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| 內容簡介： |
编写本书的目的是使读者可以在最z短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序，每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章，每天学习一章，10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。
本书的主要内容包括数据分析的基本概念和流程、Excel 中的数据分析工具的功能和特点、导入外部数据和输入不同类型的数据、修复有问题的数据、设置数据格式、排序、筛选、分类汇总、数据透视表、公式和函数基础知识、提取和格式化文本、汇总和统计数据、计算日期、模拟分析、单变量求解、规划求解、分析工具库、图表的基本概念和基础操作、创建不同类型的图表、导入和刷新数据、使用Power Query 编辑器整理数据、使用Power Pivot 创建数据模型、创建计算列和度量值、销售分析和客户分析等。
本书适合所有想要学习使用Excel 进行数据分析的用户阅读，也可作为各类院校和培训班的Excel 数据分析教材。
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| 關於作者： |
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连续6界微软全球最z有价值专家（MVP），微软TechNet中文论坛版主，微软TechNet Webcast讲师，已出版多部著作并被台湾引进，代表作《Word排版之道》、《Word排版技术大全》、《Excel公式与函数大辞典》、《Windows 10技术与应用大全》，在线解答读者在学习过程中遇到的疑难问题，并帮助读者解决在实际应用和工作中遇到的技术问题，具有坚实的理论基础和丰富的实战经验。除微软相关技术外，还研究计算机其他领域方面的技术，包括编程、网络、图形图像、多媒体等。
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| 目錄：
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目录
前言
第1 章 了解数据分析 1
1.1 什么是数据分析1
1.1.1 描述性分析 1
1.1.2 诊断分析 1
1.1.3 预测分析 2
1.1.4 规范性分析 2
1.1.5 认知分析 2
1.2 数据分析模型2
1.2.1 5W2H 分析模型 2
1.2.2 4P 分析模型 3
1.2.3 SWOT 分析模型 3
1.2.4 PEST 分析模型 4
1.2.5 波士顿分析模型 4
1.2.6 漏斗分析模型 5
1.3 数据分析的基本流程5
1.3.1 准备数据 5
1.3.2 整理数据 5
1.3.3 建模数据 5
1.3.4 可视化数据 6
1.3.5 分析数据 6
1.4 Excel 中的数据分析工具6
1.4.1 常规分析工具 6
1.4.2 高级分析工具 8
1.4.3 公式和函数10
1.4.4 可视化工具10
1.4.5 商业智能分析工具 11
第2 章 准备数据 12
2.1 将现有数据导入到Excel 中 12
2.1.1 导入文本文件中的数据 12
2.1.2 导入Access 数据库中的数据 14
2.1.3 导入SQL Server 数据库中的数据 15
2.1.4 更新导入后的数据 17
2.2 在Excel 中输入数字 18
2.2.1 了解Excel 中的数字 18
2.2.2 输入一系列自然数 18
2.2.3 输入分数 19
2.2.4 输入指数 21
2.2.5 输入超过15 位的数字 22
2.3 在Excel 中输入文本23
2.3.1 输入一系列包含数字的文本 23
2.3.2 自动填充文本序列 23
2.3.3 在多个工作表中输入相同的标题 26
2.4 在Excel 中输入日期 28
2.4.1 了解Excel 中的日期 28
2.4.2 输入一系列连续日期 29
2.4.3 输入一系列间隔日期 29
2.5 数据输入技巧 31
2.5.1 使用记忆式键入 31
2.5.2 在一个单元格中输入多行数据 33
2.5.3 只允许从指定的列表中选择数据 33
2.5.4 只允许输入指定范围内的数字或日期 36
2.5.5 禁止输入重复数据 39
第3 章 整理数据 41
3.1 修复有问题的数据 41
3.1.1 删除无用数据41
3.1.2 更正错别字 43
3.1.3 拆分复合数据44
3.1.4 修正数值大小 47
3.1.5 使用0 填充数据区域中的空白单元格48
3.1.6 更正无法被Excel 正确识别的日期 51
3.1.7 转换数据类型 51
3.2 调整数据格式 53
3.2.1 转换数据的行列位置54
3.2.2 设置数据在单元格中的对齐方式54
3.2.3 设置数据的字体格式 56
3.2.4 一次性为数据设置多种格式 57
第4 章 数据的基本分析 59
4.1 符合分析要求的数据结构 59
4.2 排序数据 60
4.2.1 单条件排序60
4.2.2 多条件排序 61
4.2.3 自定义排序 63
4.3 筛选数据 64
4.3.1 进入和退出筛选模式64
4.3.2 普通筛选 66
4.3.3 高级筛选 69
4.4 分类汇总数据 71
4.4.1 汇总单类数据 71
4.4.2 汇总多类数据 73
4.4.3 删除分类汇总 75
第5 章 使用数据透视表分析数据77
5.1 创建和设置数据透视表 77
5.1.1 数据透视表的组成结构 77
5.1.2 使用单个工作表中的数据创建数据透视表 79
5.1.3 使用多个工作表中的数据创建数据透视表 81
5.1.4 使用外部数据创建数据透视表 88
5.1.5 重命名字段 90
5.1.6 更改数据透视表的字段显示方式 92
5.1.7 刷新数据透视表 93
5.2 多角度透视数据 95
5.2.1 调整字段布局 95
5.2.2 设置数据的汇总方式 96
5.2.3 设置数据的计算方式 98
5.2.4 为数据分组 100
5.2.5 添加新的计算指标 102
5.2.6 数据切片 105
第6 章 使用公式计算和分析数据 109
6.1 公式和函数快速入门109
6.1.1 公式的组成 109
6.1.2 运算符和运算顺序 110
6.1.3 单元格的A1 引用样式 111
