包邮CDA数据分析——零基础入门+CDA 数据分析实务+CDA数据分析考试大纲 数据分析员 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国商业联合会数据分析专业委员会 著 著

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• CDA数据分析
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• 数据分析员
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• 技能提升

店铺： 义博图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284762

商品编码：13566728132

页数：1

字数：1

内容简介

作 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会

出版时间：2016-05    千 字 数：330

版    次：01-01    页    数：216

印刷时间：    开    本：16开

印    次：01-01    装    帧：

I S B N ：9787121284762     

重    印：新书    换    版：

所属分类：经济管理 >> 工商管理 >> 管理与决策

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纸质书定价：￥39.0

内容简介

本书引入真实的案例， 以提供优质的数据分析服务、 撰写高质量的数据分析报告为目标。在阐述数据分析时， 力求以系统的观念从所研究主题的整体着眼， 综合不同的分析角度、 数据处理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示数据更本质的特点和更深层次的规律。书中以实际案例为背景， 说明综合采用统计方法、 数据挖掘方法进行数据分析的主要问题。 本书适合学过数据分析基础知识的读者阅读，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。

第1章  营销决策数据分析

 

1.1  营销决策分析概述

 

1.1.1  产品决策

 

1.1.2  价格决策

 

 1.1.3  渠道决策

 

1.1.4  广告与促销决策

 

1.1.5  新产品开发的决策

 

1.2  营销决策数据分析的综合案例

 

1.2.1  产品决策数据分析

 

1.2.2  价格决策数据分析

 

1.2.3  分销渠道决策数据分析的综合案例

 

1.2.4  广告与促销决策分析

 

1.2.5  用联合分析设计比萨饼

 

案例实务

 

西尔斯——用大数据降低成本

 

上品折扣——用大数据走全渠道营销

 

第2章  数据分析在市场分析与预测中的应用

 

2.1  市场分析与预测的概述

 

2.1.1  市场分析的研究内容

 

2.1.2  市场预测概述

 

2.2  市场预测分析的综合案例

 

2.2.1  回归分析与市场预测

 

2.2.2  时间序列分析与市场预测

 

2.3  定性定量相结合分析技术

 

2.3.1  专家小组预测法

 

2.3.2  德尔菲预测法

 

2.3.3  类比预测法

 

案例实务

 

Zara——可以预见未来的时尚圈

 

可口可乐——用大数据制定口味

 

IBM——用大数据预测股价走势

 

案例解析

 

第3章  客户数据分析

 

3.1  客户数据分析概述

 

3.1.1  客户获取分析

 

3.1.2  客户激活响应分析

 

3.1.3  客户保有分析

 

3.1.4  客户流失分析

 

3.1.5  客户满意度分析

 

3.1.6  客户价值分析

 

3.1.7  客户偏好分析

 

3.2  客户数据分析综合案例

 

3.2.1  客户偏好分析

 

3.2.2  因子分析的应用实例——不同地区六项经济指标数据分析

 

3.2.3  层次聚类与迭代聚类应用实例

 

3.2.4  KANO模型应用举例

 

3.2.5  方差分析的案例——关于北京市房地产的价格

 

案例实务

 

的大数据技术案例分析

 

淘宝网掘金大数据金融市场

 

案例解析

 

第4章  生产采购数据分析

 

4.1  生产决策分析

 

4.1.1  生产决策分析概述

 

4.1.2  用线性规划模型制订优的生产计划

 

4.2  采购决策分析

 

4.2.1  采购管理决策包含的内容

 

4.2.2  采购优化常用的分析工具及模型应用

 

4.2.3  库存管理分析

 

4.2.4  供应商选择——AHP层次分析法

 

4.2.5  建立科学的集成采购体系——ABC-XYZ分析法

 

4.2.6  库存优化与决策——啤酒游戏

 

案例实务

 

汽车制造行业大数据分析

 

工业大数据在制造企业的应用场景分析

 

附录

 

 

 

