现的功能，我都没有放在本书中。原因很简单，即使本书讲了那些难度比较大的内容，读者也很难真正应用起来。
三是语言风格尽可能轻松活泼一点，尽量避免很严肃、很晦涩的专业术语，我很难做到“寓教于乐”，但还是尽己所能让本书的阅读轻松一点吧。
在本书的写作过程中，我经常提醒自己这三条原则，并且要求自己遵守它们。
简言之，给读者带来一本“有用的、上手比较容易的、读起来比较轻松的”数据分析书，这就是我写这本书的原则和动力。
读者对象
这本书的读者对象是企事业单位中从事数据分析的非统计专业人士：
企业中的市场部相关人员，包括市场分析人员、产品设计和研发人员、销售经理等。
企业中的生产部人员，包括生产经理、质量控制经理等。
企业中的财务部人员，包括财务总监、财务经理等。
企业中其他需要经常和各类数据打交道的管理人员和一般工作人员。
如果读者是高校或者科研院所的教师、学生、科研人员，要从事专业学术论文的撰写或者纵向科研项目的研究工作，不建议你将本书作为主要的阅读和学习的书籍，因为使用的工具、模型、方法都会大相径庭，例如撰写学术论文经常要使用Eviews、Stata等专业计量工具，而这些专业计量工具在企业中使用的概率非常低。
如何阅读本书
本书分为三大部分，第一部分基础篇（第1章和第2章）主要介绍数据分析的概念、术语、方法、模型等，为后续的内容展开奠定基础。
第二部分制表篇（第3章到第5章）介绍数据的采集、整理以及常用数据报表的制作。
第三部分数据分析篇（第6章到第14章）占据了本书的大部分篇幅，囊括了常用的、有代表性的、实用的功能，包括数据扫描、数据标注、异常值分析、回归等。
正文中所提“案例文件”为本书的配置案例资料，请通过网络自行下载。
勘误和支持
由于作者的水平有限，编写的时间也很仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果你发现本书有错误，或者有其他宝贵意见，请发送邮件到我的邮箱，我很期待能够收到你们的真挚反馈。
致谢
我跟我的家人说，我这本书是以“parttime”的方式写出来的，因为在写书的过程中，我还在四处上课，也做了一些小的咨询项目。
多年以后，如果回顾2016年，我给哪些企业上过哪些课，我未必能记清楚，但是2016年我写作了平生第一本书，这点我不会忘记。
感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨绣国老师，感谢你的魄力和远见，在这一年多的时间中始终支持我的写作，你的鼓励和帮助引导我顺利完成了全部书稿。
最后我一定要感谢我的家人，是你们给了我一个温暖的港湾，让我在这一年中几乎不用做家务，专心从事培训和本书的写作，多谢多谢！
谨以此书，献给我最亲爱的家人，以及众多热爱数据分析的朋友。
纪贺元
2017年1月于中国上海
《数据驱动的商业洞察：Excel与SPSS的实战应用》 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的核心资产。然而，拥抱数据的价值并非易事。理解数据的意义、挖掘数据的价值、将其转化为可执行的商业洞察，是现代商业环境中每一个从业者都需要掌握的关键技能。本书正是应此而生，它将带领读者深入探索如何运用Excel和SPSS这两款广泛应用的数据分析工具，从数据的初步处理到高级模型构建，再到最终的洞察解读，全方位掌握数据分析的实战流程。 本书并非仅仅罗列工具的功能，而是将重点放在“实战”二字上，通过大量的真实商业案例，循序渐进地引导读者理解数据分析的思维模式和应用场景。我们相信，最好的学习方式就是动手实践，在解决实际问题的过程中，工具的使用技巧和理论知识才能真正内化于心。 第一部分：数据分析的基石——Excel实战精通 Excel作为一款功能强大且普及率极高的电子表格软件，是数据处理和初步分析的得力助手。在本书的第一部分，我们将围绕Excel展开一系列深入的实战训练。 数据准备与清洗：告别混乱，迎接有序 数据导入与格式转换： 掌握从不同来源（如CSV、TXT、数据库）导入数据的技巧，并学习如何规范化数据格式，避免因格式问题导致的分析失误。我们将讲解文本函数的灵活运用，如LEFT, RIGHT, MID, FIND, REPLACE等，以及日期和数值格式的统一处理。 缺失值处理： 缺失值是数据分析中的常见难题。