數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

案例驅(qū)動(dòng)

每個(gè)項(xiàng)目均配備大量來(lái)自實(shí)際工作場(chǎng)景的案例，讓讀者在解決實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程中學(xué)習(xí)和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析知識(shí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的趣味性和實(shí)用性。

工具全面

涵蓋 Excel、Power BI、Python、Matplotlib、SPSS 多種主流數(shù)據(jù)分析工具，滿足不同讀者的學(xué)習(xí)需求和職業(yè)發(fā)展需要。

循序漸進(jìn)

從基本概念到復(fù)雜技術(shù)，從簡(jiǎn)單操作到綜合案例，內(nèi)容編排由淺入深，符合認(rèn)知規(guī)律，便于讀者系統(tǒng)學(xué)習(xí)和掌握。

實(shí)踐導(dǎo)向

注重實(shí)踐操作，每個(gè)項(xiàng)目均設(shè)有豐富的實(shí)踐練習(xí)和項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)，讓讀者在實(shí)踐中鞏固所學(xué)知識(shí)，提升實(shí)際操作能力。

前　　言

在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為推動(dòng)各行業(yè)發(fā)展的核心資源。無(wú)論是企業(yè)決策、科學(xué)研究還是社會(huì)管理，數(shù)據(jù)分析能力都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。為滿足廣大讀者對(duì)數(shù)據(jù)分析知識(shí)與技能的迫切需求，我們精心編寫了這本教材。

編寫思路

本書秉持“理論與實(shí)踐相結(jié)合，從基礎(chǔ)到前沿”的編寫理念。我們深知，扎實(shí)的理論基礎(chǔ)是理解和運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法的前提，而豐富的實(shí)踐操作是將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)際能力的關(guān)鍵。因此，在內(nèi)容編排上，我們先深入淺出地介紹數(shù)據(jù)分析的基本概念、原理和流程，讓讀者對(duì)數(shù)據(jù)分析有全面的認(rèn)識(shí)；隨后，逐步引入Excel、Power BI、Python、Matplotlib、SPSS等主流數(shù)據(jù)分析工具與技術(shù)，通過(guò)大量實(shí)際案例和操作演練幫助讀者熟練掌握這些工具的使用技巧，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

本書內(nèi)容

項(xiàng)目1數(shù)據(jù)分析概述：為讀者搭建起數(shù)據(jù)分析的整體框架，介紹數(shù)據(jù)分析的定義、重要性、基本流程和常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法，讓讀者對(duì)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有初步且系統(tǒng)的認(rèn)知。

項(xiàng)目2 Excel數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用：詳細(xì)講解Excel在數(shù)據(jù)處理、分析和可視化方面的強(qiáng)大功能，通過(guò)豐富的案例教會(huì)讀者如何運(yùn)用Excel 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)透視表制作和圖表創(chuàng)建等基礎(chǔ)而實(shí)用的數(shù)據(jù)分析操作。

項(xiàng)目3 Power BI 數(shù)據(jù)處理與分析：聚焦于Power BI這一專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化與分析工具，闡述如何使用 Power BI 連接數(shù)據(jù)源、進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、創(chuàng)建交互式報(bào)表和儀表板，幫助讀者掌握利用 Power BI 進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析和可視化展示的方法。

項(xiàng)目4 Python數(shù)據(jù)分析：引領(lǐng)讀者踏入Python這一功能強(qiáng)大的編程語(yǔ)言在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用世界，從Python基本語(yǔ)法入手，逐步深入到數(shù)據(jù)處理庫(kù)（如Pandas）、數(shù)據(jù)分析庫(kù)（如NumPy）和數(shù)據(jù)挖掘算法的運(yùn)用，讓讀者能夠運(yùn)用Python完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。

項(xiàng)目5 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化：深入介紹Matplotlib庫(kù)在數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用，通過(guò)豐富的實(shí)例讓讀者學(xué)會(huì)如何使用Matplotlib創(chuàng)建各種類型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)可視化圖表，如折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、餅圖等，以直觀展示數(shù)據(jù)特征和規(guī)律。

項(xiàng)目6 SPSS數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用：全面講解SPSS這一專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析方法（如描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、回歸分析等）的操作與結(jié)果解讀，幫助讀者掌握運(yùn)用SPSS進(jìn)行專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析的技能。

本書特色

案例驅(qū)動(dòng)：每個(gè)項(xiàng)目均配備大量來(lái)自實(shí)際工作場(chǎng)景的案例，讓讀者在解決實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程中學(xué)習(xí)和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析知識(shí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的趣味性和實(shí)用性。

