本书是《对比Excel，轻松学生Python数据分析》姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。 全书分为三篇： 第一篇主要介绍数据分析基础知识，包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析以及常规的数据分析流程，使读者对数据分析有一个整体的认识；第2篇围绕数据分析的整个流程来介绍SQL语法相关的知识，包括如何选取一列数据，如何对数据进行分组运算，还包括窗口函数等进阶知识；第3篇主要介绍SQL数据分析实战，都是一些比较常规的业务场景实战。

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。

Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。

本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心，结合Excel和数据库的特点，并以基础统计学贯穿其中，帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中，首先，讨论了如何使用Excel整理数据，以及Excel中数学和统计函数的应用；其次，探讨了与Python编程相关的数据分析内容，包括在Python中进行数据统计工作，以及各种格式数据的转换等；然后，讨论SQLite和MySQL数据库的应用，并介绍了如何使用Python操作数据库；最后，介绍了如何综合使用Excel、数据库和Python编程等工具打造自动化的数据处理中心。 本书架构清晰，内容深入浅出，案例丰富，适合需要进行数据处理和统计分析的职场人士、计算机爱好者等阅读。

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SQL是数据查询的基本语言，Excel是数据分析和展示的最常见工具。两者结合，可以组成一个强大且易于理解的业务数据分析工具。很多类重要的数据分析并不需要复杂且昂贵的数据挖掘工具。答案就在你的电脑桌上。 这是一本实用指南，作者Gordon S. Linoff是数据挖掘领域的权威专家。书中介绍了如何使用SQL和Excel来设计并完成复杂的数据分析。本书的第1版被广泛认可，第2版涵盖了对SQL和Excel新功能的介绍，同时包括新的技术和实际业务示例。第2版介绍了业务经理和数据分析人员所需掌握的最新信息。 《数据分析技术 使用SQL和Excel工具》首先介绍数据挖掘所用的SQL基础知识，如何使用Excel展示结果，以及用于理解数据的简单的统计学概念。熟悉执行SQL和操作Excel后，本书介绍了核心分析技术。本书内容逐步从基础查询扩展到复杂的应用，使读者能够学...(展开全部)

本书从零开始系统讲解了使用Pandas导入Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，最后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导入、处理、输出的处理流程。全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pandas中DataFrame表格的增、删、改、查等常用操作，第5章介绍了对Series与DataFrame两种数据的运算、分支、遍历等处理，第6章介绍了字符串的各种清洗技术，第7章介绍时间戳与时间差数据的处理，第8章介绍Pandas中分层索引及与索引相关的操作，第9章介绍了对数据的分组处理及做数据透视表处理，第10章介绍了表格的数据结构转换，以及多表读取与保存。书中包含相应示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。

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在电子商务领域，商务数据往往蕴藏着巨大的商机和价值。卖家通过对商务数据进行专业且深入的分析，可以挖掘其内在的商业价值，发现新的商机，带来更大的市场和价值。本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、客户、进销存管理、竞争对手及行业状况等方面对商务数据分析进行深入讲解。本书共分为10个项目，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析及销售市场预测分析。本书可以作为高等职业院校电子商务相关专业课程的教材，也可以作为电商企业管理者、数据分析师、网店店主等电商从业者的参考书。

本书精选了Excel的常用功能及经典案例，用13章内容分别介绍了告别繁琐重复手工操作的快捷方法，单击鼠标批量导入数据的技巧，快速录入数据的技巧，数据清洗与转换的方法，多表合并技术，经典的函数用法，数据透视表的创建，商务图表的制作，数据看板的制作，借助Power BI完成从数据获取、数据整理到数据分析、制作数据可视化交互报表的过程。