6.1.4 输入和修改公式 112
6.1.5 在公式中使用函数 114
6.1.6 使用名称简化公式输入 118
6.1.7 创建数组公式 119
6.1.8 在公式中使用多个工作表中的数据 121
6.1.9 单元格引用类型对复制公式的影响 123
6.1.10 处理公式错误 125
6.2 提取和格式化文本 128
6.2.1 拆分员工编号和员工姓名 128
6.2.2 从身份证号码中提取出生日期和性别 131
6.2.3 提取文本中的金额 133
6.2.4 创建字符图表 135
6.2.5 替换或删除无用字符 136
6.3 汇总和统计数据 137
6.3.1 累计求和 137
6.3.2 计算某部门所有员工的年薪总和 138
6.3.3 统计不重复员工的人数 139
6.3.4 计算所有商品打折后的总价格 140
6.3.5 计算单日最高销量 141
6.3.6 计算销量前3 名的销量总和 142
6.4 计算日期 143
6.4.1 创建一系列日期 143
6.4.2 判断闰年 144
6.4.3 计算本月的总天数 145
6.4.4 计算工资结算日期 146
6.4.5 计算员工工龄 147
第7 章 使用高级分析工具 149
7.1 模拟分析149
7.1.1 单变量模拟分析 149
7.1.2 双变量模拟分析 151
7.1.3 在多组条件下进行模拟分析 152
7.2 单变量求解156
7.3 规划求解158
7.3.1 加载规划求解 158
7.3.2 使用规划求解分析数据 159
7.4 分析工具库164
第8 章 使用图表展示数据 166
8.1 创建和编辑图表166
8.1.1 Excel 中的图表类型 166
8.1.2 图表的结构 167
8.1.3 创建图表的基本流程 169
8.1.4 调整图表的大小和位置 170
8.1.5 更改图表类型173
8.1.6 修改图表标题 174
8.1.7 设置图表元素的显示方式 175
8.1.8 在图表中添加或删除数据系列177
8.1.9 删除图表 180
8.2 图表示例180
8.2.1 折线图 181
8.2.2 散点图 181
8.2.3 漏斗图 185
8.2.4 瀑布图 186
8.2.5 直方图 187
8.2.6 排列图 190
8.2.7 箱形图 191
8.2.8 在饼图中切换显示多组数据 193
第9 章 使用Power BI 分析数据 199
9.1 在Excel 中安装Power 加载项 199
9.2 导入和刷新数据 201
9.2.1 导入不同来源的数据 201
9.2.2 重命名和删除查询 202
9.2.3 将数据加载到Excel 工作表中 203
9.2.4 刷新数据 206
9.2.5 更改数据源 206
9.3 使用Power Query 编辑器整理数据 208
9.3.1 打开Power Query 编辑器 208
9.3.2 将第一行数据设置为标题 211
9.3.3 更改字段的数据类型 212
9.3.4 转换文本格式 214
9.3.5 提取字符 216
9.3.6 提取日期元素 217
9.3.7 拆分列 217
9.3.8 将二维表转换为一维表 220
9.3.9 合并多个表中的所有记录 221
9.3.10 合并两个表中的不同列 222
9.4 使用Power Pivot 为数据建模 227
9.4.1 数据建模的基本概念和术语 227
9.4.2 将数据添加到Power Pivot 中 229
9.4.3 在多个表之间创建关系 232
9.4.4 在DAX 公式中引用数据的方式 236
9.4.5 创建计算列237
9.4.6 创建度量值 239
第10 章 数据分析实战 241
10.1 销售分析241
10.1.1 对销售额进行中国式排名 241
10.1.2 制作销售额提成表 242
10.1.3 分析产品在各个地区的占有率 244
10.2 客户分析247
10.2.1 计算客户销售额占比 247
10.2.2 按照销售额对客户排名 247
10.2.3 使用饼图分析客户销售额占比 248
附录A Excel 快捷键 251
附录B Excel 内置函数256
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| 內容試閱：
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前言
编写本书的目的是使读者可以在最短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序，每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章，每天学习一章，10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。本书各章内容的简介如下：
第1 章介绍数据分析的一些背景知识，包括数据分析的几种方式、常用的数据分析模型、数据分析方法和数据分析的基本流程。本章还将概括性地介绍Excel 提供的各种分析工具。
第2 章介绍将其他程序创建的数据导入Excel，以及在Excel 中输入新数据的方法。
第3 章介绍整理数据的方法，包括修复数据和调整格式两个方面。
第4 章介绍对数据进行排序、筛选和分类汇总的方法。
第5 章介绍创建和设置数据透视表，以及多角度透视数据的方法。
第6 章介绍公式和函数的基础知识和基本操作，以及文本函数、数学函数、统计函数、日期函数在实际中的应用。
第7 章介绍使用模拟分析、单变量求解、规划求解和分析工具库等工具分析数据的方法。
第8 章介绍创建和编辑图表的基本操作，以及创建不同类型图表的方法。
第9 章介绍在Excel 中使用Power Query 和Power Pivot 分析数据的方法。
第10 章介绍公式和函数、数据透视表和图表在销售分析和客户分析中的应用。
为了使全书内容更专注于数据分析，本书假定读者已经掌握Excel 基础操作，包括Excel 工作簿和工作表的基本操作、选择单元格和单元格区域、打开【Excel 选项】对话框的方法等，所以这些内容不会出现在本书中。
本书适合所有想要快速掌握Excel 和Power BI 数据分析的用户。
作者为本书建立了读者QQ 群，群号是：812419078，加群时请注明“读者”以验证身份。读者可以从群文件中下载本书的配套资源，如果在学习过程中遇到问题，也可以在群内与作者进行交流。
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