CDA數據分析——零基礎入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據分析
• CDA
• 零基礎
• 入門
• Python
• 統計分析
• 數據可視化
• 商業分析
• 數據挖掘
• Pandas

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284755

版次：1

商品編碼：11935470

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：輕型紙

頁數：204

字數：300000

正文語種：中文

內容簡介

該書基於通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必會的數據分析概念， 以圖文並茂、 理論與實操相結閤的方式， 按照CDA人纔培養考核要求進行編寫。全書分為6章， 分彆為數據分析概述、 數據收集與導入、 數據的清洗與預處理、 數據可視化呈現、 基礎數據分析、 綜閤分析。本書適閤數據分析零基礎群體讀者閱讀， 也可供大學生、 初入數據分析職場人員、 參與CDA考試的人員學習使用。

作者簡介

北京中盈達科技有限責任公司是中商聯數據分析委員會下屬的實體培訓機構。中商聯數據分析委員會，成立於2008年4月，是經國務院國有資産監督管理委員會審核同意、中華人民共和國民政部正式批準和登記的中國數據分析行業**的行業協會。以項目數據分析師事務所等企業為主體，以及從事與項目數據分析業相關的項目投資、項目數據分析、谘詢服務、數據分析研究等方嚮的科研院所、大專院校、經營性企業、服務性企業和相關團體與個人自願組成的全國性數據分析行業組織。協會目前已培養數據分析人纔近2萬名，建立項目數據分析師事務所百餘傢。__eol__

目錄

第1章 數據分析概述
1．1 數據分析行業發展
1．1．1 大數據行業背景和發展趨勢
1．1．2 數據分析隱藏的風險和睏境
1．2 數據分析人纔的培養
1．2．1 大數據時代最需要的人纔
1．2．2 數據分析人纔從事的工作和需要具備的能力
1．2．3 數據分析人纔必備的素質
1．3 數據分析基礎流程
1．3．1 數據分析的流程
1．3．2 數據分析的兩種重要的分析導嚮
遠程視頻： 數據和數據具體分類方法
案例實務
大數據拯救瞭他們
第2章 數據收集與導入
2．1 SQL語言和MySQL
2．1．1 SQL語言
2．1．2 MySQL
遠程視頻： 數據庫相關知識
2．1．3 數據處理工具――SPSS介紹
2．2 數據收集
2．2．1 機器收集數據
2．2．2 人工收集數據
遠程視頻： 大數據導入和傳統數據導入
2．3 數據輸入與導入
第3章 數據的清洗與預處理
3．1 數據處理
3．1．1 重復數據處理
3．1．2 缺失數據處理
3．1．3 檢查數據邏輯錯誤
3．1．4 檢查不閤理的關聯題
遠程視頻： 異常、 缺失值、 邏輯錯誤處理等清洗
3．2 數據整理與加工
3．2．1 數據抽取
3．2．2 數據排序
3．2．3 數據分組
3．2．4 數據轉換
3．2．5 數據計算
遠程視頻： 數據加工過程的詳解
第4章 數據可視化呈現
4．1 理解圖錶
4．2 數據錶的製作及呈現
4．2．1 數據錶的製作
4．2．2 數據錶的特殊功能
遠程視頻： 根據數據選圖錶
4．3 數據圖的製作及呈現
4．3．1 常見數據圖的製作
4．3．2 其他數據圖的製作
4．4 數據圖的製作要點
第5章 基礎數據分析
5．1 對比分析
5．2 綫性規劃
5．2．1 綫性規劃模型的基本形式
5．2．2 綫性規劃模型的基本概念
5．2．3 綫性規劃模型的應用舉例
5．2．4 整數規劃
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 概率分析步驟
遠程視頻： 基礎統計分析
5．4 交叉分析
5．4．1 交叉分析法定義
5．4．2 實例分析
5．5 分類分析
5．5．1 聚類分析
5．5．2 判彆分析
5．6 相關分析
5．6．1 迴歸分析
遠程視頻： 一元迴歸和多元迴歸
5．6．2 時間序列分析
遠程視頻： 平穩序列、 綫性趨勢、 非綫性趨勢、 Winter指數、 季節啞變量、 分解預測
5．6．3 因子分析
第6章 綜閤分析
6．1 層次分析
6．1．1 層次分析的定義
6．1．2 層次分析的基本思路與應用步驟
6．2 聯閤分析
6．3 安索夫矩陣
6．3．1 基本模型
6．3．2 核心步驟
6．3．3 應用案例
6．4 波士頓矩陣
6．4．1 基本模型
6．4．2 操作步驟
6．5 GE矩陣
6．5．1 基本模型
6．5．2 基本步驟
6．5．3 應用技巧
6．5．4 應用模型
6．6 Graveyard模型
6．7 盈虧平衡分析
6．7．1 定義
6．7．2 假設條件
6．7．3 盈虧平衡分析分類
6．7．4 綫性盈虧平衡分析和非綫性盈虧平衡分析
6．8 敏感性分析

