本书重点讲述R语言数据处理及可视化中使用到的经典软件包。 第1章主要介绍R语言是什么。第2章主要简要介绍R语言ggplot2可视化基本语法、例子。第3章讲解R语言数据处理经典包。可视化分析需要数据输入，实际情况中的数据基本都需要重塑处理才能可视化，因此学习可视化分析的重要环节是数据处理。第4章讲解R语言ggplot2包绘图详细。以常用图形开始，逐个讲解各类图形绘制的具体语法，关键点。第5章介绍R语言ggplot2增强包。第6章讲解R语言实际使用过程中运用实例，由难到易运用本书所学内容，涉及外部数据采集、数据整合、分析可视化，最终讲解以rmarkdown呈现到分析报告的方法。第7章概要提及本书未涉及的方向，如机器学习等，介绍分享扩展学习资料。 本书面向R语言的初学者，对于财务分析、经营分析、商业分析等有一定经验读者，如果想突破EXCEL、tableau等可视化瓶颈，本书也是会是不错的选择。

本书以敏捷分析工具 Tableau 为基础，部分章节辅以 SQL 讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和 方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪 表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以 Tableau Desktop 的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍 了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架，并以三类“详细级别” 的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立“详细级别”的思考框架，举一反三， 从而实现多维、结构化分析。

本书系统地讲解了Tableau Prep Builder和Tableau Desktop的原理与实践应用。全书以可视化分析、Tableau计算为重点，详细介绍了如何理解数据的层次、如何使用Tableau Prep Builder整理和准备数据、如何使用Tableau Desktop开展敏捷数据分析、Tableau高级互动，特别是深入介绍了Tableau的各种计算，从而以有限的数据实现无限的业务场景分析。全书贯穿数据与问题的层次分析方法，并用实例加以说明，不仅适合希望系统学习Tableau的初学者，而且适合Tableau的中高级分析师。

信息与互联网技术的不断发展，赋予了大学课堂教学以新的内涵，提供了更加多样化的学习工具。正如学习新的人类语言可以让我们了解到不同的文化一样，学习一门计算机语言使得我们在探索世界时多了一种新的手段。 本书从“易上手”的基本理念出发，对应用R语言进行数据处理和分析、绘图以及基本统计分析这三个方面进行了介绍。作为一本入门级的教材，作者结合教学中的经验，注重对基本函数的注释，并始终强调R语言的实战练习。 受到作者工作背景的影响，本书主要为培养高校经济、金融类专业人才而设计。借助R语言的强大功能，希望能够为培养这些专业的人才添加应用性工具，将其所学的抽象理论知识和所接触到的多样化信息有效结合起来，变成生动可见、通俗易懂的美丽画面。

本书比较全面地介绍了可视化分析的基本概念、技术组成和产品的架构。通过本书的学习，读者除了可以了解可视化的知识以外，还可以学习可视化分析的基本方法。本书特别适合于那些希望通过简洁、快速的方法就能够进行数据管理，进行数据探索；无须写代码就能进行数学建模；设计各种实用报表方便决策的数据分析人员和相应的管理人员。对于进入数据分析的初级人员，本书也是一本不错的指南。

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资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验，全面阐释如何使用R的20%功能完成80%的现代数据工作。 本书是资深数据专家数十年教学与实践经验的结晶，以简单直接的方式详细讲解R语言的所有基础知识，以及常见统计方法和模型在R中的操作规范，通过大量实例，帮助读者快速理解并掌握R的核心功能，有效解决实际工作问题。 本书共24章，第1~3章介绍R语言的获取与安装、R环境的设置以及R包的基础知识；第4~5章介绍R语言基础知识和高级数据结构，涉及数学运算、向量、调用函数以及数据框、列表、矩阵和数组等；第6章介绍如何导入数据；第7章详细介绍统计图形的绘制，包括基本绘图和ggplot2；第8~10章介绍R函数编写，包括对结构、参数和返回规则的讨论，讲解if和ifelse以及复杂语句控制程序的流程、for和while循环迭代等；第11~13章介绍数据的分组操作、数据整理和字符...(展开全部)

本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。

本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。 本书共包含13章，第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容；第二部分介绍pandas库中的4类操作，包括索引、分组、变形和连接；第三部分介绍基于pandas库的4类数据，包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据，并介绍这4类数据的处理方法；第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色，每章的最后一节为习题，同时每章包含许多即时性的练习（练一练）。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。

本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。 本书共包含13章，第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容；第二部分介绍pandas库中的4类操作，包括索引、分组、变形和连接；第三部分介绍基于pandas库的4类数据，包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据，并介绍这4类数据的处理方法；第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色，每章的最后一节为习题，同时每章包含许多即时性的练习（练一练）。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。