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數據分析原理:6步解決業務分析難題 版權信息
- ISBN：9787121444531
- 條形碼：9787121444531 ; 978-7-121-44453-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據分析原理:6步解決業務分析難題 本書特色
適讀人群 ：數據分析師 商業分析師 運營分析師大廠一線數據專家的經驗提煉，系統地介紹了數據如何始于業務、取于業務、用于業務。既有扎實的理論鋪設，又有具體的案例支撐，通俗易懂地回答了數據“怎么來”和“怎么用”的問題。如何保證業務數據的統一、完整、可復用，以及建立數據驅動、持續優化的閉環過程，從這本書開始學習吧!
數據分析原理:6步解決業務分析難題 內容簡介
本書系統地介紹了數據如何始于業務、取于業務、用于業務。既有扎實的理論鋪設，又有具體的案例支撐，通俗易懂地回答了數據“怎么來”和“怎么用”的問題。同時，本書總結出了解決業務分析難題的六大步驟，包括對*終數據分析產生關鍵影響的數據源的選取方法，以及通過對業務模塊的判斷確定分析方法的適用場景，*終推演、驗證、分析出結論，并選擇很優的分析結果展現方式，讓數據分析全過程形成閉環。 本書的內容從底層原理出發，幫助讀者打好數據分析基本功。在原理的講解過程中，通過提問、思考、解答、案例分享的方式，結合三位專家十多年的行業經驗，讓讀者從根本上理解數據分析、學會數據分析。本書適合數據分析從業也、數據分析愛好者閱讀，也適合大中專院校數據相關專業的老師和學生使用。
數據分析原理:6步解決業務分析難題 目錄
目 錄
第1章 數據分析始于懂業務，切于指標體系 001
1.1 怎樣才叫懂業務并高于業務視角 002
1.1.1 懂業務的三個標準 003
1.1.2 什么是高于業務視角 008
1.2 如何才能成為懂業務的專家 014
1.2.1 多想一步，不做只為完成工作的“機器人” 015
1.2.2 主動思考，培養批判性思維 018
1.3 四步法建立指標體系 021
1.3.1 指標的含義 021
1.3.2 指標體系的定義 022
1.3.3 指標體系建立的四個步驟 023
1.4 五大行業的業務目標和指標體系 028
1.4.1 能源行業的目標和指標體系——以中石化為例 029
1.4.2 政務行業的目標和指標體系——以粵省事為例 033
1.4.3 金融行業的目標和指標體系——以建行App 為例 035
1.4.4 教育行業的目標和指標體系——以騰訊課堂為例 037
1.4.5 互聯網行業的目標和指標體系 039
第2章 良好的目標拆解能夠讓分析事半功倍 043
2.1 目標拆解的核心法則 044
2.1.1 MECE 法則是什么 045
2.1.2 如何做到完全窮盡和相互獨立 046
2.1.3 MECE 法則實踐案例 051
2.2 利用公式法進行拆解 055
2.2.1 公式法的定義 055
2.2.2 生活中的問題用公式法拆解 055
2.2.3 銷售中的問題用公式法拆解 057
2.2.4 互聯網中的問題用公式法拆解 059
2.3 利用路徑法進行拆解 064
2.3.1 路徑法的定義 064
2.3.2 路徑法的案例：分析某清理工具App 的日活趨勢 064
2.4 利用模塊法進行拆解 068
2.4.1 模塊法的定義 069
2.4.2 模塊法的案例：利用商業畫布模型拆解商業問題 069
第3章 數據的選取對*終分析產生關鍵性的影響 075
3.1 常見的數據類型和獲取途徑 076
3.1.1 數據的類型 076
3.1.2 數據的獲取渠道 078
3.1.3 外部競爭對手數據的獲取 081
3.1.4 內部數據的提取 082
3.2 選取數據和數據預處理 092
3.2.1 選取數據的原則 092
3.2.2 數據預處理 095
