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活用數據:驅動業務的數據分析實戰 版權信息
- ISBN：9787121356209
- 條形碼：9787121356209 ; 978-7-121-35620-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
活用數據:驅動業務的數據分析實戰 本書特色
適讀人群 ：1、 對數據分析有需求的企業高管 2、 想進入數據分析行業的有志之士 3、 希望在分析思路、方法和技能上進一步提升的從事數據分析工作的分析師以及閱讀使用數據分析報告的職業經理人 暢銷書《數據分析：企業的賢內助》作者“數據小宇軍”又一新作。作者10余年數據研究和培訓經驗新分享。有理論、有方法、有案例。 用數據來幫助企業破解業務難題，解決了數據分析師“怎么想”、“怎么做”的問題，有關用戶偏好、品牌建設、產品預測等9項業務問題的深度探討，包括如何提升品牌競爭力？如何預測市場規模？如何開發有競爭力的新品？…… 數據行業內多位老師力薦，包括沈浩、鄧凱、黃成明、宋星、小蚊子…… 贈送120+分鐘案例操作視頻，隨書附贈數據分析師業務流程圖，全書案例結構思維導圖，本書讀者服務QQ群、微信群。
活用數據:驅動業務的數據分析實戰 內容簡介
《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》第1~3章首先對“怎么想”進行了解答，通過明確分析問題、開啟分析思路、打開分析視角，依次回答數據思維的3個核心問題：解決什么問題、分析哪些內容、分析到何種程度。第4~8章對企業常見的9項業務需求進行案例解析，回答“怎么做”的問題。這9項業務需求包括戰略選擇、用戶偏好、客戶分類、品牌建設、規模預測、產品設計、價格制定、渠道評價、促銷配置。通過對具體案例的思考和操作，提升讀者的業務理解力、邏輯思維力和動手實踐力，加強讀者分析和解決問題的水平。 《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
活用數據:驅動業務的數據分析實戰 目錄
本書第1~3章彩色印刷，第4~8章黑白印刷
思維篇
第1 章 明確分析問題..003
1.1 Why：為什么分析..003
1.1.1 識別機會. 003
1.1.2 規避風險004
1.1.3 問題診斷 005
1.2 What：分析什么 006
1.2.1 戰略分析006
1.2.2 用戶偏好分析. 007
1.2.3 STP 分析 007
1.2.4 品牌建設分析.008
1.2.5 營銷組合分析.008
1.3 How：如何分析 009
1.3.1 開啟分析思路.010
1.3.2 打開分析視角.010
1.4 本章結構圖 010
第2 章 開啟分析思路. 011
2.1 學會提問 011
【案例1】輕松撰寫投資項目分析報告 012
2.2 熟悉模型.013
【案例2】構建某地產公司客戶滿意度指標體系.. 013
2.3 結構與時間思維..015
【案例3】如何做用戶偏好分析 015
2.4 演繹思維 019
2.4.1 標準式演繹. 020
2.4.2 常見式演繹. 020
【案例4】應用4W 模式進行愛情戰略分析. 020
2.5 重要性思維.023
【案例5】KANO 模型的重要性思維 023
2.6 綜合案例：如何研究某餐飲企業的顧客滿意度024
2.7 本章結構圖.025
第3 章 打開分析視角..027
3.1 引例：新浪微博訪問量分析027
3.2 對比視角.031
3.2.1 對比的類型. 031
3.2.2 對比的可信度. 032
【案例1】如何比較員工工資與工齡的差異. 033
【案例2】如何處理分類維度 034
3.3 相關視角.036
3.3.1 規模預測 036
3.3.2 精準營銷036
【案例3】從顏色偏好看精準營銷 036
3.4 分類視角 038
3.4.1 分類的價值. 039
3.4.2 分類的步驟與方法.. 039
3.5 描述視角 040
3.5.1 集中趨勢與離中趨勢..040
3.5.2 個體波動的研究價值..040
【案例4】疑似車險欺詐的“標的車”分析.041
3.6 如何在業務應用中選擇分析視角 041
3.6.1 視角與方法.041
3.6.2 方法與應用. 042
3.7 綜合案例：航空公司項目分析價值的提升..043
3.8 本章結構圖 049
實戰篇
第4 章 戰略分析案例解析——某購物中心網上商城戰略分析053
4.1 研究目的：戰略選擇..053
4.2 研究內容：環境分析..053
4.2.1 宏觀環境分析. 054
4.2.2 市場環境分析. 055
4.2.3 競爭環境分析. 055
4.3 定性與定量分析方法..057
4.3.1 定性：SWOT 分析 057
4.3.2 定量：內外因素評價矩陣 057
4.4 內外因素數據獲取.. 058
4.4.1 外部因素數據.058
4.4.2 內部因素數據. 059
4.5 內外因素得分計算.. 060
4.5.1 評分的計算.060
4.5.2 權重的計算. 062
4.5.3 *終得分的計算..064
4.6 制作戰略選擇矩陣圖及解讀 066
4.6.1 分析思路066
4.6.2 圖表制作 067
4.6.3 結果解讀068
4.7 本章結構圖 068
第5 章 用戶偏好分析案例解析——某彩電企業用戶偏好分析 069
5.1 研究目的：差異化營銷.. 069
5.1.1 差異化營銷的必要性..069
5.1.2 差異化營銷的可行性.. 070
5.2 研究內容：五階段和七要素071
5.2.1 分析內容 071
5.2.2 調查問卷 072
5.3 用戶偏好數據獲取074
5.3.1 調研計劃 074
5.3.2 數據錄入074
5.4 調研數據處理..075
5.4.1 數據清洗 075
