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| 編輯推薦： |
紧扣人才需求：面向大数据时代对数据分析与可视化人才的旺盛需求，突出“实用+实践”的培养导向。
任务驱动设计：以任务为导向，结合真实案例展开，避免单纯堆砌知识点，强调从需求到实现的完整工作流程训练。
Excel应用深化：系统讲解Excel 2019中的数据获取、整理、处理、分析与可视化方法，并融入WPS表格优势功能对比，兼具通用性与前瞻性。
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| 內容簡介： |
本书以任务为导向，全面介绍了如何使用Excel进行数据分析，并详细阐述了使用Excel解决企业实际问题的方法。全书共11个单元，分为基础部分（单元1～6）和实战部分（单元7～11）。基础部分的内容包括数据分析与Excel概述、数据获取、数据处理、公式和函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化；实战部分的内容包括处理新零售智能销售数据分析项目的数据、分析商品的销售情况、分析商品库存、分析用户行为、撰写新零售智能销售数据分析报告。本书除单元1外，其他单元都包含实训，通过实践，读者可以巩固所学的内容。另外，本书也介绍了WPS表格的几个常用功能。
本书可作为高校数据分析相关课程的教材和数据分析爱好者的自学用书。
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| 關於作者： |
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徐晓昭，双师型”领军人才，石家庄邮电职业技术学院（中国邮政集团有限公司培训中心）副院长，国家开放大学邮政学院院长，中国计算机学会（CCF）会员，中国邮政集团有限公司青年拔尖人才支持计划（自然科学类），河北省高层次人才帮带对象（中共河北省委人才工作领导小组认定），中国邮电高校学报(英文版)编委，《邮政研究》编委，河北省电子商务产教融合共同体（职业教育集团）理事长，河北省商业产教融合共同体（职业教育集团）副理事长，河北省通信学会副理事长，河北省高校快递智能技术与装备应用技术研发中心主任，全国“虚拟仿真实验教学创新联盟 ”交通运输专业大类副主任委员，中国邮政集团有限公司科学技术委员会委员，中国邮政集团公司人才测评师，河北省高校创新创业导师，金融服务与管理国家级教师教学创新团队核心成员，通信工程设计与监理国家级专业教学资源库负责人。先后主持和参加了国家自然科学基金、“春晖计划”、北京市自然科学基金、中国邮政集团公司信息化规划、河北省高等学校科学技术研究青年基金等项目，在《计算机应用研究》《光子学报》《Journal of Electronics》《Modern Physics Letters A》等国内外核心刊物上发表论文20余篇，编写了《高级路由交换技术》《邮政信息系统概要》等多部教材
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| 目錄：
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单元1 数据分析与Excel概述 1
任务1.1 认识数据分析 2
1.1.1 了解数据分析的应用场景 2
1.1.2 了解数据分析的流程 4
1.1.3 常见的数据分析工具 4
任务1.2 认识Excel 10
1.2.1 认识Excel用户界面 11
1.2.2 工作簿、工作表和单元格的基本操作 13
小结 17
课后习题 17
单元2 数据获取 18
任务2.1 获取文本数据 19
2.1.1 获取TXT文本数据 19
2.1.2 获取CSV文本数据 21
任务2.2 获取MySQL数据库中的数据 23
2.2.1 新建ODBC数据源 23
2.2.2 导入MySQL数据库中的数据 25
任务2.3 获取网页数据 28
2.3.1 添加网页地址并获取数据 28
2.3.2 整理获取的网页数据 31
小结 33
实训 获取MySQL数据库中的数据 33
课后习题 33
单元3 数据处理 34
任务3.1 排序 34
3.1.1 根据单个关键字排序 35
3.1.2 根据多个关键字排序 36
3.1.3 自定义排序 37
任务3.2 筛选 39
3.2.1 根据颜色筛选 40
3.2.2 自定义筛选 41
3.2.3 根据高级条件筛选 42
任务3.3 分类汇总 44
3.3.1 插入分类汇总 44
3.3.2 分页显示数据列表 47
小结 48
实训 48
实训1 排序 48
实训2 筛选 49
实训3 分类汇总 50
课后习题 51
单元4 公式和函数的应用 52
任务4.1 认识公式和函数 53
4.1.1 输入公式和函数 54
4.1.2 引用单元格 57
任务4.2 使用数组公式 61
4.2.1 使用单一单元格数组公式 62
4.2.2 使用多单元格数组公式 62
任务4.3 认识日期和时间函数 63
4.3.1 提取日期和时间数据 64
4.3.2 计算日期和时间 67
任务4.4 认识数学函数 71
4.4.1 计算数值 71
4.4.2 取整 75
任务4.5 认识统计函数 76
4.5.1 统计个数 77
4.5.2 计算平均值 78
4.5.3 计算最大值和最小值等 80
4.5.4 计算众数和频率 84
任务4.6 认识文本函数 86
4.6.1 比较与合并文本 86
4.6.2 计算文本长度 88
4.6.3 检索与提取文本 89
4.6.4 替换文本 92
任务4.7 认识逻辑函数 94
4.7.1 条件判断 95
4.7.2 实现交集计算 96
4.7.3 实现并集计算 97
小结 100
实训 100
实训1 认识公式和函数 100
实训2 使用数组公式 101
实训3 认识日期和时间函数 102
实训4 认识数学函数 102
实训5 认识统计函数 103
实训6 认识文本函数 105
