pandas 多折线图_历时1年多，我的第二本新书可以呈现给您啦！先送上5本福利！...

出发点

2018年年初开始了处女作的编写，并在当年10月上线《从零开始学Python数据分析与挖掘》。在编写处女作的同时也在想另一件事，即一名合格的数据分析师需要掌握哪些硬技能，才能在实操环节中做到游刃有余？相信很多即将踏出校门或转行的朋友都非常关心这个问题，包括已经从事数据分析师的朋友。

抱着这个疑问，我首先扪心自问，回顾过往的工作经历。再去寻求其他高级数据分析师或资深数据分析师的观点，几乎都得出相似的答案。那就是需要掌握数据库数据提取技能、数据加工处理技能、报表可视化展现技能以及统计建模技能。

基于此，回顾市面上的书籍，发现几乎没有一本图书可以综合性的涵盖数据分析师应该掌握的多项技能。所以萌发出第二本图书的编写，并邀请具有多年一线经验的资深数据分析师陈红波一起写作。在历时1年多的时间，终于可以将《数据分析从入门到进阶》呈现给读者朋友，希望她可以助你一臂之力！

内容简介

第1章数据分析入门必读。本章内容主要包括：数据分析概述、数据分析的职业发展路径及分类，以及数据分析之“道”(数据分析需要掌握的理论知识)与数据分析之“术”(硬件技能)。

第2章数据分析——从玩转Excel开始。本章内容主要包括：Excel基本概述、高效处理数据的Excel函数家族、必须掌握的Excel数据分析技巧、酷炫的Excel图表可视化、让你的Excel报表动起来(VBA)。

第3章海量数据管理——拿MySQL说事儿。本章内容主要包括：MySQL数据库的安装、将数据写入到数据库中、重要的单表查询、复杂的多表查询、如何提高数据的查询效率、数据库的增删改操作。

第4章数据可视化——Tableau的使用。本章内容主要包括：数据可视化的概述、Tableau概述、Tableau数据可视化图表、仪表板的制作与发布。

第5章数据分析进阶——Python数据分析。本章内容主要包括：数据分析的利器–Python、Jupyter的使用技巧、数据读取–从pandas开始、常见的数据处理技术、探索性数据分析、线性回归模型的应用。