5.4.2 數據讀取080
5.5 數據分析架構..082
5.5.1 分析目錄 082
5.5.2 分析體系 082
5.6 數據分析方法. 084
5.6.1 頻數統計084
5.6.2 均值分析085
5.6.3 方差分析086
5.6.4 比較均值089
5.6.5 交叉分析090
5.7 分析結果解讀. 091
5.7.1 用戶整體偏好分析..091
5.7.2 各類用戶偏好檢驗.. 092
5.7.3 各類用戶偏好對比..093
5.7.4 用戶基本特征描述..093
5.8 本章結構圖 094
第6 章 STP 分析案例解析——甲保險公司客戶分類分析095
6.1 研究目的：精準營銷..095
6.2 研究內容：客戶分類維度095
6.2.1 事前分類維度.096
6.2.2 事后分類維度.096
6.3 數據獲取與處理..097
6.3.1 調查問卷設計. 097
6.3.2 調研計劃100
6.3.3 數據處理100
6.4 數據分析架構. 101
6.4.1 客戶細分 102
6.4.2 目標客戶選擇. 102
6.4.3 目標客戶定位. 102
6.5 數據分析與輸出結果..103
6.5.1 確定分類維度. 103
6.5.2 分類維度的數據消減.. 103
6.5.3 分類維度的數據轉化..111
6.5.4 細分方法的選擇.. 112
6.5.5 聚類分析116
6.5.6 目標客戶選擇. 121
6.5.7 目標客戶定位. 126
6.6 分析結果解讀..136
6.6.1 分析思路 137
6.6.2 分析主體 137
6.6.3 結論建議140
6.７ 本章結構圖 141
第7 章 品牌建設分析案例解析——某手機品牌建設分析142
7.1 研究目的：提升品牌價值142
7.1.1 品牌的內涵. 142
7.1.2 品牌的價值. 143
7.2 研究內容：品牌認知與行為143
7.2.1 品牌形象分析.144
7.2.2 品牌知名度分析..146
7.2.3 品牌流轉分析.147
7.3 數據獲取與處理..150
7.3.1 調研計劃 150
7.3.2 數據處理151
7.4 品牌形象分析與解讀. 160
7.4.1 品牌知覺圖的基本思想..160
7.4.2 品牌知覺圖的制作..164
7.4.3 分析結果解讀.166
7.5 品牌知名度分析與解讀167
7.5.1 Graveyard 模型的基本思想.. 167
7.5.2 Graveyard 模型的制作..168
7.5.3 分析結果解讀.170
7.6 品牌流轉分析與解讀..170
7.6.1 品牌流轉程度分析.. 171
7.6.2 品牌流轉方向分析.. 173
7.6.3 品牌流轉原因分析.. 175
7.7 本章結構圖.182
第8 章 營銷組合分析案例解析——甲廚電公司的營銷決策 183
8.1 研究目的：營銷決策. 183
8.2 研究內容：營銷組合分析.. 184
8.2.1 產品決策分析.184
8.2.2 定價決策分析.184
8.2.3 流量渠道價值評價..185
8.2.4 促銷資源配置分析..185
8.3 規模預測分析. 185
8.3.1 預測思路與方法..186
8.3.2 季節分解法預測..188
8.3.3 類比法與因素推算法預測198
8.3.4 回歸預測 203
8.4 產品屬性分析..209
8.4.1 關于產品屬性的觀點.. 210
8.4.2 KANO 模型的基本思想.. 211
8.4.3 基于KANO 模型的問卷設計.. 213
8.4.4 KANO 模型的數據準備.. 214
8.4.5 確定屬性分類依據.. 215
8.4.6 判斷記錄的屬性類別.. 217
8.4.7 Better-Worse 系數矩陣 221
8.4.8 分析結果解讀. 227
8.5 定價決策分析..228
8.5.1 定價問題與分析方法.. 228
8.5.2 PSM 模型的基本思想. 229
8.5.3 基于PSM 模型的調查問卷設計.. 231
8.5.4 基于PSM 模型的數據準備. 232
8.5.5 *優價格與價格范圍分析 233
8.5.6 三類市場的規模分析.. 235
8.5.7 分析結果解讀. 236
8.6 流量渠道價值評價237
8.6.1 評價思路：確定影響因素 237
8.6.2 評價指標：ROI 與Engagement.. 237
8.6.3 數據準備：電商轉化數據 241
8.6.4 評價指標的計算.. 241
8.6.5 評價方法：矩陣分析.. 242
8.6.6 評價方法：歸因分析.. 245
8.7 促銷資源配置..259
8.7.1 問題界定與方法選擇.. 260
8.7.2 資源配置三要素.. 260
8.7.3 線性規劃的基本思想.. 261
8.7.4 媒體組合案例解析.. 262
8.8 本章結構圖.267
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活用數據:驅動業務的數據分析實戰 作者簡介
陳哲 畢業于中國人民大學，擁有10余年數據研究和培訓經驗。先后在家電市場研究公司、互聯網公司、數據分析協會、大學擔任項目經理、研究總監、數據中心主任、大學講師。 主持過企業戰略研究、消費者使用習慣與態度分析、市場細分與定位、品牌資產診斷、新產品測試、渠道終端點檢、用戶畫像、客戶滿意度、互聯網營銷運營等多個數據分析項目。 服務過的企業有飛利浦、三星、長虹、蘇寧、新加坡勝安航空公司、新浪等，具有豐富的數據分析業務實戰經驗。 2013年因獨著出版《數據分析：企業的賢內助》一書被51CTO評為“IT類圖書zui受讀者歡迎的作者獎”。2018年開通微信公眾號“數據小宇軍”，堅持原創，分享數據分析思維、方法、工具、技能及案例應用干貨，本書配套的數據資料可在微信公眾號下載。
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