作 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会

出版时间：2016-05    千 字 数：200

版    次：01-01    页    数：132

印刷时间：    开    本：16开

印    次：01-01    装    帧：

I S B N ：9787121284748     

重    印：新书    换    版：

所属分类：经济管理 >> 考试与认证 >> 其他

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纸质书定价：￥33.0

 

 

 

 

本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。 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 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会

出版时间：2016-05    千 字 数：300

版    次：01-01    页    数：204

印刷时间：    开    本：16开

印    次：01-01    装    帧：

I S B N ：9787121284755     

重    印：新书    换    版：

所属分类：经济管理 >> 工具书 >> 工具书

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纸质书定价：￥38.0 

 

 

 

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。

 

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

 

………………………………

……………………………………………………

大数据时代的数据洞察力：从零开始，实践致远 在这个信息爆炸的时代，数据早已渗透到我们生活的方方面面，成为驱动决策、创造价值的核心资源。无论是商业运营、科学研究，还是社会发展，都离不开对海量数据的深入理解和有效运用。然而，面对纷繁复杂的数据，许多人感到无从下手，迷失在数据的海洋中。如何才能掌握驾驭数据、从中提炼洞察的能力？如何才能成为一名能够为组织带来真正价值的数据分析师？ 本书旨在为渴望进入数据分析领域，或希望系统提升数据分析技能的读者提供一份详尽的学习路径和实践指南。我们深知，理论知识的储备是基础，而实际操作的演练则是通往精通的关键。因此，本书将从最基础的概念讲起，逐步深入到核心的分析方法和工具，并结合实际案例，引导读者一步步建立起完整的数据分析思维体系和实操能力。 第一部分：数据分析的基石——概念与思维 在着手任何具体的数据分析项目之前，理解数据分析的本质、核心概念以及分析师应具备的思维模式至关重要。本部分将带领您穿越数据分析的迷雾，构建起坚实的基础。 什么是数据分析？ 我们将从最朴素的定义出发，揭示数据分析的真正含义——它不仅仅是数字的堆砌，更是从数据中发现规律、洞察趋势、支持决策的过程。您将了解到数据分析的价值所在，以及它如何赋能各个行业。 数据分析的流程与方法论： 数据分析并非杂乱无章，它遵循一套严谨的流程。我们将详细讲解从明确业务问题、收集和理解数据、数据清洗与预处理、探索性数据分析（EDA）、模型构建与评估，到最终结果呈现与沟通的完整流程。同时，您将接触到诸如描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析等不同类型的数据分析，理解它们在不同场景下的应用。 数据分析师的核心素养： 一名优秀的数据分析师需要具备哪些特质？我们不仅会关注技术技能，更会强调逻辑思维、批判性思维、解决问题的能力、业务理解力以及沟通协作能力。您将明白，数据分析师的角色远不止是技术操作员，更是业务的“侦探”和“参谋”。 数据伦理与隐私保护： 在数据分析日益普及的今天，数据伦理和隐私保护变得尤为重要。本部分将引导您认识到在使用和分析数据时应承担的责任，了解相关的法律法规和行业准则，确保数据分析的合规性和道德性。 第二部分：数据分析的工具箱——技术与实践 掌握了数据分析的理论基础和思维方式，接下来便是学习和运用强大的工具来完成实际操作。