本书贯彻“实用”的原则，力求以统计数据分析过程为主线，深入浅出地介绍Excel、SPSS、Power BI三种数据分析软件在统计数据分析中的操作与应用。全书共由4篇16章组成：第1篇为数据分析的基本问题，主要介绍数据分析的内容、方法、程序等理论知识；第2篇为Excel数据处理与分析，主要介绍Excel的数据整理、汇总、分析和图表制作等内容；第3篇为SPSS数据处理与分析，主要介绍SPSS软件的数据预处理、整理、分析和图表制作等内容；第4篇为Power BI数据处理与分析，主要介绍Power BI Desktop工具的数据编辑、建模和可视化等内容。本书在内容上过程与说明并重，并配有大量的图片演示，是一本通俗易懂的数据分析软件应用工具书。
本书配备大量的实例操作数据，可作为经济类、管理类各专业本科生和硕士研究生的教材，也可作为广大管理工作者自学Excel、SPSS、Power BI软件的参考用书。

第1篇 数据分析的基本问题
第1章 数据分析概述
1.1 数据分析的概念与种类
1.1.1 数据分析的概念与作用
1.1.2 数据分析的种类
1.2 数据分析的主要内容
1.2.1 数据结构分析
1.2.2 数据分布特征分析
1.2.3 数据关联性分析
1.2.4 数据变动规律分析
1.2.5 数据综合评价与分析
1.3 数据分析的基本方法
1.3.1 指标法
1.3.2 模型法
1.3.3 图表法
1.4 数据分析的一般步骤
1.4.1 数据分析的基本步骤
1.4.2 利用软件工具进行数据分析的步骤
1.4.3 大数据分析的流程
习题\t
第2章 常用数据分析软件介绍
2.1 Excel
2.2 SPSS
2.3 Power BI
习题\t
第2篇 Excel数据处理与分析
第3章 Excel 2019数据分析基础
3.1 Excel 2019数据分析功能概述
3.1.1 数据透视图表工具
3.1.2 数据分析工具
3.1.3 公式与函数
3.2 Excel数据文件的建立
3.2.1 数据的获取
3.2.2 数据的标识
3.2.3 数据的清洗
3.2.4 数据的存储
习题\t
第4章 Excel数据整理
4.1 Excel数据预处理
4.1.1 数据审核
4.1.2 数据筛选
4.1.3 数据排序
4.1.4 数据重组
4.2 Excel品质数据整理
4.2.1 频数统计
4.2.2 相对频数统计
4.3 Excel数值型数据整理
4.3.1 等组距式分组
4.3.2 不等组距式分组
习题\t
第5章 Excel数据汇总
5.1 利用“分类汇总”工具汇总数据
5.1.1 单级分类汇总
5.1.2 多级分类汇总
5.2 利用“合并计算”工具汇总数据
5.2.1 按位置合并
5.2.2 按类别合并
5.3 利用“数据透视图表”工具汇总数据
5.3.1 同一工作表数据汇总
5.3.2 不同工作表数据汇总
5.3.3 不同工作簿数据汇总
习题\t
第6章 Excel数据分析
6.1 利用数据透视图表工具分析数据
6.1.1 结构分析
6.1.2 比率分析
6.1.3 列联分析
6.2 利用分析工具库分析数据
6.2.1 加载分析工具库
6.2.2 描述性分析
6.2.3 相关与回归分析
6.2.4 方差分析
6.2.5 时间序列分析
6.3 利用“模拟分析”分析数据
6.3.1 变量求解
6.3.2 模拟运算
6.3.3 方案管理
习题\t
第7章 Excel数据分析图形绘制
7.1 Excel图形绘制基础
7.1.1 创建图形的基本步骤
7.1.2 图形的编辑和修饰
7.1.3 图形中数据系列的操作
7.2 基础图形绘制
7.2.1 饼图
7.2.2 柱形图
7.2.3 气泡图
7.2.4 雷达图
7.2.5 股价图
7.2.6 树状图
7.2.7 瀑布图
7.2.8 漏斗图
7.3 高级图形绘制
7.3.1 双层圆饼图
7.3.2 比较条形图
7.3.3 多图组合图
7.3.4 创建动态图
习题\t
第3篇 SPSS数据处理与分析
第8章 SPSS 26.0使用基础
8.1 SPSS 26.0 概述
8.1.1 SPSS的发展与现状
8.1.2 IBM SPSS Statistics 26.0 的运行环境、功能与特点
8.1.3 IBM SPSS Statistics 26.0 的主要界面及设置
8.2 SPSS数据文件的建立与编辑
8.2.1 SPSS数据文件的建立
8.2.2 SPSS数据文件的编辑
习题\t
第9章 SPSS数据整理
9.1 SPSS数据预处理
9.1.1 数据文件的处理
9.1.2 变量处理
9.2 SPSS品质数据整理
9.3 SPSS数值型数据整理
9.4 SPSS问卷调查数据整理
9.4.1 问卷调查数据整理的基本问题
9.4.2 问卷调查数据整理的操作步骤
习题\t
