數(shù)據(jù)分析與可視化

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	郁諾，郭曄
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121463211	出版時(shí)間：	2023-08-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	1	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書以數(shù)據(jù)分析為切入點(diǎn)，以數(shù)據(jù)可視化全流程為主線，從基礎(chǔ)的表格工具Excel到專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具Power BI、Tableau及編程語(yǔ)言Python，系統(tǒng)講解了數(shù)據(jù)可視化的操作流程。每章設(shè)置了內(nèi)容導(dǎo)讀、學(xué)習(xí)導(dǎo)圖、職業(yè)素養(yǎng)目標(biāo)、本章總結(jié)、綜合實(shí)驗(yàn)、思考與練習(xí)等模塊。全書共9章，第1章是入門篇，介紹了數(shù)據(jù)分析與可視化的基本概念。第2～6章以商業(yè)數(shù)據(jù)為案例，詳細(xì)介紹使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并進(jìn)行可視化展示的全流程。第7～8章以Power BI、Tableau為工具，講解從連接基礎(chǔ)數(shù)據(jù)到進(jìn)行數(shù)據(jù)分析全過(guò)程。第9章講解利用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的基本方法，主要介紹了Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化的基礎(chǔ)庫(kù)和擴(kuò)展庫(kù)。本書圖文并茂，內(nèi)容翔實(shí)，案例充分，重視知識(shí)性和實(shí)用性的結(jié)合，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)可視化的作用和方法。適合作為高等院校非計(jì)算機(jī)專業(yè)“數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐”或“可視化實(shí)踐與提高”等課程的教材，也可作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程、實(shí)驗(yàn)實(shí)習(xí)課程、計(jì)算機(jī)應(yīng)用和辦公自動(dòng)化方面的培訓(xùn)教程或參考用書。

作者簡(jiǎn)介

　　郁諾：工程師，專業(yè)從事網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)分析工作。主持或參與多個(gè)省部級(jí)、地廳級(jí)科研項(xiàng)目，在SCI、EI等外專業(yè)核心期刊發(fā)表多篇有影響力學(xué)術(shù)論文，論文等科研成果多次獲省部級(jí) 論文及科技成果獎(jiǎng)。自主發(fā)明一款獲專利產(chǎn)品，獨(dú)立開(kāi)發(fā)多個(gè)應(yīng)用軟件，得到廣泛應(yīng)用，并獲得多項(xiàng)軟件著作權(quán)證書。主講課程：數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用、Excel 實(shí)踐與提高、大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、多媒體數(shù)據(jù)分析與制作。

