第 一部分 Excel 数据分析与应用
项目1 数据输入
任务1.1 Excel 功能特征..
任务1.2 数据获取.
1.2.1 手动输入数据.
1.2.2 自动输入数据.
任务1.3 数据类型设置
任务1.4 公式与函数的运用
1.4.1 公式的运用.
1.4.2 函数的运用.
【项目小结】
【项目实训】
项目2 数据管理.
任务2.1 排序..
2.1.1 默认排序次序.
2.1.2 排序的操作.
任务2.2 筛选..
2.2.1 自动筛选.
2.2.2 高级筛选.
任务2.3 分类汇总.
任务2.4 条件格式.
任务2.5 数据验证.
2.5.1 设置整数和小数
2.5.2 设置序列.
2.5.3 设置时间或日期
2.5.4 设置文本长度.
2.5.5 设置出错警告.
任务2.6 数据透视表与数据透视图..
2.6.1 数据透视表.
2.6.2 数据透视图.
【项目小结】
【项目实训】
项目3 数据分析.
任务3.1 单变量求解
任务3.2 模拟运算表
任务3.3 规划求解.
任务3.4 方案..
【项目小结】
【项目实训】
项目4 数据报告.
任务4.1 认识图表.
4.1.1 图表的用途.
4.1.2 图表的组成.
任务4.2 折线图..
任务4.3 柱形图..
任务4.4 条形图..
任务4.5 饼图..
任务4.6 面积图.
任务4.7 雷达图..
任务4.8 散点图..
【项目小结】
【项目实训】
第二部分 SPSS 数据分析与应用
项目5 SPSS 数据分析概述
任务5.1 SPSS 的发展及特点
任务5.2 SPSS 的安装.
任务5.3 SPSS 的主要窗口
5.3.1 数据编辑器窗口
5.3.2 结果输出窗口.
5.3.3 语法窗口.
5.3.4 脚本窗口.
任务5.4 SPSS 数据分析流程
5.4.1 确定研究目的.
5.4.2 数据收集.
5.4.3 数据预处理.
5.4.4 数据分析.
5.4.5 撰写报告.
【项目小结】
项目6 数据输入.
任务6.1 在SPSS 中定义变量78
6.1.1 变量名..
6.1.2 变量类型.
6.1.3 变量标签.
6.1.4 变量值标签.
6.1.5 缺失值..
6.1.6 测量..
6.1.7 角色..
任务6.2 SPSS 中数据的输入与保存..
任务6.3 导入其他类型的数据文件..
6.3.1 导入Execl 文件
6.3.2 导入文本文件.
【项目小结】
【项目实训】SPSS 的安装及数据排序..
项目7 数据描述性分析
任务7.1 描述统计量
7.1.1 集中趋势统计量
7.1.2 离散程度统计量
7.1.3 分布形态统计量
任务7.2 描述统计量的SPSS实现..
7.2.1 描述统计量的计算
7.2.2 描述统计量的统计图形描述
【项目小结】
【项目实训】数据描述性分析
项目8 因子分析.
任务8.1 因子分析的概念..
任务8.2 因子分析的基本步骤
任务8.3 因子分析的SPSS 实现及结果解读.
8.3.1 因子分析的SPSS 实现7
8.3.2 因子分析的SPSS 结果解读
【项目小结】
【项目实训】因子分析
项目9 聚类分析.
任务9.1 聚类分析概述
9.1.1 聚类分析的基本概念
9.1.2 聚类分析的常见算法
任务9.2 K-means 聚类
9.2.1 K-means 聚类的基本概念
9.2.2 K-means 聚类的实现过程
任务9.3 系统聚类.
任务9.4 聚类分析的SPSS 实现及结果解读..
9.4.1 系统聚类的SPSS 实现过程
9.4.2 系统聚类的SPSS 结果解读
9.4.3 K-means 聚类的SPSS 实现过程..
9.4.4 K-means 聚类的SPSS 结果解读..
【项目小结】
【项目实训】聚类分析.
