京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
谁说菜鸟不会数据分析
《谁说菜鸟不会数据分析》分为入门篇和工具篇,这一系列的书确实是难得一见的好书,通俗易懂,让枯燥的事情变得饶有趣味。 很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入。本书在降低学习难度方面做了大量的尝试:基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念, 并且采用通俗易懂的讲解方式。本书努力将数据分析,写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析。 本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会知 识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告 的撰写技能以及持续的修炼。 本书形式活泼,内容丰富而且充实,让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把这 本书当小说来阅读,轻松掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。
1.《谁说菜鸟不会数据分析》 故事化演绎
全书完全是采用讲故事的方式来贯穿全部章节,书中构筑了职场中三个不同的人物角色,通过人物小白对数据分析的学习过程,将数据分析的前前后后完整串联在了一起,非常生动有趣。所有的学习要点完全借助对话形式展开,通过一问一答,将这些要点阐释的非常清楚。
2.《谁说菜鸟不会数据分析》 情景化再现
书中所有案例均为日常办公职场常见的数据分析案例,非常契合读者。通过书中故事,将读者日常工作中的情景完全展示了出来,关键是书中有翔实剖析和实践,一个个解答堪称经典。
3. 《谁说菜鸟不会数据分析》完全基于Excel
书中所有数据分析工具完全基于Excel,没有SAS,也不见SPSS,从某种角度而言,这完全是一个使用Excel进行数据分析的入门应用书籍。书中包含了大量Excel使用的技巧和方法,有基础操作,也有函数使用,更有图表制作,不但亲和而且实用。
4.《谁说菜鸟不会数据分析》图示化讲解
书中的讲解包含了大量图示,使人阅读起来异常简单和直观,就如上面的图片所示,这些图示充满了漫画卡通风味,有趣而不失其功能,读专业类书籍变得就像是看小儿书。
5.《谁说菜鸟不会数据分析》 有始有终
书中从始至终的讲解贯穿了经营类数据分析从准备→处理→分析→展现的整个过程,非常系统,读过此书对经营类数据分析不懂的童鞋会变成行家里手,最关键的是:该书还是提升职场竞争力的武器,其中不乏独门暗器。
本书将'浮云'的数据分析领域,蕴于商业化的场景之中,生动形象的让读者了解到'给力'的数据分析师是如何炼成的!引导非专业人士从数据的角度,认识、剖析、解决商业问题;对专业人士而言,亦能提供一次梳理和提高的学习机会。
——数据挖掘与数据分析博主,资深数据分析师,邓凯
《谁说菜鸟不会数据分析》精彩书评
这是一本适合普通大众的“专业”数据分析的一本书,由浅入深,富有体系。既有一口气读完的冲动,又想马上找一台电脑试一试这些“新奇”的分析方法,更想拿一些数据来分析找找其中的规律。
读完本书,你会发现数据分析的乐趣,它并不是那么枯燥,数据背后的故事简直是太有意思了。从此你将发现:无论是新闻媒体,还是企业报表中的数字将不再孤独,因为他们在那里,在和你说着话!
祝愿大家早日练就一颗数据分析的“芯”!
——数据化管理顾问及培训师,零售及服装企业数据化管理咨询顾问,黄成明
本书内容实用,语言简洁生动,通俗易懂。通过富有逻辑的路径式图示引导,复杂步骤的图文分解,让读者快速掌握Excel实现数据分析的各项实用技巧,给人一种耳目一新的享受。不仅便于学习,也便于上机操作。
——数据分析与挖掘交流站,站长,李双
数据分析的门槛有多高?可以很高,也可以不高。小蚊子的这本书可以给初学者一些实操性的指引。书中介绍的多个常用数据分析方法,对于初学者甚至是具有一定经验的数据分析师都有很好的启发。
——慧聪邓白氏研究e-Eyes事业部,副总经理,刘晓霞
本书是市面上少见的一本系统讲解数据分析的书籍。这本书不是针对高级分析方法和统计函数的介绍,而是针对职场人士日常工作中遇到的问题提出解决方案。文章通过小白跟师父学艺的整个过程,生动形象的描述和解释了什么是数据分析以及如何有效的进行数据分析,通俗易懂,趣味性非常强,是一本非常适合基础人员的书籍。
——北京简博市场咨询有限公司,高级经理,刘云锋 数据分析师
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21