前言

隨著大數據技術的快速發展，人們對數據的價值越來越重視，數據采集、存儲、安全技術也變得日益重要，數據分析和數據挖掘技術得到了日益廣泛的應用。利用數據分析技術從海量數據中提取的信息具有極高的價值，例如，支持企業高層進行業務決策、發現新的銷售和市場機會、提升組織的社交媒體營銷能力、提高用戶忠誠度以及復購率、降低用戶流失率、提前預測風險并進行防范等。

對于數據的重視以及數據分析技術的發展與應用，帶動了企業對數據分析人才需求的快速增長。在未來一段時間內，數據分析人才缺口會很大。從事數據分析工作需要專門的技能，一名優秀的數據分析師既要熟練掌握數據分析之“道”—數據分析的策略、方法（也可以將其理解為做數據分析的思路），也要熟練掌握數據分析之“術”—數據分析工具的使用。此外，數據分析師還需要熟悉行業知識、公司業務及流程，了解企業產品和運營活動的設計思路，才能根據數據分析的結論驅動業務增長落地，使得數據分析工作的價值和自身的價值得以實現。

本書結合數據分析工作的實際情況，通過大量案例介紹了數據分析的方法和工具，內容涵蓋了Excel、SQL、Tableau以及Python這幾個常用的數據分析工具的使用，融會貫通地介紹了數據分析的道與術。通過本書，讀者可以由淺入深、循序漸進地學習數據分析，為日常工作中數據的處理與分析打下堅實的基礎。

本書內容

第1章數據分析入門。主要內容包括什么是數據分析、數據分析的職業發展及分類，以及數據分析之“道”（數據分析需要掌握的理論知識）與數據分析之“術”（各類軟件工具的運用）。

第2章數據分析—從玩轉Excel開始。主要內容包括Excel概述、高效處理數據的Excel函數家族、十分有用的Excel數據分析技巧、酷炫的Excel圖表可視化、讓你的Excel報表動起來（VBA）。

第3章海量數據管理—拿MySQL說事兒。主要內容包括MySQL數據庫的安裝、將數據寫入到數據庫中、重要的單表查詢、復雜的多表查詢、通過索引提高數據的查詢速度、數據庫的增刪改操作。

第4章數據可視化—Tableau的使用。主要內容包括數據可視化概述、Tableau概述、數據可視化圖表、儀表板的制作與發布。

第5章數據分析進階—Python數據分析。主要內容包括數據分析的利器—Python、Jupyter的使用技巧、數據讀取—從pandas開始、常見的數據處理技術、探索性數據分析、線性回歸模型的應用。

本書特點

● 由淺入深，循序漸進：本書在簡要概述了數據分析的基本概念之后，首先講解了數據分析入門工具Excel的操作技巧，然后結合案例講解了VBA的知識點，幫助讀者快速掌握表格處理技術；結合MySQL數據庫對SQL語言的講解可以讓讀者輕松地處理海量數據；Tableau是用來進行數據可視化分析的重要工具；Python作為本書的進階部分內容，可以幫助讀者高效處理數據和通過建模進行數據分析。書中講解的知識點環環相扣、逐層深入，比較符合初學者學習數據分析的認知規律。

● 案例豐富，輕松易學：本書在介紹各類數據分析工具時結合了大量的實際案例，能夠讓讀者快速理解并掌握各個知識點，簡單易學、輕松上手。

● 內容全面，講解詳細：本書定位在數據分析的入門與進階，從數據分析理論到數據處理、從可視化分析到建模分析，知識點覆蓋得很全面。全書最后附有彩插，將書中對應效果圖直觀呈現，方便讀者參考。

● 配套資源豐富，免費提供：本書中的案例涉及的數據集、代碼等資源都免費提供給讀者學習使用，可通過掃描封底二維碼IT有得聊，并輸入本書書號中的五位數字獲取。

適用對象

本書適合有志于從事數據分析工作或已從事初級數據分析工作的人士自學，也適合產品經理、運營人員、市場人員、對數據分析感興趣的企業高管以及創業人員等參考。

本書作者

本書由陳紅波、劉順祥等編著，參與本書編寫的人員還有孫宗鵬、朱燁、陶穎。此外，還要對幫助本書出版的所有朋友致以衷心的感謝！由于作者水平有限，書中難免出現錯誤和不足之處，敬請廣大讀者批評指正。

希望本書能夠成為您數據分析入門的領航者。

陳紅波 劉順祥

2019年1月11日