具体描述
工欲善其事，必先利其器。数据分析也不例外，《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）（纪念版）》基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。
作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的姊妹篇，《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）（纪念版）》继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程，并基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理（Microsoft Access、Query）、数据分析（PowerPivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动化（VBA）。
《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）（纪念版）》形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。对于刚踏出校门，初涉职场的新人，尤其从事市场营销、金融、财务、人力资源管理、产品管理等工作的上班族们，《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）（纪念版）》能帮助他们提高工作效率；而从事管理、咨询、研究等工作的专业人士，也不妨阅读《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）（纪念版）》，亦可达到梳理知识的目的。
作者简介
张文霖，新浪博客“小蚊子乐园”博主，资深数据分析师，曾服务于国内著名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
狄松，英国南安普顿大学理学硕士，主修市场分析，现服务于全球著名市场研究公司，任高级研究员，主要从事数据分析，建模等工作。获得SPSS高级认证，高级调查分析师证书，具有多年数据分析经验，略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。
林凤琼，华侨大学硕士，资深数据分析 师，具备多年电商、零售数据分析经验， 曾服务于兴业银行、特步等公司，现任职 于民生银行。略懂Excel、PPT以 及SPSS、Clementine等工具。
任玮琳，中国地质大学硕士，略懂Excel、PPT、Access等Office工具。
目录信息
1.1 最容易上手的数据库 /16
1.1.1 数据库那些事儿 /16
1.1.2 万能的SQL /19
1.1.3 两招导入数据 /22
1.1.4 数据合并的二三式 /27
1.1.5 快速实现数据计算 /39
1.1.6 数据分组小妙招 /43
1.1.7 重复数据巧处理 /49
1.1.8 数据分析一步到位 /53
1.2 Microsoft Query /60
1.2.1 数据导入 /62
1.2.2 数据处理 /66
1.2.3 数据分析 /67
1.3 本章小结 /69
第2章 玩转数据分析
2.1 Excel数据分析工具——PowerPivot /71
2.1.1 PowerPivot是神马 /71
2.1.2 确定分析思路 /75
2.1.3 数据分析前的准备 /76
2.1.4 简单数据分析 /79
2.1.5 多表关联分析 /80
2.1.6 字段计算分析 /83
2.1.7 数据分组分析 /88
2.2 Excel数据分析工具库 /91
2.2.1 分析工具库简介 /91
2.2.2 描述性统计分析 /94
2.2.3 直方图 /98
2.2.4 抽样分析 /101
2.2.5 相关分析 /103
2.2.6 回归分析 /105
2.2.7 移动平均 /113
2.2.8 指数平滑 /116
2.3 本章小结 /119
第3章 Show出你的数据
3.1 数据可视化 /122
3.1.1 有趣的数据可视化 /122
3.1.2 数据可视化的意义 /126
3.1.3 数据可视化工具与资源 /127
3.2 Excel的可视化伴侣—水晶易表 /130
3.2.1 初识水晶易表 /130
3.2.2 水晶易表的特点 /131
3.2.3 水晶易表工作原理 /132
3.2.4 水晶易表的安装要求 /133
3.2.5 认识水晶易表部件 /134
3.3 水晶易表实战 /136
3.3.1 居民消费价格指数模型 /136
3.3.2 国内人口预测模型 /146
3.3.3 丈母娘选女婿模型 /158
3.4 本章小结 /173
第4章 让报告自动化
4.1 自动化神器—VBA /176
4.1.1 从录制宏开始 /176
4.1.2 VBA语法那些事儿 /178
4.1.3 进入VBA运行环境 /180
4.1.4 VBA调试技巧 /180
4.2 Excel报告自动化 /181
4.2.1 自动化原理 /181
4.2.2 建立数据模板 /184
4.2.3 数据提取自动化 /192
4.3 PPT报告自动化 /198
4.3.1 自动化原理 /198
4.3.2 建立数据模板 /200
4.2.3 数据提取自动化 /207
4.3.4 数据自动更新之VBA法 /211
4.3.5 数据自动更新之链接法 /218
4.4 本章小结 /224
· · · · · · (收起)
读后感
读了此书之后，发现对于整合多数据资源、处理海量数据、操作界面简洁、信息共享等方面都有很好的链接性，对于各个函数的使用以及讲解都非常的清晰，对于多数据源的集成以及之作成报表都有很好的讲解，个人认为是很不错的书籍，希望大家可以看看此书。
评分读了此书之后，发现对于整合多数据资源、处理海量数据、操作界面简洁、信息共享等方面都有很好的链接性，对于各个函数的使用以及讲解都非常的清晰，对于多数据源的集成以及之作成报表都有很好的讲解，个人认为是很不错的书籍，希望大家可以看看此书。
评分最近在网上买了这本书，读了一段时间个人感觉此书不仅操作性强，对于实践性方面也有很好的补充，作者深入浅出的介绍了此书的使用和一些操作中遇到的一些案例的分析，很适合那些从事数据分析工作但又没有掌握专业的工具操作的人阅读，也可以说是一本数据分析的艺术书籍。
评分最近由于工作的原因在恶补excel里面的基本的操作方法，之后同学推荐了这本书，个人感觉本书在理论和实践平衡方面做的非常好，深入浅出的介绍了如何对具体工具的操作，用一种近乎于讲故事的方法把数据分析里面所遇到的问题充分的说清楚，不仅提高了我们的阅读性也让我们乐...
