具体描述
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介：很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试：基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，并且采用通俗易懂的讲解方式。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》当小说来阅读，跟随主人公小白，在Mr.林的指点下轻松掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》适合需要提升自身竞争力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要作数据分析的人士；经常阅读经营分析、市场研究报告的各级管理人员；从事咨询、研究、分析等专业人士。
作者简介
张文霖，新浪博客“小蚊子乐园”博主，资深数据分析师，曾服务于国内著名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
刘夏璐，暨南大学硕士。曾在腾讯、雅芳中国等知名企业有PM、数据分析实习经历。热衷于研究数据、图表与互联网产品。目前是一名在互联网浪潮中扑腾的后生。
狄松，英国南安普顿大学理学硕士，主修市场分析，现服务于全球著名市场研究公司，任高级研究员，主要从事数据分析，建模等工作。获得SPSS高级认证，高级调查分析师证书，具有多年数据分析经验，略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。
目录信息
1.1 数据分析是“神马” /14
1.1.1 何谓数据分析 /14
1.1.2 数据分析的广阔前景 /15
1.1.3 菜鸟与数据分析师 /17
1.1.4 数据分析师的基本素质 /18
1.2 数据分析六步曲 /21
1.2.1 明确分析目的和内容 /22
1.2.2 数据收集 /22
1.2.3 数据处理 /23
1.2.4 数据分析 /24
1.2.5 数据展现 /25
1.2.6 报告撰写 /25
1.3 几个常用指标或术语 /26
1.4 本章小结 /31
第2章 无米难为巧妇——数据准备
2.1 理解数据 /34
2.1.1 字段与记录 /34
2.1.2 数据类型 /35
2.1.3 数据表 /36
2.1.4 问卷录入 /37
2.2 初识Excel /40
2.2.1 菜单操作 /41
2.2.2 函数 /44
2.2.3 图表 /48
2.2.4 宏 /49
2.2.5 快捷键 /51
2.3 数据来源 /53
2.3.1 导入外部数据 /53
2.3.2 手动输入数据更灵活 /59
2.4 本章小结 /62
第3章 三心二意——数据处理
3.1 何为数据处理 /64
3.1.1 “三心二意”处理数据 /64
3.1.2 数据处理的内容 /66
3.2 数据清洗 /67
3.2.1 清洗数据时的小妙招 /68
3.2.2 重复数据处理 /74
3.2.3 处理缺失数据 /79
3.2.4 检查数据逻辑错误 /85
3.3 数据加工 /91
3.3.1 数据抽取 /92
3.3.2 数据计算 /98
3.3.3 数据分组 /104
3.3.4 数据转换 /106
3.4 数据抽样 /112
3.5 本章小结 /114
第4章 工欲善其事必先利其器—— 数据分析
4.1 数据分析方法论 /116
4.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /117
4.1.2 PEST分析法 /118
4.1.3 5W2H分析法 /120
4.1.4 逻辑树分析法 /122
4.1.5 4P营销理论 /123
4.1.6 用户行为理论 /124
4.2 数据分析方法 /126
4.2.1 对比分析法 /126
4.2.2 分组分析法 /131
4.2.3 结构分析法 /132
4.2.4 平均分析法 /132
4.2.5 交叉分析法 /133
4.2.6 综合评价分析法 /134
4.2.7 杜邦分析法 /138
4.2.8 漏斗图分析法 /140
4.2.9 矩阵关联分析法 /140
4.2.10 高级数据分析方法 /146
4.2.11 数据分析的三大误区 /147
4.3 数据分析工具 /148
4.3.1 初识数据透视表 /148
4.3.2 创建数据透视表的三步法 /149
4.3.3 数据透视表分析实践 /152
4.3.4 多选题分析 /158
4.3.5 数据透视表小技巧 /163
4.4 本章小结 /168
第5章 给数据量体裁衣——数据展现
5.1 揭开图表的真面目 /170
5.1.1 图表的作用 /170
5.1.2 经济适用图表有哪些 /171
5.1.3 根据关系选择图表 /172