本部分将聚焦于数据分析领域最常用、最核心的技术和工具，通过大量的实践操作，让您熟练掌握数据处理和分析的各项技能。 编程语言基础： Python和R是当前数据分析领域最受欢迎的两大编程语言。我们将从基础语法入手，逐步引导您掌握使用Python（以Pandas、NumPy库为主）或R（以dplyr、tidyr库为主）进行数据导入、清洗、转换和初步分析的方法。您将学会如何有效地处理缺失值、异常值，如何进行数据合并、拆分，以及如何对数据进行分组、聚合等常用操作。 数据库与SQL： 大多数数据都存储在数据库中。本部分将为您讲解关系型数据库的基本概念，并重点介绍SQL（Structured Query Language）这一强大的数据库查询语言。您将学会如何编写SQL语句来查询、筛选、连接、更新和管理数据库中的数据，这是数据提取和预处理的关键技能。 数据可视化： “一张图胜过千言万语”。数据可视化是将复杂数据转化为直观易懂图表的重要手段。您将学习使用Matplotlib、Seaborn（Python）或ggplot2（R）等工具创建各种统计图表，如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图等，并通过图表清晰地展示数据中的模式、趋势和关联。 统计学基础在数据分析中的应用： 统计学是数据分析的理论支撑。我们将回顾和讲解在数据分析中常用的统计学概念，例如描述性统计（均值、中位数、方差等）、概率分布、假设检验、相关性分析、回归分析等，并演示如何在实际数据分析中应用这些统计方法来验证假设、发现关系。 探索性数据分析（EDA）的实践： EDA是理解数据、发现隐藏模式的关键阶段。您将学习如何运用统计学方法和数据可视化技术，系统地探索数据集的特征、变量之间的关系，识别潜在的问题，为后续建模提供依据。 第三部分：数据分析的进阶——模型与应用 掌握了基础工具和方法后，我们将进一步深入到更高级的数据分析技术，包括机器学习模型，以及如何将这些技术应用于解决实际业务问题。 机器学习入门： 机器学习是实现数据分析自动化和预测能力的核心。本部分将介绍监督学习（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等）和无监督学习（如K-means聚类、主成分分析等）的基本概念和常用算法。您将学习如何选择合适的模型，如何对模型进行训练、评估和调优，以及如何解释模型的预测结果。 常用数据分析模型的应用场景： 我们将通过大量案例，展示如何将不同的数据分析模型应用于实际问题。例如，如何利用分类模型进行客户流失预测，如何利用回归模型预测销售额，如何利用聚类模型进行用户细分，如何利用时间序列模型预测未来趋势等。 AB测试与实验设计： 在互联网产品和营销领域，AB测试是一种衡量不同策略效果的有力工具。您将学习如何设计和执行AB测试，如何分析测试结果，并基于数据做出科学的决策。 数据分析报告的撰写与沟通： 数据分析的最终价值体现在如何有效地将分析结果传达给非技术人员。本部分将指导您如何构建清晰、有逻辑、有说服力的数据分析报告，如何使用图表和简洁的语言解释复杂的分析结果，并如何与业务团队进行有效沟通，推动数据驱动的决策。 第四部分：走向专业——考试与职业发展 对于希望获得行业认可、提升职业竞争力的读者，本部分将为您提供关于数据分析师认证考试的指导，以及关于职业发展路径的建议。 CDA 数据分析考试大纲解读： 本部分将详细解析CDA（Certified Data Analyst）数据分析师考试的大纲，帮助您梳理考试的知识体系和重点。您将了解到考试覆盖的各个知识点，以及如何有针对性地进行复习和准备。 CDA 数据分析实务指导： 结合考试大纲，我们将提供一系列的实务练习和案例分析，帮助您巩固所学知识，并将理论与实践相结合。通过大量的练习，您将能够更好地理解和掌握考试所需的各项技能。 数据分析师的职业发展路径： 成为一名优秀的数据分析师只是一个开始。本部分将探讨数据分析师在不同行业、不同层级的职业发展可能性，以及如何通过持续学习和经验积累，不断提升自己的职业价值。 谁适合阅读本书？ 零基础的初学者： 对数据分析充满兴趣，但不知道从何开始的您。 希望系统学习的在校学生： 计算机科学、统计学、数学、经济学等相关专业的学生，希望巩固数据分析知识。 希望转型的职场人士： 计划进入数据分析行业，或希望将数据分析技能应用于现有工作的白领。 对数据驱动决策感兴趣的管理者： 希望了解如何利用数据提升业务绩效的领导者。 准备参加CDA数据分析师认证考试的考生： 希望获得系统性指导和实务练习的备考者。