谁说菜鸟不会数据分析pdf下载

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《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介：很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试：基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，并且采用通俗易懂的讲解方式。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。

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《谁说菜鸟不会数据分析》这套书籍值得入门者去学习的，但是为了尊重版权，我就只发给你简本吧，简本也涵盖了主体内容，你觉得需要可以再去购买实体书籍。

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[标题] 谁说菜鸟不会数据分析( 入门篇)
[作者] 张文霖 等
[豆瓣评分] 7.9
[内容简介] 张文霖、刘夏璐、狄松编着的《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇升级版)》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、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。 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。 《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇升级版)》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，各级管理人士提高专业水平。

[豆瓣书评] 本来看看标题还真以为是个分析的入门数，不会做回归分析，不会统计学没有关系，但是最少您也得教会大家怎么解读一份数据报告，什么时候应该用算术均值，什么时候要用方差吧。好妈，就是一个怎么用Excel排序和画图表的手册，写的还不如Excel在线指南，还不如人家那个可以直接Ctrl+C下来用。就是话题也得告诉大家散点图、直方图和雷达图的用法和含义吧。您这就是一个表妹指南入门版，最少人家宏还用的贼拉溜。标题党骗人有没......

7. 谁说菜鸟不会数据分析Pdf完整版

文件名:[深入浅出数据分析（中文版）].(Michael Milton).李芳.扫描版.pdf 文件大小: 35.89M

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文件名:谁说菜鸟不会数据分析工具篇-简版电子书.pdf 文件大小:5.71M
这三本书我都有哦，但是文件太大了〒_〒我手机党不发的哦……

8. 谁说菜鸟不会数据分析

转自Lilac'Blog- 谁说菜鸟不会数据分析

最近阅读了《谁说菜鸟不会数据分析》一书，作为一本入门级的数据分析书，该书将数据分析相关的基本概念、流程、方法论等内容采用对话的方式通俗易懂地介绍开来，非常适合对数据分析感兴趣，却又不知该从何入手的新手，可以在阅读完此书后就书中内容做进一步的深入研究。

三字经

学习 ：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；
方法 ：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手；
分析 ：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议。

数据分析 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结地过程。

数据分析步骤：明确数据分析目的和思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、撰写报告/指导实践

数据分析方法论与数据分析法的区别

数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析

数据分析方法表示具体的分析方法，如对比分析、交叉分析等，主要从微观角度指导如何进行数据分析

数据分析方法论的作用：

数据分析方法论是一套从宏观角度提供数据分析思路，指导数据分析实践的框架，通常采用营销、管理等方面的理论模型，以尽量确保数据分析维度的完整性、结论的准确性和有效性。

常见的数据分析方法论有：

常见方法论应用场景：

数据表设计要求 ：

数据处理步骤 ：

定义 ：将两个或两个以上数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示这些差异所代表的事物发展变化情况和规律性
特点 ：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示变化或差距的大小
分类 ：

实践运用 ：

注意事项 ：用于对比的指标的统计范围、计算方法、计量单位必须一致；对比的对象需具备可比性；对比的指标类型必须一致。

分组的 目的 是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性，组与组间对象属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来解构内在的数量关系，因此 分组法必须和对比法结合使用 。分组分析法的 关键在于确定组数与组距 。

结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法，即 总体内各部分占总体的比例 ，属于相对指标。

运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。
平均指标包含算术平均数、几何平均数、调和平均数、中位数和众数。

作用 ：

​ 1、利用平均指标对比同类现象在不同地区、行业、类型单位等之间的差异程度，比用总量指标对比更具说服力；
​ 2、利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说明其发展趋势和规律。

交叉分析法通常用于分析两个(或以上)变量(字段)间的关系，即同时将有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系，也叫交叉表分析法。

基本思想 ：将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价的方法
步骤 ：

​ 1、确定综合评价指标体系，即包含哪些指标，是综合评价分析法的基础和依据；
​ 2、收集数据，并对采用不同计量单位的数据进行标准化处理；
​ 3、确定指标体系中各指标的权重，以保证评价的科学性；
​ 4、对经处理后的指标进行汇总，计算出综合评价指数或综合评价得分；
​ 5、根据综合评价指数/分值对参评单位进行排序，从而得出结论。

特点 ：

​ 1、评价过程不是逐个指标顺次完成，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成；
​ 2、在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；
​ 3、评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而以指数或分值表示参评单位综合状况的排序。

数据标准化 ：将数据按比例缩放，是之落入一个小的特定区间。在比较和评价某些指标时，经常会用到数据的标准化，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权，常用0-1标准化和Z标准化。0-1标准化也叫离差标准化，就是对原始数据做线性变换，使结果落到[0,1]区间。

指标权重确定方法 ：专家访谈法、德尔菲法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、回归分析法、目标优化矩阵表等。

杜邦分析法是由美国杜邦公司创造的一种综合分析方法，又称杜邦财务分析体系，简称杜邦体系。它是利用各主要财务指标间的内在联系， 对企业财务状况及经济效益进行综合分析 的方法。该体系以净资产收益率为龙头，以总资产收益率和权益乘数为核心，重点揭示企业盈利能力及权益乘数对净资产收益率的影响，以及各相关指标间的相互影响关系。

特点 ：将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系采用 金字塔结构 有机地结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。

漏斗图是一个适合 业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多 的管理分析工具

通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节

矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务)的两个重要属性(指标)作为分析的依据，进行分类关联分析，找出问题的一种分析方法，也称矩阵关联分析法/矩阵分析法。

图表制作步骤 ：确定所有表达的主题或目的；确定哪种图表最适合你的目的；选择数据制作图表；检查是否真实有效地展示数据；检查是否表达了你的观点。

图表类型：

图表美化原则：

色彩

9. 谁说菜鸟不会数据分析 spss篇 电子版

谁说菜鸟不会数据分析 工具篇【作 者】张文霖，狄松，林凤琼编着
【出版发行】 北京：电子工业出版社 , 2013.06
【ISBN号】978-7-121-20409-8
【页 数】 224
【原书定价】49.00
【主题词】表处理软件
【中图法分类号】TP391.13

【内容提要】 工欲善其事，必先利其器。数据分析也不例外，本书基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。本书基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理(MicrosoftAccess、Query)、数据分析(PowerPivot、Excel数据分析工具库)、数据呈现(水晶易表)和报告自动化(VBA)。本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。

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《数据说服力：菜鸟学数据分析》李军电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：数据说服力：菜鸟学数据分析
作者名：李军
豆瓣评分：6.7
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-1
页数：213
内容介绍：
本书以“零基础”为起点，以“实战操作”为主线，通过7大数据分析方法、7种美化数据方式、8大专题全程讲解、75个专家提醒、408张图片全程图解，帮助读者实现数据分析从入门到精通，从新手成为数据分析高手。
作者介绍：
数据分析师，拥有10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》、《大数据时代的营销与商业分析》、《Excel函数与图表应用技巧500例》等。