本书以数据分析为切入点，以数据可视化全流程为主线，从最基础的表格工具Excel到专业的数据可视化工具Power BI、Tableau及编程语言Python，系统讲解了数据可视化的操作流程。每章设置了内容导读、学习导图、职业素养目标、本章总结、综合实验、思考与练习等模块。全书共9章，第1章是入门篇，介绍了数据分析与可视化的基本概念。第2～6章以商业数据为案例，详细介绍使用Excel进行数据分析并进行可视化展示的全流程。第7～8章以Power BI、Tableau为工具，讲解从连接基础数据到进行数据分析全过程。第9章讲解利用Python实现数据可视化的基本方法，主要介绍了Python进行数据分析与可视化的基础库和扩展库。本书图文并茂，内容翔实，案例充分，重视知识性和实用性的结合，强调数据可视化的作用和方法。适合作为高等院校非计算机专业“数据分析与可视化实践”或“可视化实践与提高”等课程的教材，也可作为创新创业课程、实验实习课程、计算机应用和高级办公自动化方面的培训教程或参考用书。

前 言 在信息化时代，数据无处不在，人们希望快速筛选出能影响自己决策的数据。然而，这样的数据分析需要大量的数据和专业工具。数据可视化技术应运而生，将数据以直观的形式展示出来，帮助人们更好地理解商业数据、财务数据、HR数据和家庭财务支出等信息。数据分析与可视化已成为各行各业的必备技能，因为它可以用各种图形或图表展示数字和报表的联系，让阅读者一目了然。 “数据分析与可视化”听起来很高深，但只要掌握基本方法和工具，任何人都可以成为数据分析师，并用可视化有效展示数据。如何快速掌握并提高效率呢？仅仅学习碎片化的小技巧是不够的，需要系统、扎实地学习和不断实践。本书以实际案例为切入点，详细讲解如何利用Excel、Power BI、Tableau和Python快速抓取最有价值的规律和信息，同时提供大量商业和生产进销存真实数据案例分析和可视化操作讲解，并给读者提供练习素材。所有案例都在Excel 2016版本及其他软件的正式版本中进行了操作，并在每章的结尾提供了“思考与练习”以帮助读者理解知识点。 本教材基于新工科、新文科的要求，重点强调以下4点：一是在课程思政导学的基础上强调职业素养目标，增强课程的代入感；二是所有例题均采用具有行业特点的数据源，增加课程的系统性；三是适时给出实践提高篇，注重知识的深度和扩展性；四是按照重要性原则安排内容，在综合性操作中给出理论综述，增加理解知识背景及工具应用的创新特性。在内容讲解方面，对于用到的工具，摈弃一些细节，淡化版本，注重方法，并据此选取书中的知识模块，在强化Execl普适技术应用的基础上，适时引入Execl实践与提高，强调Excel在不同领域中的应用，增加用Excel解决专业领域问题的方式和方法。针对目前比较流行的专业数据可视化工具Power BI、Tableau及Python，侧重介绍它们的优势，例如，Power BI的数据处理能力、Tableau的便捷的可视化功能，以及Python的强大的实时交互能力、个性化图形处理能力和数据处理能力等，帮助读者了解不同工具带来的便利性。 考虑到读者的数据分析基础可能有差异，本书在第1章系统介绍了数据分析的基础知识，包括数据分析和数据可视化的概念、基本原理和技术。内容逐步深入，方便零基础的读者学习。在第2～9章中，每章以案例为导向，不仅讲解软件功能，还综合讲述数据分析和数据可视化技术，帮助读者建立数据分析思维方法，并掌握可视化设计的基本原理和方法。本书旨在引导读者以问题解决为导向，而非单一软件功能的实现。 本书由陕西省普通高等学校优秀教材一等奖获得者郭晔教授主导策划，由郁诺、郭晔主编，其中第1、3、5、6、7、8、9章由郁诺编写，第2、4章由郭晔编写。在书稿的筹备出版过程中，得到了西安财经大学教务处、信息学院和信息中心的大力支持。电子工业出版社的姜淑晶老师对书稿提出了很多非常有益的修改意见，隋东旭老师对本书做了细致的审校工作，使本书的内容更加完善。在编写过程中，许多一线的教师提出了很好的建议，家人和朋友在完稿过程中也给予了默默的支持与帮助，使作者有了充足的时间打磨书稿并输出高质量的案例和文档。在此，我们向所有支持、协助和帮助过本书编写的人表示衷心的感谢。 本书秉承“尺寸教材，悠悠国事”的理念，根据多年的教学实践，对内容、组织形式等进行多次讨论和反复推敲，以适应读者的需求，同时也适时引入思政元素。然而，受水平和时间所限，书中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位专家和读者提出宝贵的意见和建议！ 作者 E-mail：yunuo@xaufe.edu.cn 作者于西安

