Excel 数据处理与分析应用大全

第 1 章 数据分析概述 1
1.1数据分析的重要性 1
1.2什么是数据分析 2
1.3经典 DIKW 金字塔 3
1.4数据分析面临的挑战 5
1.5什么是数据挖掘 6
1.6统计分析与数据挖掘 7
1.7CRISP-DM 模型 8
第 2 章 数据采集 11
2.1丰富多样的数据源 11
整合多种数据源创建数据集合 71
2.2批量收集网站数据（网抓） 82
2.3创建在线调查收集数据 97
第 3 章 数据输入 102
3.1Excel 工作簿操作 102
3.2Excel 工作表操作 110
3.3行、列和单元格区域操作 113
3.4数据输入 119
3.5设置数字格式 126
3.6使用数据验证限制输入内容 131
3.7数据管理规范 136
第 4 章 数据整理 148
4.1数据清洗 148
4.2字符串整理 164
4.3数据排序 175
4.4数据筛选 183
4.5数据结构转换 190
4.6数据抽样 197
4.7数据关联与匹配 206
第 5 章 借助公式快速完成统计计算 214
5.1公式的输入和复制 214
5.2公式中的引用方式 215
5.3在公式中使用函数 216
5.4条件判断 219
5.5求和与条件求和 225
5.6计数与条件计数 234
5.7平均值计算 237
5.8极值计算 241
5.9计算余数 246
5.10数值取舍计算 247
5.11众数和频数计算 251
5.12插值计算 255
5.13日期有关的计算 260
5.14用函数查询信息 263
5.15常用的文本函数 269
5.16生成随机数 278
5.17 排名 282
第 6 章 借助数据透视表快速完成统计计算 286
6.1创建数据透视表进行数据分析 286
6.1.1自己动手创建第一个数据透视表. 286
6.1.2不同统计视角的数据透视表呈现. 288
6.1.3刷新数据透视表 291
6.1.4使用“表格”，让数据透视表
始终包含全部最新数据 293
6.2数据透视表的美化 295
6.2.1重命名字段名称 296
6.2.2修改数据透视表中数值型数据的
格式 298
6.2.3数据透视表刷新后如何保持调整
好的列宽 299
6.2.4数据透视表与“数据条” 300
6.3设置数据透视表的值显示方式 302
6.3.1数据透视表自定义值显示方式
描述 302
6.3.2体现数据项份额占比的值显示
方式 303
6.3.3体现构成率报表的值显示方式 304

6.4在数据透视表中排序和筛选 306
6.4.1筛选极值数据 306
6.4.2利用拖曳数据项对字段进行手动
排序 307
6.4.3自动排序 308
6.5利用切片器和日程表分析数据 310
6.5.1共享切片器实现多个数据透视表
联动 310
6.5.2插入日程表对数据透视表进行按
月份筛选 312
6.6在数据透视表内执行计算 313
6.6.1在数据透视表内添加计算字段 313
6.6.2在数据透视表内使用计算项 315
6.7利用 Microsoft Query 创建参数
查询 316
6.8数据透视表高级应用案例 321
6.8.1利用数据透视表进行销售综合
分析 321
6.8.2制作物料动态进销存模板 324
第 7 章 基础统计分析 330
7.1借助直方图观察数据特征 331
7.1.1 直 方图 331
7.1.2 在 Excel 中生成直方图 332
7.2集中趋势 336
7.2.1 均值 336
7.2.2 中 位数 337
7.2.3 众数 338
7.2.4 在 Excel 中计算数据组的均值、
中位数、众数 338
7.3离散趋势 339
7.3.1 极差 340
7.3.2方差和标准差 341
7.3.3四分位间距 343
7.4数据分布的峰度与偏度 346
7.4.1 数 据 分布 346