工具全面：涵蓋Excel、Power BI、Python、Matplotlib、SPSS多種主流數(shù)據(jù)分析工具，滿足不同讀者的學(xué)習(xí)需求和職業(yè)發(fā)展需要。

循序漸進(jìn)：從基本概念到復(fù)雜技術(shù)，從簡(jiǎn)單操作到綜合案例，內(nèi)容編排由淺入深，符合認(rèn)知規(guī)律，便于讀者系統(tǒng)學(xué)習(xí)和掌握。

實(shí)踐導(dǎo)向：注重實(shí)踐操作，每個(gè)項(xiàng)目均設(shè)有豐富的實(shí)踐練習(xí)和項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)，讓讀者在實(shí)踐中鞏固所學(xué)知識(shí)，提升實(shí)際操作能力。

編寫分工

本書由孫偉、王蘭芹任主編，羅洋、趙越、李禮任副主編，金忠偉任主審。其中，項(xiàng)目1

和習(xí)題部分由李禮編寫（字?jǐn)?shù)為39千字），項(xiàng)目2和項(xiàng)目4的任務(wù)4.1由趙越編寫（字?jǐn)?shù)為61千字），項(xiàng)目3的任務(wù)3.3和項(xiàng)目6由王蘭芹編寫（字?jǐn)?shù)為105千字），項(xiàng)目3（除任務(wù)

3.3外）由羅洋編寫（字?jǐn)?shù)為84千字），項(xiàng)目4（除任務(wù)4.1外）和項(xiàng)目5由孫偉編寫（字?jǐn)?shù)為110千字）。

由于時(shí)間倉(cāng)促及作者水平有限，書中難免有不足之處，懇請(qǐng)讀者在使用本書過(guò)程中提出寶貴的意見(jiàn)和建議。在此希望本書能夠成為你學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的得力助手，引領(lǐng)你在數(shù)據(jù)分析的廣闊天地中探索前行，為你的職業(yè)發(fā)展和個(gè)人成長(zhǎng)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

