1、数据分析之（源）：数据获取与收集
数据分析意义 大数据时代数据的重要性
为什么要进行数据分析？
数据获取途径 为什么要收集数据？
收集数据有哪些途径？
利用工具收集数据
2、数据分析之（路）：数据预处理方法与技巧
数据清洗技巧 空值这样处理很高效
重复的数据快速处理掉
不规范数据应该让他规范起来
快速处理异常数据的技巧
数据高效处理技巧 随心所欲的进行多条件排序
高级筛选解决筛选难题
两表核对数据的技巧
多表汇总技巧让汇总效率倍增
利用函数处理数据 用字符处理函数得到你想要的文本
日期与时间函数让时间如此真实
逻辑函数能搞清是非
文本查找与引用函数的强大功力
汇总求和函数让计算如此简单
数据透视表的分析方法 用数据透视表的三部曲
越多数据用透视表越比公式快
透视表应用的八字技巧
“四字”看透视数据透视表
透视表的排序筛选有内涵
3、数据分析之（法）：数据分析步骤与方法
描述性统计分析 描述性分析的意义
集中与离散趋势分析特征
位置量数与离散量数的分析
数据抽样的方法 抽样的意义
如何进行数据抽样
数据的推断统计 假设检验的意义
单样本假设检验分析
三大类双样本假设检验分析
方差分析的假设
预测分析的方法 相关分析的意义及方法
回归分析的类别及意义
线性回归分析的应用方法
模拟分析的方法 分析不确定性及模型假设
模拟分析的意义与方法
模拟运算表的应用方法
单变量求解的方法
方案管理器的应用技巧
规划求解的应用案例分析
4、数据分析之（美）：数据可视化呈现
Excel图表会说话 数据分析图表在于你要呈现的目的
不一样的图表来自于不一样数据源
对比分析的图表设计方法与技巧
相关分析的图表设计方法与技巧
趋势分析的图表设计方法与技巧
回归分析的图表设计方法与技巧
动态灵活的图表分析
5、数据分析之（果）：数据分析报告的编写
如何写数据分析报告
数据分析报告的重要性
数据分析报告编写的几大要素
数据分析报告案例分析与呈现
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