实训7 认识逻辑函数 105
课后习题 106
单元5 数据透视表和数据透视图 107
任务5.1 创建数据透视表 108
5.1.1 自动创建数据透视表 108
5.1.2 手动创建数据透视表 109
任务5.2 编辑数据透视表 110
5.2.1 修改数据透视表 111
5.2.2 重命名数据透视表 111
5.2.3 改变数据透视表的布局 112
5.2.4 设置数据透视表样式 113
任务5.3 数据透视表中的常用操作 115
5.3.1 刷新数据透视表 115
5.3.2 设置数据透视表的字段 116
5.3.3 改变数据透视表的汇总方式 119
5.3.4 筛选数据 119
任务5.4 创建数据透视图 121
5.4.1 根据数据区域创建数据透视图 121
5.4.2 根据数据透视表创建数据透视图 122
小结 125
实训 125
实训1 餐饮店销售情况统计 125
实训2 编辑餐饮店订单信息的数据透视表 126
实训3 操作餐饮店订单信息的数据透视表 126
实训4 餐饮店销售情况分析 127
课后习题 128
单元6 数据分析与可视化 129
任务6.1 绘制柱形图 130
6.1.1 柱形图的常见类型 130
6.1.2 绘制簇状柱形图 132
任务6.2 绘制条形图 134
6.2.1 条形图的常见类型 134
6.2.2 绘制簇状条形图 136
任务6.3 绘制折线图 137
6.3.1 折线图的常见类型 137
6.3.2 绘制基础折线图 139
任务6.4 绘制饼图 140
6.4.1 饼图的常见类型 140
6.4.2 绘制基础饼图 142
任务6.5 绘制散点图 143
6.5.1 散点图的常见类型 143
6.5.2 绘制基础散点图 145
任务6.6 绘制雷达图 146
6.6.1 雷达图的常见类型 146
6.6.2 绘制基础雷达图 147
任务6.7 其他常用图表 149
6.7.1 漏斗图 149
6.7.2 面积图 150
6.7.3 股价图 151
6.7.4 旭日图 152
6.7.5 树状图 153
6.7.6 组合图 154
6.7.7 瀑布图 155
小结 158
实训 158
实训1 会员基本信息分析 158
实训2 会员来源分析 160
实训3 会员购买力及会员数量分析 160
课后习题 161
单元7 处理新零售智能销售数据分析项目的数据 163
任务7.1 了解新零售智能销售数据分析项目 164
7.1.1 新零售智能销售的现状与数据的基本情况 164
7.1.2 新零售智能销售数据分析流程 165
任务7.2 处理库存数据 167
7.2.1 查找重复值 167
7.2.2 删除重复值 168
任务7.3 处理订单数据 169
7.3.1 处理缺失值 170
7.3.2 处理异常值 171
7.3.3 提取日期和时间数据 174
小结 177
实训 177
实训1 处理餐饮数据的异常值 177
实训2 处理餐饮数据的缺失值 178
实训3 处理餐饮数据的重复值 179
课后习题 179
单元8 分析商品的销售情况 181
任务8.1 分析商品销售额的环比 182
8.1.1 计算商品每日销售额及其环比 182
8.1.2 绘制组合图分析商品销售额及其环比 183
任务8.2 分析商品毛利率 186
8.2.1 计算商品成本金额、消费金额和毛利率 186
8.2.2 绘制组合图分析商品毛利率 189
任务8.3 分析商品销售量排行 191
8.3.1 统计各类别商品的销售量 191
8.3.2 绘制柱形图分析商品销售量排行 192
任务8.4 分析各区域销售额 194
8.4.1 计算各区域销售额 194
8.4.2 绘制条形图分析各区域销售额 195
任务8.5 预测与分析商品销售数量 196
8.5.1 统计商品销售数量 196
8.5.2 预测商品销售数量 197
8.5.3 绘制折线图分析商品销售数量预测结果 199
小结 201
实训 202
实训1 分析菜品销售额的环比 202
实训2 分析菜品毛利率 203
实训3 分析菜品销售量排行 204
实训4 分析各区域销售额 204
课后习题 205
单元9 分析商品库存 208
任务9.1 分析各商品类别的存销比 209
9.1.1 统计存销比 209
9.1.2 绘制包含簇状柱形图和折线图的组合图分析各商品类别的存销比 213
任务9.2 分析库存中各商品类别的占比 215
9.2.1 计算库存中各商品类别的占比 215
9.2.2 绘制饼图分析库存中各商品类别的占比 218
小结 219
实训 219
实训1 分析菜品的存销比 219
实训2 分析库存中各菜品类别的占比 220
课后习题 221
单元10 分析用户行为 223
任务10.1 分析客单价 224
10.1.1 统计客单价 224
10.1.2 绘制带数据标记的折线图分析客单价 226
任务10.2 分析用户复购率 228
10.2.1 统计用户复购率 229
10.2.2 绘制饼图分析用户复购率 236
任务10.3 分析用户支付偏好 237
10.3.1 统计用户支付方式占比 237
10.3.2 绘制圆环图分析用户支付偏好 240
小结 241
实训 241
实训1 分析客单价 241
实训2 分析顾客流失率 242
实训3 分析顾客的会员星级 243
课后习题 244
单元11 撰写新零售智能销售数据分析报告 246
任务11.1 认识数据分析报告 247
11.1.1 了解数据分析报告的类型 247
11.1.2 了解数据分析报告的原则 248
11.1.3 了解数据分析报告的结构 248
任务11.2 撰写数据分析报告 250
11.2.1 背景与目的分析 250
11.2.2 思路分析 250
11.2.3 商品销售情况分析 250
11.2.4 库存分析 253
11.2.5 用户行为分析 254
11.2.6 结论与建议 255
小结 255
实训 撰写餐饮企业数据分析报告 256
课后习题 256
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