5.1.4 图表制作五步法 /177
5.2 表格也疯狂 /178
5.2.1 突出显示单元格 /178
5.2.2 项目选取 /179
5.2.3 数据条 /179
5.2.4 图标集 /180
5.2.5 迷你图 /182
5.3 给图表换装 /183
5.3.1 平均线图 /183
5.3.2 双坐标图 /185
5.3.3 竖形折线图 /188
5.3.4 瀑布图 /191
5.3.5 帕累托图 /193
5.3.6 旋风图 /197
5.3.7 人口金字塔图 /202
5.3.8 漏斗图 /204
5.3.9 矩阵图（散点图） /206
5.3.10 发展矩阵图 /210
5.3.11 改进难易矩阵（气泡图） /212
5.4 本章小结 /214
第6章 专业化生存——图表可以更美的
6.1 别让图表犯错 /217
6.1.1 让图表“五脏俱全” /217
6.1.2 要注意的条条框框 /219
6.1.3 图表会说谎 /231
6.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /235
6.2.1 图表美化的三原则 /236
6.2.2 略施粉黛——美化图表的技巧 /239
6.2.3 图表也好“色” /245
6.3 如虎添翼的招儿 /254
6.3.1 我的图表模板 /254
6.3.2 快速制图 /256
6.3.3 添加数据系列 /257
6.3.4 添加标签小工具 /258
6.3.5 智能“照相机” /261
6.3.6 修剪超大值 /264
6.3.7 制作图表时通用的快捷操作 /265
6.4 本章小结 /266
第7章 专业的报告——体现你的职场价值
7.1 初识数据分析报告 /269
7.1.1 数据分析报告的定义 /269
7.1.2 数据分析报告的写作原则 /269
7.1.3 数据分析报告的作用 /271
7.1.4 数据分析报告的种类 /272
7.2 数据分析报告的结构 /274
7.2.1 标题页 /275
7.2.2 目录 /277
7.2.3 前言 /278
7.2.4 正文 /279
7.2.5 结论与建议 /280
7.2.6 附录 /281
7.3 撰写报告时的注意事项 /282
7.4 报告范例 /283
7.5 本章小结 /290
第8章 数据分析技能持续提升
8.1 软件工具 /292
8.1.1 数据分析类工具 /292
8.1.2 数据展现类工具 /296
8.2 论坛 /299
8.2.1 数据分析类论坛 /299
8.2.2 数据展现类论坛 /301
8.3 博客 /301
8.3.1 数据分析十大博客 /302
8.3.2 PPT十大中文博客 /304
8.4 本章小结 /305
写在后面的Q/A /306
· · · · · · (收起)
读后感
比较浅显，适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。 讲了一些方法论的东西，但是非常的简单，浅尝辄止。 不适合已经用了很多年Excel的人。 有一些小亮点，但不多。 最好的方法是借一本来看看。
评分确实是难得一见的好书，通俗易懂，让枯燥的事情变得饶有趣味。 很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入。本书在降低学习难度方面做了大量的尝试：基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，并且采用通俗易懂的讲解方式。本书努力将数据分析，写...
评分看到很多网上评论，感觉很多阅读者对这本书还是很肯定的，所以就卖了一本，关于本书中对数据分析的应用和理论知识的讲解还是很到位的，能从中学到很多的知识，强烈建议初学者或者对数据分析有要求的读者仔细阅读此书。
评分黄书读完鸟，全书围绕小白入职到提交员工满意度数据分析报告，讲到该过程的各个细节，读起来不枯燥，显得很有趣，一口气读完是最有感觉的。126页数据分析方法很棒；excel频繁使用的小技巧很多；第七章数据分析报告很专业，范本更多会更好。不错不错滴
评分用户评价
这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种简洁又不失深度的设计感，瞬间就抓住了我的注意力。我本身对数据分析这个领域一直是充满好奇，但又总觉得它高深莫测，好像是专属于技术大牛的技能。拿到这本书的时候，我带着一丝忐忑和极大的期待。首先映入眼帘的是作者那平易近人的文字风格，完全没有那种高高在上的学术腔调，读起来非常舒服，就像是坐在一个经验丰富的朋友旁边，听他娓娓道来。书里对于基础概念的阐述，真的做到了化繁为简，那些原本拗口的统计学名词，经过作者的妙笔一挥，立刻变得生动形象，让人一下子就能抓住核心要义。尤其是一些初学者容易混淆的地方，作者总能找到绝佳的比喻来解释，这对我这个“小白”来说，简直是醍醐灌顶。我记得读到关于“数据清洗”那一章时，我简直要拍案叫绝，作者用了一个非常生活化的例子，把数据不一致、缺失值处理的复杂过程讲得清晰透彻，让我明白了这看似枯燥的步骤背后，蕴含着多么重要的价值。这本书的结构安排也非常巧妙，从宏观概念到具体操作的过渡非常自然，每一步都有清晰的指引，让人感觉每走一步都是在扎实地积累知识，而不是盲目地往前冲。这种循序渐进的学习体验，极大地增强了我对学习数据分析的信心。
