本書分為商務數(shù)據(jù)分析工具篇、商務數(shù)據(jù)分析流程篇和商務數(shù)據(jù)分析實踐篇三篇。以數(shù)據(jù)采集、Power BI 智能數(shù)據(jù)分析貫穿商務數(shù)據(jù)分析的全過程，并以項目任務的形式呈現(xiàn)給讀者。本書項目包括走進商務數(shù)據(jù)分析、應用Excel 進行商務數(shù)據(jù)分析、應用Power BI 進行商務數(shù)據(jù)分析、應用Python 進行商務數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)采集與清洗、大數(shù)據(jù)存儲管理、大數(shù)據(jù)挖掘與分析、大數(shù)據(jù)安全、電商大數(shù)據(jù)分析與應用、財務大數(shù)據(jù)分析與應用、金融大數(shù)據(jù)分析與應用等。
本書適合作為職業(yè)院校商務數(shù)據(jù)分析、電子商務、網(wǎng)絡營銷與直播電商、智能物流技術、大數(shù)據(jù)與會計等多個專業(yè)的教材，也可以作為互聯(lián)網(wǎng)營銷人員、運營人員、數(shù)據(jù)分析人員的自學參考書。
（1）本書主要講解了Excel、 Power BI、Python三大分析工具;
（2）內容覆蓋數(shù)據(jù)采集一清洗存儲一挖掘一分析全流程;（3）對電商、財務、金融三大領域大數(shù)據(jù)分析進行案例演練
近年來隨著電子商務、網(wǎng)絡營銷和大數(shù)據(jù)技術等領域的快速發(fā)展，企業(yè)和社會組
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，同時也帶來了數(shù)據(jù)處理和分析的挑
戰(zhàn)。為了應對這一挑戰(zhàn)，商務數(shù)據(jù)分析與應用逐漸成為商業(yè)和數(shù)據(jù)分析領域的重要分
支。通過對數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，企業(yè)可以更好地理解市場趨勢、消費者行為、業(yè)
務流程等，從而做出更明智的決策。
基于這樣的背景下，我們旨在編寫一本全面而實用的教材，以幫助讀者掌握商務
數(shù)據(jù)分析的基本概念、工具、流程和實踐。通過本書的學習，讀者可以了解如何收
集、清洗、存儲和管理數(shù)據(jù)，并使用各種數(shù)據(jù)分析工具（如Excel、Power BI、Python
等）進行數(shù)據(jù)分析和挖掘。
本書通過項目任務的編寫形式將理論知識與實踐技能相結合，提高讀者的實際操
作能力。通過本書的學習，讀者可以更好地理解商務數(shù)據(jù)分析的重要性和應用價值，
為未來的職業(yè)發(fā)展做好準備。
本書根據(jù)新商科專業(yè)標準中的商務數(shù)據(jù)分析與應用課程要求及職業(yè)技能競賽
要求，提供了全面而深入的商務數(shù)據(jù)分析內容。本書適用于商務數(shù)據(jù)分析、電子商
務、網(wǎng)絡營銷與直播電商、智能物流技術、大數(shù)據(jù)與會計等多個專業(yè)的專業(yè)核心課和
專業(yè)基礎課教學活動。通過本書的學習，讀者可以更好地應用商務數(shù)據(jù)分析技能來解
決實際問題。
本書編寫團隊成員在實際教學積累的前提下，查閱了許多相關資料，歷經(jīng)近一年
時間，終于編寫了這本基于新商科視域下的《商務數(shù)據(jù)分析與應用》教材。本書的編
寫分工如下：壽震坤負責第1 篇的項目1 和項目4；劉逸萱負責第1 篇的項目2 和
項目3；范負責第2 篇的項目5 和項目6；朱振華負責第2 篇的任務7.1、項目8 和
第3 篇的項目9；諾明其其格負責第3 篇的項目10 和項目11；楊帆負責第2 篇的
任務7.2。
II
商務數(shù)據(jù)分析與應用
本書的編寫得到了廣州市福斯特科技有限公司的大力支持，特別是書中項目5、
項目7、項目9 中的實訓部分，選取的是基于福斯特科技有限公司虛擬仿真實訓平臺
中的、經(jīng)過脫敏后的真實案例。這些項目特別適合初學者閱讀、理解和實操。
雖然編者做了大量的準備工作，并多次對本書內容進行校對，但因知識能力水平
有限，書中難免有所疏漏，懇請讀者諒解并多提寶貴意見。
編 者
2024 年1 月
壽震坤，經(jīng)營信息學碩士，內蒙古電子信息職業(yè)技術學院教授，研究方向經(jīng)營信息，指導學生參加自治區(qū)技能大賽多次獲得二三等獎，主持自治區(qū)課題2項，發(fā)表論文10余篇。
劉逸萱，碩士研究生，2007年至今任職于內蒙古電子信息職業(yè)技術學院。主持及參與自治區(qū)級科研項目4項，橫向課題1項，論文10余篇。參與并獲得自治區(qū)教學成果獎二等獎1項。獲自治區(qū)信息化教學能力大賽三等獎1項。指導學生獲自治區(qū)挑戰(zhàn)杯獎項若干，其中一等獎3項。