圖書目錄

目錄

第1章數(shù)據(jù)分析與可視化基礎(chǔ)知識(shí) 1
1.1 數(shù)據(jù)分析 2
1.1.1 數(shù)據(jù)分析的認(rèn)知 3
1.1.2 數(shù)據(jù)分析的意義 5
1.1.3 數(shù)據(jù)分析的方法 6
1.1.4 數(shù)據(jù)分析的步驟 13
1.2 數(shù)據(jù)可視化 17
1.2.1 數(shù)據(jù)可視化概述 17
1.2.2 數(shù)據(jù)可視化的用途、優(yōu)勢(shì)
及在各行業(yè)的應(yīng)用 20
1.2.3 數(shù)據(jù)可視化流程 23
1.3 綜合實(shí)驗(yàn) 25
實(shí)驗(yàn)1 25
實(shí)驗(yàn)2 26
1.4 思考與練習(xí) 27
第2章 EXCEL數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) 29
2.1 EXCEL圖表基礎(chǔ) 30
2.1.1 圖表的構(gòu)成元素 30
2.1.2 圖表的格式設(shè)置 32
2.1.3 圖表的創(chuàng)建與編輯 36
2.2 圖表的基本類型與選擇 42
2.2.1 柱形圖和條形圖 42
2.2.2 折線圖和面積圖 45
2.2.3 餅圖和環(huán)形圖 48
2.2.4 XY散點(diǎn)圖 49
2.2.5 雷達(dá)圖 50
2.2.6 迷你圖 51
2.2.7 動(dòng)態(tài)圖表 52
2.3 EXCEL可視化的快捷應(yīng)用 57
2.3.1 利用模板制作商務(wù)圖表 57
2.3.2 利用條件格式實(shí)現(xiàn)
微圖表 58
2.3.3 利用函數(shù)生成圖表 62
2.3.4 數(shù)據(jù)圖表的內(nèi)容新 62
2.4 綜合實(shí)驗(yàn) 64
實(shí)驗(yàn)1 64
實(shí)驗(yàn)2 66
2.5 思考與練習(xí) 67
第3章商品生產(chǎn)成本分析 69
3.1 生產(chǎn)成本分析與可視化 71
3.1.1 同類產(chǎn)品子成本比較 71
3.1.2 各子產(chǎn)品占總產(chǎn)品比例 75
3.1.3 產(chǎn)品生產(chǎn)成本分析 79
3.2 生產(chǎn)管理分析與可視化 81
3.2.1 班組產(chǎn)量對(duì)比 82
3.2.2 班組效率統(tǒng)計(jì) 85
3.2.3 產(chǎn)品合格率統(tǒng)計(jì) 89
3.2.4 目標(biāo)完成率統(tǒng)計(jì) 92
3.2.5 周期管理報(bào)表 94
3.3 綜合實(shí)驗(yàn) 97
實(shí)驗(yàn)1 97
實(shí)驗(yàn)2 98
3.4 思考與練習(xí) 99
第4章商品銷售情況分析 101
4.1 商品銷售額分析與可視化 103
4.1.1 商品銷售額環(huán)比分析 103
4.1.2 區(qū)域商品銷售額對(duì)比
分析 106
4.1.3 商品銷售額目標(biāo)達(dá)成率
分析 109
4.2 商品銷售量分析與可視化 112
4.2.1 按類別分析銷售量 112
4.2.2 銷售量與銷售人員等
數(shù)據(jù)相關(guān)性分析 114
4.3 商品利潤(rùn)分析與可視化 117
4.3.1 商品利潤(rùn)率分析 117
4.3.2 商品利潤(rùn)與其他數(shù)據(jù)
相關(guān)性分析 120
4.4 商品價(jià)格分析與可視化 122
4.4.1 商品價(jià)格變化趨勢(shì) 122
4.4.2 商品價(jià)格與其他數(shù)據(jù)
相關(guān)性分析 125
4.5 綜合實(shí)驗(yàn) 127
實(shí)驗(yàn)1 127
實(shí)驗(yàn)2 129
4.6 思考與練習(xí) 129
第5章商品庫(kù)存數(shù)據(jù)分析 132
5.1 產(chǎn)品入庫(kù)情況分析與可視化 133
5.1.1 按時(shí)間分析入庫(kù)數(shù)量 134
5.1.2 按類別分析入庫(kù)數(shù)量 135
5.1.3 計(jì)算安全庫(kù)存、庫(kù)存量
和小庫(kù)存量 138
5.2 庫(kù)存數(shù)據(jù)分析與可視化 141
5.2.1 庫(kù)存類別占比分析 141
5.2.2 庫(kù)存周轉(zhuǎn)率分析 142
5.2.3 庫(kù)存類別時(shí)間分析 144
5.3 出庫(kù)數(shù)據(jù)分析與可視化 146
5.3.1 出庫(kù)數(shù)量分析 146
5.3.2 出庫(kù)類別數(shù)量分析 147
5.3.3 出庫(kù)類別趨勢(shì)預(yù)測(cè) 148
5.4 綜合實(shí)驗(yàn) 151
實(shí)驗(yàn)1 151
實(shí)驗(yàn)2 153
5.5 思考與練習(xí) 153
第6章電商客戶信息分析 156
6.1 客戶數(shù)據(jù)分析與可視化 157
6.1.1 客單價(jià)分析 158
