快过年了，不少小伙伴是不是都要开始写年终总结报告准备放假啦？

 

无论什么行业，什么岗位，想交一份漂亮的年终总结报告，少不了用数据说话！

知道很多小伙伴都在为怎么用数据分析可视化作报告而犯愁，所以本期书单专门为大家挑选了近一年出版的、小白都可以轻松掌握数据分析可视化的好书，希望可以帮助大家快速上手，人人都可以交一份漂亮的报告，安心过个好年

 

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01

 

▊《深入浅出数据分析》

[美] Michael Milton 著

李芳 译

• 人人都能看懂、学会的数据分析书。
• 颠覆传统的写作手法，运用不同角色将读者代入实践场景、掌握数据思维要素、轻松学会数据分析。
• 畅销十余年、深受读者喜爱的经典力作。

本书以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、关系数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要诀、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

本书通过精心设计的实践场景，让读者不由自主地代入角色当中，真正在体验中学习、思考，将数据分析的要点融化于心，自如地应用在工作和生活中。

02

 

▊《智能分析：ChatGPT+Excel+Python超强组合玩转数据分析》

童大谦 著

• 不懂编程？ChatGPT帮你编程
• 懂编程？ChatGPT帮你十倍提升工作效率！

写作本书的目的是希望让不懂编程的读者也能使用ChatGPT生成代码，轻松实现Excel数据处理自动化，让读者从零基础成为高手；让懂编程的读者也能收获良多，快速提升工作效率。

书中用ChatGPT自动生成代码，实现了Excel数据处理自动化的绝大部分内容，包括数据导入和导出、数据整理、数据预处理、数据统计分析、数据可视化和与Excel工作表交互等。书中针对数据处理的每个问题都提供了示例，结合示例实践了提示词的编写技巧，并对与表达、数据、输出、效率和语言等相关的主题进行了探讨和总结。书中的代码是使用pandas、xlwings和OpenPyXL编写的，这也是目前通过编程方式处理Excel数据最优的工具组合。

本书适合任何对ChatGPT和Excel数据处理感兴趣的读者阅读，包括职场办公人员、数据分析人员、大学生、科研人员和程序员等。

03

 

▊《AI智能办公：从训练ChatGPT开始》

凌祯 张海涛 刘翠林 编著

• 结合职场实际案例，介绍如何正确使用ChatGPT，提升你的数据处理与分析、总结汇报和互联网营销能力，实现职场自动化办公。

随着ChatGPT的火爆出现，相信很多人都在思考如何使用和训练ChatGPT，让它成为自己工作和生活的“得力助手”。本书就是一本教你如何训练ChatGPT高效完成日常办公任务的实战图书。

全书分3篇，共8章。其中，第1章介绍ChatGPT的技术原理，第2～4章介绍正确使用ChatGPT的方法，第5～8章通过丰富的实战案例，介绍如何利用ChatGPT生成VBA、Python代码，从而培养我们的编程思维，实现工作中的编程自动化，进而在AI的加持下快速提升我们的数据处理与分析、总结汇报和互联网营销能力。本书中所有的案例均来自实际的办公场景，这些案例都可以通过训练ChatGPT来自动化完成，具有很强的实操性和可借鉴性。

另外，为了方便读者学习和实践，本书还提供了案例配套素材。

04

 

▊《漫画Excel数据分析》

张文霖 著

• 《谁说菜鸟不会数据分析》作者新作，基于好用又好学的Excel，漫画图解数据处理与数据分析

从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Excel常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书大量融入漫画，力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Excel公式、统计术语或模型公式。定位是带领Excel数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓 师傅领进门，修行在个人”。

05

 

▊《漫画Python数据分析》

张文霖 著

• 《谁说菜鸟不会数据分析》作者新作
• 基于好用又好学的Python语言，漫画图解数据处理与数据分析

本书从解决工作中的实际问题出发，以漫画形式讲解数据分析知识，并提炼、总结工作中常用的Python 数据处理、数据分析实战方法与技巧。

本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习、理解效果的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式，如需了解相关的知识，可查阅相关的图书或资料。

本书定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能在学习和工作中解决大部分问题，或满足大部分需求。

入门后，读者如需进一步学习进阶技能，可自行扩展阅读相关图书或资料。

06

 

▊《对比Excel，轻松学习Python统计分析》

张俊红 著

• 对比Excel系列畅销20万册
• Python实现统计学知识应用
• 数据分析师面试常考的统计学知识

本书是“对比Excel”的第4本书，全书依旧突出对比学习的特点，通过对比 Excel 的方式来讲解如何利用 Python 学习统计学知识，即统计分析。是“对比 Excel”之前3本书的延续，同时也是数据分析师技能树的扩展。

本书的主线是围绕统计学的理论知识展开的，层层递进，依次为描述性分析、概率和概率分布、抽样推 断与参数估计、假设检验、方差分析、卡方分析、回归模型、相关性分析、时间序列。每个理 论知识又由核心的 3 个部分组成：该理论知识在数据分析中的应用、理论知识讲解、Excel 和 Python 工具的实现，让大家学完本书以后既学到了理论知识，也知道如何将理论知识在数据分 析中应用，还知道如何用 Excel 和 Python 去实现。

