【推荐语】
影响了海峡两岸数十万人的数据分析“小黄书”基于Excel 2016更新升级；
沈浩教授、《数据化管理》作者黄成明、张文彤博士、知名博主邓凯等抢先品读；
《谁说菜鸟不会数据分析》由小蚊子团队出品，曾荣获中国书刊发行业协会颁发的“全行业优秀畅销品种”奖；
对各种数据处理方法进行重新梳理，使数据处理方法更加结构化、体系化；
新增了RFM分析法、结构分解法、因素分解法、趋势分析法等常用数据分析方法，使数据分析方法更加完善、实用；
新增树状图、旭日图、帕累托图、漏斗图等Excel 2016版图表绘制技巧；
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【内容】
《谁说菜鸟不会数据分析》（入门篇）是一本有趣的数据分析书！本书基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角，以及专业分析报告的撰写方法等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。
【目录】
第1章 数据分析那些事儿 /13＜br/＞1.1 数据分析是“神马” /14＜br/＞1.1.1 何谓数据分析 /15＜br/＞1.1.2 数据分析的作用 /17＜br/＞1.2 数据分析的流程 /18＜br/＞1.2.1 明确分析目的和思路 /19＜br/＞1.2.2 数据收集 /21＜br/＞1.2.3 数据处理 /22＜br/＞1.2.4 数据分析 /22＜br/＞1.2.5 数据展现 /22＜br/＞1.2.6 报告撰写 /23＜br/＞1.3 数据分析的三大误区 /25＜br/＞1.4 数据分析师的要求 /26＜br/＞1.4.1 数据分析师的硬件要求 /26＜br/＞1.4.2 数据分析师的软件要求 /28＜br/＞1.5 几个常用指标和术语 /30＜br/＞1.6 本章小结 /34＜br/＞＜br/＞第2章 结构为王，确定分析思路 /35＜br/＞2.1 数据分析方法* /36＜br/＞2.1.1 数据分析方法*与数据分析法的区别 /36＜br/＞2.1.2 数据分析方法*的重要性 /37＜br/＞2.2 常用的数据分析方法* /38＜br/＞2.2.1 PEST分析法 /38＜br/＞2.2.2 5W2H分析法 /41＜br/＞2.2.3 逻辑树分析法 /42＜br/＞2.2.4 4P营销理论 /43＜br/＞2.2.5 用户使用行为理论 /45＜br/＞2.3 本章小结 /46＜br/＞＜br/＞第3章 无米难为巧妇，数据准备 /47＜br/＞3.1 理解数据 /48＜br/＞3.1.1 字段与记录 /49＜br/＞3.1.2 数据类型 /50＜br/＞3.1.3 数据表要求 /50＜br/＞3.2 数据来源 /52＜br/＞3.2.1 导入数据 /52＜br/＞3.2.2 问卷录入要求 /56＜br/＞3.3 本章小结 /58＜br/＞＜br/＞第4章 简单快捷，数据处理 /59＜br/＞4.1 数据处理简介 /60＜br/＞4.2 数据清洗 /61＜br/＞4.2.1 重复数据处理 /61＜br/＞4.2.2 缺失数据处理 /66＜br/＞4.2.3 空格数据处理 /70＜br/＞4.3 数据合并 /72＜br/＞4.3.1 字段合并 /72＜br/＞4.3.2 字段匹配 /74＜br/＞4.4 数据抽取 /76＜br/＞4.4.1 字段拆分 /76＜br/＞4.4.2 随机抽样 /80＜br/＞4.5 数据计算 /82＜br/＞4.5.1 简单计算 /82＜br/＞4.5.2 函数计算 /83＜br/＞4.6 数据转换 /87＜br/＞4.6.1 数据表行列互换 /87＜br/＞4.6.2 二维表转一维表 /89＜br/＞4.6.3 数据类型转换 /93＜br/＞4.7 本章小结 /97＜br/＞＜br/＞第5章 工欲善其事必先利其器，数据分析 /98＜br/＞5.1 数据分析方法 /99＜br/＞5.1.1 对比分析法 /100＜br/＞5.1.2 分组分析法 /104＜br/＞5.1.3 结构分析法 /105＜br/＞5.1.4 分布分析法 /106＜br/＞5.1.5 交叉分析法 /107＜br/＞5.1.6 RFM分析法 /109＜br/＞5.1.7 矩阵关联分析法 /111＜br/＞5.1.8 综合评价分析法 /116＜br/＞5.1.9 结构分解法 /119＜br/＞5.1.10 因素分解法 /120＜br/＞5.1.11 漏斗图分析法 /122＜br/＞5.1.12 趋势分析法 /123＜br/＞5.1.13 高级数据分析方法 /129＜br/＞5.2 数据分析工具 /129＜br/＞5.2.1 初识数据透视表 /130＜br/＞5.2.2 数据透视表创建三步法 /131＜br/＞5.2.3 数据透视表分析实践 /133＜br/＞5.2.4 数据透视表小技巧 /137＜br/＞5.2.5 多选题分析 /141＜br/＞5.3 本章小结 /145＜br/＞＜br/＞第6章 给数据量体裁衣，数据展现 /146＜br/＞6.1 揭开图表的真面目 /147＜br/＞6.1.1 图表的作用 /147＜br/＞6.1.2 经济适用图表有哪些 /148＜br/＞6.1.3 通过关系选择图表 /149＜br/＞6.1.4 图表制作5步法 /154＜br/＞6.2 表格也疯狂 /155＜br/＞6.2.1 突出显示单元格 /156＜br/＞6.2.2 项目选取 /157＜br/＞6.2.3 数据条 /158＜br/＞6.2.4 图标集 /160＜br/＞6.2.5 迷你图 /161＜br/＞6.3 给图表换装 /163＜br/＞6.3.1 平均线图 /163＜br/＞6.3.2 双坐标图 /166＜br/＞6.3.3 竖形折线图 /169＜br/＞6.3.4 帕累托图 /172＜br/＞6.3.5 旋风图 /178＜br/＞6.3.6 人口金字塔图 /183＜br/＞6.3.7 漏斗图 /185＜br/＞6.3.8 矩阵图 /190＜br/＞6.3.9 改进难易矩阵（气泡图） /193＜br/＞6.4 本章小结 /195＜br/＞＜br/＞第7章 专业化生存，图表可以更美的 /196＜br/＞7.1 别让图表犯错 /198＜br/＞7.1.1 让图表“五脏俱全” /198＜br/＞7.1.2 要注意的条条框框 /200＜br/＞7.1.3 图表会说谎 /211＜br/＞7.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /215＜br/＞7.2.1 美化三原则 /215＜br/＞7.2.2 略施粉黛，美化技巧 /218＜br/＞7.2.3 图表也好“色” /224＜br/＞7.3 本章小结 /228＜br/＞＜br/＞第8章 专业的报告，体现你的职场价值 /229＜br/＞8.1 什么是数据分析报告 /230＜br/＞8.1.1 数据分析报告是什么 /230＜br/＞8.1.2 数据分析报告的原则 /230＜br/＞8.1.3 数据分析报告的作用 /231＜br/＞8.1.4 数据分析报告的种类 /233＜br/＞8.2 报告的结构 /235＜br/＞8.2.1 标题页 /236＜br/＞8.2.2 目录 /238＜br/＞8.2.3 前言 /238＜br/＞8.2.4 正文 /240＜br/＞8.2.5 结论与建议 /241＜br/＞8.2.6 附录 /243＜br/＞8.3 撰写报告时的注意事项 /243＜br/＞8.4 报告范例 /244＜br/＞8.5 本章小结 /251＜br/＞ 显示全部信息