編 者

2025年7月

項(xiàng)目1　數(shù)據(jù)分析概述
任務(wù)1.1　Excel數(shù)據(jù)分析 002
1.1.1　Excel的誕生及發(fā)展歷史 002
1.1.2　Excel的特點(diǎn) 003
任務(wù)1.2　Power BI數(shù)據(jù)分析 004
1.2.1　Power BI的誕生及發(fā)展歷史 004
1.2.2　Power BI的特點(diǎn) 005
任務(wù)1.3　Python數(shù)據(jù)分析 006
1.3.1　Python語(yǔ)言的誕生及發(fā)展歷史 006
1.3.2　Python語(yǔ)言的特點(diǎn) 007
任務(wù)1.4　SPSS數(shù)據(jù)分析 007
1.4.1　SPSS的誕生及發(fā)展歷史 007
1.4.2　SPSS的特點(diǎn) 008
項(xiàng)目小結(jié) 009
課后習(xí)題 009
項(xiàng)目2　Excel數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
任務(wù)2.1　認(rèn)識(shí)Excel 012
2.1.1　安裝Excel 012
2.1.2　認(rèn)識(shí)用戶界面 014
任務(wù)2.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理 018
2.2.1　數(shù)據(jù)篩選 018
2.2.2　數(shù)據(jù)分類匯總 021
2.2.3　數(shù)據(jù)透視表 023
任務(wù)2.3　使用函數(shù)處理數(shù)據(jù) 027
2.3.1　使用數(shù)值函數(shù)處理數(shù)據(jù) 027
2.3.2　使用統(tǒng)計(jì)函數(shù)處理數(shù)據(jù) 032
任務(wù)2.4　Excel數(shù)據(jù)可視化 037
2.4.1　繪制折線圖 037
2.4.2　繪制柱形圖 039
2.4.3　繪制餅圖 041
任務(wù)2.5　分析商品銷售額情況 043
2.5.1　商品銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 043
2.5.2　業(yè)績(jī)達(dá)成銷售同比分析 045
項(xiàng)目小結(jié) 051
課后習(xí)題 051
項(xiàng)目3　Power BI數(shù)據(jù)處理與分析
任務(wù)3.1　招生計(jì)劃數(shù)據(jù)獲取 054
3.1.1　招生計(jì)劃Excel文件數(shù)據(jù)獲取 054
3.1.2　招生計(jì)劃文本文件數(shù)據(jù)獲取 055
任務(wù)3.2　學(xué)生課程成績(jī)數(shù)據(jù)預(yù)處理 058
3.2.1　學(xué)生課程成績(jī)數(shù)據(jù)合并 058
3.2.2　學(xué)生課程成績(jī)數(shù)據(jù)清洗 066
3.2.3　學(xué)生課程成績(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 073
3.2.4　學(xué)生課程成績(jī)數(shù)據(jù)歸約 081
任務(wù)3.3　學(xué)生綜合信息數(shù)據(jù)建模 083
3.3.1　Power Pivot組件和DAX語(yǔ)言 083
3.3.2　學(xué)生綜合信息數(shù)據(jù)創(chuàng)建表元素 084
任務(wù)3.4　學(xué)生綜合信息數(shù)據(jù)可視化 091
3.4.1　學(xué)生綜合信息數(shù)據(jù)對(duì)比分析 091
3.4.2　學(xué)生綜合信息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析 095
3.4.3　學(xué)生綜合信息數(shù)據(jù)相關(guān)分析 099
3.4.4　學(xué)生綜合信息數(shù)據(jù)描述性分析 102
任務(wù)3.5　畢業(yè)生就業(yè)信息數(shù)據(jù)部署 104
3.5.1　畢業(yè)生就業(yè)信息數(shù)據(jù)分析報(bào)表制作 104
3.5.2　畢業(yè)生就業(yè)信息數(shù)據(jù)分析報(bào)表發(fā)布 110
項(xiàng)目小結(jié) 119
課后習(xí)題 119
項(xiàng)目4　Python數(shù)據(jù)分析
任務(wù)4.1　創(chuàng)建Python環(huán)境
—Anaconda 122
4.1.1　了解Python的Anaconda發(fā)行
版本 122
4.1.2　在Windows系統(tǒng)中安裝
Anaconda 123
4.1.3　通過(guò)Anaconda管理Python包 126
任務(wù)4.2　掌握J(rèn)upyter Notebook的常用
功能 128
4.2.1　啟動(dòng)Anaconda的Jupyter
Notebook 128
4.2.2　了解Jupyter Notebook的基本
功能 129
4.2.3　掌握J(rèn)upyter Notebook的基本
使用 130
4.2.4　了解數(shù)據(jù)分析常見(jiàn)的庫(kù) 132
任務(wù)4.3　NumPy數(shù)值計(jì)算 133
4.3.1　掌握NumPy數(shù)組對(duì)象 133
4.3.2　掌握NumPy矩陣與通用函數(shù) 138
4.3.3　利用NumPy進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 144
4.3.4　實(shí)訓(xùn)案例 147
任務(wù)4.4　Pandas數(shù)據(jù)分析 147
4.4.1　讀寫數(shù)據(jù) 147
4.4.2　索引和選擇數(shù)據(jù) 149
4.4.3　實(shí)訓(xùn)案例 152
任務(wù)4.5　實(shí)訓(xùn)案例 153
4.5.1　空氣質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù) 153
4.5.2　決定收入的因素 155
項(xiàng)目小結(jié) 157
課后習(xí)題 158
項(xiàng)目5　Matplotlib數(shù)據(jù)可視化
任務(wù)5.1　數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) 161
5.1.1　數(shù)據(jù)可視化概述 161
5.1.2　Python語(yǔ)言和數(shù)據(jù)可視化 163
5.1.3　Matplotlib模塊介紹 164
任務(wù)5.2　Matplotlib圖表繪制 165
5.2.1　繪制條形圖 165
5.2.2　繪制折線圖 171
5.2.3　繪制堆積面積圖 173
5.2.4　繪制餅狀圖和圓環(huán)圖 176
5.2.5　圖表的繪制和美化技巧 180
任務(wù)5.3　圖表樣式與美化 185
5.3.1　使用顏色、線型和數(shù)據(jù)標(biāo)記 185
5.3.2　設(shè)置字體和填充區(qū)域 188
5.3.3　子圖的繪制及坐標(biāo)軸共享 193
任務(wù)5.4　Matplotlib實(shí)戰(zhàn)案例 196
5.4.1　數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)：電子郵件分類 196
5.4.2　數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)：學(xué)生的態(tài)度和行為 199
5.4.3　數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)：社交媒體數(shù)據(jù)分析 202
項(xiàng)目小結(jié) 205
課后習(xí)題 205
項(xiàng)目6　SPSS數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
任務(wù)6.1　認(rèn)識(shí)SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件 210
6.1.1　SPSS的產(chǎn)生和發(fā)展 211
6.1.2　SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件的特點(diǎn) 212
6.1.3　SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件主要模塊和功能簡(jiǎn)介 213
6.1.4　SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件的安裝 213
6.1.5　SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件基本界面簡(jiǎn)介 214
任務(wù)6.2　SPSS數(shù)據(jù)建立與管理 216
6.2.1　變量、常量、操作符和表達(dá)式 217
6.2.2　數(shù)據(jù)錄入與保存 221
6.2.3　數(shù)據(jù)重構(gòu) 224
6.2.4　數(shù)據(jù)合并 230
6.2.5　數(shù)據(jù)去重 235
6.2.6　缺失數(shù)據(jù)處理 237
6.2.7　數(shù)據(jù)排序 239
任務(wù)6.3　基本統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表的制作 241
6.3.1　制作交叉表 242
6.3.2　制作定制表 244
任務(wù)6.4　數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)圖表示 247
6.4.1　圖形構(gòu)建器介紹 247
6.4.2　繪制折線圖 248
6.4.3　繪制散點(diǎn)圖 251
6.4.4　繪制直方圖 253
6.4.5　繪制餅狀圖 255
任務(wù)6.5　數(shù)據(jù)描述與探索性統(tǒng)計(jì)分析 257
6.5.1　描述統(tǒng)計(jì)與變量分布形態(tài) 257
6.5.2　集中趨勢(shì)指標(biāo)分析 259
6.5.3　離散趨勢(shì)指標(biāo)分析 264
6.5.4　圖表分析 265
6.5.5　探索性統(tǒng)計(jì)分析 268
任務(wù)6.6　SPSS數(shù)據(jù)相關(guān)性探索與回歸預(yù)測(cè) 269
6.6.1　數(shù)據(jù)的相關(guān)性探索 269
6.6.2　回歸分析 272
6.6.3　從數(shù)據(jù)推斷到?jīng)Q策支持 273
項(xiàng)目小結(jié) 274
課后習(xí)題 274
參考文獻(xiàn)