前言/序言

隨著大數據概念的推廣與普及， 數據正在像石油、 鋼鐵一樣成為重要的原材料， 以數據為重要驅動力的數據革命正在到來。相應人纔能力的培養重點也在變革， 尤其是整閤企業數據的能力、 探索數據背後價值和製定精確行動綱領的能力、 進行精確快速實時行動的能力。

在數據化時代， 人們將以各種數據為工作對象， 將數據與傳統産業結閤起來， 為幫助讀者快速具備科學的數據分析思維， 提升數據分析能力， 本書在內容設計上滿足瞭廣大數據分析初學者渴望全麵學習數據分析的要求。我們編寫本套叢書， 希望能夠讓學習者掌握數據分析思維能力， 將技能運用到企業需要的崗位中， 將能力轉化為真正的價值。

本套叢書是在中國商業聯閤會數據分析專業委員會考試專傢的指導下編寫完成的。在編寫過程中根據數據分析初學者的學習習慣， 采用由淺入深、 由易到難的方式講解， 讀者還可以通過隨書贈送的多媒體視頻教學課程學習。本套叢書結構清晰， 內容豐富， 主要包括以下三冊。

◆ 《CDA數據分析考試大綱》本大綱是全國數據分析員職業技能水平考試的標準和命題依據， 是專業技術人員能力測評和指導專業學習的依據。本大綱包括《CDA數據分析——零基礎入門》、 《CDA數據分析實務》兩科考試的內容和範圍， 即數據分析思維能力考核， 基礎數據分析技術， 數據采集、 清洗、 加工整理和圖標展示等技術展現， 是理論性、 技術性和實踐性很好的結閤。

◆ 《CDA數據分析——零基礎入門》本書從理論層麵解讀大數據思維能力的培養， 詳解大數據基礎能力培養的步驟， 透過案例講知識。教材中， 概念、 原理及理論敘述準確、 精煉， 知識點突齣， 難點分散， 算法過程嚴謹， 具有代錶性和啓發性， 適應普通高等學校層次教學的需要。

◆ 《CDA數據分析實務》本書側重在企業實際經營過程中數據價值的發揮， 針對企業中不同業務部門的活動、 不同業務決策所需要的數據分析， 提供瞭各種模型和算法的運用。三本書是一個相對完整的體係， 各有側重。

總結起來， 本套叢書主要有以下特點。

1.將數據分析方法和實務操作相結閤， 突齣該學科的方法論作用。

2.針對數據分析業務活動的實用性和操作性的特點， 理論、 操作和實務相結閤， 有利於讀者全麵掌握理論和應用。

3.本書提供瞭豐富的全真案例。在實踐部分提供的真實資料基礎上， 本書精選若乾典型案例， 為讀者提供瞭比較全麵的數據分析經驗。

本套叢書為全國數據分析員專業技術考試指定教材， 也可作為財政、 金融、 投資谘詢等行業的企業經營分析、 管理人員的數據分析方法學習用書或工作中的參考書。本套叢書由中國商業聯閤會數據分析專業委員會（CDAC）主持編寫， 中國工信齣版集團電子工業齣版社負責齣版。除主要編寫人員外， 還有很多專傢也為本套叢書的編寫和齣版工作提供瞭寶貴的建議和意見， 在此對他們的辛勤工作錶示衷心的感謝！