范枻,內蒙古電子信息職業(yè)技術學院電子商務學院教務科科長，主持并參與多項自治區(qū)級課題，主持并參與橫向課題到賬經(jīng)費達六萬元以上，曾獲內蒙古自治區(qū)青年教師技能競賽一等獎，自治區(qū)教師教學能力大賽一等獎，自治區(qū)信息化教學能力大賽三等獎，指導學生參與挑戰(zhàn)杯全國大學生課外學術作品競賽自治區(qū)級特等獎兩項，發(fā)表學術論文若干。
第1 篇 商務數(shù)據(jù)分析工具
項目1 走進商務數(shù)據(jù)分析 3
任務1.1 認識商務數(shù)據(jù)分析 4
任務1.2 商務數(shù)據(jù)分析流程 13
任務1.3 商務數(shù)據(jù)分析方法 17
任務1.4 商務數(shù)據(jù)分析工具 22
素質提升加油站 26
項目2 應用Excel 進行商務數(shù)據(jù)分析 27
任務2.1 Excel 2021 概述 28
任務2.2 外部數(shù)據(jù)的獲取 32
任務2.3 數(shù)據(jù)的處理 36
任務2.4 函數(shù)的應用 38
任務2.5 數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖 41
任務2.6 數(shù)據(jù)分析與可視化 44
項目實訓 應用數(shù)據(jù)分析工具 46
素質提升加油站 54
項目3 應用Power BI 進行商務數(shù)據(jù)分析 55
任務3.1 初識Power BI 56
任務3.2 數(shù)據(jù)獲取與處理 57
任務3.3 Power BI 建模 63
IV
商務數(shù)據(jù)分析與應用
任務3.4 Power BI 可視化 66
項目實訓 創(chuàng)建財務報表可視化視圖 74
素質提升加油站 80
項目4 應用Python 進行商務數(shù)據(jù)分析 81
任務4.1 初識Python 82
任務4.2 使用Python 的場景 86
任務4.3 Python 的常用庫 89
任務4.4 Python 文件操作 90
任務4.5 使用Python 采集數(shù)據(jù) 92
素質提升加油站 100
第2 篇 商務數(shù)據(jù)分析流程
項目5 大數(shù)據(jù)采集與清洗 103
任務5.1 數(shù)據(jù)采集基礎知識 104
任務5.2 認識數(shù)據(jù)采集工具與采集方法 107
任務5.3 數(shù)據(jù)清洗 109
項目實訓1 商務數(shù)據(jù)采集 112
項目實訓2 商務數(shù)據(jù)清洗鏈家租房房源信息數(shù)據(jù)的清洗處理 116
素質提升加油站 127
項目6 大數(shù)據(jù)存儲管理 129
任務6.1 認識數(shù)據(jù)存儲 130
任務6.2 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲管理 133
任務6.3 大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)存儲管理 136
項目實訓 使用百度網(wǎng)盤存儲服務 138
素質提升加油站 144
項目7 大數(shù)據(jù)挖掘與分析 145
任務7.1 運用數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法 146
任務7.2 運用大數(shù)據(jù)分析技術 152
項目實訓 大數(shù)據(jù)挖掘與分析應用基于決策樹模型的流失用戶分析 156
V
目 錄
素質提升加油站 159
項目8 大數(shù)據(jù)安全 161
任務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8.2 關注隱私和個人信息安全問題與原因分析 164
任務8.3 關注國家安全問題與對策 167
項目實訓 使用WPS 文檔加密 169
第3 篇 商務數(shù)據(jù)分析實踐
項目9 電商大數(shù)據(jù)分析與應用 175
任務9.1 市場分析 176
任務9.2 客戶數(shù)據(jù)分析 189
任務9.3 數(shù)字化選品 192
項目10 財務大數(shù)據(jù)分析與應用 198
任務10.1 財務大數(shù)據(jù)分析 198
任務10.2 財務報表分析 200
任務10.3 財務指標分析 212
項目實訓 財務大數(shù)據(jù)分析與評價 214
素質提升加油站 223
項目11 金融大數(shù)據(jù)分析與應用 224
任務11.1 金融大數(shù)據(jù)分析 224
任務11.2 證券投資數(shù)據(jù)分析 228
項目實訓 根據(jù)金融大數(shù)據(jù)創(chuàng)建時間序列圖 235
素質提升加油站 239
參考文獻 241
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