目    录 

第1章  数据分析与处理概述   1
1.1  数据分析与处理简介   1
1.2  数据分析与处理的概念   2
1.2.1  什么是数据   2
1.2.2  什么是数据的分析与处理   2
1.3  数据分析与处理的过程   3
1.3.1  数据分析与处理的实现过程   3
1.3.2  数据分析与处理的案例   6
1.3.3  数据分析师   15
1.4  数据分析模型   16
1.5  大数据的分析处理   20
1.5.1  大数据时代——你的一天   20
1.5.2  大数据概述   21
1.5.3  数据挖掘   26
本章小结   29
习题1   29
第2章  数据收集与预处理   31
2.1  数据的收集   31
2.1.1　数据的来源   31
2.1.2　数据的分类   31
2.1.3　数据集   32
2.1.4　数据的收集方法   36
2.1.5　数据收集案例   37
2.2  数据预处理   42
2.2.1　数据清理   42
2.2.2　数据集成   47
2.2.3　数据转换   50
2.2.4　数据归约   53
2.2.5　数据的可视化   56
本章小结   59
习题2   59
第3章  Excel函数在数据分析中的应用   61
3.1  Excel在数据分析中的应用简介  61
3.2  单元格、公式和函数   62
3.2.1  单元格   62
3.2.2  公式   63
3.2.3  函数   64
3.3  数据分析中的常用函数   65
3.3.1  数学函数   65
3.3.2  文本函数   67
3.3.3  日期与时间函数   69
3.3.4  统计函数   71
3.3.5  逻辑函数   73
3.3.6  查找与引用函数   74
3.4  函数应用案例分析   76
本章小结   81
习题3   81
第4章  数据管理   85
4.1  数据排序   85
4.1.1  排序规则   85
4.1.2  行、列排序   85
4.1.3  自定义条件排序   88
4.1.4  排序函数   90
4.2  数据筛选   92
4.2.1  自动筛选   92
4.2.2  高级筛选   94
4.3  数据分类汇总   100
4.3.1  直接创建分类汇总   101
4.3.2  多重分类汇总   102
4.3.3  分类汇总函数   103
4.4  合并计算   110
4.4.1  按位置合并计算   110
4.4.2  按类合并计算   112
本章小结   113
习题4   113
第5章  数据图表化展现   116
5.1  数据图表   116
5.1.1  图表的类型   116
5.1.2  创建简单图表   117
5.1.3  创建复杂图表   119
5.1.4  动态图表   123
5.2  数据透视表   127
5.2.1  数据透视表的构成   128
5.2.2  创建数据透视表   128
5.2.3  数据透视表分组   131
5.2.4  数据透视图   133
本章小结   133
习题5   134
第6章  抽样与参数估计   137
6.1  抽样   137
6.1.1  随机数函数抽样   138
6.1.2  随机数发生器抽样   138
6.1.3  抽样分析工具随机抽样   140
6.1.4  抽样分析工具周期抽样   140
6.1.5  抽样分析案例   140
6.2  参数估计   146
6.2.1  参数估计的基本概念   147
6.2.2  总体方差已知情况下的总体均值区间估计   148
6.2.3  总体方差未知且为小样本情况下的总体均值区间估计   149
6.2.4  总体方差未知且为大样本情况下的总体均值区间估计   149
6.2.5  总体方差的区间估计   150
6.2.6  两个总体均值之差的区间估计   150
6.2.7  两个总体方差比的区间估计   151
6.2.8  参数估计案例   152
本章小结   164
习题6   164
第7章  方差分析   168
7.1  单因素方差分析   168
7.1.1  单因素方差分析原理   168
7.1.2  单因素方差分析案例   170
7.2  双因素方差分析   172
7.2.1  无重复的双因素方差分析   172
7.2.2  无重复的双因素方差分析案例   175
7.2.3  可重复的双因素方差分析   176
7.2.4  可重复的双因素方差分析案例   179
本章小结   181
习题7   181
第8章  时间序列分析   184
8.1  时间序列简介   184
8.1.1  时间序列的基本概念和特点   184
8.1.2  时间序列变动的影响因素   184
8.2  时间序列的统计对比分析   185
8.2.1  时间序列的图形分析   185
8.2.2  时间序列的水平分析   185
8.2.3  时间序列的速度分析   186
8.2.4  统计对比分析案例   187
8.3  时间序列的移动平均分析   189
8.3.1  移动平均分析原理   190
8.3.2  移动平均分析案例   190
8.4  时间序列的指数平滑分析   193
8.4.1  指数平滑分析原理   193
8.4.2  指数平滑分析案例   195
8.5  时间序列的趋势外推分析   199
8.5.1  趋势外推分析原理   199
8.5.2  趋势外推分析案例   200
8.6  时间序列的季节调整分析   202
8.6.1  季节调整分析原理   202
8.6.2  季节调整分析案例   203
本章小结   205
习题8   205
第9章  相关分析   208
9.1  简单相关分析   208
9.1.1  简单相关关系的测定方法   208
9.1.2  简单相关分析案例   211
9.2  多元相关分析   215
9.2.1  多元相关关系的测定方法   215
9.2.2  多元相关分析案例   217
9.3  等级相关分析   220
9.3.1  等级相关关系的测定方法   220
9.3.2  等级相关分析案例   220
本章小结   221
习题9   222
第10章  常用统计分布图形分析   225
10.1  概率函数图形分析   225
10.1.1  离散型随机变量的概率质量函数   225
10.1.2  连续型随机变量的概率密度函数   226
10.1.3  概率累积分布函数   226
10.1.4  概率函数分析案例   227
10.2  正态分布图形分析   231
10.2.1  正态分布函数   231
10.2.2  正态分布分析案例   233
10.3  泊松分布图形分析   234
10.3.1  泊松分布函数   235
10.3.2  泊松分布分析案例   236
10.4  指数分布图形分析   237
10.4.1  指数分布函数   238
10.4.2  指数分布分析案例   239
10.5  卡方分布图形分析   241
10.5.1  卡方分布函数   241
10.5.2  卡方分布分析案例   242
本章小结   244
习题10   244
第11章  回归图形分析   246
11.1  一元线性回归图形分析   246
11.1.1  一元线性回归模型   246
11.1.2  一元线性回归分析的实现方法   247
11.1.3  一元线性回归分析案例   250
11.2  多元线性回归图形分析   255
11.2.1  多元线性回归模型   256
11.2.2  多元线性回归分析案例   257
11.3  非线性回归图形分析   261
11.3.1  多项式回归模型   262
11.3.2  多项式回归分析案例   263
本章小结   269
习题11   269
第12章  Excel在数据挖掘中的应用   272
12.1  聚类分析   272
12.1.1  聚类分析法的特征   272
12.1.2  聚类分析算法模型   273
12.1.3  聚类分析处理过程   274
12.1.4  聚类分析案例   274
12.2  判别分析   280
12.2.1  判别方法   281
12.2.2  Fisher判别模型   281
12.2.3  Fisher判别分析处理过程   283
12.2.4  判别分析案例   283
本章小结   289
习题12   289
参考文献   291