第 1篇　数据分析与可视化

项目1　分析“自动售货机”现状　1

1.1　某企业“自动售货机”经营 困惑　1

1.2　“自动售货机”数据分析流程　2

项目2　分析商品的整体销售情况　4

2.1　商品销售额的环比分析　5

2.1.1　计算商品销售额的环比　5

2.1.2　绘制图表分析商品销售额环比　8

2.2　商品毛利率分析　11

2.2.1　计算商品毛利率　11

2.2.2　绘制折线图分析商品毛利率　14

2.3　商品销售量排行分析　17

2.3.1　计算各类别商品的销售量　17

2.3.2　绘制柱形图分析商品销量排行　18

2.4　商品单价区间的销售量分析　21

2.4.1　计算商品单价区间的销售量　21

2.4.2　绘制条形图分析商品单价区间的销售量　22

2.5　技能拓展　25

2.5.1　计算饮料类具体商品的销售量　25

2.5.2　绘制柱形图分析饮料类各商品销量排行　28

2.6　技能训练　32

项目3　分析区域销售情况　33

3.1　各区域销售额对比分析　34

3.1.1　计算各区域销售额　34

3.1.2　绘制条形图分析各区域销售额　35

3.2　各区域销售目标达成率分析　38

3.2.1　计算销售目标达成率　38

3.2.2　绘制簇状柱形图和折线图分析各区域销售目标达成率　39

3.3　各区域售货机数量与销售额相关 分析　41

3.3.1　计算各区域售货机数量　41

3.3.2　绘制折线图分析各区域自动售货机数量与销售额的相关性　46

3.4　各区域各类别商品销售量分析　48

3.4.1　计算各区域各类别商品的销售量　48

3.4.2　绘制树状图分析各区域各类别商品销售量　50

3.5　技能拓展　52

3.5.1　计算兰山区各类别商品的销售量　52

3.5.2　绘制柱形图分析兰山区各类别商品的销售量　54

3.6　技能训练　57

项目4　分析商品库存　58

4.1　库存的存销比分析　58

4.1.1　计算存销比　58

4.1.2　绘制簇状柱形图和折线图分析库存的存销比　63

4.2　库存的商品类别占比分析　66

4.2.1　计算库存的商品类别占比　66

4.2.2　绘制饼图分析库存的商品类别占比　68

4.3　技能拓展　71

4.3.1　计算库存的周转率　71

4.3.2　绘制折线图分析库存周转率　73

4.4　技能训练　74

项目5　分析用户行为　75

5.1　客单价分析　75

5.1.1　计算客单价　75

5.1.2　绘制带数据标记的折线图分析客单价　79

5.2　用户复购率分析　80

5.2.1　计算复购率　80

5.2.2　绘制三维饼图分析用户复购率　85

5.3　用户支付偏好分析　86

5.3.1　计算支付方式占比　86

5.3.2　绘制圆环图进行用户支付偏好分析　88

5.4　技能拓展　89

5.4.1　计算用户流失率　89

5.4.2　绘制簇状柱形图和折线图分析用户

流失率　91

5.5　技能训练　94

项目6　预测商品销售量　95

6.1　商品销售量预测　95

6.1.1　计算销售量预测值　95

6.1.2　绘制散点图分析商品销售量预测结果　97

6.2　技能拓展　102

6.2.1　计算销售额预测值　102

6.2.2　绘制折线图分析商品销售额的预测结果　104

6.3　技能训练　108

第　2篇 数据分析报告

项目7　撰写“自动售货机”周报文档　109

7.1　撰写周报文档　110

7.1.1　背景与目的分析　110

7.1.2　分析思路　110

7.1.3　商品整体销售情况分析　110

7.1.4　区域销售情况分析　110

7.1.5　库存分析　111

7.1.6　用户行为分析　111

7.1.7　销售量预测　113

7.1.8　总结　113

7.2　技能拓展　114

7.2.1　了解数据分析报告的类型　114

7.2.2　了解数据分析报告的原则　114

7.2.3　数据分析报告的结构　115

7.3　技能训练　116

附录　专有名词解释　1172100433B

本书以项目为导向，由浅入深地介绍Excel在数据分析与可视化方面的应用。全书以“自动售货机”产品销售为主线，共分7个项目。项目1介绍了某企业“自动售货机”的经营困惑，以及“自动售货机”数据分析的流程；项目2为商品的整体销售情况分析；项目3为区域销售情况分析；项目4为商品库存的分析；项目5为用户行为的分析；项目6为商品销售量的预测；项目7介绍了“自动售货机”周报的撰写。项目2～项目7都包含了技能拓展和技能训练，可以帮助读者巩固所学的内容。

本书可作为高校数据分析类课程的教材，也可作为数据分析爱好者的自学用书。

《Excel数据分析》使用通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表和紧凑的数学公式，讲述了Excel在数据分析方面的应用。既介绍了相关的数理统计知识，又与Excel操作结合起来，借助可视化图表，为读者展示了Excel强大的数据分析能力。

《Excel数据分析》内容包括Excel2019简介、随机变量、抽样、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、时间序列分析、聚类分析与判别分析。

《Excel数据分析》可作为高等院校研究生、本科生及大学预科生的数据分析教材，也可供对数据分析感兴趣的IT人员、数据分析师、管理人员阅读参考。

本书使用通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表和紧凑的数学公式，讲述了Excel在数据分析方面的应用。既介绍了相关的数理统计知识，又与Excel操作结合起来，借助可视化图表，为读者展示了Excel强大的数据分析能力。

本书内容包括Excel 2019简介、随机变量、抽样、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、时间序列分析、聚类分析与判别分析。

本书可作为高等院校研究生、本科生及大学预科生的数据分析教材，也可供对数据分析感兴趣的IT人员、数据分析师、管理人员阅读参考。

《Excel数据分析思维、技术与实践》不是讲解基础的 Excel 软件操作，而是立足于“Excel 数据分析”，精心挑选 Excel 中常用、实用的功能讲解数据分析的思路及其相关操作技术。

首先，1 章和第 2 章剖析何为数据分析，讲解数据分析必须了解的概念和分析思路，介绍 Excel 数据分析库中的 16 个重点工具，帮助读者打下数据分析基础。其次，第3~6章，根据数据分析步骤，系统讲解如何规范建立数据表、数据清洗与加工，以及 Excel 的排序、筛选、分类汇总、条件格式、透视表等重点功能的应用。最后，第 7 章和第 8 章讲解数据的展现和数据报告制作，其内容包括普通图表、信息图表、专业图表和动态图表的制作，以及 Word 数据报告、 PPT 数据报告的制作方法。

本书沉淀了笔者多年 Excel 数据分析经验，希望能切切实实地帮助读者精进 Excel 数据分析技能，从有限的数据中分析出无限的价值。

本书适合非统计、数学专业出身，又想掌握数据分析的人，也适合会一点 Excel 操作却不能熟练分析数据的职场人士，还适合刚毕业或即将毕业走向工作岗位的广大学生。而且，本书还可以作为广大职业院校、电脑培训班的教学参考用书。