7.4.2 偏度 347
7.4.3 峰度 348
7.5正态分布 348
7.5.1正态分布曲线特征 349
7.5.2正态分布的标准差 349
7.5.3用 Excel 制作正态分布曲线 350
7.5.4 z 值 352
7.5.5 用 Excel 做 z 值百分位表 353
7.6 相关 354
7.6.1 变量 354
7.6.2相关关系 354
7.6.3散点图与相关性 354
7.6.4相关系数的计算 355
7.6.5相关系数的意义 357
7.6.6在 Excel 中计算相关系数 358
第 8 章 中心极限定理 359
8.1总体和样本 359
8.1.1总体和样本 359
8.1.2 抽样 360
8.1.3 用 Excel 进行随机抽样 360
8.2参数估计 362
8.3中心极限定理 364
8.3.1样本均值分布 364
8.3.2中心极限定理的应用 366
第 9 章 假设检验 367
9.1 假设 367
9.1.1 零 假设 367
9.1.2备择假设（对立假设） 368
9.1.3假设检验流程 368
9.2显著性检验 369
9.2.1 显 著性 369
9.2.2显著性检验 370
9.2.3两个群体的 z 检验 374
9.2.4两类错误 376
9.3统计推断 377

第 10 章 t 检验和卡方检验 379
10.1 t 检验 379
10.1.1自由度与 t 分布 379
10.1.2独立样本 t 检验 381
10.1.3两个独立总体的 t 检验 382
10.1.4用 Excel 做两个独立总体的
检验 383
10.1.5两个相关总体的 t 检验 385
10.1.6用 Excel 做两个相关总体的
t 检验 386
10.2χ2 检验（卡方检验） 388
10.2.1分类数据 388
10.2.2列联表（双向表） 388
10.2.3χ2 检验（卡方检验） 389
10.2.4用 Excel 做 χ2 检验 391
第 11 章 方差分析 393
11.1方差分析原理 393
11.1.1组内误差和组间误差 393
11.1.2F 分布临界值表 394
11.2一元方差分析 395
11.2.1计算 F 统计量 395
11.2.2用 Excel 做一元方差分析 397
11.3二元方差分析 398
11.3.1无重复双因素方差分析 399
11.3.2可重复双因素方差分析 401
第 12 章 回归分析 404
12.1 回 归线 404
12.1.1估计的概念 404
12.1.2用最小二乘法确定回归线 404
12.1.3在 Excel 中生成回归线 406
12.2回归方程 407
12.3拟合程度 408
12.3.1相关系数与回归线 408
12.3.2相关系数的平方 R2 409
12.3.3
用 Excel 生成回归方程和 R2 409
第 13 章 时间序列分析 412
13.1时间序列数据的概念 412
13.2时间序列的描述性分析 413
13.2.1图形描述 413
13.2.2 增 长率 415
13.3时间序列预测流程 416
13.3.1预测原理 416
13.3.2预测流程 416
13.4平稳时间序列预测 418
13.4.1简单平均法 418
13.4.2移动平均法 420
13.4.3指数平滑法 423
13.5趋势性时间序列预测 426
13.6季节性时间序列预测 428
13.6.1分离季节性因素的影响 428
13.6.2建模预测 432
第 14 章 规划求解 435
14.1启用规划求解加载项 435
14.2线性规划 437
14.2.1航班票务规划 437
14.2.2体育赛事排期 445
14.2.3外包项目评标 449
14.3规划求解的更多操作 453
14.3.1规划求解参数 453
14.3.2创建规划求解运算结果报告 457
第 15 章 Excel 数据表格美化 458
15.1使用 Excel 自带模板 458
15.1.1在【开始】屏幕选择模板类型 458
15.1.2联机搜索模板 458
15.2为数据表格应用单元格样式和套用表格格式 459

15.3美化数据表格 461
15.4保存自定义 Office 模板 469
第 16 章 数据可视化 471
16.1条件格式 471
16.2图表基础 478
16.3常用基础图表 485

16.7 迷 你图 523
第 17 章 其他常用数据分析工具 526
17.1统计分析利器 SPSS 与 SAS 526
17.1.1SPSS 526
17.1.2 SAS 529
17.2综合分析工具——R 语言 534
17.3全能分析工具——Python 语言 536
17.4Power BI 与 Tableau 541
附录 高效办公必备工具——Excel 易用宝 547