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數據分析思維與可視化 版權信息
- ISBN：9787302533825
- 條形碼：9787302533825 ; 978-7-302-53382-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據分析思維與可視化 本書特色
《數據分析思維與可視化》以實用為設計理念，并結合數據分析相關理論，系統介紹了數據分析的相關內容，包括數據分析概述、數據分析業務指標、數據準備與處理、數據分析常用方法、常用數據分析工具、數據可視化、數據圖表專業化、撰寫數據分析報告。
數據分析思維與可視化 內容簡介
《數據分析思維與可視化》以實用為設計理念，并結合數據分析相關理論，系統地介紹了數據分析的相關內容，包括電商數據分析概述、數據分析業務指標、數據準備與處理、數據分析常用方法、常用數據分析工具、數據可視化、數據圖表專業化、撰寫數據分析報告等，能夠幫助讀者掌握數據分析的整個流程。 《數據分析思維與可視化》附有配套的教學PPT、題庫、教學視頻、教學設計等相關資源。同時，為了幫助初學者及時地解決學習過程中遇到的問題，還提供了專業的在線答疑平臺。 《數據分析思維與可視化》可作為高等院校本、專科相關專業的數據分析課程的教材，也可作為企業數據分析崗位培訓教材。
數據分析思維與可視化 目錄
第1章 電商數據分析概述
1．1 數據分析基礎理論
1．1．1 認識數據和數據的價值
1．1．2 認識數據分析
1．1．3 認識電商數據分析
1．2 數據分析的流程
1．2．1 明確目的
1．2．2 數據收集
1．2．3 數據處理
1．2．4 數據分析
1．2．5 數據展現
1．2．6 撰寫報告
1．3 數據分析的常見誤區
1．4 數據分析崗位的職業發展
1．4．1 數據分析師的發展前景
1．4．2 數據分析師的職業要求
1．4．3 數據分析師的基本素質
1．5 數據分析常用指標及術語
1．5．1 平均數
1．5．2 絕對數與相對數
1．5．3 百分比與百分點
1．5．4 比例與比率
1．5．5 頻數與頻率
1．5．6 倍數與番數
1．5．7 同比和環比
小結
第2章 數據分析業務指標
2．1 網站流量指標
2．1．1 網站流量數量指標
2．1．2 網站流量質量指標
2．2 商品數據化運營關鍵指標
2．2．1 銷售類指標
2．2．2 促銷活動指標
2．3 站外營銷推廣指標
2．4 會員數據化運營指標
2．4．1 會員整體指標
2．4．2 會員營銷指標
2．4．3 會員活躍度指標
2．4．4 會員價值度指標
2．4．5 會員終生價值指標
2．4．6 會員異動指標
2．5 倉儲管理指標
2．5．1 庫存量
2．5．2 庫存金額與平均庫存金額
2．5．3 庫存可用天數
2．5．4 庫存周轉率
2．5．5 庫存周轉天數
2．5．6 庫齡
2．5．7 滯銷金額
2．5．8 殘次商品數量、殘次商品金額、殘次占比
2．5．9 缺貨率
2．6 物流配送指標
小結
第3章 數據準備與處理
3．1 數據準備
3．1．1 認識數據表
3．1．2 獲取數據
3．2 數據處理
3．2．1 數據清洗
3．2．2 數據加工
3．2．3 數據抽樣
小結
第4章 數據分析常用方法
4．1 常用數據分析方法論
4．1．1 PEST分析法
4．1．2 4P營銷理論
4．1．3 邏輯樹分析法
4．1．4 用戶行為理論
4．1．55 W2H分析法
4．2 數據分析法
4．2．1 對比分析法
4．2．2 結構分析法
4．2．3 分組分析法
4．2．4 平均分析法
4．2．5 矩陣關聯分析法
4．2．6 交叉分析法
4．2．7 綜合評價分析法
4．2．8 漏斗圖分析法
小結
第5章 常用數據分析工具
5．1 常用本地數據分析工具
5．1．1 SPSS簡介
5．1．2 SPSS的優勢
5．1．3 SPSS的窗口介紹
5．2 常用電商數據分析工具
5．2．1 生意參謀
5．2．2 京東商智
5．3 常用網站數據分析工具
5．3．1 百度統計
5．3．2 CNZZ
小結
第6章 數據可視化
6．1 通過圖表展現數據
6．1．1 認識圖表
6．1．2 常用的圖表類型
6．1．3 通過數據關系選擇合適的圖表
6．1．4 統計圖制作流程
6．2 通過表格展現數據
6．2．1 突出顯示單元格
6．2．2 項目選取
6．2．3 添加數據條
6．2．4 添加圖標集
6．2．5 迷你圖
小結
第7章 數據圖表專業化
7．1 制作嚴謹的數據圖表
7．1．1 專業圖表中的元素
7．1．2 專業圖表制作的注意事項
7．2 圖表美化方法
7．2．1 圖表美化的原則
7．2．2 圖表美化技巧
7．2．3 圖表的顏色搭配
