本書(shū)分為商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具篇、商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程篇和商務(wù)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐篇三篇。以數(shù)據(jù)采集、Power BI 智能數(shù)據(jù)分析貫穿商務(wù)數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程，并以項(xiàng)目任務(wù)的形式呈現(xiàn)給讀者。本書(shū)項(xiàng)目包括走進(jìn)商務(wù)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用Excel 進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用Power BI 進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用Python 進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)采集與清洗、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、大數(shù)據(jù)挖掘與分析、大數(shù)據(jù)安全、電商大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用、財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用、金融大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用等。
　　本書(shū)適合作為職業(yè)院校商務(wù)數(shù)據(jù)分析、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)與直播電商、智能物流技術(shù)、大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)等多個(gè)專(zhuān)業(yè)的教材，也可以作為互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員、運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)分析人員的自學(xué)參考書(shū)。

（1）本書(shū)主要講解了Excel、 Power BI、Python三大分析工具;
（2）內(nèi)容覆蓋數(shù)據(jù)采集一清洗存儲(chǔ)一挖掘一分析全流程;（3）對(duì)電商、財(cái)務(wù)、金融三大領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行案例演練

近年來(lái)隨著電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)和大數(shù)據(jù)技術(shù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，企業(yè)和社會(huì)組
織產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包含豐富的信息，同時(shí)也帶來(lái)了數(shù)據(jù)處理和分析的挑
戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用逐漸成為商業(yè)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要分
支。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，企業(yè)可以更好地理解市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者行為、業(yè)
務(wù)流程等，從而做出更明智的決策。
基于這樣的背景下，我們旨在編寫(xiě)一本全面而實(shí)用的教材，以幫助讀者掌握商務(wù)
數(shù)據(jù)分析的基本概念、工具、流程和實(shí)踐。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者可以了解如何收
集、清洗、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，并使用各種數(shù)據(jù)分析工具（如Excel、Power BI、Python
等）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。
本書(shū)通過(guò)項(xiàng)目任務(wù)的編寫(xiě)形式將理論知識(shí)與實(shí)踐技能相結(jié)合，提高讀者的實(shí)際操
作能力。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者可以更好地理解商務(wù)數(shù)據(jù)分析的重要性和應(yīng)用價(jià)值，
為未來(lái)的職業(yè)發(fā)展做好準(zhǔn)備。
本書(shū)根據(jù)新商科專(zhuān)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中的商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用課程要求及職業(yè)技能競(jìng)賽
要求，提供了全面而深入的商務(wù)數(shù)據(jù)分析內(nèi)容。本書(shū)適用于商務(wù)數(shù)據(jù)分析、電子商
務(wù)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)與直播電商、智能物流技術(shù)、大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)等多個(gè)專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)核心課和
專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課教學(xué)活動(dòng)。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者可以更好地應(yīng)用商務(wù)數(shù)據(jù)分析技能來(lái)解
決實(shí)際問(wèn)題。
本書(shū)編寫(xiě)團(tuán)隊(duì)成員在實(shí)際教學(xué)積累的前提下，查閱了許多相關(guān)資料，歷經(jīng)近一年
時(shí)間，終于編寫(xiě)了這本基于新商科視域下的《商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》教材。本書(shū)的編
寫(xiě)分工如下：壽震坤負(fù)責(zé)第1 篇的項(xiàng)目1 和項(xiàng)目4；劉逸萱負(fù)責(zé)第1 篇的項(xiàng)目2 和
項(xiàng)目3；范負(fù)責(zé)第2 篇的項(xiàng)目5 和項(xiàng)目6；朱振華負(fù)責(zé)第2 篇的任務(wù)7.1、項(xiàng)目8 和
第3 篇的項(xiàng)目9；諾明其其格負(fù)責(zé)第3 篇的項(xiàng)目10 和項(xiàng)目11；楊帆負(fù)責(zé)第2 篇的
任務(wù)7.2。
II
商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
本書(shū)的編寫(xiě)得到了廣州市福斯特科技有限公司的大力支持，特別是書(shū)中項(xiàng)目5、
項(xiàng)目7、項(xiàng)目9 中的實(shí)訓(xùn)部分，選取的是基于福斯特科技有限公司虛擬仿真實(shí)訓(xùn)平臺(tái)
中的、經(jīng)過(guò)脫敏后的真實(shí)案例。這些項(xiàng)目特別適合初學(xué)者閱讀、理解和實(shí)操。
雖然編者做了大量的準(zhǔn)備工作，并多次對(duì)本書(shū)內(nèi)容進(jìn)行校對(duì)，但因知識(shí)能力水平
有限，書(shū)中難免有所疏漏，懇請(qǐng)讀者諒解并多提寶貴意見(jiàn)。
編　者
2024 年1 月