第4章 業務模塊決定分析方法的適用場景 103
4.1 行業分析 104
4.1.1 行業分析的目的確認 105
4.1.2 系統性資料搜集和整理 108
4.1.3 找到行業的痛點 112
4.1.4 形成自己的策略和觀點 114
4.2 市場規模預測分析 117
4.2.1 時間序列預測法 117
4.2.2 用戶構成預測法 121
4.3 渠道質量評估 125
4.3.1 渠道的定義、分類和管理 126
4.3.2 渠道質量分析法 128
4.3.3 渠道反作弊分析法 133
4.4 產品分析 136
4.4.1 產品的功能設計合理性分析 136
4.4.2 產品的健康度分析 143
4.4.3 產品精細化分群運營分析 145
4.5 運營活動分析 150
4.5.1 活動目標拆解分析法 152
4.5.2 設計活動內容之選品分析法 155
4.5.3 活動前上線預熱之優惠券營銷分析 157
4.5.4 活動正式上線之指標體系日常監控分析 160
4.5.5 活動后效果復盤之整體效果分析 161
4.6 用戶增長分析 163
4.6.1 用戶留存率增長分析 165
4.6.2 用戶流失率降低分析 171
第5章 推演、組織、驗證出正確的結論 177
5.1 合理推演，避免謬誤，從而得出正確的結論 178
5.1.1 過度簡化因果謬誤 178
5.1.2 滑坡謬誤 180
5.1.3 忽略常見原因謬誤 182
5.1.4 事后歸因謬誤 183
5.1.5 以偏概全謬誤 184
5.2 分析結論的組織：金字塔原理的使用 186
5.2.1 結論的三個層次 186
5.2.2 什么是金字塔原理 189
5.2.3 如何運用金字塔原理 190
5.3 多數分析結論都需要靠AB 測試來驗證 193
5.3.1 AB 測試的應用場景 193
5.3.2 AB 測試四步法 194
5.3.3 AB 測試的常見誤區 198
第6章 數據分析的展現方式 201
6.1 圖表是數據分析結論的*直觀展現方式 202
6.1.1 “圖表三千，只取一瓢” 203
6.1.2 根據論證邏輯，選擇合適的圖表 203
6.1.3 錦上添花的其他圖表類型 209
6.1.4 圖表需要優化：圖表優化的三大原則 211
6.2 分析報告能把數據分析的結論和思考進一步升華 216
6.2.1 克服拖延癥*好的辦法：“先把手弄臟” 216
6.2.2 搭好基礎框架就完成了至少80% 的工作 216
6.2.3 細心打磨，增強專業說服力 217
6.3 把數據分析的結論娓娓道來 218
6.3.1 匯報是達到業務目的的手段 218
6.3.2 用講故事的邏輯組織你的匯報 220
6.3.3 優秀匯報的成熟模型：SCQA 和ZUORA 222
6.3.4 說在*后：準備好面對問題和挑戰 225
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數據分析原理:6步解決業務分析難題 作者簡介
周文全，暨南大學畢業，10多年工作經驗，先后在中國電信、阿里巴巴、騰訊從事數據分析工作，億級App商業增長負責人。 微信公眾號“數據分析學習之道” 運營者，教授全網暢銷課“Spring數據分析思維案例實戰”。 優秀講師，創作型職場從業者，擅長思維發散、問題分析與解決、探索新技術。 黃怡媛，本科為暨南大學經濟學專業，碩士為英國巴斯大學創業與管理專業。畢業后在騰訊、阿里巴巴等國內一線互聯網企業工作，參與過億級toC產品的運營，也參與過toB產品從0到1的搭建，有5年多的產品運營和數據運營經驗。擅長業務分析和策略制定，關注商業和科技行業動向，樂于探索新領域。 馬炯雄，本科為廣東工業大學信息管理與信息系統專業。畢業后在騰訊工作，有超過十年的產品運營和數據分析經驗，對問題的拆解和數據指標體系的搭建有自己獨特的見解和方法。
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