正版 誰說菜鳥不會數據分析 入門工具篇 數據分析教程套裝書籍 數據分析師服務軟件 SPSS pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 1

ISBN：9787121187803

商品編碼：27097999221

叢書名： 誰說菜鳥不會數據分析(工具篇)誰說菜鳥不會數

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張文霖、劉夏璐、狄鬆編著的《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇升級版) 》是一本有趣的數據分析書！ 本書基於通用的Excel工具，加上必知必會的數據分析概念，以小說般 通俗易懂的方式講解。
本書基於職場三人行來構建內容，完全按照數據分析工作的完整流程來 講解。全書共8章，依次講解數據分析必知必會知識、確定數據分析的結構 化思維、數據處理技巧、數據展現的技術、通過專業化的視角來提升圖錶之 美以及專業分析報告的撰寫等內容。
本書有足夠的魅力讓你一口氣讀下去，在無形之中掌握數據分析的技能 ，提升職場競爭能力。
《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇升級版)》能有效幫助職場新人提升職 場競爭力，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及産品經理 解決實際問題，還能幫助從事谘詢、研究、分析行業的人士，各級管理人士 提高專業水平。
工欲善其事，必先利其器。數據分析也不例外， 張文霖、狄鬆、林鳳瓊、任瑋琳編著的《誰說菜鳥不 會數據分析（工具篇行業暢銷書升級版）》基於 Excel，通俗地講解數據分析全流程工具。
作為《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）》的姊 妹篇，《誰說菜鳥不會數據分析（工具篇行業暢銷書 升級版）》繼續采用職場三人行的方式來構建內容， 細緻梳理瞭數據分析工作的完整流程，並基於常用的 辦公軟件Excel，精心挑選能夠提高工作效率的常用 工具來講解。這些工具涵蓋數據處理（Microsoft Access、Query）、數據分析（PowerPivot、Excel 數據分析工具庫）、數據呈現（水晶易錶）和報告自 動化（VBA）。
本書形式活潑，內容豐富而且充實，讓人有不斷 閱讀下去的動力。對於剛踏齣校門，初涉職場的新人 ，尤其從事市場營銷、金融、財務、人力資源管理、 産品管理等工作的上班族們，本書能幫助他們提高工 作效率；而從事管理、谘詢、研究等工作的專業人士 ，也不妨閱讀本書，亦可達到梳理知識的目的。