在本套叢書的編寫工作中得到瞭工業和信息化部教育與考試中心的大力支持和幫助， 在此錶示特彆的感謝！我們還要感謝中國工信齣版集團電子工業齣版社的編輯， 正是他們的認真工作纔使本書順利齣版。由於書中概念和術語數目繁多， 書中有不當之處， 懇請讀者批評指正。我們的電子郵箱： services@chinacpda.org。

中國商業聯閤會數據分析專業委員會教材編寫專傢組

2016年3月

探索數據驅動的商業洞察：一本實踐指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業決策的核心驅動力。理解和運用數據，不再是少數技術專傢的專利，而是每一位希望在商業戰場上披荊斬棘的專業人士必備的技能。本書旨在為你打開一扇通往數據分析世界的大門，讓你從零開始，一步步掌握數據分析的精髓，並將其轉化為切實可行的商業洞察。 你將學到什麼？ 本書將帶領你踏上一段係統而全麵的數據分析學習之旅。我們不會止步於理論的探討，而是聚焦於實操，讓你在親手操作中建立起對數據的深刻理解。 數據基礎與思維構建： 在開始任何分析之前，建立正確的數據思維至關重要。你將學習如何識彆和定義商業問題，並將它們轉化為可分析的數據需求。我們將深入探討不同類型的數據（定量、定性、結構化、非結構化），以及它們各自的特點和應用場景。你還會瞭解數據從收集、清洗到存儲的整個生命周期，為後續的分析打下堅實的基礎。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是混亂、不完整且充滿噪聲的。我們將詳細講解如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換、格式化和標準化，以及如何閤並、拆分和重塑數據集。通過大量的實踐案例，你將掌握各種數據清洗技巧，確保分析結果的準確性和可靠性。 探索性數據分析（EDA）： EDA是數據分析過程中至關重要的一步，它幫助我們理解數據的分布、識彆變量之間的關係，並發現潛在的模式和洞察。本書將重點介紹各種可視化技術，如直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，以及如何運用它們來直觀地展示數據特徵。你還將學習如何使用統計摘要、相關性分析等方法來量化數據之間的關係，為後續的模型構建奠定基礎。 統計學基礎與應用： 統計學是數據分析的語言。本書將用通俗易懂的方式介紹核心統計概念，如均值、中位數、標準差、方差，以及概率分布、假設檢驗、置信區間等。你將學會如何根據不同的業務場景選擇閤適的統計方法，並正確地解釋統計結果，避免常見的誤解。 數據可視化進階： 優秀的數據可視化能夠將復雜的數據故事以最直觀、最引人入勝的方式呈現齣來。除瞭基礎的可視化圖錶，我們還將探討如何創建交互式儀錶闆，如何運用圖錶敘事來有效地傳達信息，以及如何根據受眾和傳播渠道選擇最閤適的可視化方式。你將能夠將分析結果轉化為清晰、有說服力的視覺報告。 常用分析工具與技術： 本書將引導你掌握實際操作中常用的數據分析工具和技術。我們將深入講解如何使用主流的數據處理和分析語言（例如，SQL用於數據庫查詢，Python/R用於數據分析和建模）。你將學習如何編寫高效的代碼來完成數據讀取、清洗、轉換、可視化和統計分析等任務。 構建數據模型與預測： 在理解瞭數據並進行瞭初步探索後，我們將進入模型構建的階段。本書將介紹一些基礎但強大的預測模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等。你將學習如何選擇閤適的模型、如何訓練模型、如何評估模型性能，以及如何利用模型進行預測和決策支持。 商業應用案例分析： 理論的學習最終要迴歸實踐。本書將穿插大量的真實商業案例，涵蓋市場營銷、銷售預測、用戶行為分析、風險評估等多個領域。通過對這些案例的深入剖析，你將看到數據分析如何在實際業務中發揮價值，並學會如何將所學的技能應用於解決具體的商業問題。 持續學習與成長： 數據科學和分析領域發展迅速，本書將為你提供一個持續學習的起點，並指導你如何不斷更新知識、探索新的技術和工具，成為一名不斷進步的數據分析師。 本書的特點： 零基礎友好： 如果你對數據分析一無所知，本書正是為你量身打造。我們從最基本的概念講起，循序漸進，確保每一個讀者都能輕鬆跟上。 理論與實踐並重： 我們堅信“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”。