本书将介绍多种有效的缺失值处理方法，包括删除、填充（均值、中位数、众数、回归预测等），并分析不同方法的适用场景和潜在影响。 异常值检测与处理： 识别和处理数据中的异常值，避免其对分析结果产生过度干扰。我们将演示如何利用Excel的条件格式、图表（箱线图）以及数据透视表来快速定位异常值，并讨论删除、替换或标记等处理策略。 数据去重与合并： 学习如何高效地进行数据去重，避免重复记录带来的统计偏差。同时，掌握VLOOKUP, INDEX/MATCH, XLOOKUP等函数，实现多表数据的精准合并与关联，构建更加完整的数据集。 数据规范化与标准化： 在某些模型分析中，不同量纲的数据会影响结果的有效性。我们将讲解如何利用Excel进行数据的规范化（Min-Max Scaling）和标准化（Z-score Standardization），为后续的高级分析做好准备。 数据探索与可视化：让数据“说话” 数据透视表与数据透视图： 这是Excel数据分析的“杀手锏”。我们将演示如何利用数据透视表进行多维度的数据汇总、交叉分析、分组计算，快速洞察数据规律。数据透视图则能将枯燥的数字转化为直观的图形，便于趋势和模式的识别。 常用统计函数应用： SUM, AVERAGE, MEDIAN, MODE, STDEV, VARIANCE, COUNT, COUNTA, MAX, MIN等基本统计函数将贯穿于整个数据处理流程。此外，还将介绍COUNTIF, SUMIF, AVERAGEIF及其复数形式，实现有条件的统计分析。 图表精解与选择： 散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、雷达图等，本书将详细讲解各类图表的适用场景和制作技巧，帮助读者选择最合适的图表来清晰地呈现数据特征和分析结果，构建引人入胜的数据故事。 条件格式与数据验证： 利用条件格式突出关键数据、识别趋势变化。数据验证则能规范数据录入，从源头上保证数据质量。 Excel在商业分析中的应用实例 销售业绩分析： 基于销售数据，分析销售额、利润、客户、产品等维度，找出畅销产品、重点客户，评估销售策略的有效性。 市场营销效果评估： 分析广告投入、推广活动与销售转化的关系，评估不同营销渠道的效果。 财务报表初步分析： 运用Excel进行简单的财务指标计算和趋势分析，理解公司的财务状况。 第二部分：深度洞察的利器——SPSS实战进阶 当Excel在数据量较大、分析需求更复杂时，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）这款专业的统计分析软件就显得尤为重要。SPSS以其友好的图形用户界面和强大的统计分析功能，成为学术研究和商业分析领域不可或缺的工具。本书的第二部分将带领读者深入SPSS的世界。 SPSS基础操作与数据管理 数据录入与导入： 学习如何在SPSS中创建新的数据集，导入Excel、CSV等外部数据。 变量视图与数据视图： 理解SPSS中变量的定义、类型、度量尺度（定类、定序、定距、定比），以及数据值的管理。 数据转换与重编码： 学习如何对现有变量进行计算、合并、分组、创建派生变量，以及对分类变量进行重编码，为后续分析做好数据准备。 选择个案与筛选数据： 掌握如何根据特定条件选择分析样本，实现对数据的精细化处理。 描述性统计与数据可视化 频率分析与描述统计： 运用SPSS进行变量的频数统计、百分比计算，以及均值、中位数、标准差、方差、最小值、最大值等描述性统计量的计算。 多重响应分析： 针对包含多个可能选项的问题，进行深入的统计分析。 SPSS图表生成： 制作直方图、柱状图、折线图、饼图、散点图等，用于数据探索和结果展示。我们将重点讲解如何根据分析目的选择合适的图表类型。 推断性统计与假设检验 t检验： 独立样本t检验、配对样本t检验，用于比较两组均值是否存在显著差异，例如比较不同广告策略对用户购买意愿的影响。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析、多因素方差分析，用于比较三组或多组均值是否存在显著差异，例如评估不同产品设计对用户满意度的影响。 卡方检验： 用于分析两个分类变量之间是否存在关联性，例如判断性别与购买偏好之间是否存在关系。 回归分析：预测与建模 简单线性回归： 建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，例如预测广告投入与销售额之间的关系。 