本教材主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章，首先从数据分析概述入手，介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则；然后以八爪鱼采集器和Excel为例，从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入，结合具体的案例进行详细讲解；最后为数据分析案例实践，主要介绍旅游产品的游记分析、电商数据的竞品分析两个真实的案例，教会读者活学活用。
本教材配套有PPT课件、参考答案、教学大纲、电子教案等资源，用书教师可在人邮教育社区免费下载。
本教材可以作为数据科学、电子商务、统计学等相关专业的教材，也可以作为数据分析初学者的自学用书，还可以作为需要进行数据分析的职场人士的参考用书。
适读人群 ：普通本科院校统计、市场营销、经济管理、心理、教育、计算机、网络工程、软件工程等专业的学生。
1.结构安排合理。本书以数据分析的全流程（数据建模除外）为主线，以实际案例为驱动，逐一讲授从数据获取到数据分析报告撰写的过程，以求对学生通识数据能力的培养。
2.案例贴近实际。本书选取的案例均为与学生生活贴近，学生感兴趣、好入手的案例，在最后章节的综合案例部分给予了一些商务型案例供学生参考，以便让学生初步体验未来工作中的数据分析报告撰写流程。
3.资源丰富。本书提供PPT、参考答案、代码资源、案例数据等，便于教师教学。
朱德军 长期从事NCRE、OSTA、ITAT认证考试教学工作；狗熊会在线实习项目讲师；参与了物流车辆风险分析、天然气用气行为及损耗分析、一卡通学生信息贫困识别等多项数据分析项目；主要研究方向：数据获取、数据管理与运维表等
目录
第 1章 数据分析概述 1
1．1 数据分析的基础知识 2
1．1．1 数据分析的定义 2
1．1．2 数据分析的分类 2
1．1．3 数据分析的用处 2
1．1．4 数据分析的工具 3
1．2 数据分析的流程 4
1．2．1 数据采集 4
1．2．2 数据清洗 5
1．2．3 数据整理 6
1．2．4 数据可视化 6
1．2．5 数据分析报告撰写 7
1．3 常用的数据分析方法 7
1．3．1 PEST分析法 7
1．3．2 5W2H分析法 8
1．3．3 逻辑树分析法 9
1．3．4 相关分析 10
1．3．5 回归分析 10
1．3．6 综合评价分析法 11
1．3．7 四象限分析法 11
1．4 数据分析的道德与职业原则 12
1．4．1 数据分析造假 12
1．4．2 数据分析正能量 13
1．4．3 道德与伦理规范 13
1．4．4 职业原则 14
【本章小结】 15
【习题一】 15
【技能实训】 16
第 2章 商务数据采集概述及初级应用 17
2．1 商务数据采集概述 18
2．1．1 初识数据 18
2．1．2 商务数据的含义 20
2．1．3 商务数据的来源与采集 21
2．2 商务数据的采集方法与采集工具 24
2．2．1 商务数据采集方法 25
2．2．2 初识数据采集器 26
2．2．3 数据采集器的安装与界面 27
2．3 数据采集器初级应用 30
2．3．1 模板任务模式及实例 30
2．3．2 自定义任务模式及实例 33
【本章小结】 48
【习题二】 48
【技能实训】 49
第3章 数据采集高级应用及采集实例 50
3．1 数据采集的高级应用 50
3．1．1 屏蔽网页广告 51
3．1．2 禁止加载图片 51
3．1．3 增量采集 52
3．1．4 登录采集 53
3．1．5 图片及附件采集与下载 56
3．2 数据采集实例 56
3．2．1 金融网站的数据采集 56
3．2．2 百度地图中店铺的数据采集 60
3．2．3 电商产品的数据采集 62
3．2．4 职场招聘的数据采集 65
【本章小结】 67
【习题三】 67
【技能实训】 68
第4章 数据清洗与整理 69
4．1 数据清洗与整理的基本原则 70
4．2 数据清洗的基本操作 70
4．2．1 删除重复项 71
4．2．2 处理缺失值 74
4．2．3 分离组合列 76
4．2．4 处理非法值 81
4．3 数据整理的基本方法 83
4．3．1 常规的数据整理方法 83
4．3．2 日期时间型的数据处理方法 95
【本章小结】 102
【习题四】 102
【技能实训】 103
第5章 数据可视化 104
5．1 常用统计量介绍及实现方法 105
5．1．1 集中趋势 105
5．1．2 离散程度 108
5．1．3 分布形态 110
5．2 数据说明表 111
5．2．1 数据说明表的制作要点 111
5．2．2 案例展示 112
5．3 数据可视化方法 113
5．3．1 单变量数据可视化 114
5．3．2 双变量数据可视化 119
5．3．3 多变量数据可视化 126
【本章小结】 129
【习题五】 130
【技能实训】 131
第6章 数据分析报告的撰写 132
6．1 数据分析报告概述 132
6．1．1 数据分析报告的定义 133
6．1．2 数据分析报告的写作原则 133
6．1．3 数据分析报告的作用 134
6．1．4 数据分析报告的分类 134
6．2 数据分析报告的结构 136
6．2．1 标题 136
6．2．2 背景介绍 137
6．2．3 正文 139
6．2．4 结论与建议 143
6．2．5 附录 144
6．3 撰写数据分析报告的注意事项 144
6．4 数据分析报告撰写案例 145
【本章小结】 151
【习题六】 151
【技能实训】 152
第7章 数据分析案例实践 153
7．1 基于马蜂窝旅游产品的游记分析 153
7．1．1 马蜂窝数据的获取 153
7．1．2 马蜂窝数据的清洗与整理 156
7．1．3 马蜂窝数据的可视化 157
7．1．4 马蜂窝数据分析报告示例 158
7．2 基于电商数据的竞品分析 163
7．2．1 电商数据的获取 163
7．2．2 电商数据的清洗与整理 165
7．2．3 电商数据的可视化 165
7．2．4 竞品分析案例展示 166
【本章小结】 173
【习题七】 173
【技能实训】 173
参考文献 174
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