本书以循序渐进的方式，由浅入深地讲解了数据分析的整个过程。全书共分7章，主要内容包括∶数据分析概述、数据获取、数据整理、数据可视化、数据挖掘基础、数据分析报告和数据分析案例。每章内附有实用性范例供读者练习，巩固所学知识。
      本书在讲解数据可视化基础性原理的同时，融入真实案例分析，具有较强的实用性，可帮助读者举一反三，真正掌握大数据可视化和数据挖掘的工具软件，并能运用大数据思维解决学习和工作中的实际问题。

        大数据技术经历了多年的发展，已经在金融、电信、教育、医药等领域得到了较多且较为成功的应用，这使人们看到了该技术所带来的社会变革，而IT技术的高速发展使得该技术趋于大众化，使得越来越多的人能够参与其中，分享该技术带来的乐趣。
       本书系统地介绍了数据分析、数据可视化与数据挖掘的概念和方法，在内容编排上侧重于应用，用案例将知识点进行串联。本次修订将数据分析过程细化为数据获取、数据整理、数据可视化和数据挖掘图表制作、数据公式与函数、数据可视化案例，对其操作方案与步骤进行详解，同时对书中的案例进行了优化，以期达到提高读者学习兴趣、增强实践动手能力的目的。
       本书对于初次接触数据分析的读者会有很大帮助，书中对数据分析的每一步操作都有详尽的说明，且选用的软件都是相关工具软件，无须编程基础即可完成整个分析过程，使读者能够脱离枯燥的代码环境，专注于数据本身，为数据分析带来全新的思路和视角。书中涉及的数据均来自网络，仅供学习研究使用。
       本书由张丹珏担任主编，郑俊担任副主编，李妍、赵任颖、施庆参与编写。全书由顾顺德主审。具体编写分工如下：第1章由施庆编写；第2章由李妍编写；第3章由赵任颖编写；第4章的4.1～4.3、4.5和4.6由郑俊编写；第4章的4.4由施庆编写；第4章的4.7、第5~7章由张丹珏编写；附录A由张丹珏整理、附录B由盛家骏、翁少逸、蒋雨蔚和张丹珏整理；附录C由赵任颖整理。
       本书赠送在线配套课程，读者如有需要可以根据附录C中的相关介绍进行在线学习。

       在本书的编写过程中，得到了许多老师的大力支持和热情帮助，中国铁道出版社有限公司对本书的出版给予了大力支持，在此表示衷心的感谢!

       由于时间仓促，编者水平有限，书中难免存在疏漏或不足之处，恳请读者批评指正，以便及时修改和完善。
编  者2022年3月

第1章 数据分析概述
1.1 大数据简介
1.2 数据可视化
1.3 数据挖掘
1.4 数据分析
1.5 数据分析的步骤
1.6 数据分析方法论
1.7 常见数据分析法则
第2章 数据获取
2.1 数据及数据来源
2.2 八爪鱼采集器
第3章 数据整理
3.1 初识FineBI
3.2 数据准备
3.3 数据加工
3.4 资源迁移
3.5 综合案例—交通违规数据整理
第4章 数据可视化
4.1 数据可视化概述
4.2 仪表板创建与设计
4.3 组件添加与编辑
4.4 公式与函数
4.5 组件类型与应用
4.6 钻取与联动
4.7 综合案例
第5章 数据挖掘基础
5.1 数据挖掘概述
5.2 IBM SPSS Modeler 18简介
5.3 数据整理
5.4 数据建模—决策树
5.5 数据建模—关联分析
5.6 综合案例—成绩分析
第6章 数据分析报告
6.1 数据分析报告概述
6.2 数据分析报告的写作原则
6.3 数据分析报告的结构
6.4 数据分析报告排版
6.5 综合案例—数据分析报告排版
第7章 数据分析案例
7.1 广告投放分析
7.2 客户价值分析

张丹珏，女，现任上海杉达学院计算机教研室副主任、上海市高等学校信息技术水平考试一级命题组副组长，研究方向：数据协同。主授课程：多媒体技术、数据库、网页制作、数据可视化与分析基础等。每年参与全国计算机等级考试（一级、二级）、上海计算机等级考试（一级）的考前培训、命题及阅卷工作。

      本书在强调大数据、数据可视化的基础性原理同时，融入真实案例分析，具有实用性，读者可以举一反三，真正学会大数据可视化和数据挖掘的工具软件；对数据分析的每一步操作都有详尽的说明，且选用都是相关工具软件，无须编程基础即可完成整个分析过程，使读者能够脱离枯燥的代码环境，专注于数据本身，为数据分析带来全新的思路和视角运用大数据思维，特别适用于初次接触数据分析的读者。