洞悉數據驅動的未來：開啓你的數據分析之旅 在這個信息爆炸的時代，數據已然成為企業決策、科學研究、市場洞察乃至個人成長的核心驅動力。無論你身處哪個行業，掌握數據分析的能力都將為你打開一扇通往更廣闊可能性的大門。然而，麵對浩如煙海的數據和層齣不窮的分析工具，許多初學者常常感到無從下手，望而卻步。 本書籍套裝，以“正版 誰說菜鳥不會數據分析 入門工具篇 數據分析教程套裝書籍 數據分析師服務軟件 SPSS”為題，正是為解開這一難題而生。它並非一本泛泛而談的數據分析理論書籍，也不是一本僅列舉工具功能的枯燥手冊。相反，它是一套精心設計的、旨在讓你從零開始，逐步掌握數據分析核心技能，並能熟練運用實際工具解決問題的實戰訓練營。 第一冊：入門工具篇——數據分析的基石與導航 數據分析的旅程，始於對常用工具的認知與駕馭。本冊將帶領你步入數據分析的“入門工具篇”，為你打下堅實的基礎。我們將從最基礎的數據概念講起，例如數據類型、數據結構、數據質量等，幫助你建立對數據的基本認知框架。 接著，我們會聚焦於數據分析領域中最具代錶性、也是最容易上手的工具。例如，對於初學者而言，Excel 仍然是處理和分析錶格數據的得力助手。本書將詳細講解 Excel 在數據整理、清洗、透視錶製作、圖錶繪製等方麵的強大功能，讓你能夠快速地從原始數據中提取有價值的信息。你將學會如何運用各種函數（如 SUM, AVERAGE, IF, VLOOKUP 等）進行數據計算和邏輯判斷，如何利用數據透視錶進行多維度的數據匯總和分析，以及如何通過各種圖錶（柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等）直觀地展示數據趨勢和規律。 更進一步，本書還將為你引入一些更專業的、在數據分析領域被廣泛使用的工具。我們會係統地介紹 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 的核心功能。SPSS 作為一款強大的統計分析軟件，尤其在社會科學、市場研究、醫學統計等領域享有盛譽。你將學習如何導入不同格式的數據到 SPSS 中，如何進行數據預處理，例如變量的定義、缺失值的處理、異常值的檢測等。 更重要的是，本書將引導你掌握 SPSS 中進行常用統計分析的方法。例如，描述性統計分析（均值、中位數、標準差、頻率分布等），讓你瞭解數據的基本分布特徵。推斷性統計分析將是重點，你將學習如何運用 t 檢驗、方差分析 (ANOVA)、卡方檢驗等方法來檢驗不同組彆之間的差異；如何進行相關分析，探究變量之間的關聯強度；如何進行迴歸分析，建立預測模型。本書並非僅僅羅列 SPSS 的菜單選項，而是會結閤實際案例，教你如何根據實際問題選擇閤適的統計方法，並正確解讀 SPSS 輸齣的結果。例如，你會學習到如何設計一個市場調查問捲，然後利用 SPSS 對問捲數據進行分析，從而洞察消費者偏好；或者如何分析一組實驗數據，判斷不同處理方式是否産生顯著差異。 本書的另一大亮點在於，它會強調“工具為我所用”的理念。數據分析工具是手段，並非目的。因此，在介紹工具功能的同時，我們會始終圍繞著“分析什麼”、“如何分析”、“分析結果意味著什麼”這些核心問題展開。你將不僅僅是學會點擊鼠標，而是理解每一步操作背後的邏輯，以及如何將分析結果轉化為 actionable insights。 第二冊：數據分析教程——從菜鳥到行傢的蛻變 如果說第一冊為你提供瞭“工具箱”，那麼第二冊則為你提供瞭“施工圖”和“建造技巧”。它將帶你深入理解數據分析的整個生命周期，並傳授解決實際問題的通用方法論。 本冊將從數據分析項目的基本流程講起，包括： 明確分析目標： 如何從模糊的業務問題中提煉齣清晰、可量化的分析目標。 數據獲取與理解： 瞭解數據的來源，掌握數據采集的基本原則，並學會初步探索性數據分析 (EDA)，以理解數據的整體特徵、潛在問題以及可能的分析方嚮。 數據清洗與預處理： 這是數據分析中最耗時但至關重要的一步。你將學習如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據標準化、規範化，如何處理分類變量和連續變量等。本書會提供詳細的操作指南和常見的處理技巧。 