评分这本书的叙事节奏把握得非常好，读起来完全没有拖沓感，像是在阅读一本引人入胜的侦探小说，只不过这次的“谜团”是隐藏在数据深处的真相。作者的语言风格中带着一种特有的幽默感，使得原本可能枯燥的技术讲解充满了人情味。我特别欣赏作者在书中不时穿插的一些“踩坑”经历分享，那些真实的故事让我瞬间拉近了与作者的距离，感觉自己不是一个人在战斗。比如，作者坦诚自己刚开始在数据透视表上犯过的那些低级错误，这些自我解嘲的叙述，极大地缓解了我作为初学者的焦虑感。它告诉我们，犯错是学习过程的一部分，关键在于如何从中吸取教训。更让我惊喜的是，书中对于“指标体系”的构建有着非常独到的见解，它没有直接给出“万能指标”，而是教我们如何根据企业的战略目标，自下而上地设计一套合理的KPI和北极星指标。这种由内而外的思考方式，彻底颠覆了我过去那种盲目追求“高大上”指标的习惯。整本书的阅读体验是流畅而愉悦的，我常常一坐下来就情不自禁地读上好几个小时，完全停不下来，生怕错过任何一个精彩的分析视角。
评分我必须承认，我购买这本书之前，在网上看了不少关于数据分析工具的教程，但往往是东一榔头西一棒子，学完一个功能，马上就忘了另一个。这本书的厉害之处在于，它构建了一个完整的知识体系，让你明白每一个工具和技巧在整个分析流程中扮演的角色。它不像某些教材那样只是罗列命令和函数，而是深入讲解了“为什么”要这么做。比如，在讲解探索性数据分析（EDA）时，作者花了大量的篇幅强调视觉化的重要性，并且不仅仅是教你怎么画图，更重要的是教你如何“看懂”图背后的故事。我特别喜欢其中关于“异常值检测”的讨论，书中没有简单地给出一个公式，而是引导读者思考，在不同的业务场景下，什么样的值才算作“异常”，这种结合实际业务的讲解方式，让我感觉我学的不再是孤立的知识点，而是一套解决实际问题的思维框架。这本书对于“讲故事”的重视程度，也让我印象深刻，作者反复强调，数据分析的终点不是报表，而是有效的沟通和决策支持，这一点，很多技术书籍往往会忽略。读完相关章节后，我立刻尝试将我工作中遇到的一些小问题用这本书的方法重新梳理了一遍，效果立竿见影，那种成就感是其他学习材料无法给予的。
评分这本书的排版和配图也值得大书特书，这绝对是一本“高颜值”的技术书。很多技术书籍为了节省篇幅或成本，排版往往拥挤不堪，阅读起来非常费力，但这本书在这方面做得极为出色。大开本、清晰的字体、合理的留白，都为长时间阅读提供了极佳的舒适度。更重要的是，书中穿插的大量图示和流程图，设计得既美观又精准，它们有效地辅助了文字的表达，很多复杂的概念，通过一张精心绘制的图表，瞬间就变得清晰明了。我特别留意了作者对于图表类型的选择和美化建议，这对我后续自己制作报告帮助很大，学会了如何避免那些花哨但不实用的图表，转而使用更具信息传达效率的可视化方式。这种对细节的极致追求，体现了作者对读者的尊重，也反映出作者本人对“信息美学”的深刻理解。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书或教材，更像是一本数据思维的入门指南和审美启蒙读物，它用一种非常人性化的方式，打开了通往数据世界的大门，让我对未来的学习和实践充满了期待。
评分如果让我用一个词来形容这本书带给我的最大改变，那就是“自信”。在阅读这本书之前，我对数据分析的理解停留在“会用Excel的某个功能”的层面，充满了不确定感和畏惧感。这本书系统地梳理了从数据获取、处理、分析到最终呈现的全过程，并且每一个环节都配有详实的操作步骤和背后的逻辑解释。它就像一个贴心的向导，牵着我的手，一步步走过了数据分析的“新手村”。书中关于如何选择合适的统计检验方法的讲解，尤其让我受益匪浅。以往遇到需要比较两组数据是否有显著差异时，我总是陷入选择困难，这本书用清晰的流程图和简洁的语言，将t检验、方差分析等区分得一清二楚，并且解释了它们各自的适用前提，这让我的分析结论变得更加有理有据。此外，书中的案例选择非常贴近互联网和日常商业场景，不是那种遥不可及的金融模型，而是我们身边经常能遇到的问题，比如用户留存分析、A/B测试效果评估等。这种“学以致用”的即时反馈，极大地巩固了我的学习效果，让我真切地感受到，数据分析并非高不可攀的象牙塔，而是触手可及的实用工具。
评分还行，数据分析思路部分如果多点就好了
评分用于入门、复习
评分明确目的
评分卧槽什么鬼这是，霸道总裁教你数据分析并且爱上你吗
评分卧槽什么鬼这是，霸道总裁教你数据分析并且爱上你吗
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