商品描述
本書以任務為導向，全面介紹了如何使用Excel進行數據分析，並詳細闡述了使用Excel解決企業實際問題的方法。全書共11個單元，分為基礎部分（單元1～6）和實戰部分（單元7～11）。基礎部分的內容包括數據分析與Excel概述、數據獲取、數據處理、公式和函數的應用、數據透視表和數據透視圖、數據分析與可視化；實戰部分的內容包括處理新零售智能銷售數據分析項目的數據、分析商品的銷售情況、分析商品庫存、分析用戶行為、撰寫新零售智能銷售數據分析報告。本書除單元1外，其他單元都包含實訓，通過實踐，讀者可以鞏固所學的內容。另外，本書也介紹了WPS表格的幾個常用功能。
本書可作為高校數據分析相關課程的教材和數據分析愛好者的自學用書。
作者簡介
徐曉昭，雙師型”領軍人才，石家莊郵電職業技術學院（中國郵政集團有限公司培訓中心）副院長，國家開放大學郵政學院院長，中國計算機學會（CCF）會員，中國郵政集團有限公司青年拔尖人才支持計劃（自然科學類），河北省高層次人才幫帶對象（中共河北省委人才工作領導小組認定），中國郵電高校學報(英文版)編委，《郵政研究》編委，河北省電子商務產教融合共同體（職業教育集團）理事長，河北省商業產教融合共同體（職業教育集團）副理事長，河北省通信學會副理事長，河北省高校快遞智能技術與裝備應用技術研發中心主任，全國“虛擬仿真實驗教學創新聯盟 ”交通運輸專業大類副主任委員，中國郵政集團有限公司科學技術委員會委員，中國郵政集團公司人才測評師，河北省高校創新創業導師，金融服務與管理國家級教師教學創新團隊核心成員，通信工程設計與監理國家級專業教學資源庫負責人。先後主持和參加了國家自然科學基金、教育部“春暉計劃”、北京市自然科學基金、中國郵政集團公司信息化規劃、河北省高等學校科學技術研究青年基金等項目，在《計算機應用研究》《光子學報》《Journal of Electronics》《Modern Physics Letters A》等國內外核心刊物上發表論文20余篇，編寫了《高級路由交換技術》《郵政信息系統概要》等多部教材
目錄大綱
單元1 數據分析與Excel概述 1
任務1.1 認識數據分析 2
1.1.1 了解數據分析的應用場景 2
1.1.2 了解數據分析的流程 4
1.1.3 常見的數據分析工具 4
任務1.2 認識Excel 10
1.2.1 認識Excel用戶界面 11
1.2.2 工作簿、工作表和單元格的基本操作 13
小結 17
課後習題 17
單元2 數據獲取 18
任務2.1 獲取文本數據 19
2.1.1 獲取TXT文本數據 19
2.1.2 獲取CSV文本數據 21
任務2.2 獲取MySQL數據庫中的數據 23
2.2.1 新建ODBC數據源 23
2.2.2 導入MySQL數據庫中的數據 25
任務2.3 獲取網頁數據 28
2.3.1 添加網頁地址並獲取數據 28
2.3.2 整理獲取的網頁數據 31
小結 33
實訓 獲取MySQL數據庫中的數據 33
課後習題 33
單元3 數據處理 34
任務3.1 排序 34
3.1.1 根據單個關鍵字排序 35
3.1.2 根據多個關鍵字排序 36
3.1.3 自定義排序 37
任務3.2 篩選 39
3.2.1 根據顏色篩選 40
3.2.2 自定義篩選 41
3.2.3 根據高級條件篩選 42
任務3.3 分類匯總 44
3.3.1 插入分類匯總 44
3.3.2 分頁顯示數據列表 47
小結 48
實訓 48
實訓1 排序 48
實訓2 篩選 49
實訓3 分類匯總 50
課後習題 51
單元4 公式和函數的應用 52
任務4.1 認識公式和函數 53
4.1.1 輸入公式和函數 54
4.1.2 引用單元格 57
任務4.2 使用數組公式 61
4.2.1 使用單一單元格數組公式 62
4.2.2 使用多單元格數組公式 62
任務4.3 認識日期和時間函數 63
4.3.1 提取日期和時間數據 64
4.3.2 計算日期和時間 67
任務4.4 認識數學函數 71
4.4.1 計算數值 71
4.4.2 取整 75
任務4.5 認識統計函數 76
4.5.1 統計個數 77
4.5.2 計算平均值 78
4.5.3 計算最大值和最小值等 80
4.5.4 計算眾數和頻率 84
任務4.6 認識文本函數 86
4.6.1 比較與合並文本 86
4.6.2 計算文本長度 88
4.6.3 檢索與提取文本 89
4.6.4 替換文本 92
任務4.7 認識邏輯函數 94
4.7.1 條件判斷 95
4.7.2 實現交集計算 96
4.7.3 實現並集計算 97
小結 100
實訓 100
實訓1 認識公式和函數 100
實訓2 使用數組公式 101
實訓3 認識日期和時間函數 102
實訓4 認識數學函數 102
實訓5 認識統計函數 103
實訓6 認識文本函數 105
實訓7 認識邏輯函數 105
課後習題 106
單元5 數據透視表和數據透視圖 107
任務5.1 創建數據透視表 108
5.1.1 自動創建數據透視表 108
5.1.2 手動創建數據透視表 109
任務5.2 編輯數據透視表 110
5.2.1 修改數據透視表 111
5.2.2 重命名數據透視表 111
5.2.3 改變數據透視表的布局 112
5.2.4 設置數據透視表樣式 113
任務5.3 數據透視表中的常用操作 115
5.3.1 刷新數據透視表 115
