商务数据分析（第2版）

图书介绍

本书特色：1、本书是“十四五”广东省职业教育规划教材，以项目为导向：本书由项目描述、项目实施、项目总结、项目评价构成，让读者对实际项目的流程有一个初步的认识。2、将理论与实战结合：本书结合大量商务数据分析案例及教学经验，以将Excel、Python中常用的数据分析技术与真实案例相结合的方法，由浅入深地介绍了使用Excel进、Python行数据获取、数据处理、数据分析和数据可视化的主要方法。3、注重启发式教学：本书全书围绕数据分析的流程展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对从项目描述到实施这一完整工作流程的体验，读者将真正理解并掌握Excel、Python进行数据分析。4、结合思政教学：本书每章都融入了思政目标，教育学生要遵纪守法、诚实有信，养成敬业、精益、专注、创新的工匠精神，树立正确消费观、竞争观、公平观，提升社会责任感、国家自豪感和爱国主义情怀。

内容简介：本书以项目为导向，全面地介绍了商务数据分析的流程和Excel、Python商务数据分析的应用，并详细阐述了使用Excel、Python解决实际问题的方法。全书共10个项目，项目1～6介绍认识Excel与商务数据分析、获取外部数据、处理常见数据、使用公司和函数进行计算、制作数据透视表、绘制数据图形；项目7～9介绍广告智能投放分析、百货商场会员用户画像、跨境电商运营数据分析三个Excel商务数据分析综合案例；项目10介绍如何使用Python获取网页数据、数据预处理、统计分析、可视化。本书除项目1、10外，其他项目都包含知识测试和技能测试，通过练习和实践操作，可帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校数据分析相关课程的教材和数据分析爱好者的自学用书。点击了解关于《商务数据分析》更多教学资源

图书目录

项目1    认识Excel与商务数据分析

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【知识准备】
一、认识商务数据分析
（一） 了解商务数据
（二） 商务数据分析的流程
二、认识Excel
（一） 认识用户界面
（二） 掌握工作簿、工作表和单元格的基本操作
【项目实施】
任务 操作新建住宅销售价格指数数据
【项目总结】
【知识测试】

项目2    获取外部数据

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【知识准备】
一、获取文本数据
（一） 获取TXT文本数据
（二） 获取CSV文本数据
二、获取网络数据
三、获取MySQL数据库数据
（一） 新建MySQL数据源
（二） 导入MySQL数据源的数据
【项目实施】
任务 导入MySQL数据库中猫眼最受期待榜单数据
【项目总结】
【项目评价】
【知识测试】
【技能测试】
测试1 获取中国移动互联网月活跃设备数据
测试2 获取广东省各市生产总值网络数据
测试3 获取数据库中的短视频平台达人数据

项目3    处理常见数据

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【知识准备】
一、排序数据
（一） 根据单个关键字排序
（二） 根据多个关键字排序
（三） 自定义排序
二、筛选目标数据
（一） 根据颜色筛选
（二） 自定义筛选
（三） 根据高级条件筛选
三、分类汇总不同指标
（一） 插入分类汇总
（二） 分页显示数据列表
【项目实施】
任务一 排序日化销售数据
任务二 筛选日化销售目标数据
任务三 分类汇总销售额和销售数量
【项目总结】
【项目评价】
【知识测试】
【技能测试】
测试1 对文章类型和分享率进行排序
测试2 对文章浏览记录数据进行筛选
测试3 对点赞数和留言数进行分类汇总

项目4    使用公式和函数进行计算

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【知识准备】
一、认识公式和函数
（一） 输入公式
（二） 输入函数
（三） 引用单元格
二、使用数组公式
（一） 单一单元格数组公式
（二） 多单元格数组公式
三、掌握日期函数
（一） 提取日期数据
（二） 计算日期
四、熟悉数学函数
（一） 计算数值
（二） 取整数值
五、掌握统计函数
（一） 统计个数
（二） 计算平均值
（三）计算最大值和最小值
（四） 计算众数
六、掌握逻辑函数
（一） 条件判断
（二） 实现交集计算
（三）实现并集计算
七、了解文本函数
（一） 比较与合并文本
（二） 计算文本长度
（三）检索与提取文本
（四）替换文本
【项目实施】
任务一 使用LEFT函数提取寄件单号
任务二 使用DATEDIF函数计算天数
任务三 使用SUM函数计算总费用
任务四 使用统计函数计算邮寄清单数据
任务五 使用AND函数计算邮寄清单数据
【项目总结】
【项目评价】
【知识测试】
【技能测试】
测试1 使用数组公式和文本函数计算年快递业务量数据
测试2 使用数学函数计算夏装销售数据
测试3 使用统计函数计算日化商品销售数据