目 录 第1章 数据分析与可视化基础知识 1 1.1 数据分析 2 1.1.1 数据分析的认知 3 1.1.2 数据分析的意义 5 1.1.3 数据分析的方法 6 1.1.4 数据分析的步骤 13 1.2 数据可视化 17 1.2.1 数据可视化概述 17 1.2.2 数据可视化的用途、优势 及在各行业的应用 20 1.2.3 数据可视化流程 23 1.3 综合实验 25 实验1 25 实验2 26 1.4 思考与练习 27 第2章 EXCEL数据可视化基础 29 2.1 EXCEL图表基础 30 2.1.1 图表的构成元素 30 2.1.2 图表的格式设置 32 2.1.3 图表的创建与编辑 36 2.2 图表的基本类型与选择 42 2.2.1 柱形图和条形图 42 2.2.2 折线图和面积图 45 2.2.3 饼图和环形图 48 2.2.4 XY散点图 49 2.2.5 雷达图 50 2.2.6 迷你图 51 2.2.7 动态图表 52 2.3 EXCEL可视化的快捷应用 57 2.3.1 利用模板制作商务图表 57 2.3.2 利用条件格式实现 微图表 58 2.3.3 利用函数生成图表 62 2.3.4 数据图表的内容更新 62 2.4 综合实验 64 实验1 64 实验2 66 2.5 思考与练习 67 第3章 商品生产成本分析 69 3.1 生产成本分析与可视化 71 3.1.1 同类产品子成本比较 71 3.1.2 各子产品占总产品比例 75 3.1.3 产品生产成本分析 79 3.2 生产管理分析与可视化 81 3.2.1 班组产量对比 82 3.2.2 班组效率统计 85 3.2.3 产品合格率统计 89 3.2.4 目标完成率统计 92 3.2.5 周期管理报表 94 3.3 综合实验 97 实验1 97 实验2 98 3.4 思考与练习 99 第4章 商品销售情况分析 101 4.1 商品销售额分析与可视化 103 4.1.1 商品销售额环比分析 103 4.1.2 区域商品销售额对比 分析 106 4.1.3 商品销售额目标达成率 分析 109 4.2 商品销售量分析与可视化 112 4.2.1 按类别分析销售量 112 4.2.2 销售量与销售人员等 数据相关性分析 114 4.3 商品利润分析与可视化 117 4.3.1 商品利润率分析 117 4.3.2 商品利润与其他数据 相关性分析 120 4.4 商品价格分析与可视化 122 4.4.1 商品价格变化趋势 122 4.4.2 商品价格与其他数据 相关性分析 125 4.5 综合实验 127 实验1 127 实验2 129 4.6 思考与练习 129 第5章 商品库存数据分析 132 5.1 产品入库情况分析与可视化 133 5.1.1 按时间分析入库数量 134 5.1.2 按类别分析入库数量 135 5.1.3 计算安全库存、最大库存量 和最小库存量 138 5.2 库存数据分析与可视化 141 5.2.1 库存类别占比分析 141 5.2.2 库存周转率分析 142 5.2.3 库存类别时间分析 144 5.3 出库数据分析与可视化 146 5.3.1 出库数量分析 146 5.3.2 出库类别数量分析 147 5.3.3 出库类别趋势预测 148 5.4 综合实验 151 实验1 151 实验2 153 5.5 思考与练习 153 第6章 电商客户信息分析 156 6.1 客户数据分析与可视化 157 6.1.1 客单价分析 158 6.1.2 用户复购率分析 160 6.1.3 用户支付偏好分析 163 6.1.4 用户流失率分析 165 6.2 客户属性分析与可视化 166 6.2.1 客户性别属性分析 166 6.2.2 客户年龄属性分析 169 6.2.3 客户地域属性分析 170 6.2.4 客户终端属性分析 172 6.3 综合实验 174 实验1 174 实验2 175 6.4 思考与练习 175 第7章 POWER BI数据可视化实践 178 7.1 POWER BI基础知识 179 7.1.1 Power BI安装 180 7.1.2 认识Power BI的工作 界面 182 7.2 POWER BI数据可视化流程 184 7.2.1 获取与导入数据 184 7.2.2 数据清洗与整理 188 7.2.3 数据建模 191 7.2.4 实现数据可视化 193 7.3 POWER BI制作财务数据可视化 报表 195 7.3.1 导入数据 195 7.3.2 数据清洗与数据建模 197 7.3.3 实现报表的可视化 200 7.4 综合实验 201 实验1 201 实验2 203 7.5 思考与练习 203 第8章 TABLEAU数据可视化实践 205 8.1 TABLEAU基础知识 207 8.1.1 安装Tableau 207 8.1.2 认识Tableau工作界面 208 8.1.3 Tableau工作簿 209 8.1.4 Tableau中的概念 210 8.2 TABLEAU可视化流程 210 8.2.1 准备数据 211 8.2.2 构建图表和数据分析 212 8.2.3 设置与保存工作簿 215 8.3 实践TABLEAU可视化简单图形 216 8.3.1 案例实战——条形图 217 8.3.2 案例实战——折线图 219 8.3.3 案例实战——散点图 221 8.3.4 案例实战——甘特图 223 8.3.5 案例实战——气泡图 225 8.3.6 案例实战——直方图 227 8.3.7 案例实战——标靶图 229 8.3.8 案例实战——密度热图 231 8.3.9 案例实战——树状图 233 8.4 综合实验 234 实验1 234 实验2 236 8.5 思考与练习 237 第9章 PYTHON数据可视化实践 238 9.1 认识与安装PYTHON 239 9.1.1 Python概述 239 9.1.2 安装Python 240 9.1.3 Python文件 241 9.2 基本语法知识 242 9.2.1 语法基本概念 242 9.2.2 数据类型与运算符 243 9.2.3 复合数据类型 244 9.2.4 程序流程控制 246 9.2.5 函数及其应用 249 9.3 数据分析与可视化库 251 9.3.1 Pandas数据处理库 252 9.3.2 Pyecharts图表库 258 9.3.3 Matplotlib绘图库 261 9.4 案例实战可视化图表 264 9.4.1 销售数据分析图表 应用 264 9.4.2 财务数据分析图表 应用 266 9.4.3 人力资源数据分析 图表应用 269 9.5 综合实验 271 实验1 271 实验2 272 9.6 思考与练习 272 参考文献 275

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