7．3 提高圖表制作效率
7．3．1 創建圖表模板
7．3．2 添加標簽小工具
7．3．3 修剪超大值
小結
第8章 撰寫數據分析報告
8．1 初步認識數據分析報告
8．1．1 什么是數據分析報告
8．1．2 數據分析報告的作用
8．1．3 數據分析報告的種類
8．1．4 數據分析報告寫作原則
8．2 數據分析報告的準備與撰寫流程
8．2．1 數據分析報告的準備
8．2．2 數據分析報告撰寫流程
8．3 數據分析報告的結構
8．3．1 標題頁
8．3．2 目錄
8．3．3 前言
8．3．4 報告正文
8．3．5 結論與建議
8．3．6 附錄
8．4 撰寫數據分析報告的注意事項
小結
1．1 數據分析基礎理論
1．1．1 認識數據和數據的價值
1．1．2 認識數據分析
1．1．3 認識電商數據分析
1．2 數據分析的流程
1．2．1 明確目的
1．2．2 數據收集
1．2．3 數據處理
1．2．4 數據分析
1．2．5 數據展現
1．2．6 撰寫報告
1．3 數據分析的常見誤區
1．4 數據分析崗位的職業發展
1．4．1 數據分析師的發展前景
1．4．2 數據分析師的職業要求
1．4．3 數據分析師的基本素質
1．5 數據分析常用指標及術語
1．5．1 平均數
1．5．2 絕對數與相對數
1．5．3 百分比與百分點
1．5．4 比例與比率
1．5．5 頻數與頻率
1．5．6 倍數與番數
1．5．7 同比和環比
小結
第2章 數據分析業務指標
2．1 網站流量指標
2．1．1 網站流量數量指標
2．1．2 網站流量質量指標
2．2 商品數據化運營關鍵指標
2．2．1 銷售類指標
2．2．2 促銷活動指標
2．3 站外營銷推廣指標
2．4 會員數據化運營指標
2．4．1 會員整體指標
2．4．2 會員營銷指標
2．4．3 會員活躍度指標
2．4．4 會員價值度指標
2．4．5 會員終生價值指標
2．4．6 會員異動指標
2．5 倉儲管理指標
2．5．1 庫存量
2．5．2 庫存金額與平均庫存金額
2．5．3 庫存可用天數
2．5．4 庫存周轉率
2．5．5 庫存周轉天數
2．5．6 庫齡
2．5．7 滯銷金額
2．5．8 殘次商品數量、殘次商品金額、殘次占比
2．5．9 缺貨率
2．6 物流配送指標
小結
第3章 數據準備與處理
3．1 數據準備
3．1．1 認識數據表
3．1．2 獲取數據
3．2 數據處理
3．2．1 數據清洗
3．2．2 數據加工
3．2．3 數據抽樣
小結
第4章 數據分析常用方法
4．1 常用數據分析方法論
4．1．1 PEST分析法
4．1．2 4P營銷理論
4．1．3 邏輯樹分析法
4．1．4 用戶行為理論
4．1．55 W2H分析法
4．2 數據分析法
4．2．1 對比分析法
4．2．2 結構分析法
4．2．3 分組分析法
4．2．4 平均分析法
4．2．5 矩陣關聯分析法
4．2．6 交叉分析法
4．2．7 綜合評價分析法
4．2．8 漏斗圖分析法
小結
第5章 常用數據分析工具
5．1 常用本地數據分析工具
5．1．1 SPSS簡介
5．1．2 SPSS的優勢
5．1．3 SPSS的窗口介紹
5．2 常用電商數據分析工具
5．2．1 生意參謀
5．2．2 京東商智
5．3 常用網站數據分析工具
5．3．1 百度統計
5．3．2 CNZZ
小結
第6章 數據可視化
6．1 通過圖表展現數據
6．1．1 認識圖表
6．1．2 常用的圖表類型
6．1．3 通過數據關系選擇合適的圖表
6．1．4 統計圖制作流程
6．2 通過表格展現數據
6．2．1 突出顯示單元格
6．2．2 項目選取
6．2．3 添加數據條
6．2．4 添加圖標集
6．2．5 迷你圖
小結
第7章 數據圖表專業化
7．1 制作嚴謹的數據圖表
7．1．1 專業圖表中的元素
7．1．2 專業圖表制作的注意事項
7．2 圖表美化方法
7．2．1 圖表美化的原則
7．2．2 圖表美化技巧
7．2．3 圖表的顏色搭配
7．3 提高圖表制作效率
7．3．1 創建圖表模板
7．3．2 添加標簽小工具
7．3．3 修剪超大值
小結
第8章 撰寫數據分析報告
8．1 初步認識數據分析報告
8．1．1 什么是數據分析報告
8．1．2 數據分析報告的作用
8．1．3 數據分析報告的種類
8．1．4 數據分析報告寫作原則
8．2 數據分析報告的準備與撰寫流程
8．2．1 數據分析報告的準備
8．2．2 數據分析報告撰寫流程
8．3 數據分析報告的結構
8．3．1 標題頁
8．3．2 目錄
8．3．3 前言
8．3．4 報告正文
8．3．5 結論與建議
8．3．6 附錄
8．4 撰寫數據分析報告的注意事項
小結
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