项目5    制作数据透视表

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【知识准备】
一、了解描述性分析
二、创建数据透视表
（一） 自动创建数据透视表
（二） 手动创建数据透视表
三、编辑数据透视表
（一） 修改数据透视表
（二） 重命名数据透视表
（三） 改变数据透视表布局
（四） 设置数据透视表样式
四、操作透视表数据
（一） 刷新数据透视表
（二） 设置数据透视表的字段
（三） 改变数据透视表的汇总方式
（四） 筛选数据
五、创建数据透视图
（一） 通过数据区域创建数据透视图
（二） 通过数据透视表创建数据透视图
【项目实施】
任务一 统计网店信息数据
任务二 编辑网店信息数据透视表
任务三 操作网店信息数据透视表
任务四 分析网店信息数据
【项目总结】
【项目评价】
【知识测试】
【技能测试】
测试 分析店铺推广情况

项目6    绘制数据图形

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【知识准备】
一、对比分析
（一） 了解对比分析
（二） 绘制柱形图
（三）绘制条形图
（四）绘制雷达图
二、结构分析
（一） 了解结构分析
（二） 绘制饼图
三、相关分析
（一） 了解相关分析
（二） 绘制散点图
（三）绘制折线图
【项目实施】
任务一 绘制各月份的销售额走势折线图
任务二 绘制各行业的利润簇状柱形图
任务三 绘制各行业的销售数量占比饼图
任务四 绘制各行业的销售成本簇状条形图
【项目总结】
【项目评价】
【知识测试】
【技能测试】
测试1 使用基础饼图分析不同类型笔记本电脑数量的占比情况
测试2 使用散点图分析不同折扣的好评数量的分布情况
测试3 使用基础柱形图分析不同地区螺蛳粉销售量情况
测试4 使用基础雷达图分析学生各科目学习情况

项目7    广告智能投放分析

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【项目实施】
任务一 了解广告智能投放
任务二 提取投放时间星期数、小时数
（一） 提取投放时间中的星期数
（二） 提取投放时间中的小时数
任务三 分析不同渠道点击率
任务四 分析不同投放时间点击率
（一） 分析各星期数点击率
（二） 分析各小时数点击率
任务五 分析人群特征点击率
（一） 分析不同性别的点击率
（二） 分析不同年龄层次的点击率
（三） 分析不同消费等级的点击率
（四） 分析不同购物深度的点击率
（五） 分析不同城市等级的点击率
任务六 制作广告智能投放数据报表
任务七 制定不同人群广告智能投放策略
【项目总结】
【项目评价】

项目8    百货商场会员用户画像

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【项目实施】
任务一 了解百货商场会员用户画像
任务二 清洗百货商场销售数据
（一） 处理缺失值
（二） 处理异常值
任务三 分析会员信息
（一） 分析会员不同年龄层次的分布占比情况
（二） 分析会员不同年龄的消费金额情况
（三） 分析会员不同性别的分布占比情况
（四） 分析会员不同消费时间的偏好情况
任务四 构建会员用户画像
（一） 构建会员用户基本特征标签
（二） 构建会员用户业务特征标签
（三） 构建会员用户兴趣特征
（四） 构建会员用户画像
任务五 制定会员营销方案
【项目总结】
【项目评价】

项目9    跨境电商运营数据分析

【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【项目实施】
任务一 了解跨境电商
任务二 分析商品运营
（一） 分析商品销售情况
（二） 分析商品订单情况
（三） 分析商品物流情况
任务三 制作数据分析报表
任务四 制定运营方案
【项目总结】
【项目评价】

项目10    基于Python实现电商平台销售数据采集与分析

【【教学目标】
【思维导图】
【项目描述】
【知识准备】
一、使用Python获取网页数据
（一） 了解网页开发技术和结构
（二） Requests库的使用
（三） Beautiful Soup库
（四）熟悉正则表达式
（五） 熟悉数据存储方式
二、使用Python进行数据预处理
（一） 缺失值处理
（二） 重复值处理
（三） 异常值处理
（四） 合并数据
三、使用Python进行统计分析
（一） 描述性分析
（二） 分组聚合
四、使用Python数据可视化
（一） 静态可视化
（二） 交互可视化
【项目实施】
任务一 使用Python获取电商平台销售数据
一、 获取“商品编号”和“商品价格”数据
二、 获取并存储电商平台商品数据
任务二 使用Python预处理电商平台手机销售数据
一、 读取并探索电商平台手机销售数据
二、 清洗电商平台手机销售数据
任务三 使用Python分析电商平台手机销售数据
一、 绘制条形图分析排名前10的手机及其销量分布情况
二、绘制柱形图分析各区间手机价格及其销量分布情况
三、 绘制饼图分析自营店铺和非自营店铺占比情况
四、 绘制柱形图分析各手机操作系统分布情况
任务四 撰写电商平台手机销售分析报告
一、 分析结果
二、 结论与建议
【项目总结】
【项目评价】