我最想要的Excel數(shù)據(jù)分析書(shū)

定　價(jià)：￥32.00

作　者：	暫缺
出版社：	化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787122247568	出版時(shí)間：	2015-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：		頁(yè)數(shù)：	200	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　在“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代，挖掘海量信息的價(jià)值被越來(lái)越多的人所關(guān)注。例如，能否從銷量數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)以后的銷量？從網(wǎng)站訪問(wèn)日志能總結(jié)出哪些規(guī)律？但絕大多數(shù)人并沒(méi)有正確的意識(shí)概念，僅憑自己的感覺(jué)或者從別人那里聽(tīng)到的某些經(jīng)驗(yàn)之談進(jìn)行一些假設(shè)，并且在假設(shè)的前提下再確立數(shù)據(jù)的分析方向，這樣往往會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果的局限性?！段易钕胍腅xcel數(shù)據(jù)分析書(shū)》從統(tǒng)計(jì)分析最基礎(chǔ)的解決思路開(kāi)始介紹，然后結(jié)合四個(gè)實(shí)際實(shí)用案例進(jìn)行了講解，最后闡述了如何利用EXCEL環(huán)境，使數(shù)據(jù)分析更加高效。

作者簡(jiǎn)介

　　西內(nèi)啟1981年出生，畢業(yè)于東京大學(xué)醫(yī)學(xué)部生物統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，歷任東京大學(xué)醫(yī)學(xué)系研究科醫(yī)療交流學(xué)領(lǐng)域助教、大學(xué)醫(yī)院醫(yī)療情報(bào)網(wǎng)絡(luò)研究中心副主任、哈佛癌癥研究中心客座研究員。現(xiàn)在致力于通過(guò)數(shù)據(jù)給社會(huì)帶來(lái)革新，對(duì)諸多項(xiàng)目的調(diào)查、分析、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)以及戰(zhàn)略立案進(jìn)行分析與指導(dǎo)。著有《看穿一切數(shù)字的統(tǒng)計(jì)學(xué)》。

圖書(shū)目錄

第1章用數(shù)據(jù)分析解決問(wèn)題的基本思路001 數(shù)據(jù)分析的正確方法：要想分析有價(jià)值，需要注意這幾點(diǎn)002 確定直接與利潤(rùn)掛鉤的要素：輸出結(jié)果008 確定應(yīng)關(guān)注的分析對(duì)象：分析單位011 找出產(chǎn)生差異的“特征”：解釋變量017 自動(dòng)確定分析方法：定性數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)020 時(shí)刻牢記三點(diǎn)進(jìn)行分析024 數(shù)據(jù)分析前軟件準(zhǔn)備025 第2章初級(jí)數(shù)據(jù)分析實(shí)例：如何增加營(yíng)業(yè)額027 分析1：顧客的性別和婚姻情況會(huì)對(duì)營(yíng)業(yè)額產(chǎn)生影響嗎035 分析2：光顧次數(shù)與消費(fèi)金額之間存在什么關(guān)系048 分析3：多元回歸分析要做的準(zhǔn)備―虛擬變量056 分析4：梳理影響銷售的多個(gè)要因060 報(bào)告：我們應(yīng)該采取什么措施來(lái)提高營(yíng)業(yè)額呢 067 第3章進(jìn)階數(shù)據(jù)分析實(shí)例1：擬定辦公用品的營(yíng)銷戰(zhàn)略 071 分析1：將銷售數(shù)據(jù)重新統(tǒng)計(jì)成以員工為單位的數(shù)據(jù)079 分析2：合并銷售、入職測(cè)試、壓力測(cè)試的數(shù)據(jù)089 分析3：明確每位員工身上影響銷售的特征099 報(bào)告：有良好銷售業(yè)績(jī)的是怎樣的員工 104 第4章進(jìn)階數(shù)據(jù)分析實(shí)例2：根據(jù)網(wǎng)站日志分析顧客行為 109 分析：對(duì)各類頁(yè)面的訪問(wèn)次數(shù)進(jìn)行多元回歸分析 115 報(bào)告：具有何種行為的用戶會(huì)貢獻(xiàn)較高的銷售額 118 第5章進(jìn)階數(shù)據(jù)分析實(shí)例3：預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷量121 分析1：將各月的特征和過(guò)去的銷量用作解釋變量128 分析2：對(duì)各月的虛擬變量和銷量進(jìn)行多元回歸分析134 分析3：預(yù)測(cè)今后的銷量139 報(bào)告：準(zhǔn)備多少庫(kù)存伸縮量才能有效抑制機(jī)會(huì)損失的風(fēng)險(xiǎn)呢 145 第6章活用高級(jí)技巧，讓分析更高效、更深入147 軟件準(zhǔn)備：促進(jìn)Excel進(jìn)化為BI工具的PowerBI與SQLServer 148 活用術(shù)1：提高數(shù)據(jù)合并的效率150 活用術(shù)2：使用數(shù)據(jù)挖掘功能的多元回歸分析156 活用術(shù)3：進(jìn)行定性輸出結(jié)果分析的樸素貝葉斯分類162 活用術(shù)4：分析會(huì)對(duì)輸出結(jié)果產(chǎn)生影響的類型167 活用術(shù)5：迅速進(jìn)行時(shí)間序列分析177 活用術(shù)6：分析結(jié)果的可視化182 第7章本書(shū)總結(jié)189 后記 197 How to 索引 199