评分最近在网上买了这本书，读了一段时间个人感觉此书不仅操作性强，对于实践性方面也有很好的补充，作者深入浅出的介绍了此书的使用和一些操作中遇到的一些案例的分析，很适合那些从事数据分析工作但又没有掌握专业的工具操作的人阅读，也可以说是一本数据分析的艺术书籍。
用户评价
作为一名对技术书籍要求较高的读者，我非常注重工具和方法的时效性。市面上的许多“工具篇”书籍，往往在出版后不久，所介绍的软件版本或接口就可能出现重大更新，导致内容滞后。这本书在工具的选择上，似乎进行了深思熟虑，没有盲目追求最新潮但可能不稳定的工具，而是选择了那些在行业内具有长期稳定性和广泛应用基础的平台。更重要的是，它对这些工具的使用逻辑进行了深入的剖析，而非仅仅停留在“点这里，输入那个”的操作指南层面。这种对底层逻辑的强调，使得即便未来工具界面有所变化，读者也能凭借对核心原理的掌握，迅速适应新的操作环境，这才是真正有价值的“工具篇”内容。
评分这本书的“纪念版”身份，似乎也意味着它在内容上做了精心的梳理和优化，尤其是在疑难解答和常见误区这部分。我留意到，很多作者在写技术书时往往会忽略初学者最容易卡住的那些细微之处。然而，这本书似乎预判了读者的困惑，提前给出了非常详尽的解释和排雷指导，这些往往是标准操作手册里不会提及的“经验之谈”。这种细节的打磨，体现了作者不仅是知识的传授者，更是学习过程的深度参与者和引导者。对于我这种需要独立摸索的学习者来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一份宝贵的“避坑指南”，极大地提高了我的学习效率，避免了在一些看似简单的问题上浪费大量时间。
评分这本书的装帧设计非常有诚意，封面配色沉稳又不失活力，特别是“纪念版”的字样，让人感觉这本书在数据分析学习的旅程中，确实是一个值得珍藏的里程碑。拿到手里，厚度适中，纸张的质感也相当不错，翻阅起来非常舒适，这对于需要长时间阅读技术类书籍的读者来说，无疑是一个加分项。我尤其欣赏它在细节上的处理，比如章节标题的字体选择和排版布局，清晰明了，即使是第一次接触数据分析的新手，也能很快找到重点。这种对阅读体验的重视，体现了作者团队对读者的尊重，让人在学习的枯燥过程中也能感受到一丝愉悦。整体来看，这本书的物理呈现，已经在我心中树立了一个非常好的第一印象，让人对后续内容的期待值拉得很高，希望能尽快沉浸其中，开启我的数据探索之旅。
评分我发现这本书在组织内容结构时，非常注重知识点的相互关联性，形成了一个完整的学习闭环。它不像某些教材那样将各个知识点割裂开来，而是将数据获取、处理、可视化直到得出结论的整个流程，串联成一条清晰的价值链。我个人非常看重这种“端到端”的学习体验。每完成一个模块的学习，我都能清晰地看到自己在这个数据分析项目中所处的位置，以及自己刚刚掌握的技能将如何融入到接下来的步骤中去。这种结构安排带来的连贯感和成就感，是很多零散学习资料无法比拟的，它教会的不仅仅是“术”，更是“道”——一种解决实际问题的系统性思维方式。
评分我最近正在尝试从零开始构建自己的数据分析能力体系，市面上那些动辄几百页、充斥着晦涩理论的书籍实在让人望而却步。这本书的叙事方式非常接地气，它没有一上来就抛出一堆复杂的数学公式或者编程语言的死板语法，而是更像一位经验丰富的“老司机”在手把手地带你上路。我特别喜欢它在概念引入时所使用的比喻和生活化的案例，让原本抽象的“数据清洗”、“特征工程”这些词汇瞬间变得生动起来，仿佛我能立刻在自己的工作场景中找到对应的应用点。这种由浅入深的引导，极大地降低了我的心理门槛，让我觉得数据分析并非高不可攀的象牙塔知识，而是人人可及的实用技能。它成功地扮演了那个在你迷茫时，及时伸出手拉你一把的伙伴角色，非常适合那些渴望快速上手实践的“小白”。
评分out of date. 特别是ToolKit的部分，讲了如何通过得到一个分析结果（如何用Excel），但是分析结果代表的含义只简略带过。需要系统性地补充学习统计学的基本知识。 powerpivot练手缺数据。另外Excel for Mac 可以说是骗钱的了。
评分out of date. 特别是ToolKit的部分，讲了如何通过得到一个分析结果（如何用Excel），但是分析结果代表的含义只简略带过。需要系统性地补充学习统计学的基本知识。 powerpivot练手缺数据。另外Excel for Mac 可以说是骗钱的了。
评分在入门版的基础上，大量介绍了各种工具在数据分析中的应用，即使不做数据分析，对熟悉各项软件应用也是很有帮助。工具包括Access和SQL、Microsoft Query、PowerPivot、Excel数据分析工具、水晶易表、VBA、PPT，从中可以看出Excel是工具的中心节点，一边可连接数据库，另一边可连接展示工具，形成一个数据分析链条，并有各类工具辅助增强。但从文中也可看出，想用好、发挥这些工具的作用，还要有一定的统计学知识和VBA编程基础，这并非该书能够讲完讲透，需要另外资料补充，同时也无法速成，需要一定时间的练习掌握。此外，书中的工具介绍得比较全面（高级的SPSS/SAS除外），一些工具存在类同可取其一，例如Access、Microsoft Query和PowerPivot，而Acc
评分4章分别讲了数据库和SQL，Excel，可视化软件水晶易表，VBA。每一点都讲得不深入，但对于入门足够了。有学习数据分析需求的人，还需要从其他途径对这些工具有更深入的了解。
评分适合入门，案例经典。
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