本書在講解理論知識的同時，提供瞭大量的動手練習和代碼示例，讓你在實踐中鞏固所學。 聚焦核心技能： 我們不會讓你迷失在浩瀚的技術海洋中。本書聚焦於數據分析最核心、最實用的技能，讓你能夠快速上手，並産生實際價值。 商業導嚮： 本書始終圍繞“如何用數據解決商業問題”展開。我們強調從業務需求齣發，通過數據分析提供有價值的商業洞察。 循序漸進的案例： 從簡單的單變量分析，到復雜的模型構建，本書的案例設計循序漸進，幫助你逐步建立起分析的信心和能力。 誰適閤閱讀本書？ 渴望提升職業技能的在職人士： 無論你是市場營銷、銷售、産品、運營還是管理人員，掌握數據分析能力都能讓你在工作中如虎添翼，做齣更明智的決策。 希望轉型的職場新人： 數據分析領域是當前就業市場中最具前景的領域之一。本書可以幫助你建立堅實的基礎，為進入數據科學或數據分析領域做好準備。 對數據充滿好奇的學生： 如果你是計算機科學、統計學、經濟學、管理學等專業的學生，本書將為你提供一個實踐導嚮的學習路徑，幫助你將理論知識應用於實際問題。 所有希望用數據武裝自己的個體： 即使你並非從事直接與數據相關的工作，理解數據和數據分析的基本原理，也能讓你更好地理解周圍的世界，做齣更理性的判斷。 本書的承諾： 在閱讀完本書後，你將能夠： 清晰地理解數據分析的流程和方法論。 熟練運用常見的數據處理和分析工具。 獨立完成基本的數據清洗、探索和可視化任務。 理解並應用基礎的統計學概念來解釋數據。 構建簡單的預測模型，並解釋其結果。 將數據分析的洞察轉化為具有商業價值的建議。 建立起持續學習和探索數據科學的信心。 讓我們一起踏上這段激動人心的探索之旅，用數據點亮你的商業智慧，用分析驅動你的職業發展。這本書將是你最可靠的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖設計真是令人眼前一亮，閱讀體驗極佳。拿到手的時候，我就被它那種清新、專業的風格吸引瞭。特彆是那些代碼示例和圖錶，不僅清晰明瞭，而且和文字的配閤度非常高，讓人在學習過程中不容易感到枯燥。對於初學者來說，能夠把復雜的數據概念講得這麼直觀，確實下瞭不少功夫。比如在講解數據清洗的步驟時，作者並沒有堆砌晦澀難懂的專業術語，而是用生動的比喻和流程圖的方式逐步引導，讓人感覺自己像是在和一位經驗豐富的導師麵對麵交流，而不是在啃一本冰冷的教科書。這種注重用戶體驗的設計思路，讓原本枯燥的理論學習變得像是在探索一個有趣的迷宮，每解開一個小謎題都會帶來成就感。特彆贊賞的是，書中提供的配套資源，無論是綫上代碼庫還是練習數據集，都保持著極高的同步性和易用性，確保我們能隨時隨地進行實踐操作，這一點對於鞏固知識至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在內容組織邏輯上展現齣瞭極高的匠心。它沒有一上來就拋齣大量復雜的統計學理論，而是非常貼閤零基礎讀者的認知麯綫，采取瞭一種“小步快跑、逐步深入”的策略。開篇聚焦於最基礎的數據獲取和初步探索，建立起對數據的基本敬畏感和操作信心。隨後，作者非常自然地過渡到數據預處理，這部分內容在很多教材中往往被簡化或處理得過於理論化，但在這裏，它被細緻地拆解成瞭可操作的步驟清單，每一個步驟的目的和方法都解釋得非常到位。讓我印象深刻的是，作者似乎深諳初學者的痛點——即理論和實踐的脫節問題。因此，書中每一個新的概念提齣後，緊接著就會有一個貼閤實際業務場景的案例進行演示和驗證，這種“講完就練”的模式，極大地加速瞭知識的內化過程，讓人感覺每翻過一頁，自己的能力邊界就在嚮外拓展。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，作為一名對新技術始終保持好奇心，但又害怕被晦澀理論勸退的職場人士，我體驗瞭很多入門級的資料，但大多數都半途而廢瞭。這本《CDA數據分析——零基礎入門》之所以能讓我堅持下來，很大程度上歸功於作者那種極其耐心和鼓勵性的筆調。書中處理睏難概念時，總能找到一個既嚴謹又不失親和力的平衡點。比如，在解釋概率論基礎時，作者會特意穿插一些“彆擔心，我們馬上就用得上”之類的暖心提示，極大地緩解瞭學習壓力。它不像某些教材那樣，假設讀者已經具備瞭某些前提知識，而是真正地從“什麼都不懂”的狀態齣發，一步一步地搭建知識體係的基石。這種以讀者為中心的敘事方式，讓整個學習過程充滿瞭安全感和持續的動力，讓人感覺作者是在真誠地幫助讀者跨越學習的第一個也是最難的門檻。

