"影響了海峽兩岸數十萬人的數據分析“小黃書”基於Excel 2016更新升級；瀋浩教授、《數據化管理》作者黃成明、張文肜博士、知名博主鄧凱等搶先品讀；《誰說菜鳥不會數據分析》由小蚊子團隊出品，曾榮獲中國書刊發行業協會頒發的“全行業優秀暢銷品種”獎；對各種數據處理方法進行重新梳理，使數據處理方法更加結構化、體繫化；新增了RFM分析法、結構分解法、因素分解法、趨勢分析法等常用數據分析方法，使數據分析方法更加完善、實用；新增樹狀圖、旭日圖、帕累托圖、漏鬥圖等Excel 2016版圖等

●第1章  數據分析那些事兒 /13＜br/＞1.1  數據分析是“神馬” /14＜br/＞1.1.1  何謂數據分析 /15＜br/＞1.1.2  數據分析的作用 /17＜br/＞1.2  數據分析的流程 /18＜br/＞1.2.1  明確分析目的和思路 /19＜br/＞1.2.2  數據收集 /21＜br/＞1.2.3  數據處理 /22＜br/＞1.2.4  數據分析 /22＜br/＞1.2.5  數據展現 /22＜br/＞1.2.6  報告撰寫 /23＜br/＞1.3  數據分析的三大誤區 /25＜br/＞1.4  數據分析師的要求 /26＜br/＞1.4.1  數據分析師的硬件要求 /26＜br/＞1.4.2  數據分析師的軟件要求 /28＜br/＞1.5  幾個常用指標和術語 /30＜br/＞1.6  本章小結 /34＜br/＞＜br/＞第2章  結構為王，確定分析思路 /35＜br/＞2.1  數據分析方法論 /36＜br/＞2.1.1  數據分析方法論與數據分析法的區別 /36＜br/＞2.1.2  數據分析方法論的重要性 /37＜br/＞2.2  常用的數據分析方法論 /38＜br/＞2.2.1  PEST分析法 /38＜br/＞2.2.2  5W2H分析法 /41＜br/＞2.2.3  邏輯樹分析法 /42＜br/＞2.2.4  4P營銷理論 /43＜br/＞2.2.5  用戶使用行為理論 /45＜br/＞2.3  本章小結 /46＜br/＞＜br/＞第3章  無米難為巧婦，數據準備 /47＜br/＞3.1  理解數據 /48＜br/＞3.1.1  字段與記錄 /49＜br/＞3.1.2  數據類型 /50＜br/＞3.1.3  數據表要求 /50＜br/＞3.2  數據來源 /52＜br/＞3.2.1  導入數據 /52＜br/＞3.2.2  問卷錄入要求 /56＜br/＞3.3  本章小結 /58＜br/＞＜br/＞第4章  簡單快捷，數據處理 /59＜br/＞4.1  數據處理簡介 /60＜br/＞4.2  數據清洗 /61＜br/＞4.2.1  重復數據處理 /61＜br/＞4.2.2  缺失數據處理 /66＜br/＞4.2.3  空格數據處理 /70＜br/＞4.3  數據合並 /72＜br/＞4.3.1  字段合並 /72＜br/＞4.3.2  字段匹配 /74＜br/＞4.4  數據抽取 /76＜br/＞4.4.1  字段拆分 /76＜br/＞4.4.2  隨機抽樣 /80＜br/＞4.5  數據計算 /82＜br/＞4.5.1  簡單計算 /82＜br/＞4.5.2  函數計算 /83＜br/＞4.6  數據轉換 /87＜br/＞4.6.1  數據表行列互換 /87＜br/＞4.6.2  二維表轉一維表 /89＜br/＞4.6.3  數據類型轉換 /93＜br/＞4.7  本章小結 /97＜br/＞＜br/＞第5章  工欲善其事必先利其器，數據分析 /98＜br/＞5.1  數據分析方法 /99＜br/＞5.1.1  對比分析法 /100＜br/＞5.1.2  分組分析法 /104＜br/＞5.1.3  結構分析法 /105＜br/＞5.1.4  分布分析法 /106＜br/＞5.1.5  交叉分析法 /107＜br/＞5.1.6  RFM分析法 /109＜br/＞5.1.7  矩陣關聯分析法 /111＜br/＞5.1.8  綜合評價分析法 /116＜br/＞5.1.9  結構分解法 /119＜br/＞5.1.10  因素分解法 /120＜br/＞5.1.11  漏鬥圖分析法 /122＜br/＞5.1.12  趨勢分析法 /123＜br/＞5.1.13  高級數據分析方法 /129＜br/＞5.2  數據分析工具 /129＜br/＞5.2.1  初識數據透視表 /130＜br/＞5.2.2  數據透視表創建三步法 /131＜br/＞5.2.3  數據透視表分析實踐 /133＜br/＞5.2.4  數據透視表小技巧 /137＜br/＞5.2.5  多選題分析 /141＜br/＞5.3  本章小結 /145＜br/＞＜br/＞第6章  給數據量體裁衣，數據展現 /146＜br/＞6.1  揭開圖表的真面目 /147＜br/＞6.1.1  圖表的作用 /147＜br/＞6.1.2  經濟適用圖表有哪些 /148＜br/＞6.1.3  通過關繫選擇圖表 /149＜br/＞6.1.4  圖表制作5步法 /154＜br/＞6.2  表格也瘋狂 /155＜br/＞6.2.1  突出格 /156＜br/＞6.2.2  項目選取 /157＜br/＞6.2.3  數據條 /158＜br/＞6.2.4  圖標集 /160＜br/＞6.2.5  迷你圖 /161＜br/＞6.3  給圖表換裝 /163＜br/＞6.3.1  平均線圖 /163＜br/＞6.3.2  雙坐標圖 /166＜br/＞6.3.3  豎形折線圖 /169＜br/＞6.3.4  帕累托圖 /172＜br/＞6.3.5  旋風圖 /178＜br/＞6.3.6  人口金字塔圖 /183＜br/＞6.3.7  漏鬥圖 /185＜br/＞6.3.8  矩陣圖 /190＜br/＞6.3.9  改進難易矩陣（氣泡圖） /193＜br/＞6.4  本章小結 /195＜br/＞＜br/＞第7章  專業化生存，圖表可以更美的 /196＜br/＞7.1  別讓圖表犯錯 /198＜br/＞7.1.1  讓圖表“五髒俱全” /198＜br/＞7.1.2  要注意的條條框框 /200＜br/＞7.1.3  圖表會說謊 /211＜br/＞7.2  濃妝淡抹總相宜――圖表美化 /215＜br/＞7.2.1  美化三原則 /215＜br/＞7.2.2  略施粉黛，美化技巧 /218＜br/＞7.2.3  圖表也好“色” /224＜br/＞7.3  本章小結 /228＜br/＞＜br/＞第8章  專業的報告，體現你的職場價值 /229＜br/＞8.1  什麼是數據分析報告 /230＜br/＞8.1.1  數據分析報告是什麼 /230＜br/＞8.1.2  數據分析報告的原則 /230＜br/＞8.1.3  數據分析報告的作用 /231＜br/＞8.1.4  數據分析報告的種類 /233＜br/＞8.2  報告的結構 /235＜br/＞8.2.1  標題頁 /236＜br/＞8.2.2  目錄 /238＜br/＞8.2.3  前言 /238＜br/＞8.2.4  正文 /240＜br/＞8.2.5  結論與建議 /241＜br/＞8.2.6  附錄 /243＜br/＞8.3  撰寫報告時的注意事項 /243＜br/＞8.4  報告範例 /244＜br/＞8.5  本章小結 /251＜br/＞

