1.1.1 数据分析的核心是什么
1.1.2 数据分析的实际应用

1.2.1 不做无头苍蝇： 目标导向
1.2.2 不要空手套白狼： 数据收集
1.2.3 不要急功近利： 数据处理
1.2.4 不要固守思维： 数据分析
1.2.5 不要无的放矢： 数据展现
1.2.6 不要有头无尾： 数据报告

1.3.1 扫除专业术语的障碍
1.3.2 将 5 种分析模型植入脑海

2.1.1 发现走势： 预测的思路
2.1.2 厘清关系： 交叉的思路
2.1.3 验证结论： 假设的思路
2.1.4 判断好坏： 对比的思路
2.1.5 万物归宗： 分组的思路
2.1.6 查看比例： 概率的思路
2.1.7 指标为王： 平均的思路
2.1.8 客观评价： 指标综合的思路
2.1.9 追根溯源： 杜邦分析的思路
2.1.10 找到症结： 漏斗分析的思路
2.1.11 具有全局观： 象限分析的思路

2.2.1 海量数据的克星——数据透视表
2.2.2 让抽象数据直观展现的“利器” ——图表
2.2.3 简单工具也能有大用处——条件格式
2.2.4 麻雀虽小五脏俱全——迷你图
2.2.5 数据归类统计利器——分类汇总
2.2.6 交互式数据可视化工具——Power BI

2.3.1 方差分析
2.3.2 相关系数
2.3.3 协方差
2.3.4 指数平滑
2.3.5 移动平均
2.3.6 描述统计
2.3.7 排位与百分比排位
2.3.8 回归
2.3.9 抽样
2.3.10 检验

3.1高手点拨：让你少走弯路

3.1.1 5 项表格操作要点， 你是否都会
3.1.2 Excel 高手会使用的 5 个绝招
3.1.3 新手最容易犯的 10 个错误 3.2.1 学会给数据“取名”
3.2.2 学会正确输入和导入数据
3.2.3 学会调整数据类型
3.2.4 学会修改表格格式

3.3.1 电商类数据寻找
3.3.2 互联网类数据寻找
3.3.3 金融类数据寻找

4.2.1 3 种方法数据去重
4.2.2 3 种方法处理默认值
4.2.3 深度检查数据逻辑
4.2.4 不要忘记检查格式

4.3.1 数据计算
4.3.2 数据转换
4.3.3 数据分类
4.3.4 数据重组

5.1.1 简单排序法
5.1.2 复杂排序法

5.2.1 5 大即学即用的简单筛选法
5.2.2 灵活运用高级筛选法>

5.3.1 数据汇总基本操作
5.3.2 更高级的汇总——嵌套汇总

5.4.1 条件格式， 有色的数据更容易分析
5.4.2 迷你图， 瞬间增强数据表现力

6.1建得好，分析效率高不少

6.1.1 原始数据要给力
6.1.2 建表方法要正确

6.2.1 数据表分析的关键——字段布局
6.2.2 玩转透视表比例分析的 7 种方法
6.2.3 两个方法透视数据差异
6.2.4 不容忽视的透视表两大“利器”
6.2.5 数据透视表可视化分析

6.3.1 销售数据分析
6.3.2 消费者数据分析

7.1.1 什么情况下需要用到图表
7.1.2 一定不会错的图表选择法
7.1.3 正确建立图表三步法
7.1.4 图表建立后， 不懂布局等于

7.2.1 柱形图数据分析
7.2.2 条形图与柱形图辨析
7.2.3 折线图数据分析
7.2.4 饼图数据分析
7.2.5 面积图数据分析
7.2.6 X、 Y 散点图数据分析
7.2.7 曲面图数据分析
7.2.8 雷达图数据分析
7.2.9 树状图数据分析
7.2.10 旭日图数据分析
7.2.11 直方图数据分析
7.2.12 瀑布图数据分析

7.3.1 专业图表的 5 个特征
7.3.2 专业图表的配色套路
7.3.3 图表艺术化， 只有想不到没有做不到
7.3.4 动态图表

8.1.1 数据分析报告要点
8.1.2 数据分析报告的类型
8.1.3 数据分析报告的结构

8.2.1 封面页
8.2.2 目录
8.2.3 前言或内容提要
8.2.4 正文写作
8.2.5 结论展示
8.2.6 附录
8.2.7 在 Word 报告中使用 Excel 文件

8.3.1 封面页
8.3.2 目录页
8.3.3 标题页
8.3.4 内容页
8.3.5 尾页
8.3.6 在 PPT 报告中使用 Excel 文件