前言

随着大数据技术的快速发展，人们对数据的价值越来越重视，数据采集、存储、安全技术也变得日益重要，数据分析和数据挖掘技术得到了日益广泛的应用。利用数据分析技术从海量数据中提取的信息具有极高的价值，例如，支持企业高层进行业务决策、发现新的销售和市场机会、提升组织的社交媒体营销能力、提高用户忠诚度以及复购率、降低用户流失率、提前预测风险并进行防范等。

对于数据的重视以及数据分析技术的发展与应用，带动了企业对数据分析人才需求的快速增长。在未来一段时间内，数据分析人才缺口会很大。从事数据分析工作需要专门的技能，一名优秀的数据分析师既要熟练掌握数据分析之“道”—数据分析的策略、方法（也可以将其理解为做数据分析的思路），也要熟练掌握数据分析之“术”—数据分析工具的使用。此外，数据分析师还需要熟悉行业知识、公司业务及流程，了解企业产品和运营活动的设计思路，才能根据数据分析的结论驱动业务增长落地，使得数据分析工作的价值和自身的价值得以实现。

本书结合数据分析工作的实际情况，通过大量案例介绍了数据分析的方法和工具，内容涵盖了Excel、SQL、Tableau以及Python这几个常用的数据分析工具的使用，融会贯通地介绍了数据分析的道与术。通过本书，读者可以由浅入深、循序渐进地学习数据分析，为日常工作中数据的处理与分析打下坚实的基础。

本书内容

第1章数据分析入门。主要内容包括什么是数据分析、数据分析的职业发展及分类，以及数据分析之“道”（数据分析需要掌握的理论知识）与数据分析之“术”（各类软件工具的运用）。

第2章数据分析—从玩转Excel开始。主要内容包括Excel概述、高效处理数据的Excel函数家族、十分有用的Excel数据分析技巧、酷炫的Excel图表可视化、让你的Excel报表动起来（VBA）。

第3章海量数据管理—拿MySQL说事儿。主要内容包括MySQL数据库的安装、将数据写入到数据库中、重要的单表查询、复杂的多表查询、通过索引提高数据的查询速度、数据库的增删改操作。

第4章数据可视化—Tableau的使用。主要内容包括数据可视化概述、Tableau概述、数据可视化图表、仪表板的制作与发布。

第5章数据分析进阶—Python数据分析。主要内容包括数据分析的利器—Python、Jupyter的使用技巧、数据读取—从pandas开始、常见的数据处理技术、探索性数据分析、线性回归模型的应用。

本书特点

● 由浅入深，循序渐进：本书在简要概述了数据分析的基本概念之后，首先讲解了数据分析入门工具Excel的操作技巧，然后结合案例讲解了VBA的知识点，帮助读者快速掌握表格处理技术；结合MySQL数据库对SQL语言的讲解可以让读者轻松地处理海量数据；Tableau是用来进行数据可视化分析的重要工具；Python作为本书的进阶部分内容，可以帮助读者高效处理数据和通过建模进行数据分析。书中讲解的知识点环环相扣、逐层深入，比较符合初学者学习数据分析的认知规律。

● 案例丰富，轻松易学：本书在介绍各类数据分析工具时结合了大量的实际案例，能够让读者快速理解并掌握各个知识点，简单易学、轻松上手。

● 内容全面，讲解详细：本书定位在数据分析的入门与进阶，从数据分析理论到数据处理、从可视化分析到建模分析，知识点覆盖得很全面。全书最后附有彩插，将书中对应效果图直观呈现，方便读者参考。

● 配套资源丰富，免费提供：本书中的案例涉及的数据集、代码等资源都免费提供给读者学习使用，可通过扫描封底二维码IT有得聊，并输入本书书号中的五位数字获取。

适用对象

本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学，也适合产品经理、运营人员、市场人员、对数据分析感兴趣的企业高管以及创业人员等参考。

本书作者

本书由陈红波、刘顺祥等编著，参与本书编写的人员还有孙宗鹏、朱烨、陶颖。此外，还要对帮助本书出版的所有朋友致以衷心的感谢！由于作者水平有限，书中难免出现错误和不足之处，敬请广大读者批评指正。

希望本书能够成为您数据分析入门的领航者。

陈红波 刘顺祥

2019年1月11日