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4. 健美運(yùn)動(dòng) [戴顯巖]
5. Python程序開發(fā)基礎(chǔ)（AI+微課版） [趙艷莉　曾鑫]
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7. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐 [主編　李曉峰　胥文婷　李云波]
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9. HarmonyOS從入門到精通 [陳趙云　周永福　楊　浪]
10. 用英語(yǔ)發(fā)現(xiàn)世界：歐美文化篇 [李小麗　張薇　編著]
11. 大學(xué)體育教程 [戴顯巖]
12. 新一代信息技術(shù) [李佼輝 任雪冬]
13. 軌道交通類專門用途英語(yǔ)教程 [李德華主編 商曄副主編]
14. 建設(shè)工程項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)知識(shí)異質(zhì)性對(duì)團(tuán)隊(duì)績(jī)效的影響研究 [胡可]
15. 新時(shí)代元陽(yáng)梯田 云南現(xiàn)代化高原立體灌區(qū) 前世 今生 未來(lái) [云南省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院 ]
16. 網(wǎng)絡(luò)工程師章節(jié)習(xí)題與考點(diǎn)特訓(xùn)（適配第6版考綱） [夏杰 編著]
17. 零基礎(chǔ)商業(yè)插畫設(shè)計(jì)與AI表現(xiàn) [主編　湯彥萱]
18. 電工與電子技術(shù)（第三版） [主編 王梅 唐翠微 楊曉珍]
19. 虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）模型制作技術(shù)及應(yīng)用 [主編　高文銘　祝海英]
20. 大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)與創(chuàng)新教育 [主編 田克明 楊超 郭明鋼]
21. 新時(shí)代人工智能素養(yǎng) [主編　徐永冰　張帥](méi)
22. 電子商務(wù)文案策劃與寫作 [主編 盧海濤 夏穎 黃璐云]
23. 信息技術(shù)與人工智能 [主編 王錦]
24. 信息技術(shù)基礎(chǔ)（活頁(yè)式） [主編 趙金考 禹晨 張尼奇 王宏斌]
25. 計(jì)算機(jī)程序員教程 [主編 李學(xué)國(guó) 任小平]
26. 水利水電工程施工組織設(shè)計(jì) [主編 胡建春 錢波 何茜]
27. 信息技術(shù) [主編 任洪亮 邢海燕]
28. 高職美育 [王敦]
29. 系統(tǒng)分析師考前沖刺100題（適配第2版考綱） [施游 鄒月平 朱小平 編著]
30. 用英語(yǔ)介紹中國(guó)名城古鎮(zhèn) [王寶川　張?jiān)�婧　編著]