特徵工程： 如何根據業務理解和分析目標，從原始數據中創造齣更具代錶性的特徵，以提升模型性能。 模型選擇與構建： 瞭解不同類型的數據分析模型（如描述性模型、診斷性模型、預測性模型、規範性模型），並學習如何在 SPSS 等工具中應用這些模型。 模型評估與優化： 如何使用恰當的指標評估模型的準確性、魯棒性，並學習如何通過調整參數或改進模型來優化分析結果。 結果解釋與報告： 如何將復雜的分析結果以清晰、易懂的方式傳達給非技術背景的受眾，並給齣有價值的建議。 本書的教程部分將以大量的真實案例貫穿其中。這些案例將覆蓋市場營銷、用戶行為分析、銷售預測、風險評估、産品優化等多個領域，讓你看到數據分析如何在實踐中發揮巨大的價值。例如，你將學習如何分析用戶購買行為數據，找齣高價值用戶群，並設計針對性的營銷策略；你將學習如何預測産品銷量，為庫存管理和生産計劃提供決策支持；你將學習如何通過分析用戶反饋數據，發現産品存在的問題並提齣改進建議。 SPSS 在本冊中將扮演更重要的角色，但不再是孤立的工具介紹，而是與分析方法論緊密結閤。你會看到，在進行迴歸分析時，SPSS 如何幫助你驗證模型的有效性；在進行聚類分析時，SPSS 如何幫助你發現隱藏的用戶群體；在進行假設檢驗時，SPSS 如何幫助你做齣科學的判斷。 此外，本書還將觸及一些更高級的數據分析概念，為你的進階學習打下基礎。例如，你可能會瞭解到一些機器學習的基本思想，或者數據可視化的最佳實踐。重點在於，這些概念的引入將是循序漸進、與實際應用相結閤的，讓你在理解工具和方法的同時，逐步建立起對更廣泛數據科學領域的認識。 第三冊：數據分析師服務軟件——效率與洞察的融閤 在掌握瞭基礎工具和分析方法之後，如何進一步提升效率，讓數據分析工作流程更加順暢，並從中獲得更深層次的洞察？這正是本書第三冊“數據分析師服務軟件”所要探討的內容。 這一冊將為你介紹一些能夠增強數據分析能力、簡化工作流程的輔助軟件和技術。雖然本書重點是 SPSS，但瞭解和接觸其他相關工具，可以讓你對數據分析生態係統有更全麵的認識，並能根據實際需求選擇最適閤的工具組閤。 例如，對於數據的可視化呈現，除瞭 SPSS 本身的圖錶功能，我們還會介紹一些更專業的、能夠創建交互式儀錶闆和動態報告的工具。這些工具可以幫助你以更直觀、更具吸引力的方式展示數據分析結果，讓非專業人士也能快速理解關鍵信息。 我們還會探討一些用於數據管理的工具，以及如何與其他數據源進行整閤。瞭解如何有效地組織和管理你的數據，是保證分析質量和效率的關鍵。 更重要的是，這一冊將強調“數據分析師的服務”這一概念。數據分析的最終目的是為業務提供服務，解決實際問題，創造價值。因此，本書將引導你思考如何更好地與業務團隊溝通，如何理解他們的需求，如何將分析結果轉化為可執行的建議，並如何持續跟進和迭代分析項目。 SPSS 在此部分中，仍然是核心工具之一，但我們將更多地關注如何將其與其他工具協同工作，例如如何將 SPSS 分析的結果導齣，並在其他可視化工具中進行更精美的展示；或者如何利用 SPSS 腳本來自動化一些重復性的數據處理和分析任務，從而大幅提升工作效率。 本書的宗旨是讓你成為一個能夠獨立思考、運用工具解決實際問題的“數據分析師”，而不僅僅是一個“數據操作員”。你將學會如何從數據中發現“故事”，如何用數據“說話”，並最終為組織帶來切實的價值。 為何選擇這套書籍？ 循序漸進，零基礎友好： 從最基礎的工具和概念講起，即使是數據分析的“菜鳥”，也能輕鬆入門。 理論與實踐並重： 既有紮實的理論講解，又有豐富的實戰案例，讓你學以緻用。 聚焦核心工具： 深入講解 SPSS 等主流數據分析工具，為你打造強大的實操能力。 方法論與技能融閤： 不僅教授工具使用，更傳遞通用的數據分析思維和方法。 提升效率與價值： 介紹輔助工具和方法，幫助你成為更高效、更有價值的數據分析師。 官方正版，品質保證： 確保內容的準確性、權威性和前沿性。 無論你是希望轉行數據分析，還是想在現有工作中提升數據驅動的決策能力，亦或是對數據科學充滿好奇，這套書籍都將是你開啓數據分析之旅的最佳選擇。它將幫助你打破思維定勢，掌握必備技能，自信地擁抱數據驅動的未來，真正做到“誰說菜鳥不會數據分析”！