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一份带您踏上数据分析之旅的向导。我们相信，通过系统的学习和大量的实践，您将能够掌握数据分析的核心技能，培养出敏锐的数据洞察力，并在大数据时代乘风破浪，实现个人价值的最大化。现在，就让我们一起开启这段精彩的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据领域充满热情，但又苦于缺乏系统性指导的学习者，我一直以来都在寻找一本能够真正帮助我入门并深入理解数据分析的书籍。《包邮CDA数据分析——零基础入门+CDA 数据分析实务+CDA数据分析考试大纲 数据分析员》这个组合，听起来就像是我梦寐以求的学习宝典。 我尤其看重“零基础入门”部分。我希望它能颠覆我以往对数据分析的刻板印象，用更加生动、贴近生活化的方式来介绍基础概念。例如，它能否从“为什么我们需要数据分析”这个根本问题出发，结合一些日常生活中遇到的例子，比如购物的推荐算法、交通的拥堵预测等，来解释数据分析的魅力和价值？我期望它能够避开过于抽象的理论，而是通过“做什么”、“怎么做”的实际操作来引导读者。如果能包含一些关于数据收集、清洗的基础知识，以及一些简单易上手的工具介绍，比如Excel的进阶功能，我会感到非常欣喜。 “CDA数据分析实务”对我来说，是检验学习成果、提升实操能力的关键。我希望这部分能够提供一些更加贴近真实商业场景的案例分析，比如如何通过用户行为数据来优化产品设计，如何利用销售数据来预测未来趋势，或者如何通过市场调研数据来制定营销策略。我希望能看到作者是如何从一个商业问题出发，一步步拆解、收集、分析数据，最终得出 actionable insights（可执行的见解）的过程。我非常期待能够学习到数据可视化方面的技巧，以及如何用数据说话，让非技术背景的人也能理解分析结果。 而“CDA数据分析考试大纲”则为我的学习路径提供了明确的指引。我希望这份大纲能够清晰地标示出考试的重点、难点，以及可能涉及到的各个知识模块。通过大纲，我能够更有效地分配我的学习时间和精力，确保我的学习方向与考试要求高度契合。如果书中能提供一些针对考试的练习题，并附有详细的解答和思路解析，那将是莫大的帮助。 总体而言，我希望这套书能够成为我从数据分析的“门外汉”蜕变为一名合格的数据分析师的阶梯。我期待它能够提供一套完整的学习方案，让我能够掌握必要的数据分析思维、工具和方法，并且为未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到《包邮CDA数据分析——零基础入门+CDA 数据分析实务+CDA数据分析考试大纲 数据分析员》这本书，我的第一反应就是“终于等到你了！”。我一直觉得数据分析是一个非常酷的技能，但每次想学的时候，都会被各种术语和复杂的流程弄得晕头转向。我不是科班出身，对数学和统计学也有些畏惧，所以“零基础入门”这个标签对我来说简直是救星。 我希望“零基础入门”部分能够像一位经验丰富的朋友，用最接地气的方式告诉我：数据到底是什么？我们为什么要分析数据？以及最重要的一点，学习数据分析到底能给我带来什么？我期待它能从最简单的概念开始，比如“数据清洗”到底要洗掉什么？“数据可视化”为什么这么重要？我希望它能介绍一些我能马上用起来的工具，比如Excel的各种函数和图表制作，或者是一些易于上手的可视化软件。千万不要一开始就丢给我一堆复杂的算法，让我觉得遥不可及。 “CDA数据分析实务”是我接下来最期待的部分。我希望它能带领我走进真实的数据世界。比如，如果我是一个小电商的店主，我应该如何分析我的销售数据，找出哪些产品最受欢迎，哪些客户最忠诚？或者，如果我在做一场线上推广活动，我应该如何收集和分析用户反馈，来评估活动的效果？我希望能看到一些从问题出发，到数据收集，再到分析和得出结论的全过程。我特别想学习如何将分析结果清晰地呈现出来，让老板或者同事能够一目了然地明白我的意思。 “CDA数据分析考试大纲”则为我的学习旅程提供了一个明确的终点。我希望它能清楚地告诉我，为了成为一名合格的数据分析师，我需要掌握哪些知识和技能。如果它能给出一些模拟题，或者分析往年考题的特点，那就太棒了。这样我就可以知道，哪些是重点，哪些是需要花更多时间去理解的内容，避免走弯路。 总之，我希望这套书能给我一个系统性的学习框架，让我不再是东一榔头西一棒槌地学习。我希望它能让我从一个“数据小白”，一步步成长为一个能够自信地运用数据来解决问题，并且能够通过专业考试的“数据达人”。