數據分析與可視化

定　價：￥59.00

作　者：	郁諾，郭曄
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

當當網 (￥41.30)

ISBN：	9787121463211	出版時間：	2023-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	1	字數：

內容簡介

　　本書以數據分析為切入點，以數據可視化全流程為主線，從基礎的表格工具Excel到專業(yè)的數據可視化工具Power BI、Tableau及編程語言Python，系統講解了數據可視化的操作流程。每章設置了內容導讀、學習導圖、職業(yè)素養(yǎng)目標、本章總結、綜合實驗、思考與練習等模塊。全書共9章，第1章是入門篇，介紹了數據分析與可視化的基本概念。第2～6章以商業(yè)數據為案例，詳細介紹使用Excel進行數據分析并進行可視化展示的全流程。第7～8章以Power BI、Tableau為工具，講解從連接基礎數據到進行數據分析全過程。第9章講解利用Python實現數據可視化的基本方法，主要介紹了Python進行數據分析與可視化的基礎庫和擴展庫。本書圖文并茂，內容翔實，案例充分，重視知識性和實用性的結合，強調數據可視化的作用和方法。適合作為高等院校非計算機專業(yè)“數據分析與可視化實踐”或“可視化實踐與提高”等課程的教材，也可作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程、實驗實習課程、計算機應用和辦公自動化方面的培訓教程或參考用書。

作者簡介

　　郁諾：工程師，專業(yè)從事網絡安全與數據分析工作。主持或參與多個省部級、地廳級科研項目，在SCI、EI等外專業(yè)核心期刊發(fā)表多篇有影響力學術論文，論文等科研成果多次獲省部級論文及科技成果獎。自主發(fā)明一款獲專利產品，獨立開發(fā)多個應用軟件，得到廣泛應用，并獲得多項軟件著作權證書。主講課程：數據庫應用、Excel 實踐與提高、大學計算機基礎、多媒體數據分析與制作。