项目10 线性回归分析..
任务10.1 线性回归分析概述
10.1.1 回归分析的概念.
10.1.2 回归分析的基本要素
10.1.3 线性回归分析模型.
任务10.2 线性回归分析的SPSS实现及结果解读
10.2.1 线性回归分析的SPSS实现
10.2.2 线性回归分析的SPSS 结果解读
【项目小结】
【项目实训】线性回归分析..
第三部分 Python 数据分析与应用
项目11 初识Python 数据分析.
任务11.1 Python 数据分析的特点
11.1.1 语法简单..
11.1.2 模块库庞大..
11.1.3 通用性强..
任务11.2 Python 数据分析的流程
11.2.1 需求分析..
11.2.2 数据获取..
11.2.3 探索性分析..
11.2.4 数据预处理..
11.2.5 构建模型..
11.2.6 模型评价..
任务11.3 Python 数据分析的应用场景
11.3.1 客户分析..
11.3.2 营销分析..
11.3.3 社交媒体分析..
11.3.4 用户行为分析..
11.3.5 网站运营分析..
11.3.6 欺诈行为检测..
【项目小结】
【项目实训】
项目12 学会搭建Python 数据分析环境.
任务12.1 Anaconda 的下载、安装和配置..
12.1.1 Anaconda 的下载
12.1.2 Anaconda 的安装
12.1.3 Anaconda 的配置
任务12.2 PyCharm 的下载、安装
12.2.1 PyCharm 的下载.
12.2.2 PyCharm 的安装.
任务12.3 Pycharm 与Anaconda的关联..
【项目小结】
【项目实训】
项目13 Python 基础知识.
任务13.1 Python 代码运行方式
任务13.2 Python 代码注释
任务13.3 Python 的基本语句
任务13.4 库的导入与安装
13.4.1 库的导入..
13.4.2 安装第三方库.
【项目小结】
【项目实训】
项目14 制作“数据分析岗位招聘情况”分析视图.
任务14.1 数据分析岗位数据获取
任务14.2 数据预处理.
任务14.3 数据可视化.
14.3.1 总体工资分布情况.
14.3.2 不同城市的岗位平均工资
14.3.3 工作经验与工资的关系
14.3.4 学历与工资的关系.
14.3.5 前10 个热门行业中学历与工资的关系..
14.3.6 整体平均工资最高的前5 个行业
任务14.4 数据评估..
【项目小结】
【项目实训】
项目15 制作“学生校园一卡通消费行为”分析视图
任务15.1 学生基本信息和食堂消费记录获取..
任务15.2 数据预处理.
任务15.3 数据可视化.
15.3.1 各食堂早餐、午餐、晚餐就餐人数占比..
15.3.2 工作日就餐人数折线图
15.3.3 非工作日就餐人数折线图
15.3.4 18 级连锁经营专业学生中不同性别的人均消费次数柱形图
15.3.5 18 级不同专业学生中不同性别的人均消费次数柱形图..75
任务15.4 数据评估..
【项目小结】
【项目实训】
项目16 制作“专升本录取预测”分析视图
任务16.1 学生成绩数据获取
任务16.2 数据预处理
任务16.3 数据可视化
16.3.1 学生总成绩分布
16.3.2 每门课程最高分、最低分、平均分直方图
16.3.3 预测专升本上线率
16.3.4 计算标准分
任务16.4 数据评估
【项目小结】
【项目实训】
项目17 制作“粽子销量”分析视图.
任务17.1 淘宝在售粽子数据获取
任务17.2 数据预处理.
任务17.3 数据可视化.
17.3.1 绘制在售粽子特点的词云图
17.3.2 不同价格区间的粽子销量占比
17.3.3 粽子品牌销量Top10 1
17.3.4 粽子店铺销量Top10 3
任务17.4 数据评估
【项目小结】
【项目实训】