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这套《包邮CDA数据分析——零基础入门+CDA 数据分析实务+CDA数据分析考试大纲 数据分析员》，心里真是涌动着一股学习的热情。我一直对数据分析这个领域充满了好奇，但又苦于没有系统的入门途径，总是在网上零散地看些文章，感觉像是在大海里捞针，效率不高，而且很容易被误导。这本书的出现，就像给我指明了一个清晰的方向。 首先，从“零基础入门”这部分内容来看，我非常期待它能为我这样一个完全没有数据分析背景的人，搭建起一个坚实的地基。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是数据、数据的类型、数据分析的意义等等，用通俗易懂的语言解释这些核心概念，避免一开始就抛出太多专业术语，让我望而却步。同时，我也期望它能介绍一些常用的数据分析工具，比如Excel、SQL，甚至是一些基础的Python或R语言的入门知识，并且有配套的练习题，让我能够动手实践，加深理解。 我设想，“CDA数据分析实务”这部分会更加侧重于实际应用，这正是我最需要的部分。我希望它能够涵盖一些典型的数据分析场景，比如用户行为分析、销售数据分析、市场营销效果评估等等。通过案例的讲解，我能够学习到如何将理论知识应用到实际工作中，如何提出问题、收集数据、清洗数据、进行探索性数据分析、建模以及最终的报告撰写。我尤其期待能够看到一些关于数据可视化技巧的介绍，因为我觉得清晰、有说服力的数据图表能够极大地提升分析报告的价值。 而“CDA数据分析考试大纲”则让我感到备受鼓舞。它意味着这套书的内容是经过行业认可的，并且能够帮助我为未来的职业发展做好准备。我希望这份大纲能够清晰地列出考试的重点、难点以及考察的知识点范围，让我能够有针对性地进行复习和准备。同时，我也希望书中能够提供一些模拟试题或者往年真题的分析，让我能够提前了解考试的题型和难度，做到心中有数。 总的来说，我购买这套书的初衷，是希望能够系统地学习数据分析的知识体系，掌握必备的技能，并最终能够胜任数据分析员的岗位。我非常期待它能够带领我从零开始，逐步深入，最终能够自信地面对数据，从中发现价值，并为企业的发展做出贡献。这套书的“包邮”优惠也让我觉得非常划算，我坚信这次投资绝对物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这套《包邮CDA数据分析——零基础入门+CDA 数据分析实务+CDA数据分析考试大纲 数据分析员》真是解决了我多年的燃眉之急！我一直想往数据分析这个方向发展，但每次看到那些密密麻麻的公式和代码就头疼，总感觉自己学不会。特别是看到一些招聘信息里对数据分析师的要求，总觉得距离自己太遥远了，所以一直停留在“想学”的阶段，迟迟没有开始。 这次看到“零基础入门”，我心头一亮。我希望这部分能真的做到“零基础”，从最最基础的常识讲起。比如，数据分析到底能干嘛？为什么企业那么看重数据分析？它和我们平时说的“查数据”有什么区别？我希望它能用生动的例子，而不是枯燥的定义，来解释这些问题。最好能介绍一些简单易学的工具，比如Excel的一些高级技巧，或者像Power BI这样直观的可视化工具。我真的怕一开始就被高深的统计学或者编程语言吓退，所以希望它的入门部分能让我觉得“原来数据分析这么有趣，我好像也能学会！” “CDA数据分析实务”则是我更关注的部分，因为我知道，光有理论是不够的，关键在于怎么用。我期待这部分能有一些真实世界的案例，比如分析电商平台的销售数据，找出用户购买习惯的规律；或者分析社交媒体数据，了解用户对某个产品的看法。我希望能看到作者是如何一步步地从原始数据开始，经过清洗、转换、分析，最后得出有价值的结论，并且如何用图表清晰地展示出来。我特别想知道，在分析过程中，作者是如何思考的，遇到问题会怎么解决。 “CDA数据分析考试大纲”对我来说，就像一张通关秘籍。我希望它能明确考试的范围和重点，让我知道哪些是必须掌握的，哪些是锦上添花的。如果能有针对性的练习题，那就更好了。比如，考什么题型？有哪些陷阱？通过这个大纲，我希望能明确我的学习目标，并且在学习过程中知道自己离目标还有多远。 总而言之，我希望这套书能够循序渐进，让我从对数据分析的一无所知，到能够看懂并进行基本的数据分析，再到最终能够通过考试，获得职业上的认可。我希望它不仅仅是一本书，更是一个能够引领我进入数据分析世界的向导。

