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• 数据分析
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• Python
• 统计分析
• 数据可视化
• 商业分析
• 数据挖掘
• Pandas

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284755

版次：1

商品编码：11935470

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：轻型纸

页数：204

字数：300000

正文语种：中文

内容简介

该书基于通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必会的数据分析概念， 以图文并茂、 理论与实操相结合的方式， 按照CDA人才培养考核要求进行编写。全书分为6章， 分别为数据分析概述、 数据收集与导入、 数据的清洗与预处理、 数据可视化呈现、 基础数据分析、 综合分析。本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

作者简介

北京中盈达科技有限责任公司是中商联数据分析委员会下属的实体培训机构。中商联数据分析委员会，成立于2008年4月，是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业**的行业协会。以项目数据分析师事务所等企业为主体，以及从事与项目数据分析业相关的项目投资、项目数据分析、咨询服务、数据分析研究等方向的科研院所、大专院校、经营性企业、服务性企业和相关团体与个人自愿组成的全国性数据分析行业组织。协会目前已培养数据分析人才近2万名，建立项目数据分析师事务所百余家。__eol__

目录

第1章 数据分析概述
1．1 数据分析行业发展
1．1．1 大数据行业背景和发展趋势
1．1．2 数据分析隐藏的风险和困境
1．2 数据分析人才的培养
1．2．1 大数据时代最需要的人才
1．2．2 数据分析人才从事的工作和需要具备的能力
1．2．3 数据分析人才必备的素质
1．3 数据分析基础流程
1．3．1 数据分析的流程
1．3．2 数据分析的两种重要的分析导向
远程视频： 数据和数据具体分类方法
案例实务
大数据拯救了他们
第2章 数据收集与导入
2．1 SQL语言和MySQL
2．1．1 SQL语言
2．1．2 MySQL
远程视频： 数据库相关知识
2．1．3 数据处理工具――SPSS介绍
2．2 数据收集
2．2．1 机器收集数据
2．2．2 人工收集数据
远程视频： 大数据导入和传统数据导入
2．3 数据输入与导入
第3章 数据的清洗与预处理
3．1 数据处理
3．1．1 重复数据处理
3．1．2 缺失数据处理
3．1．3 检查数据逻辑错误
3．1．4 检查不合理的关联题
远程视频： 异常、 缺失值、 逻辑错误处理等清洗
3．2 数据整理与加工
3．2．1 数据抽取
3．2．2 数据排序
3．2．3 数据分组
3．2．4 数据转换
3．2．5 数据计算
远程视频： 数据加工过程的详解
第4章 数据可视化呈现
4．1 理解图表
4．2 数据表的制作及呈现
4．2．1 数据表的制作
4．2．2 数据表的特殊功能
远程视频： 根据数据选图表
4．3 数据图的制作及呈现
4．3．1 常见数据图的制作
4．3．2 其他数据图的制作
4．4 数据图的制作要点
第5章 基础数据分析
5．1 对比分析
5．2 线性规划
5．2．1 线性规划模型的基本形式
5．2．2 线性规划模型的基本概念
5．2．3 线性规划模型的应用举例
5．2．4 整数规划
5．3 概率分析
5．3．1 基本原理
5．3．2 概率分析方法
5．3．3 概率分析步骤
远程视频： 基础统计分析
5．4 交叉分析
5．4．1 交叉分析法定义
5．4．2 实例分析
5．5 分类分析
5．5．1 聚类分析
5．5．2 判别分析
5．6 相关分析
5．6．1 回归分析
远程视频： 一元回归和多元回归
5．6．2 时间序列分析
远程视频： 平稳序列、 线性趋势、 非线性趋势、 Winter指数、 季节哑变量、 分解预测
5．6．3 因子分析
第6章 综合分析
6．1 层次分析
6．1．1 层次分析的定义
6．1．2 层次分析的基本思路与应用步骤
6．2 联合分析
6．3 安索夫矩阵
6．3．1 基本模型
6．3．2 核心步骤
6．3．3 应用案例
6．4 波士顿矩阵
6．4．1 基本模型
6．4．2 操作步骤
6．5 GE矩阵
6．5．1 基本模型
6．5．2 基本步骤
6．5．3 应用技巧
6．5．4 应用模型
6．6 Graveyard模型
6．7 盈亏平衡分析
6．7．1 定义
6．7．2 假设条件
6．7．3 盈亏平衡分析分类
6．7．4 线性盈亏平衡分析和非线性盈亏平衡分析
6．8 敏感性分析

前言/序言

随着大数据概念的推广与普及， 数据正在像石油、 钢铁一样成为重要的原材料， 以数据为重要驱动力的数据革命正在到来。相应人才能力的培养重点也在变革， 尤其是整合企业数据的能力、 探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力、 进行精确快速实时行动的能力。

