在线专家Track In科学,工程与数学

完整初学者的Excel数据分析

3.0((9评论)

从头开始学习数据分析,包括基本数学和Microsoft Excel的简介。

由...制作

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获得认可

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使用Excel的数据分析基础知识简介。

数据分析技能的需求不断提高,但是如果数学不是您的强项,那么学习可能是一件令人生畏的事情。这款专家track的设计正是这样。这是该主题的完整初学者指南,涵盖了数据分析,数学和Excel基础知识的基础知识,以刷新您的记忆并建立对这些领域的信心。

您将探索:

  • 生活和社会数据
  • 建立数据素养的方法
  • 数据分析方法
  • 如何在Excel中创建表和透视表
  • 如何在Excel中创建数据可视化
  • 数据分析背后的数学
  • 如何将基本推论数学应用于数据集。

该专家track中的每门课程都是自节奏的,使您可以尽快或慢慢地查看课程内容。

在进行数据分析之前先刷新数学

数据分析涉及将数学(无论是统计信息还是简单公式)应用于数据集。这款专家Track为您提供了在入门之前刷新数学知识的机会,以便您对数学符号,应用摘要统计数据以及在课程中进行计算业务指标充满信心。

了解如何使用Excel功能进行数据分析

Microsoft Excel是数据分析的最佳工具之一,内置枢轴表可以说是最受欢迎的分析工具。

您将学习如何使用Excel最受欢迎的功能执行数据分析,包括如何从Excel中的行和列中创建枢轴表。您将看到Excel枢轴在动作中的力量及其以灵活的方式汇总数据的能力,从而快速探索数据并从累积数据中产生宝贵的见解。

提高数据分析技能

一旦涵盖了数据分析和Excel功能以支持它的数学,您就可以更直接地提高分析技能。这涉及创建灵活的数据聚合并在视觉上表示数据。不久之后,您将能够计算保证金和其他计算,以及使用简单的Excel公式进行过滤数据并创建报告。

自信做出数据驱动的决策

所有这些都致力于为您提供更多的控制和对数据的信心。您将能够在决策和工作解决问题上运用新发现的技能。您甚至可以将其用作数据分析中更专业培训的途径。

您将学习的关键技能

  • Microsoft Excel
  • 决策
  • 数学
  • 数据分析

需要经验

为了从本课程中受益,对如何创建公式以及如何通过Excel中的行和列引用单元格的基本了解将很有帮助。

入门

该专家track是为新手和数据分析的学习者而设计的,他们希望提高自己的技能。

您可能希望促进职业生涯,更有效地执行任务,或测试数据分析的职业是否真的适合您。

专家导航课程概述

  • 课程1

    • 第1周

      课程介绍
      • 关于这门课程
      • 我们的数据驱动世界
      • 数据流利
      • 您的第一个数据演练
      • 解开演练
      • 结束一周
    • 第2周

      数据结构,分析和可视化
      • 数据结构
      • 数据解剖学
      • 数据连接
      • 数据分析方法
      • 数据可视化
      • 结束一周
    • 第三周

      在上下文中的数据分析
      • 在上下文中的数据分析
      • 数据伦理
      • 职业道路
      • 结束课程
  • 课程2

    • 第1周

      Excel表和枢轴表基础知识简介
      • 欢迎参加课程!
      • excel报告简介
      • CloudSwyft动手实验室1
      • Excel表
      • CloudSwyft动手实验室2
      • 基本枢轴表
      • CloudSwyft动手实验室3
      • 结束一周
    • 第2周

      报告,分析和比较Excel中的数据
      • 仪表板
      • CloudSwyft动手实验室4
      • 盈利能力分析并找到异常
      • CloudSwyft动手实验室5
      • 枢轴表中的比较数据
      • CloudSwyft动手实验室6
      • 报告分层数据
      • CloudSwyft动手实验7
      • 多桌枢轴表和数据模型简介
      • CloudSwyft动手实验室8
      • 结束课程
  • 课程3

    • 第1周

      欢迎参加课程
      • 关于这门课程
      • 可视化无处不在
      • 可视化基础
      • 比较和关联的视觉效果
      • 用于交互和分析数据的视觉效果
      • 结束一周
    • 第2周

      明天的商业可视化和可视化
      • 业务可视化
      • 可视化的业务环境
      • 高级可视化
      • 可视化的未来
      • 结束课程
  • 课程4

    • 第1周

      使用数据的简介
      • 关于这门课程
      • 数据和变量简介
      • 数据类型
      • 符号
      • 手段和偏差
      • 每周总结
    • 第2周

      总结并以图形表示数据
      • 用分布和图形汇总数据
      • 条形图和饼图
      • 模式,卑鄙和中位数
      • SD与IQR
      • 比例
      • 每周总结
    • 第三周

      商业统计和KPI
      • 业务统计
      • 商业KPI
      • 推论数学和预测简介
      • 课程总结

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