本书根据数据分析的过程，系统介绍了数据的收集、数据的处理、数据的分析、数据的展现、分析报告的撰写，其中数据的处理与数据的分析为本书的重点内容。在数据处理方面，主要介绍了：数据的一致性处理、缺失数据的处理、重复数据的处理、数据的转置、字段的分列、字段的匹配、数据的抽取、数据的计算。在数据分析方面，主要介绍了：数据的分组、描述性统计指标的计算、动态数列的速度指标的计算、同期平均法、移动平均趋势剔除法、相关与回归分析法、综合评价分析法、四象限分析法。
本书根据高职高专学生的特点，采用案例教学，将理论融入案例，案例的设计由浅入深、循序渐进，案例的讲解清晰、图文并茂。
为了让学生能够及时地检查学习效果、强化记忆和技能，每章后面都安排了丰富的练习供学生课后练习。
本书既可作为高职高专各专业学生数据分析课程的专业教材，也可作为广大数据分析爱好者的自学教材。
1. 数据分析基础是商务数据分析专业的专业基础课，也是传统电商专业及其新专业的专业核心课程
2. 校本教材，经过教学检验，质量高，好学易教
3.提供案例、ppt等教学资料
宁赛飞，江西信息应用职业技术学院软件工程系教师 从事数据分析基础教学多年，经验丰富，本书为校本教材，学校已经使用多年，质量良好
第1章 数据分析概述 1
1．1 什么是数据分析 1
1．1．1 数据分析的过程 1
1．1．2 数据分析的工具 2
1．2 统计学的几个基本概念 3
1．2．1 现象总体和现象个体 3
1．2．2 标志和标志表现 4
1．2．3 统计指标 4
1．3 统计指标的分类 5
1．3．1 总量指标 6
1．3．2 相对指标 7
1．3．3 平均指标 9
1．4 练习 11
第2章 数据的收集 14
2．1 理解数据 14
2．1．1 数据的类型 14
2．1．2 数据的呈现形式 15
2．2 数据的来源 17
2．2．1 一手数据 17
2．2．2 二手数据 18
2．3 练习 22
第3章 数据的处理 25
3．1 数据清洗 25
3．1．1 数据一致性处理 25
3．1．2 缺失数据的处理 27
3．1．3 删除重复记录 28
3．2 数据加工 29
3．2．1 数据转置 29
3．2．2 字段分列 29
3．2．3 字段匹配 32
3．2．4 数据抽取 34
3．3．5 数据计算 35
3．3 数据的修整 39
3．3．1 三项移动平均法 40
3．3．2 四项移动平均法 42
3．3．3 分析工具库的加载和应用 44
3．4 练习 47
第4章 数据的分析 51
4．1 数据分组 51
4．1．1 统计分组的概念 51
4．1．2 利用“数据透视表”分组 55
4．1．3 利用“数据分析”之“直方图”功能统计各组的频数 61
4．1．4 用Frequency、Countif函数统计频数 63
4．2 描述性统计 66
4．2．1 总量指标、平均指标 66
4．2．2 中位数、众数 74
4．2．3 极差、方差、标准差、标准差系数 76
4．2．4 用“数据分析”之“描述统计”功能计算描述性指标 78
4．3 动态数列的分析与预测 81
4．3．1 动态数列的速度指标 81
4．3．2 同期平均法预测 88
4．3．3 移动平均趋势剔除法预测 91
4．4 相关与回归分析 97
4．4．1 相关分析 97
4．4．2 回归分析 102
4．5 综合评价分析法 115
4．5．1 综合评价分析法应用 115
4．5．2 权重的确定 117
4．5．3 数据的标准化处理 124
拓展：股票价格指数 127
4．6 四象限分析法 130
4．7 练习 137
第5章 数据的展现 144
5．1 统计表 144
5．1．1 统计表的构成 144
5．1．2 统计表的分类 145
5．2 统计图 146
5．2．1 柱形图 146
拓展：柱形图改直方图 153
5．2．2 条形图 155
拓展：利用条形图绘制甘特图 157
5．2．3 折线图 161
拓展一：双坐标图 163
拓展二：帕累托图 168
5．2．4 饼图 171
5．2．5 股价图 176
5．2．6 雷达图 178
5．3 练习 180
第6章 分析报告的撰写 183
6．1 分析报告的作用与写作原则 183
6．2 数据分析综合案例 188
6．3 练习 197
书单推荐