《誰說菜鳥不會數據分析》（入門篇）是一本有趣的數據分析書！本書基於通用的Excel工具，加上必知必會的數據分析概念，以小說般通俗易懂的方式講解。本書基於職場三人行來構建內容，接近按照數據分析工作的完整流程來講解。全書共8章，依次講解數據分析必知必會知識、數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術、提升圖表之美的專業化視角，以及專業分析報告的撰寫方法等內容。本書有足夠的魅力讓你一口氣讀下去，在無形之中掌握數據分析的技能，提升職場競爭能力。本書能有效幫助職場新人提升職場競爭力，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及產品經理解決實際問題，還能幫助從事咨詢、研究、分析行業的人士及各級管理人士提高專業水平。

張文霖等 著

第4版自序＜br/＞“誰說菜鳥不會數據分析”繫列自2011年7月首次出版已經走過了8個年頭。給親愛的讀者彙報一下這8年間的小成績：獲得過出版全行業暢銷品稱號，在中國臺灣地區出版了繁體版，獲得了幾十萬讀者的認可。讀者的認可比什麼都重要，為了讓這本書更加完美，我們與時俱進地開展了結構的優化，新增了多個實用的數據分析方法。＜br/＞“拍腦袋決策，拍胸脯保證，拍屁股走人”的時代已經與我們漸行漸遠。不管是在傳統企業還是在互聯網企業，現在的決策都越來越依賴於數據，用數據說話。“誰說菜鳥不會數據分析”繫列就是幫助廣大讀者提升自我，幫助我們更好地理解數據，用活數據，真正給企業帶來價值。在這個數據驅動運營的時代，不管大數據、小數據，我們掌握一些數據處理技能，必定能增加我們在職場上的勢能。＜br/＞這次出版的第4版，我們特地做了非常細致的勘誤，吸收了眾多讀者反饋的意見和建議，隻為給讀者呈現最有品質的閱讀效果。等