多元线性回归： 建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，用于预测和理解多因素对结果的影响，例如预测房价时考虑房屋面积、地理位置、卧室数量等多种因素。我们将详细讲解模型拟合度、系数解释、假设检验等关键步骤。 逻辑回归： 用于预测二分类或多分类因变量的概率，在市场营销、风险评估等领域应用广泛，例如预测客户是否会流失。 关联分析与聚类分析 相关性分析： 计算变量之间的相关系数，了解变量之间的线性相关程度，例如分析用户的消费金额与浏览时长之间的关系。 因子分析： 识别隐藏在大量变量背后的潜在因素，常用于问卷调查中的量表开发和维度简化。 聚类分析： 将相似的样本或变量分组，用于客户细分、产品分类等场景。 第三部分：将分析转化为价值——商业洞察与决策应用 数据分析的最终目标是为商业决策提供支持。在本书的第三部分，我们将重点关注如何将SPSS和Excel的分析结果转化为可执行的商业洞察，并将其应用于实际的商业决策中。 案例研究：深度解析 电商用户行为分析： 利用SPSS和Excel分析用户购买路径、浏览偏好、复购率，识别高价值用户群体，优化产品推荐和营销策略。 市场趋势预测： 结合历史销售数据和外部经济指标，运用SPSS的回归分析模型，预测未来市场需求，指导生产和库存管理。 客户满意度调查分析： 通过SPSS对客户满意度调查数据进行多维度分析，找出影响客户满意度的关键因素，为产品改进和服务优化提供方向。 风险管理分析： 利用SPSS的逻辑回归等方法，识别影响贷款违约风险、欺诈风险的关键因素，为风险控制提供依据。 报告撰写与可视化呈现 如何清晰地呈现分析结果： 学习如何组织分析报告的结构，突出关键发现，使用图表有效地传达信息。 商业洞察的提炼： 从冰冷的数字中挖掘出有价值的商业信息，例如“由于XX因素，YY群体的购买意愿显著下降”，并将此转化为可执行的建议。 数据驱动的决策建议： 基于分析结果，提出具体的、可落地的商业决策建议，指导业务发展方向。 持续学习与进阶之路 其他数据分析工具的简介： 简要介绍R、Python等更高级的数据分析工具，为读者提供进阶方向。 数据分析的伦理与挑战： 探讨数据隐私、数据偏差等数据分析中的重要议题。 本书特色： 案例驱动，实战至上： 全书以丰富的商业案例为载体，将理论知识与实际操作紧密结合，确保读者学有所用。 工具互补，协同作战： 充分发挥Excel和SPSS各自的优势，实现数据处理、初步分析与深度统计的无缝衔接。 循序渐进，易于掌握： 从基础概念到高级模型，由浅入深，确保不同基础的读者都能轻松入门并逐步深入。 贴近实际，解决痛点： 针对商业环境中常见的数据分析问题，提供行之有效的解决方案。 阅读本书，您将不仅掌握Excel和SPSS这两个强大的数据分析工具，更重要的是，您将培养出一种“数据思维”，学会如何从海量数据中发现规律、提炼价值，最终驱动商业成功。无论您是初涉数据分析领域的学生，还是希望提升数据分析能力的职场人士，亦或是希望更好地运用数据来指导业务决策的管理人员，本书都将是您不可多得的得力助手。让我们一起踏上这场数据驱动的探索之旅，释放数据中蕴藏的无限潜能！
用户评价
评分
我是一名正在准备毕业论文的学生，数据分析是我的论文中不可或缺的一部分，但是对于如何运用统计软件来处理和分析我的研究数据，我一直感到很困惑。这本书的书名《数据分析实战：基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》立刻吸引了我，因为它明确指出了实践性和工具性，这正是我急需的。我尤其关心书中在SPSS部分是如何讲解各种统计方法的。例如，在进行变量之间的关系分析时，书中是否会详细讲解如何选择合适的统计检验方法，比如t检验、方差分析、卡方检验等等，以及如何正确理解和解读这些检验的结果？另外，在进行回归分析时，书中是否会深入浅出地介绍线性回归、逻辑回归等模型的建立过程，以及如何评估模型的拟合优度，判断预测变量的显著性？更重要的是，我希望书中能够提供一些真实的、具有代表性的案例，让我能够模仿并应用到我的论文数据中。如果书中能够包含一些在文献综述、研究假设检验、结果呈现等方面的建议，那就更完美了。