在数据化时代， 人们将以各种数据为工作对象， 将数据与传统产业结合起来， 为帮助读者快速具备科学的数据分析思维， 提升数据分析能力， 本书在内容设计上满足了广大数据分析初学者渴望全面学习数据分析的要求。我们编写本套丛书， 希望能够让学习者掌握数据分析思维能力， 将技能运用到企业需要的岗位中， 将能力转化为真正的价值。

本套丛书是在中国商业联合会数据分析专业委员会考试专家的指导下编写完成的。在编写过程中根据数据分析初学者的学习习惯， 采用由浅入深、 由易到难的方式讲解， 读者还可以通过随书赠送的多媒体视频教学课程学习。本套丛书结构清晰， 内容丰富， 主要包括以下三册。

◆ 《CDA数据分析考试大纲》本大纲是全国数据分析员职业技能水平考试的标准和命题依据， 是专业技术人员能力测评和指导专业学习的依据。本大纲包括《CDA数据分析——零基础入门》、 《CDA数据分析实务》两科考试的内容和范围， 即数据分析思维能力考核， 基础数据分析技术， 数据采集、 清洗、 加工整理和图标展示等技术展现， 是理论性、 技术性和实践性很好的结合。

◆ 《CDA数据分析——零基础入门》本书从理论层面解读大数据思维能力的培养， 详解大数据基础能力培养的步骤， 透过案例讲知识。教材中， 概念、 原理及理论叙述准确、 精炼， 知识点突出， 难点分散， 算法过程严谨， 具有代表性和启发性， 适应普通高等学校层次教学的需要。

◆ 《CDA数据分析实务》本书侧重在企业实际经营过程中数据价值的发挥， 针对企业中不同业务部门的活动、 不同业务决策所需要的数据分析， 提供了各种模型和算法的运用。三本书是一个相对完整的体系， 各有侧重。

总结起来， 本套丛书主要有以下特点。

1.将数据分析方法和实务操作相结合， 突出该学科的方法论作用。

2.针对数据分析业务活动的实用性和操作性的特点， 理论、 操作和实务相结合， 有利于读者全面掌握理论和应用。

3.本书提供了丰富的全真案例。在实践部分提供的真实资料基础上， 本书精选若干典型案例， 为读者提供了比较全面的数据分析经验。

本套丛书为全国数据分析员专业技术考试指定教材， 也可作为财政、 金融、 投资咨询等行业的企业经营分析、 管理人员的数据分析方法学习用书或工作中的参考书。本套丛书由中国商业联合会数据分析专业委员会（CDAC）主持编写， 中国工信出版集团电子工业出版社负责出版。除主要编写人员外， 还有很多专家也为本套丛书的编写和出版工作提供了宝贵的建议和意见， 在此对他们的辛勤工作表示衷心的感谢！

在本套丛书的编写工作中得到了工业和信息化部教育与考试中心的大力支持和帮助， 在此表示特别的感谢！我们还要感谢中国工信出版集团电子工业出版社的编辑， 正是他们的认真工作才使本书顺利出版。由于书中概念和术语数目繁多， 书中有不当之处， 恳请读者批评指正。我们的电子邮箱： services@chinacpda.org。