6.1.2 用戶復(fù)購(gòu)率分析 160
6.1.3 用戶支付偏好分析 163
6.1.4 用戶流失率分析 165
6.2 客戶屬性分析與可視化 166
6.2.1 客戶性別屬性分析 166
6.2.2 客戶年齡屬性分析 169
6.2.3 客戶地域?qū)傩苑治?170
6.2.4 客戶終端屬性分析 172
6.3 綜合實(shí)驗(yàn) 174
實(shí)驗(yàn)1 174
實(shí)驗(yàn)2 175
6.4 思考與練習(xí) 175
第7章 POWER BI數(shù)據(jù)可視化實(shí)踐 178
7.1 POWER BI基礎(chǔ)知識(shí) 179
7.1.1 Power BI安裝 180
7.1.2 認(rèn)識(shí)Power BI的工作
界面 182
7.2 POWER BI數(shù)據(jù)可視化流程 184
7.2.1 獲取與導(dǎo)入數(shù)據(jù) 184
7.2.2 數(shù)據(jù)清洗與整理 188
7.2.3 數(shù)據(jù)建模 191
7.2.4 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化 193
7.3 POWER BI制作財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可視化
報(bào)表 195
7.3.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 195
7.3.2 數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)建模 197
7.3.3 實(shí)現(xiàn)報(bào)表的可視化 200
7.4 綜合實(shí)驗(yàn) 201
實(shí)驗(yàn)1 201
實(shí)驗(yàn)2 203
7.5 思考與練習(xí) 203
第8章 TABLEAU數(shù)據(jù)可視化實(shí)踐 205
8.1 TABLEAU基礎(chǔ)知識(shí) 207
8.1.1 安裝Tableau 207
8.1.2 認(rèn)識(shí)Tableau工作界面 208
8.1.3 Tableau工作簿 209
8.1.4 Tableau中的概念 210
8.2 TABLEAU可視化流程 210
8.2.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 211
8.2.2 構(gòu)建圖表和數(shù)據(jù)分析 212
8.2.3 設(shè)置與保存工作簿 215
8.3 實(shí)踐TABLEAU可視化簡(jiǎn)單圖形 216
8.3.1 案例實(shí)戰(zhàn)――條形圖 217
8.3.2 案例實(shí)戰(zhàn)――折線圖 219
8.3.3 案例實(shí)戰(zhàn)――散點(diǎn)圖 221
8.3.4 案例實(shí)戰(zhàn)――甘特圖 223
8.3.5 案例實(shí)戰(zhàn)――氣泡圖 225
8.3.6 案例實(shí)戰(zhàn)――直方圖 227
8.3.7 案例實(shí)戰(zhàn)――標(biāo)靶圖 229
8.3.8 案例實(shí)戰(zhàn)――密度熱圖 231
8.3.9 案例實(shí)戰(zhàn)――樹(shù)狀圖 233
8.4 綜合實(shí)驗(yàn) 234
實(shí)驗(yàn)1 234
實(shí)驗(yàn)2 236
8.5 思考與練習(xí) 237
第9章 PYTHON數(shù)據(jù)可視化實(shí)踐 238
9.1 認(rèn)識(shí)與安裝PYTHON 239
9.1.1 Python概述 239
9.1.2 安裝Python 240
9.1.3 Python文件 241
9.2 基本語(yǔ)法知識(shí) 242
9.2.1 語(yǔ)法基本概念 242
9.2.2 數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符 243
9.2.3 復(fù)合數(shù)據(jù)類型 244
9.2.4 程序流程控制 246
9.2.5 函數(shù)及其應(yīng)用 249
9.3 數(shù)據(jù)分析與可視化庫(kù) 251
9.3.1 Pandas數(shù)據(jù)處理庫(kù) 252
9.3.2 Pyecharts圖表庫(kù) 258
9.3.3 Matplotlib繪圖庫(kù) 261
9.4 案例實(shí)戰(zhàn)可視化圖表 264
9.4.1 銷售數(shù)據(jù)分析圖表
應(yīng)用 264
9.4.2 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析圖表
應(yīng)用 266
9.4.3 人力資源數(shù)據(jù)分析
圖表應(yīng)用 269
9.5 綜合實(shí)驗(yàn) 271
實(shí)驗(yàn)1 271
實(shí)驗(yàn)2 272
9.6 思考與練習(xí) 272
參考文獻(xiàn) 275