07

 

▊《数据可视化（纪念版）》

陈为，沈则潜，陶煜波 等编著

• 畅销十年经典，深度洞察数据内涵精准挖掘数据规律

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。

本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

08

 

▊《Excel数据分析可视化实战》

凌祯 安迪 蔡娟 著

• 以职场案例为主线，逐步拆解优秀图表，掌握20种基础图表，解决职场中约80%的图表制作问题

数据图表是数据分析与可视化常见的表现形式，它不但能直观地显示复杂的数据，高效地表达观点，而且能启发读者思考数据的本质、分析数据并揭示数据背后的规律和问题。

本书分为3 篇（共11 章），分别是基础篇、进阶篇和实战篇，摒弃以往的说明书式教学，由浅入深，遵循“以点及线，以线及面”的对比学习方法。另外，书中有大量职场案例和好看的图表模板可以直接应用到实际工作中，使读者即学即用。

09

 

▊《图表之美：Excel 经典商业图表制作指南》

侯翔宇 著

• 选用大量《经济学人》图表作为实战范例讲解
• 手把手操作
• 配视频展示数据之美、图表之道

书主要介绍数据和可视化过程中必知必会的概念，并且带领读者拓展对可视化流程、视觉暗示和图表分类框架的理解。全书分为3 篇，共10 章，重点讲解Excel 图表模块的功能和使用方法，不仅为读者建立了系统化的知识框架，使其了解每个功能的使用逻辑和作用；还向读者详细说明了商业图表和科学图表中常用的设计思路和特殊效果的制作技巧，帮助读者奠定图表制作的理论基础。此外，本书提供了大量典型的实战范例图表，这些实战范例图表大部分选自知名商业类杂志《经济学人》，每个实战范例图表都有详细的制作步骤，实现手把手教学，帮助读者提高独立制作高质量图表的能力。

本书适合零基础学习图表制作的人员阅读，也适合需要经常制作图表的人力资源、财务、税务、产品、运营及数据分析的相关从业人员阅读，还适合作为培训机构或大、中专院校的参考资料。

10

 

▊《数据可视化分析（第2版）：分析原理和Tableau、SQL实践（全彩）》

喜乐君 著

• Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。

本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架，并以三类“详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。

本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立“详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

11

 

▊《数据可视化设计指南：从数据到新知（全彩）》

蓝星宇 著

• 优秀的数据可视化应当有利于从数据到信息、再到知识的转化。我们所追求的可视化，应当不仅仅是把数据画出来，而是帮助挖掘和彰显数据中的价值。
• 如何让数据变得更清晰、更有效、更能发挥价值？这将是贯穿全书的出发点，也构成了本书的基本底色。

本书介绍了数据可视化的基本原理和设计方法，适合初学者或希望系统学习数据可视化设计的读者阅读。本书特色：内容翔实，基于大量的中外案例，对数据可视化进行了多方位的解剖，展现了数据可视化的丰富性和趣味性；注重实践，提供了切实可行的工具、数据集和教程，供读者能够“在学中做，在做中学”；通俗易懂，将专业术语和学术成果转化为平实的语言，让知识不再“高冷”。

12

 

▊《数据化分析：用数据化解难题，让分析更加有效（全彩）》

林骥 著

• 掌握数据分析的思维和工具
• 去伪存真、化繁为简，通过现象看本质，找到问题的根本原因，进而睿智地解决问题

在大数据时代，我们并不缺少数据，缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。

数据化分析是运用恰当的方法和工具，对数据进行科学、有效的分析，从而提出有理有据、具有可操作性的建议，以解决现实中的难题。

本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法，以及数据分析的思维模型。

本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读，特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人，如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。

13

 

▊《Power Query实战：Excel智能化数据清洗神器应用精讲》

陈平 著

• 商务智能数据清洗数据分析利器。Excel数据整理自动化，Excel用户值得掌握的工具

本书从Power Query 中M 语言的基础语法讲起，从清洗各种类型数据逐步深入到实现与外部AI 功能对接，每一章基本都配有项目实战案例，突出了函数的使用方法拆解了计算过程，让读者不仅可以系统地学习编程的相关知识，还能够对Power Query 应用开发有更加深入的理解。

本书从Power Query 的M 语言的基础语法讲起，从清洗各种类型数据逐步深入到实现与外部AI 功能对接，每一章基本上都配有项目实战案例，突出了函数的使用方法，拆解了计算过程，让读者不仅可以系统地学习编程的相关知识，还能够对Power Query 应用开发有更加深入的理解。

本书从基础入手，通过丰富的案例对函数的计算过程进行详细解释，不仅适合入门读者和进阶读者阅读，也适合经常使用Excel 的办公人员阅读。另外，本书还适合作为相关培训机构的教材。