中国商业联合会数据分析专业委员会教材编写专家组

2016年3月

探索数据驱动的商业洞察：一本实践指南 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。理解和运用数据，不再是少数技术专家的专利，而是每一位希望在商业战场上披荆斩棘的专业人士必备的技能。本书旨在为你打开一扇通往数据分析世界的大门，让你从零开始，一步步掌握数据分析的精髓，并将其转化为切实可行的商业洞察。 你将学到什么？ 本书将带领你踏上一段系统而全面的数据分析学习之旅。我们不会止步于理论的探讨，而是聚焦于实操，让你在亲手操作中建立起对数据的深刻理解。 数据基础与思维构建： 在开始任何分析之前，建立正确的数据思维至关重要。你将学习如何识别和定义商业问题，并将它们转化为可分析的数据需求。我们将深入探讨不同类型的数据（定量、定性、结构化、非结构化），以及它们各自的特点和应用场景。你还会了解数据从收集、清洗到存储的整个生命周期，为后续的分析打下坚实的基础。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是混乱、不完整且充满噪声的。我们将详细讲解如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换、格式化和标准化，以及如何合并、拆分和重塑数据集。通过大量的实践案例，你将掌握各种数据清洗技巧，确保分析结果的准确性和可靠性。 探索性数据分析（EDA）： EDA是数据分析过程中至关重要的一步，它帮助我们理解数据的分布、识别变量之间的关系，并发现潜在的模式和洞察。本书将重点介绍各种可视化技术，如直方图、散点图、箱线图、热力图等，以及如何运用它们来直观地展示数据特征。你还将学习如何使用统计摘要、相关性分析等方法来量化数据之间的关系，为后续的模型构建奠定基础。 统计学基础与应用： 统计学是数据分析的语言。本书将用通俗易懂的方式介绍核心统计概念，如均值、中位数、标准差、方差，以及概率分布、假设检验、置信区间等。你将学会如何根据不同的业务场景选择合适的统计方法，并正确地解释统计结果，避免常见的误解。 数据可视化进阶： 优秀的数据可视化能够将复杂的数据故事以最直观、最引人入胜的方式呈现出来。除了基础的可视化图表，我们还将探讨如何创建交互式仪表板，如何运用图表叙事来有效地传达信息，以及如何根据受众和传播渠道选择最合适的可视化方式。你将能够将分析结果转化为清晰、有说服力的视觉报告。 常用分析工具与技术： 本书将引导你掌握实际操作中常用的数据分析工具和技术。我们将深入讲解如何使用主流的数据处理和分析语言（例如，SQL用于数据库查询，Python/R用于数据分析和建模）。你将学习如何编写高效的代码来完成数据读取、清洗、转换、可视化和统计分析等任务。 构建数据模型与预测： 在理解了数据并进行了初步探索后，我们将进入模型构建的阶段。本书将介绍一些基础但强大的预测模型，如线性回归、逻辑回归、决策树等。你将学习如何选择合适的模型、如何训练模型、如何评估模型性能，以及如何利用模型进行预测和决策支持。 商业应用案例分析： 理论的学习最终要回归实践。本书将穿插大量的真实商业案例，涵盖市场营销、销售预测、用户行为分析、风险评估等多个领域。通过对这些案例的深入剖析，你将看到数据分析如何在实际业务中发挥价值，并学会如何将所学的技能应用于解决具体的商业问题。 持续学习与成长： 数据科学和分析领域发展迅速，本书将为你提供一个持续学习的起点，并指导你如何不断更新知识、探索新的技术和工具，成为一名不断进步的数据分析师。 本书的特点： 零基础友好： 如果你对数据分析一无所知，本书正是为你量身打造。我们从最基本的概念讲起，循序渐进，确保每一个读者都能轻松跟上。 理论与实践并重： 我们坚信“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。本书在讲解理论知识的同时，提供了大量的动手练习和代码示例，让你在实践中巩固所学。 聚焦核心技能： 我们不会让你迷失在浩瀚的技术海洋中。本书聚焦于数据分析最核心、最实用的技能，让你能够快速上手，并产生实际价值。 商业导向： 本书始终围绕“如何用数据解决商业问题”展开。我们强调从业务需求出发，通过数据分析提供有价值的商业洞察。 循序渐进的案例： 从简单的单变量分析，到复杂的模型构建，本书的案例设计循序渐进，帮助你逐步建立起分析的信心和能力。 谁适合阅读本书？ 渴望提升职业技能的在职人士： 无论你是市场营销、销售、产品、运营还是管理人员，掌握数据分析能力都能让你在工作中如虎添翼，做出更明智的决策。 希望转型的职场新人： 数据分析领域是当前就业市场中最具前景的领域之一。本书可以帮助你建立坚实的基础，为进入数据科学或数据分析领域做好准备。 对数据充满好奇的学生： 如果你是计算机科学、统计学、经济学、管理学等专业的学生，本书将为你提供一个实践导向的学习路径，帮助你将理论知识应用于实际问题。 所有希望用数据武装自己的个体： 即使你并非从事直接与数据相关的工作，理解数据和数据分析的基本原理，也能让你更好地理解周围的世界，做出更理性的判断。 本书的承诺： 在阅读完本书后，你将能够： 清晰地理解数据分析的流程和方法论。 熟练运用常见的数据处理和分析工具。 独立完成基本的数据清洗、探索和可视化任务。 理解并应用基础的统计学概念来解释数据。 