評分☆☆☆☆☆

我一直對通過數據來洞察事物本質充滿好奇，但苦於沒有閤適的入門指引，總是徘徊在數據分析的門外。這次看到《誰說菜鳥不會數據分析 入門工具篇》這本書，並且還包含SPSS這個強大的分析工具，我真的覺得這是一個絕佳的學習機會。我最期待的部分是，它能否像一位經驗豐富的朋友一樣，用最通俗易懂的語言，帶領我一步步走近數據分析的世界。我希望它能詳細介紹如何從零開始，采集、清洗、整理數據，這些基礎但至關重要的步驟。同時，我也非常關注它在“數據分析教程套裝書籍”這一塊的豐富性，是否涵蓋瞭數據可視化、基本統計概念的講解，以及如何解讀分析結果。SPSS作為我一直想深入瞭解的統計軟件，這本書的配備讓我看到瞭希望。我希望它能從最基礎的界麵操作講起，到如何運用SPSS進行描述性統計、探索性數據分析，甚至是一些常用的推斷性統計方法。更重要的是，我希望這本書能夠教會我如何通過SPSS來發現數據中的模式、趨勢和異常值，從而為決策提供有力支持。這本書的齣現，讓我覺得數據分析不再是高不可攀的象牙塔，而是觸手可及的實用技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對數據分析世界的新大門！一直以來，我對“數據分析”這個詞總是感覺既神秘又遙不可及，好像是隻有專業人士纔能掌握的高深技能。但這本書的齣版，徹底顛覆瞭我的想法。從名字就能看齣來，它瞄準的是像我這樣的“菜鳥”，這一點真的太貼心瞭！我最看重的是它“入門工具篇”的定位，意味著它不會上來就講那些復雜的理論和算法，而是從最基礎、最實用的工具入手。我迫不及待地想知道，這本書會介紹哪些數據分析的“秘密武器”，比如Excel的高級技巧？還是會詳細講解某個統計軟件的基本操作？我特彆好奇的是，它會不會分享一些能夠快速上手、立竿見影的數據處理和可視化方法，讓我在工作或學習中能夠立即感受到數據分析的魅力。而且，“數據分析師服務軟件SPSS”的齣現，讓我覺得這本書的實踐性會非常強，我渴望學習如何利用SPSS來解決實際問題，比如進行一些基礎的統計分析、迴歸分析，甚至是通過SPSS來探索數據的潛在規律。這本書的齣現，讓我覺得學習數據分析不再是遙不可及的夢想，而是可以一步步實現的旅程。我期待著它能給我帶來係統的指導，讓我能夠真正地“玩轉”數據，而不是被數據“玩弄”。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠真正幫助我踏入數據分析領域、而不是被大量理論嚇倒的書。這本書的書名《誰說菜鳥不會數據分析 入門工具篇》恰恰點燃瞭我內心的期望。我非常看重“入門工具篇”這幾個字，這意味著它應該聚焦於那些最實用、最容易上手的工具和方法，而不是一開始就灌輸復雜的統計學原理。我希望這本書能夠像一個耐心的老師，從最基礎的數據處理技巧開始，比如如何使用Excel進行數據整理、篩選、排序，甚至是一些常用的函數和圖錶製作。當然，作為一本“數據分析教程套裝書籍”，我期望它能提供一個比較全麵的學習路徑，能夠覆蓋從數據收集到初步分析的整個流程。特彆是提到“SPSS”這個軟件，讓我覺得這本書的實用性得到瞭極大的提升。我非常想知道，這本書會如何引導我使用SPSS來完成一些常見的數據分析任務，比如描述性統計、數據可視化，以及一些基礎的假設檢驗。我希望通過這本書，能夠真正掌握使用SPSS解決實際問題的能力，讓數據分析成為我工作中的得力助手，而不是一個令人生畏的障礙。

評分☆☆☆☆☆

我對數據分析的興趣就像一顆剛剛萌芽的種子，急切地渴望得到陽光雨露的滋養。看到《誰說菜鳥不會數據分析 入門工具篇》這個書名，我感覺它就是我一直在尋找的“啓濛書”。我最期待的是，它能否提供一套清晰、係統的學習框架，讓我這個“菜鳥”能夠循序漸進地掌握數據分析的精髓。這本書“入門工具篇”的定位，讓我相信它會從最基礎的工具入手，而不是上來就拋齣復雜的統計模型。我非常好奇，它會介紹哪些“殺手鐧”級彆的工具，例如Excel在數據處理和可視化方麵的進階應用，還是會詳細講解某個更專業的統計軟件的操作。特彆是因為提到瞭SPSS，我迫切地想瞭解，這本書會如何把SPSS這個強大的工具融入到實際的數據分析流程中。我希望它能教會我如何使用SPSS進行數據錄入、管理、清洗，以及如何運用SPSS來完成一些基礎的統計分析，比如計算均值、方差，或者進行簡單的圖錶製作。這本書的齣現，讓我對數據分析充滿瞭信心，我期待它能幫助我打下堅實的基礎，讓我能夠自信地邁齣數據分析的第一步。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對數據背後蘊含的信息充滿瞭好奇，但“數據分析”這個詞總是讓我覺得門檻很高。直到我看到瞭《誰說菜鳥不會數據分析 入門工具篇》這本書，我纔覺得有機遇接觸這個領域。我最看重的是這本書的“入門”和“工具”這兩個關鍵詞，這意味著它應該專注於那些最基礎、最實用的方法和工具，而不是上來就講高深的理論。我希望這本書能像一位經驗豐富的朋友，用最接地氣的語言，帶領我認識數據分析的世界。我特彆想知道，它會介紹哪些實用的數據處理技巧，比如如何用Excel進行高效的數據整理和初步分析，或者如何用其他一些簡單易學的工具來完成數據可視化。而且，這本書既然是“數據分析教程套裝書籍”，我期待它能夠提供一個比較完整的學習體驗，也許會涵蓋一些基礎的統計概念，以及如何解讀分析結果。SPSS的齣現，讓我覺得這本書的實用性大大增強，我渴望學習如何利用SPSS來完成一些常見的數據分析任務，比如進行描述性統計、探索性數據分析，甚至是基礎的圖錶製作。這本書的齣現，讓我覺得數據分析不再是遙不可及的技能，而是可以通過努力學會的實實在在的能力。