圖書目錄

目錄

第1章數據分析與可視化基礎知識 1
1.1 數據分析 2
1.1.1 數據分析的認知 3
1.1.2 數據分析的意義 5
1.1.3 數據分析的方法 6
1.1.4 數據分析的步驟 13
1.2 數據可視化 17
1.2.1 數據可視化概述 17
1.2.2 數據可視化的用途、優(yōu)勢
及在各行業(yè)的應用 20
1.2.3 數據可視化流程 23
1.3 綜合實驗 25
實驗1 25
實驗2 26
1.4 思考與練習 27
第2章 EXCEL數據可視化基礎 29
2.1 EXCEL圖表基礎 30
2.1.1 圖表的構成元素 30
2.1.2 圖表的格式設置 32
2.1.3 圖表的創(chuàng)建與編輯 36
2.2 圖表的基本類型與選擇 42
2.2.1 柱形圖和條形圖 42
2.2.2 折線圖和面積圖 45
2.2.3 餅圖和環(huán)形圖 48
2.2.4 XY散點圖 49
2.2.5 雷達圖 50
2.2.6 迷你圖 51
2.2.7 動態(tài)圖表 52
2.3 EXCEL可視化的快捷應用 57
2.3.1 利用模板制作商務圖表 57
2.3.2 利用條件格式實現
微圖表 58
2.3.3 利用函數生成圖表 62
2.3.4 數據圖表的內容新 62
2.4 綜合實驗 64
實驗1 64
實驗2 66
2.5 思考與練習 67
第3章商品生產成本分析 69
3.1 生產成本分析與可視化 71
3.1.1 同類產品子成本比較 71
3.1.2 各子產品占總產品比例 75
3.1.3 產品生產成本分析 79
3.2 生產管理分析與可視化 81
3.2.1 班組產量對比 82
3.2.2 班組效率統計 85
3.2.3 產品合格率統計 89
3.2.4 目標完成率統計 92
3.2.5 周期管理報表 94
3.3 綜合實驗 97
實驗1 97
實驗2 98
3.4 思考與練習 99
第4章商品銷售情況分析 101
4.1 商品銷售額分析與可視化 103
4.1.1 商品銷售額環(huán)比分析 103
4.1.2 區(qū)域商品銷售額對比
分析 106
4.1.3 商品銷售額目標達成率
分析 109
4.2 商品銷售量分析與可視化 112
4.2.1 按類別分析銷售量 112
4.2.2 銷售量與銷售人員等
數據相關性分析 114
4.3 商品利潤分析與可視化 117
4.3.1 商品利潤率分析 117
4.3.2 商品利潤與其他數據
相關性分析 120
4.4 商品價格分析與可視化 122
4.4.1 商品價格變化趨勢 122
4.4.2 商品價格與其他數據
相關性分析 125
4.5 綜合實驗 127
實驗1 127
實驗2 129
4.6 思考與練習 129
第5章商品庫存數據分析 132
5.1 產品入庫情況分析與可視化 133
5.1.1 按時間分析入庫數量 134
5.1.2 按類別分析入庫數量 135
5.1.3 計算安全庫存、庫存量
和小庫存量 138
5.2 庫存數據分析與可視化 141
5.2.1 庫存類別占比分析 141
5.2.2 庫存周轉率分析 142
5.2.3 庫存類別時間分析 144
5.3 出庫數據分析與可視化 146
5.3.1 出庫數量分析 146
5.3.2 出庫類別數量分析 147
5.3.3 出庫類別趨勢預測 148
5.4 綜合實驗 151
實驗1 151
實驗2 153
5.5 思考與練習 153
第6章電商客戶信息分析 156
6.1 客戶數據分析與可視化 157
6.1.1 客單價分析 158
6.1.2 用戶復購率分析 160
6.1.3 用戶支付偏好分析 163
6.1.4 用戶流失率分析 165
6.2 客戶屬性分析與可視化 166
6.2.1 客戶性別屬性分析 166
6.2.2 客戶年齡屬性分析 169
6.2.3 客戶地域屬性分析 170
6.2.4 客戶終端屬性分析 172
6.3 綜合實驗 174
實驗1 174
實驗2 175
6.4 思考與練習 175
第7章 POWER BI數據可視化實踐 178
7.1 POWER BI基礎知識 179
7.1.1 Power BI安裝 180
7.1.2 認識Power BI的工作
界面 182
7.2 POWER BI數據可視化流程 184
7.2.1 獲取與導入數據 184
7.2.2 數據清洗與整理 188
7.2.3 數據建模 191
7.2.4 實現數據可視化 193
7.3 POWER BI制作財務數據可視化
報表 195
7.3.1 導入數據 195
7.3.2 數據清洗與數據建模 197
7.3.3 實現報表的可視化 200
7.4 綜合實驗 201
實驗1 201
實驗2 203
7.5 思考與練習 203
第8章 TABLEAU數據可視化實踐 205
8.1 TABLEAU基礎知識 207
8.1.1 安裝Tableau 207
8.1.2 認識Tableau工作界面 208
8.1.3 Tableau工作簿 209
8.1.4 Tableau中的概念 210
8.2 TABLEAU可視化流程 210
8.2.1 準備數據 211
8.2.2 構建圖表和數據分析 212
8.2.3 設置與保存工作簿 215
8.3 實踐TABLEAU可視化簡單圖形 216
8.3.1 案例實戰(zhàn)――條形圖 217
8.3.2 案例實戰(zhàn)――折線圖 219
8.3.3 案例實戰(zhàn)――散點圖 221
8.3.4 案例實戰(zhàn)――甘特圖 223
8.3.5 案例實戰(zhàn)――氣泡圖 225
8.3.6 案例實戰(zhàn)――直方圖 227
8.3.7 案例實戰(zhàn)――標靶圖 229
8.3.8 案例實戰(zhàn)――密度熱圖 231
8.3.9 案例實戰(zhàn)――樹狀圖 233
8.4 綜合實驗 234
實驗1 234
實驗2 236
8.5 思考與練習 237
第9章 PYTHON數據可視化實踐 238
9.1 認識與安裝PYTHON 239
9.1.1 Python概述 239
9.1.2 安裝Python 240
9.1.3 Python文件 241
9.2 基本語法知識 242
9.2.1 語法基本概念 242
9.2.2 數據類型與運算符 243
9.2.3 復合數據類型 244
9.2.4 程序流程控制 246
9.2.5 函數及其應用 249
9.3 數據分析與可視化庫 251
9.3.1 Pandas數據處理庫 252
9.3.2 Pyecharts圖表庫 258
9.3.3 Matplotlib繪圖庫 261
9.4 案例實戰(zhàn)可視化圖表 264
9.4.1 銷售數據分析圖表
應用 264
9.4.2 財務數據分析圖表
應用 266
9.4.3 人力資源數據分析
圖表應用 269
9.5 綜合實驗 271
實驗1 271
實驗2 272
9.6 思考與練習 272
參考文獻 275