详细目录

下拉查看详细目录

第1章  数据分析入门必读

1.1  数据分析概述

1.1.1  什么是数据分析

1.1.2  数据分析的操作步骤

1.1.3  数据分析的应用场景

1.1.4  数据分析的发展趋势

1.2  数据分析的职业发展及分类

1.3  数据分析的修炼之道

1.3.1  三类统计分析策略

1.3.2  数据分析的常用方法

1.4  数据分析的修炼之术

1.4.1  必备的Excel处理方法

1.4.2  高超的SQL查询技巧

1.4.3  丰富的图表可视化技能

1.4.4  高大上的统计编程技术

第2章  数据分析——从玩转Excel开始

2.1  Excel基本概述

2.1.1  强大的数据处理技能

2.1.2  实用的数据分析技巧

2.1.3  丰富的数据可视化图表

2.1.4  便捷的自动化数据处理

2.1.5  快速实现业务报表开发

2.2  高效处理数据的Excel函数家族

2.2.1  常用的统计分析函数

2.2.2  灵活的文本处理函数

2.2.3  便捷的数值运算函数

2.2.4  经典的逻辑判断函数

2.2.5  实用的日期计算函数

2.2.6  高效的匹配查找函数

2.3  必须掌握的Excel数据分析技巧

2.3.1  数据透视表实现统计分析

2.3.2  描述性统计分析

2.3.3  相关系数与协方差

2.3.4  线性回归模型预测

2.3.5  移动平均模型预测

2.4  酷炫的Excel图表可视化

2.4.1  Excel基础图表

2.4.2  高级可视化图表

2.5  让你的Excel报表动起来

2.5.1  VBA基础语法

2.5.2  录制宏，解放你的双手

2.5.3  学生成绩信息统计

2.5.4  报表发送前的一键优化

2.5.5  数据库字典的超链接

2.5.6  一键合并拆分工作簿

2.5.7  从数据库获取并更新数据

第3章  海量数据管理——拿MySQL说事儿

3.1  MySQL数据库的安装

3.2  将数据写入到数据库中

3.2.1  常用的数据类型

3.2.2  手工建表

3.2.3  数据插入

3.2.4  外部数据的批量导入

3.3  重要的单表查询

3.3.1  SQL查询的七个核心关键词——以链家二手房数据为例

3.3.2  基于CASE WHEN的常用查询——以电商交易数据为例

3.3.3  几种常见的嵌套查询——以学员考试成绩为例

3.3.4  基于分组排序的辅助列功能——以销售员业绩数据为例

3.4  复杂的多表查询

3.4.1  纵向表合并——以超市交易数据为例

3.4.2  横向表连接——以校园一卡通记录数据为例

3.5  如何提高数据的查询效率

3.5.1  常见索引类型的创建

3.5.2  索引的查询和删除

3.5.3  关于索引的注意事项

3.6  数据库的增删改操作

3.6.1  数据库的增操作

3.6.2  数据库的删操作

3.6.3  数据库的改操作

第4章  数据可视化——Tableau

4.1  数据可视化的概述

4.1.1  什么是数据可视化

4.1.2  为什么要实现数据可视化

4.2  Tableau概述

4.2.1  软件安装

4.2.2  连接数据源

4.2.3  数据源界面

4.2.4  工作区界面

4.2.5  高级操作

4.2.6  保存结果

4.3  数据可视化图表

4.3.1  条形图

4.3.2  柱形图

4.3.3  折线图

4.3.4  面积图

4.3.5  符号图

4.3.6  树状图

4.3.7  气泡图

4.3.8  文字云

4.3.9  饼图

4.3.10  热图

4.3.11  盒须图

4.3.12  双轴图

4.3.13  动态图表

4.3.14  参数图表

4.3.15  Map地图

4.3.16  漏斗图

4.4  仪表板的制作与发布

4.4.1  仪表板的制作

4.4.2  可视化成果发布

第5章  数据分析进阶——Python数据分析

5.1  数据分析的利器——Python

5.1.1  Anoconda——Python集成开发环境的安装

5.1.2  Python编程环境的选择

5.2  Jupyter的使用技巧

5.2.1  代码运行快捷键

5.2.2  代码框操作快捷键

5.2.3  注释快捷键

5.2.4  帮助快捷键

5.2.5  代码与笔记的切换快捷键

5.3  数据读取——从pandas开始

5.3.1  文本文件的读取

5.3.2  电子表格的读取

5.3.3  数据库数据的读取

5.4  常见的数据处理技术

5.4.1  数据的概览与清洗

5.4.2  数据的引用

5.4.3  多表合并与连接

5.4.4  数据的汇总

5.5  探索性数据分析

5.5.1  异常数据的检测与处理

5.5.2  数据的描述

5.5.3  数据的推断

5.6  线性回归模型的应用

5.6.1  简单线性回归模型——刹车距离的研究

5.6.2  多元线性回归模型——产品市场销售额的研究

5.6.3  模型的显著性检验——F检验

5.6.4  回归系数的显著性检验——t检验

5.6.5  基于回归模型识别异常点

5.6.6  模型的预测

专家推荐

下拉查看详细推荐语

 本书内容由浅入深、循序渐进，非常实用，很适合零基础的入门读者系统掌握数据分析的基本原理、方法和工具，值得学习和在工作中使用。

中国农业大学计算中心主任兼农业大数据实验室主任   李辉

    随着5G的逐步商业化、物联网和车联网等新业务的普及，数据的阀门还将被进一步打开，未来几年仍将是大数据技术、数据挖掘技术发展的黄金时期。本书基于作者多年的数据分析实践，结合多种主流的数据分析工具的应用，对数据分析的方法进行了系统阐述，由术入道，循序渐进，对于有志进入数据分析和数据挖掘领域的读者朋友有很高的参考价值。

上海家化品牌管理部 数据挖掘与算法高级经理   王峰

    这本书全面、系统地介绍了成长为一名优秀的数据分析师所需要掌握的“道”和“术”，并提供了丰富的案例帮助读者更好地开展数据分析实践，是一本值得阅读的好书。 

中国计算机学会数据库专业委员会委员

厦门大学数据库实验室负责人   林子雨

    数据分析本身是一个需要协同的过程，除了分析本身，我们还要从数据库中提取数据，也要把分析结果通过可视化的方式进行展示。这本书涵盖了Excel、SQL、Tableau以及Python这几个常用的数据分析工具，大大方便了读者学用，相信任何一个有志于学习数据分析的朋友，都能从此书中收获良多。

广东柯内特环境科技有限公司首席数据科学家，前IBM大中华认知计算事业部专家

公众号探数寻理(wetalkdata)博主   张浩彬

   数据分析是一种实战性极强的技术，必须要对其“道”和“术”有深刻的理解并付诸实践。本书真正从实战角度切入，诠释了数据分析从业者应该具备的思维和技术能力，是一本很好的参考学习书籍，值得认真研读。

有赞数据分析团队负责人(R语言中文社区创始人)   黄小伟

    数据分析是一种非常有实用价值的技术，是数据思维、业务思维、数据技术的集合。学好数据分析不仅仅要掌握基本的技术和工具，同时需要掌握不同分析方法运用的场景。在这本书中，作者引导广大读者从基本的数据分析入手，通过大量案例提升读者对数据分析的理解和掌控能力，从而达到理论和实践的融会贯通，是一本很实用的数据分析实用工具书。

天善智能创始人，数据科学圈大V    梁勇

    在企业中的经营管理和业务运营过程中，数据分析的应用场景无处不在，但目前在国内具备业务分析、数据分析技能的经营管理和运营人才还非常缺乏，我们需要有更多热爱数据分析的朋友们加入到这个行业，也需要有更多的像本书作者一样传道授业解惑的“布道师”来为这个行业做出贡献。

派可数据联合创始人，微软 MVP，商业智能 BI 数据分析领域行业专家    吕品

精彩实拍

福利赠送

为感谢各位网友对我的关注和支持，特赠送5本新书给大家，以表小小心意。赠送方式分为两种，一种是留言，另一种是抽奖。读者朋友可以在文章末尾留言，获取点赞数，将对前三的朋友分别寄出新书一本；如果觉得自己好友数量不多，不妨就试试自己的运气，参与送书抽奖活动，只需在公众号后台的对话框回复【抽奖】二字，将会给2位幸运儿送出新书，祝各位好运哦。活动截止时间为7月21日(周日)晚上8点。

致谢

再次感谢各位网友的期待和关注，同时也感谢机械工业出版社的各位老师，在他们的帮助下，本书得到进一步地润色和提升。新书即将全面上市，请大家敬请期待。