評分☆☆☆☆☆

這本書在工具鏈的整閤和應用上做得非常齣色，它沒有固守單一的軟件平颱，而是展現瞭當代數據分析工作流的廣度和兼容性。我驚喜地發現，它在介紹核心分析方法的同時，非常巧妙地融入瞭當前行業內主流的數據處理環境和軟件的最佳實踐。這不僅僅是教你一個知識點，更是在模擬真實工作場景下如何組織和管理你的分析項目。例如，書中對數據管道（Data Pipeline）概念的引入，讓初學者能提早建立起對數據從産生到最終價值實現的全景認知。更關鍵的是，它強調瞭代碼的可復用性和模塊化思維，這對於希望未來能持續優化和維護分析項目的學習者來說，是寶貴的財富。讀完後，我感覺自己不再是隻會操作孤立工具的“腳本小子”，而是具備瞭初步構建完整數據解決方案的潛力，視野被極大地拓寬瞭。

評分☆☆☆☆☆

從一個純粹注重結果的“實戰派”角度來看，這本書的實用價值超乎我的預期。它不僅僅停留在教你“如何使用某個函數”，而是深入剖析瞭“為什麼在這個場景下應該使用這個函數，以及使用它可能帶來什麼潛在的業務影響”。這一點，對於想要真正利用數據驅動決策的人來說，是至關重要的區分點。書中關於數據可視化部分的講解尤為精妙，它沒有陷入工具的炫技，而是將重點放在瞭“如何通過視覺語言有效溝通數據故事”上。例如，如何根據不同的數據類型選擇最恰當的圖錶類型，以及如何通過色彩和布局來引導讀者的注意力，這些都是平時工作中容易被忽略但卻能決定報告成敗的關鍵要素。讀完相關章節後，我立刻嘗試用書中介紹的原則重新審視瞭自己之前做過的一些報告，發現改進空間巨大，這本“工具書”更像是一本“思維升級指南”。

評分☆☆☆☆☆

製作精美，繼續關注！

評分☆☆☆☆☆

內容不夠詳實，權當看小說瞭，而且書後麵附的遠程視頻 賬號是空號 根本無法使用

評分☆☆☆☆☆

京東自營的東西，就是方便，快捷，安全有保障，齣現問題又好退貨，還有什麼不選擇的理由呢

評分☆☆☆☆☆

數據分析實務那本我先看瞭10頁就兩處錯

評分☆☆☆☆☆

希望能通過這本書入門

評分☆☆☆☆☆

京東自營的東西，就是方便，快捷，安全有保障，齣現問題又好退貨，還有什麼不選擇的理由呢

評分☆☆☆☆☆

這本書後麵的登陸賬號不能用

評分☆☆☆☆☆

書的內容很詳細，不錯。我很喜歡

評分☆☆☆☆☆

不錯