第10章 SPSS基础统计分析
10.1 描述性分析
10.2 探索性分析
10.3 抽样估计
10.4 假设检验
10.5 列联分析
10.6 相关分析
习题\t
第11章 SPSS高级统计分析
11.1 回归分析
11.2 方差分析
11.3 聚类分析
11.3.1 聚类分析概述
11.3.2 样品（Q型）聚类在SPSS中的实际操作
11.3.3 变量（R型）聚类在SPSS中的实际操作
11.4 因子分析
11.4.1 因子分析概述
11.4.2 因子分析在SPSS中的实际操作
习题\t
第12章 SPSS数据分析图形绘制
12.1 SPSS图形绘制基础
12.1.1 图表构建器
12.1.2 图形画板模板选择器
12.1.3 旧对话框
12.2 条形图
12.3 饼图
12.4 直方图
12.5 箱图
12.6 散点图
12.7 排列图
12.8 四分图
习题\t
第4篇 Power BI数据处理与分析
第13章 Power BI使用基础
13.1 Power BI概述
13.1.1 Power BI的应用场景
13.1.2 Power BI的版本与组成
13.1.3 Power BI Desktop的安装与注册
13.1.4 Power BI Desktop的界面与功能
13.2 Power BI数据分析中的基本概念
13.2.1 视觉对象
13.2.2 数据集
13.2.3 报表
13.2.4 仪表板
13.2.5

随着数据时代的到来，社会对经济管理人才的数据
处理能力提出了更高的要求。为此，各大专院校相继对
管理类专业的学生开设了数据分析软件应用类课程，以
培养和提高学生迅速处理大规模数据的能力。本书旨在
通过对比的方式使读者系统、快速地掌握使用Excel、
SPSS、Power BI三种数据分析软件的数据处理方法和操
作技巧。
本书在编写中坚持“新、特、精”的原则，以独特
的方式、精炼的内容，介绍最新版本的软件应用，其特
色主要有以下三点。
1．以数据分析过程为主线介绍软件应用
数据分析是每个管理类专业的学生都会遇到的工作
或任务。对于非统计专业的学生来说，在数据分析过程
中存在的首要问题是对数据分析的基本理论和知识掌握
不够，或十分有限，从而导致其在熟悉数据分析软件操
作的情况下，面对数据分析任务仍是困难重重，不知如
何下手。为此，我们在教材的开始，首先对数据分析的
内容、方法与程序等进行系统介绍，然后以数据分析过
程为主线介绍每种软件的应用，这也正是本书编写的特
别之处。
2．系统介绍Excel、SPSS、Power BI三种软件的
数据分析功能与操作技巧
首先，由于每种软件各具特色，所以只有比较学习
，才能掌握其精华。本书通过对三种软件数据分析功能
的介绍，使学生一方面掌握各种软件的基本数据分析功
能和操作技巧；另一方面通过对各种软件在数据分析中
的共性、差异进行比较，使学生充分了解各种软件的特
色和优势。
其次，之所以选择以上三种软件，是因为这三种软
件都具有易学易用、操作界面友好、软件容易获得等特
点，同时它们分别代表了三种不同类型的数据分析工具
。Excel是办公软件系列，在基础数据处理方面无与伦
比；SPSS 是著名的统计分析软件，在数据建模和多元
统计分析上更胜一筹；Power BI属于智能数据分析软件
，在多表数据联动和数据可视化方面更受用户青睐。通
过对这三种软件的学习，学生可掌握使用软件工具进行
数据分析的基本程序和操作技巧，为学习其他数据分析
软件奠定基础。
3．以各软件的最新版本为依据介绍其应用
目前，介绍各种数据分析软件应用的书籍不少，但
最新版本的应用指导书不多。鉴于各软件的最新版本的
操作界面、功能设置都有较大的改变，所以，本书选择
Excel 2019、SPSS 26.0、Power BI来介绍各自在数据
分析中的应用。
本书建议教学时数为48学时，各篇的学时分配如下
表所示。
课时分配表
篇次\t课程内容\t学时分配
讲授\t实践训练
第1篇\t数据分析的基本问题\t2\t
—
第2篇\tExcel数据处理与分析\t10\t
8
第3篇\tSPSS数据处理与分析\t10\t
8
第4篇\tPower BI数据处理与分析\t6\t
4
学时总计\t28\t20
本书由吴培乐、李永红任主编，吴培乐编写第1～6
、9、10、15章，李永红编写第7、14、16章，刘飞编写
第8、12章，田巧娣编写第11章，张成芬编写第13章。
在编写本书的过程中，研究生张楠、尤逸文参与了资料
检索、内容研讨、校对、修改等环节（每人参与的内容
均超过3万字）；西安交通大学经济金融学院的王文博
教授提出了许多指导性的宝贵意见。在此，一并表示衷
心的感谢！
由于同时介绍多种软件的软件应用类教材编写尚处
于探索阶段，加之编者水平有限，所以书中难免会有不
足和纰漏，敬请广大读者批评指正！