评分☆☆☆☆☆

看到《包邮CDA数据分析——零基础入门+CDA 数据分析实务+CDA数据分析考试大纲 数据分析员》这个标题，我的学习热情瞬间被点燃了！我一直对数据背后隐藏的秘密感到好奇，但总觉得门槛很高，望而却步。这次看到“零基础入门”，让我觉得这是一个非常好的机会，可以开始我的数据探索之旅。 我特别希望“零基础入门”能够非常耐心和细致，从最基本的问题入手。比如，为什么数据如此重要？它能帮助我们做些什么？我希望它能用生动形象的语言，结合实际生活中的例子，来解释一些基础的概念，而不是直接抛出枯燥的定义。我期待它能介绍一些基础的统计学概念，比如均值、中位数、标准差，以及它们在数据分析中的应用，但要用易于理解的方式来呈现。同时，我也希望它能介绍一些入门级的数据处理和可视化工具，比如Excel的强大功能，或者一些免费的在线工具，让我能够立刻动手实践。 “CDA数据分析实务”这部分，我更是充满了期待。我希望它能通过一些真实的商业案例，来展示数据分析在不同行业和场景中的应用。比如，如何分析用户行为数据来提升产品用户体验？如何通过市场数据来优化广告投放策略？我希望能看到作者是如何将理论知识转化为实际的分析步骤，如何进行数据清洗、特征工程、模型选择和结果解读。我特别希望能学习到一些关于数据报告撰写和数据可视化的技巧，用图表清晰有效地传达分析结果，让非技术人员也能理解。 而“CDA数据分析考试大纲”则为我的学习提供了明确的目标和方向。我希望它能够清晰地列出考试的考察范围、重点难点，以及题型结构。有了这份大纲，我就可以更有针对性地进行复习，知道哪些知识点是必须掌握的，哪些是需要深入理解的。如果书中能提供一些模拟题，并且附有详细的解析，那将是对我备考的巨大帮助。 总的来说，我购买这套书的初衷，是希望能够获得一个系统、全面的数据分析学习路径。我期待它能让我从一个对数据一无所知的新手，成长为一个能够独立进行数据分析，并能通过专业考试的合格的数据分析员。我相信这套书将会是我在数据分析领域的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

一般

评分☆☆☆☆☆

极差商家，挂京东名誉买二手书，没包装，书页发黄，书内容模糊不清，不用说经常买书的亲知道是什么货了吧，和他们联系所有责任推给出版社，真是没话说假的出版社能给你正版书吗？你当然没责任，是消费者的错

评分☆☆☆☆☆

没有光盘

评分☆☆☆☆☆

一般

评分☆☆☆☆☆

一般

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