评分这本书的书名很有吸引力，尤其是“实战”和“基于EXCEL和SPSS”这两个关键词，让我觉得它是一本非常实用、接地气的工具书。我是一名刚开始接触数据分析的职场新人，之前在学校里学习过一些理论知识，但感觉与实际工作脱节。我非常希望这本书能够帮助我弥合理论与实践之间的鸿沟。我特别关注书中关于Excel部分的内容，例如如何进行有效的数据清洗和预处理，这是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。我希望书中能够提供一些实用的技巧，比如如何处理各种格式的数据，如何识别和纠正数据中的错误，以及如何进行数据转换和规范化。此外，我也对书中如何利用Excel进行初步的数据探索性分析非常感兴趣，比如如何创建直观的图表来展示数据的分布和趋势，以及如何利用数据透视表来快速汇总和分析数据。对于SPSS的部分，我希望它能从最基础的操作开始讲解，比如如何导入和管理数据，然后逐步深入到一些常用的统计分析方法，并且能够提供清晰的操作步骤和结果解读，让我能够真正地学会使用SPSS来解决实际问题。
评分坦白说，我购买这本书，很大程度上是被“实战”这两个字所打动。我是一名刚入行的数据分析助理，日常工作会接触到一些数据，但往往只是简单的统计和报表制作，感觉自己的能力提升非常缓慢。我希望这本书能够给我带来一些“干货”级别的技巧，让我能够真正地将数据转化为有价值的洞察。我特别希望能学习到如何通过Excel来处理那些杂乱无章的数据。比如说，当面对海量的数据集时，如何高效地进行数据清洗，去除无效信息，填补缺失值，又不会引入错误？如何利用Excel的强大功能，比如公式、函数、数据透视表，来快速地对数据进行汇总、分组和交叉分析？我期待书中能够提供一些“小窍门”，能够大大提高我的工作效率。另一方面，SPSS部分的介绍我也很看重，希望它能帮助我理解一些更复杂的分析方法，比如因子分析、聚类分析，让我能够更深入地挖掘数据背后的规律，而不仅仅是停留在表面。
评分我是一名对数据充满好奇心的普通上班族，虽然我的工作与数据分析没有直接关联，但我一直对如何从海量信息中提取有用的东西感到着迷。这本书的书名《数据分析实战：基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》给我一种“触手可及”的感觉，因为它提到了Excel，这个我非常熟悉的工具。我一直觉得Excel的功能远不止于表格计算，但很多高级应用我都不太清楚。我希望这本书能够详细介绍如何利用Excel进行数据可视化，比如如何制作出能够清晰传达信息、具有美感的图表，以及如何运用条件格式、数据验证等功能来增强数据的可读性和准确性。我特别期待书中能有一些关于Excel在数据挖掘方面的小技巧，比如如何利用查找和引用函数进行数据关联，或者如何使用宏来自动化一些重复性的数据处理任务。对于SPSS的部分，虽然我不是专业人士，但我希望书中能够用通俗易懂的语言，介绍一些基础的统计概念和SPSS的基本操作，让我能够理解别人是如何进行数据分析的，甚至在我需要时也能尝试一二。
评分这本书的封面设计倒是挺吸引我的，简约又不失专业感，那种深邃的蓝色搭配上简洁的字体，一看就是一本讲干货的书。我一直觉得数据分析是个挺高深莫测的领域，尤其是在大学里接触过一些理论知识后，感觉离实际应用还有很大一段距离。但这本书的名字“实战”两个字，让我看到了希望，感觉它能把我从那些枯燥的公式和模型中拉出来，直接上手操作。我特别期待它能讲解一些在真实业务场景中，如何运用Excel进行数据清洗、整理、初步探索性分析的技巧。比如，怎样快速处理大量重复数据、缺失值，或者利用数据透视表和图表进行直观的数据展示。当然，SPSS的部分也很重要，毕竟在学术研究和一些行业分析中，SPSS的地位依然不可撼动。我希望书中能详细介绍SPSS在统计检验、回归分析、聚类分析等方面的应用，并且能够配上清晰的操作步骤和案例，让我能够跟着一步一步地做。我一直觉得，理论再好，不如实践出真知，希望这本书能成为我打开数据分析大门的钥匙。
评分2333333333333333333333333333333333
评分书不错，内容正是所需要的。
评分挺好的 实用
评分配送较快，书的质量很满意
评分没怎么看，内容比较基础！
评分浅显易懂，还在看
评分质量很好
评分一直喝，挺不错的
评分物流很快，包装完整，快递员不错。
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