构建简单的预测模型，并解释其结果。 将数据分析的洞察转化为具有商业价值的建议。 建立起持续学习和探索数据科学的信心。 让我们一起踏上这段激动人心的探索之旅，用数据点亮你的商业智慧，用分析驱动你的职业发展。这本书将是你最可靠的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹注重结果的“实战派”角度来看，这本书的实用价值超乎我的预期。它不仅仅停留在教你“如何使用某个函数”，而是深入剖析了“为什么在这个场景下应该使用这个函数，以及使用它可能带来什么潜在的业务影响”。这一点，对于想要真正利用数据驱动决策的人来说，是至关重要的区分点。书中关于数据可视化部分的讲解尤为精妙，它没有陷入工具的炫技，而是将重点放在了“如何通过视觉语言有效沟通数据故事”上。例如，如何根据不同的数据类型选择最恰当的图表类型，以及如何通过色彩和布局来引导读者的注意力，这些都是平时工作中容易被忽略但却能决定报告成败的关键要素。读完相关章节后，我立刻尝试用书中介绍的原则重新审视了自己之前做过的一些报告，发现改进空间巨大，这本“工具书”更像是一本“思维升级指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计真是令人眼前一亮，阅读体验极佳。拿到手的时候，我就被它那种清新、专业的风格吸引了。特别是那些代码示例和图表，不仅清晰明了，而且和文字的配合度非常高，让人在学习过程中不容易感到枯燥。对于初学者来说，能够把复杂的数据概念讲得这么直观，确实下了不少功夫。比如在讲解数据清洗的步骤时，作者并没有堆砌晦涩难懂的专业术语，而是用生动的比喻和流程图的方式逐步引导，让人感觉自己像是在和一位经验丰富的导师面对面交流，而不是在啃一本冰冷的教科书。这种注重用户体验的设计思路，让原本枯燥的理论学习变得像是在探索一个有趣的迷宫，每解开一个小谜题都会带来成就感。特别赞赏的是，书中提供的配套资源，无论是线上代码库还是练习数据集，都保持着极高的同步性和易用性，确保我们能随时随地进行实践操作，这一点对于巩固知识至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书在工具链的整合和应用上做得非常出色，它没有固守单一的软件平台，而是展现了当代数据分析工作流的广度和兼容性。我惊喜地发现，它在介绍核心分析方法的同时，非常巧妙地融入了当前行业内主流的数据处理环境和软件的最佳实践。这不仅仅是教你一个知识点，更是在模拟真实工作场景下如何组织和管理你的分析项目。例如，书中对数据管道（Data Pipeline）概念的引入，让初学者能提早建立起对数据从产生到最终价值实现的全景认知。更关键的是，它强调了代码的可复用性和模块化思维，这对于希望未来能持续优化和维护分析项目的学习者来说，是宝贵的财富。读完后，我感觉自己不再是只会操作孤立工具的“脚本小子”，而是具备了初步构建完整数据解决方案的潜力，视野被极大地拓宽了。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在内容组织逻辑上展现出了极高的匠心。它没有一上来就抛出大量复杂的统计学理论，而是非常贴合零基础读者的认知曲线，采取了一种“小步快跑、逐步深入”的策略。开篇聚焦于最基础的数据获取和初步探索，建立起对数据的基本敬畏感和操作信心。随后，作者非常自然地过渡到数据预处理，这部分内容在很多教材中往往被简化或处理得过于理论化，但在这里，它被细致地拆解成了可操作的步骤清单，每一个步骤的目的和方法都解释得非常到位。让我印象深刻的是，作者似乎深谙初学者的痛点——即理论和实践的脱节问题。因此，书中每一个新的概念提出后，紧接着就会有一个贴合实际业务场景的案例进行演示和验证，这种“讲完就练”的模式，极大地加速了知识的内化过程，让人感觉每翻过一页，自己的能力边界就在向外拓展。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，作为一名对新技术始终保持好奇心，但又害怕被晦涩理论劝退的职场人士，我体验了很多入门级的资料，但大多数都半途而废了。这本《CDA数据分析——零基础入门》之所以能让我坚持下来，很大程度上归功于作者那种极其耐心和鼓励性的笔调。书中处理困难概念时，总能找到一个既严谨又不失亲和力的平衡点。比如，在解释概率论基础时，作者会特意穿插一些“别担心，我们马上就用得上”之类的暖心提示，极大地缓解了学习压力。它不像某些教材那样，假设读者已经具备了某些前提知识，而是真正地从“什么都不懂”的状态出发，一步一步地搭建知识体系的基石。这种以读者为中心的叙事方式，让整个学习过程充满了安全感和持续的动力，让人感觉作者是在真诚地帮助读者跨越学习的第一个也是最难的门槛。

评分☆☆☆☆☆

不错，很好的一本书…………

评分☆☆☆☆☆

内容十分丰富，值得买，很好！

评分☆☆☆☆☆

大于10个字，应该有了，cda

评分☆☆☆☆☆

不错，很好的一本书…………

评分☆☆☆☆☆

是的不错，买了很多次了，好东西！

评分☆☆☆☆☆

书一般般

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

内容不够详实，权当看小说了，而且书后面附的远程视频 账号是空号 根本无法使用

评分☆☆☆☆☆

书一般般