壽震坤，經(jīng)營(yíng)信息學(xué)碩士，內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院教授，研究方向經(jīng)營(yíng)信息，指導(dǎo)學(xué)生參加自治區(qū)技能大賽多次獲得二三等獎(jiǎng)，主持自治區(qū)課題2項(xiàng)，發(fā)表論文10余篇。
劉逸萱，碩士研究生，2007年至今任職于內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院。主持及參與自治區(qū)級(jí)科研項(xiàng)目4項(xiàng)，橫向課題1項(xiàng)，論文10余篇。參與并獲得自治區(qū)教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。獲自治區(qū)信息化教學(xué)能力大賽三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。指導(dǎo)學(xué)生獲自治區(qū)挑戰(zhàn)杯獎(jiǎng)項(xiàng)若干，其中一等獎(jiǎng)3項(xiàng)。
范枻,內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子商務(wù)學(xué)院教務(wù)科科長(zhǎng)，主持并參與多項(xiàng)自治區(qū)級(jí)課題，主持并參與橫向課題到賬經(jīng)費(fèi)達(dá)六萬(wàn)元以上，曾獲內(nèi)蒙古自治區(qū)青年教師技能競(jìng)賽一等獎(jiǎng)，自治區(qū)教師教學(xué)能力大賽一等獎(jiǎng)，自治區(qū)信息化教學(xué)能力大賽三等獎(jiǎng)，指導(dǎo)學(xué)生參與挑戰(zhàn)杯全國(guó)大學(xué)生課外學(xué)術(shù)作品競(jìng)賽自治區(qū)級(jí)特等獎(jiǎng)兩項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文若干。

第1 篇　商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具
項(xiàng)目1　走進(jìn)商務(wù)數(shù)據(jù)分析 3
任務(wù)1.1 認(rèn)識(shí)商務(wù)數(shù)據(jù)分析 4
任務(wù)1.2 商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程 13
任務(wù)1.3 商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法 17
任務(wù)1.4 商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具 22
素質(zhì)提升加油站 26
項(xiàng)目2　應(yīng)用Excel 進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析 27
任務(wù)2.1 Excel 2021 概述 28
任務(wù)2.2 外部數(shù)據(jù)的獲取 32
任務(wù)2.3 數(shù)據(jù)的處理 36
任務(wù)2.4 函數(shù)的應(yīng)用 38
任務(wù)2.5 數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖 41
任務(wù)2.6 數(shù)據(jù)分析與可視化 44
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)　應(yīng)用數(shù)據(jù)分析工具 46
素質(zhì)提升加油站 54
項(xiàng)目3　應(yīng)用Power BI 進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析 55
任務(wù)3.1 初識(shí)Power BI 56
任務(wù)3.2 數(shù)據(jù)獲取與處理 57
任務(wù)3.3 Power BI 建模 63
IV
商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
任務(wù)3.4 Power BI 可視化 66
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)　創(chuàng)建財(cái)務(wù)報(bào)表可視化視圖 74
素質(zhì)提升加油站 80
項(xiàng)目4　應(yīng)用Python 進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析 81
任務(wù)4.1 初識(shí)Python 82
任務(wù)4.2 使用Python 的場(chǎng)景 86
任務(wù)4.3 Python 的常用庫(kù) 89
任務(wù)4.4 Python 文件操作 90
任務(wù)4.5 使用Python 采集數(shù)據(jù) 92
素質(zhì)提升加油站 100
第2 篇　商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程
項(xiàng)目5　大數(shù)據(jù)采集與清洗 103
任務(wù)5.1 數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)知識(shí) 104
任務(wù)5.2 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)采集工具與采集方法 107
任務(wù)5.3 數(shù)據(jù)清洗 109
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)1　商務(wù)數(shù)據(jù)采集 112
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)2　商務(wù)數(shù)據(jù)清洗鏈家租房房源信息數(shù)據(jù)的清洗處理 116
素質(zhì)提升加油站 127
項(xiàng)目6　大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理 129
任務(wù)6.1 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 130
任務(wù)6.2 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理 133
任務(wù)6.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理 136
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)　使用百度網(wǎng)盤(pán)存儲(chǔ)服務(wù) 138
素質(zhì)提升加油站 144
項(xiàng)目7　大數(shù)據(jù)挖掘與分析 145
任務(wù)7.1 運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法 146
任務(wù)7.2 運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 152
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)　大數(shù)據(jù)挖掘與分析應(yīng)用基于決策樹(shù)模型的流失用戶(hù)分析 156
V
目 錄
素質(zhì)提升加油站 159
項(xiàng)目8　大數(shù)據(jù)安全 161
任務(wù)8.1 區(qū)分大數(shù)據(jù)安全與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全 162
任務(wù)8.2 關(guān)注隱私和個(gè)人信息安全問(wèn)題與原因分析 164
任務(wù)8.3 關(guān)注國(guó)家安全問(wèn)題與對(duì)策 167
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)　使用WPS 文檔加密 169
第3 篇　商務(wù)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐
項(xiàng)目9　電商大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 175
任務(wù)9.1 市場(chǎng)分析 176
任務(wù)9.2 客戶(hù)數(shù)據(jù)分析 189
任務(wù)9.3 數(shù)字化選品 192
項(xiàng)目10　財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 198
任務(wù)10.1 財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析 198
任務(wù)10.2 財(cái)務(wù)報(bào)表分析 200
任務(wù)10.3 財(cái)務(wù)指標(biāo)分析 212
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)　財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析與評(píng)價(jià) 214
素質(zhì)提升加油站 223
項(xiàng)目11　金融大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 224
任務(wù)11.1 金融大數(shù)據(jù)分析 224
任務(wù)11.2 證券投資數(shù)據(jù)分析 228
項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)　根據(jù)金融大數(shù)據(jù)創(chuàng)建時(shí)間序列圖 235
素質(zhì)提升加油站 239
參考文獻(xiàn) 241