5.3.2 設置數據透視表的字段 116
5.3.3 改變數據透視表的匯總方式 119
5.3.4 篩選數據 119
任務5.4 創建數據透視圖 121
5.4.1 根據數據區域創建數據透視圖 121
5.4.2 根據數據透視表創建數據透視圖 122
小結 125
實訓 125
實訓1 餐飲店銷售情況統計 125
實訓2 編輯餐飲店訂單信息的數據透視表 126
實訓3 操作餐飲店訂單信息的數據透視表 126
實訓4 餐飲店銷售情況分析 127
課後習題 128
單元6 數據分析與可視化 129
任務6.1 繪制柱形圖 130
6.1.1 柱形圖的常見類型 130
6.1.2 繪制簇狀柱形圖 132
任務6.2 繪制條形圖 134
6.2.1 條形圖的常見類型 134
6.2.2 繪制簇狀條形圖 136
任務6.3 繪制折線圖 137
6.3.1 折線圖的常見類型 137
6.3.2 繪制基礎折線圖 139
任務6.4 繪制餅圖 140
6.4.1 餅圖的常見類型 140
6.4.2 繪制基礎餅圖 142
任務6.5 繪制散點圖 143
6.5.1 散點圖的常見類型 143
6.5.2 繪制基礎散點圖 145
任務6.6 繪制雷達圖 146
6.6.1 雷達圖的常見類型 146
6.6.2 繪制基礎雷達圖 147
任務6.7 其他常用圖表 149
6.7.1 漏鬥圖 149
6.7.2 面積圖 150
6.7.3 股價圖 151
6.7.4 旭日圖 152
6.7.5 樹狀圖 153
6.7.6 組合圖 154
6.7.7 瀑布圖 155
小結 158
實訓 158
實訓1 會員基本信息分析 158
實訓2 會員來源分析 160
實訓3 會員購買力及會員數量分析 160
課後習題 161
單元7 處理新零售智能銷售數據分析項目的數據 163
任務7.1 了解新零售智能銷售數據分析項目 164
7.1.1 新零售智能銷售的現狀與數據的基本情況 164
7.1.2 新零售智能銷售數據分析流程 165
任務7.2 處理庫存數據 167
7.2.1 查找重覆值 167
7.2.2 刪除重覆值 168
任務7.3 處理訂單數據 169
7.3.1 處理缺失值 170
7.3.2 處理異常值 171
7.3.3 提取日期和時間數據 174
小結 177
實訓 177
實訓1 處理餐飲數據的異常值 177
實訓2 處理餐飲數據的缺失值 178
實訓3 處理餐飲數據的重覆值 179
課後習題 179
單元8 分析商品的銷售情況 181
任務8.1 分析商品銷售額的環比 182
8.1.1 計算商品每日銷售額及其環比 182
8.1.2 繪制組合圖分析商品銷售額及其環比 183
任務8.2 分析商品毛利率 186
8.2.1 計算商品成本金額、消費金額和毛利率 186
8.2.2 繪制組合圖分析商品毛利率 189
任務8.3 分析商品銷售量排行 191
8.3.1 統計各類別商品的銷售量 191
8.3.2 繪制柱形圖分析商品銷售量排行 192
任務8.4 分析各區域銷售額 194
8.4.1 計算各區域銷售額 194
8.4.2 繪制條形圖分析各區域銷售額 195
任務8.5 預測與分析商品銷售數量 196
8.5.1 統計商品銷售數量 196
8.5.2 預測商品銷售數量 197
8.5.3 繪制折線圖分析商品銷售數量預測結果 199
小結 201
實訓 202
實訓1 分析菜品銷售額的環比 202
實訓2 分析菜品毛利率 203
實訓3 分析菜品銷售量排行 204
實訓4 分析各區域銷售額 204
課後習題 205
單元9 分析商品庫存 208
任務9.1 分析各商品類別的存銷比 209
9.1.1 統計存銷比 209
9.1.2 繪制包含簇狀柱形圖和折線圖的組合圖分析各商品類別的存銷比 213
任務9.2 分析庫存中各商品類別的占比 215
9.2.1 計算庫存中各商品類別的占比 215
9.2.2 繪制餅圖分析庫存中各商品類別的占比 218
小結 219
實訓 219
實訓1 分析菜品的存銷比 219
實訓2 分析庫存中各菜品類別的占比 220
課後習題 221
單元10 分析用戶行為 223
任務10.1 分析客單價 224
10.1.1 統計客單價 224
10.1.2 繪制帶數據標記的折線圖分析客單價 226
任務10.2 分析用戶覆購率 228
10.2.1 統計用戶覆購率 229
10.2.2 繪制餅圖分析用戶覆購率 236
任務10.3 分析用戶支付偏好 237
10.3.1 統計用戶支付方式占比 237
10.3.2 繪制圓環圖分析用戶支付偏好 240
小結 241
實訓 241
實訓1 分析客單價 241
實訓2 分析顧客流失率 242
實訓3 分析顧客的會員星級 243
課後習題 244
單元11 撰寫新零售智能銷售數據分析報告 246
任務11.1 認識數據分析報告 247
11.1.1 了解數據分析報告的類型 247
11.1.2 了解數據分析報告的原則 248
11.1.3 了解數據分析報告的結構 248
任務11.2 撰寫數據分析報告 250
11.2.1 背景與目的分析 250
11.2.2 思路分析 250
11.2.3 商品銷售情況分析 250
11.2.4 庫存分析 253
11.2.5 用戶行為分析 254
11.2.6 結論與建議 255
小結 255
實訓 撰寫餐飲企業數據分析報告 256
課後習題 256
