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數據化分析:用數據化解難題,讓分析更加有效(全彩) 版權信息
- ISBN：9787121450082
- 條形碼：9787121450082 ; 978-7-121-45008-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據化分析:用數據化解難題,讓分析更加有效(全彩) 本書特色
掌握數據分析的思維和工具 去偽存真、化繁為簡，通過現象看本質，找到問題的根本原因，進而睿智地解決問題
數據化分析:用數據化解難題,讓分析更加有效(全彩) 內容簡介
在大數據時代，我們并不缺少數據，缺少的是利用數據分析的思維和工具去解決實際問題的能力。數據化分析是運用恰當的方法和工具，對數據進行科學、有效的分析，從而提出有理有據、具有可操作性的建議，以解決現實中的難題。本書主要介紹了數據分析的9 種思維、7 種工具、學習方法、基本方法、展現方法、制作數據分析報告的方法，以及數據分析的思維模型。本書適合所有對數據分析感興趣的讀者閱讀，特別是在工作或生活中需要經常跟數據接觸的人，如數據分析師、產品經理、運營人員、管理人員、財務人員等。
數據化分析:用數據化解難題,讓分析更加有效(全彩) 目錄
目錄
第1 章 數據分析的9 種思維 / 001
1．1理解現狀/001
目標思維 / 008
對比思維 / 020
細分思維 / 027
1．2分析原因/0032
溯源思維 / 032
相關思維 / 042
假設思維 / 047
1．3預測未來 /051
逆向思維 / 051
演繹思維 / 056
歸納思維 / 061
1．4 綜合應用案例 / 068
應用目標思維 / 069
應用對比思維 / 070
應用細分思維 / 071
應用溯源思維 / 071
應用相關思維 / 072
應用假設思維 / 072
應用逆向思維 / 072
應用演繹思維 / 073
應用歸納思維 / 073
本 章 復 盤 / 075
第2 章 數據分析的工具 / 077
2．1 Excel：應用*廣泛的數據分析工具之一 / 079
2．2 Tableau：敏捷的商務智能展現工具 / 080
2．3 SQL：結構化的查詢語言 / 081
2．4 SPSS：老牌的統計分析工具 / 082
2．5 SAS：強大的統計分析工具 / 083
2．6 R：專業的數據分析工具 / 084
2．7 Python：重要的數據分析工具 / 085
本 章 復 盤 / 086
第3 章 數據分析的學習方法 / 087
3．1 數據分析學習指南 / 089
3．2 精準搜索學習資料 / 093
3．3 高效學習的6 種方法 / 095
3．4 高效學習的36 種思維 / 097
3．5 數據分析的精進之道 / 112
數據分析的材質 / 112
數據分析的造型 / 113
數據分析的裝飾 / 114
數據分析的工藝 / 115
數據分析的層級 / 116
本 章 復 盤 / 117
第4 章 數據分析的基本方法 / 118
4．1 數據分析的5 個步驟 / 120
確認數據源是否正確 / 120
判斷變化的程度如何 / 120
判斷數據變化的周期如何 / 120
數據變化的前、后發生了什么 / 121
細分維度有哪些 / 121
4．2 數據分析的8 個狀態 / 123
新的需求 / 123
需求確認 / 123
數據確認 / 125
實現中 / 125
交付 / 126
復盤 / 126
等待 / 127
拒絕 / 127
4．3 數據分析的指標體系 / 128
利用魚骨圖找到關鍵指標 / 128
從業務邏輯出發建立指標體系 / 129
用二八法則管理指標體系 / 129
4．4 提高數據敏感度 / 131
4．5 用數據解決實際問題 / 134
用流程解決問題 / 134
通過分解找到關鍵問題 / 135
通過交叉視點鎖定原因 / 136
依據方程式制定對策 / 136
用數據講故事 / 137
4．6 數據分析的 9 個問題 / 138
本 章 復 盤 / 140
第5 章 數據分析的展現方法 / 142
5．1 數據分析展現的重要原則 / 144
5．2 數據分析展現的常用方法 / 146
5．3 數據分析展現的圖表選擇 / 150
類別比較 / 150
時間趨勢 / 151
占比構成 / 152
關聯 / 153
分布 / 154
增強 / 155
單值 / 156
提示 / 156
本 章 復 盤 / 157
第6 章 制作數據分析報告的方法 / 158
6．1 數據分析報告的3 個層級 / 162
是什么 / 162
為什么 / 162
怎么辦 / 162
6．2 數據分析報告的4 種情景 / 165
首次數據分析報告 / 165
常規數據分析報告 / 165
問題數據分析報告 / 166
總結數據分析報告 / 166
6．3 數據分析報告的5 類問題 / 167
是多少 / 167
好不好 / 167
為什么 / 168
會怎樣 / 168
怎么辦 / 168
6．4 數據分析報告的6 個步驟 / 170
明確目標 / 170
數據收集 / 170
數據處理 / 171
數據分析 / 171
數據展現 / 172
結論建議 / 172
6．5 數據分析報告的7 個模塊 / 173
標題封面 / 173
目錄導航 / 174
背景說明 / 174
思路方法 / 174
結論建議 / 175
分析正文 / 175
附錄及封底 / 176
6．6 數據分析報告的8 種顏色 / 177
紅色 / 177
橙色 / 178
黃色 / 178
綠色 / 178
藍色 / 179
紫色 / 179
黑色 / 180
灰色 / 180
本 章 復 盤 / 182
第7 章 數據分析的思維模型 / 184
7．1 理解現狀類思維模型 / 187
正態分布模型 / 187
冪律分布模型 / 188
帕累托分析模型 / 191
本福特分析模型 / 192
同期群分析模型 / 194
SWOT 分析模型 / 195
PEST 分析模型 / 197
7．2 分析原因類思維模型 / 201
杜邦分析模型 / 201
矩陣分析模型 / 203
RFM 分析模型 / 209
銷售漏斗模型 / 212
聚類分析模型 / 215
KＡＮＯ分析模型 / 216
標桿分析模型 / 218
7．3 預測未來類思維模型 / 220
決策樹分析模型 / 220
生命周期模型 / 223
福格行為模型 / 224
夏普利值模型 / 225
A/B 測試模型 / 227
線性回歸模型 / 230
本 章 復 盤 / 233
后 記 / 234
致 謝 / 235
參 考 文 獻 / 236
展開全部
數據化分析:用數據化解難題,讓分析更加有效(全彩) 作者簡介
林驥 應用數學碩士學位；曾在大學教授《高等數學》課程；2008 年開始從事數據分析相關工作，在企業擔任數據分析部的總經理。 個人微信公眾號“林驥”，其中主要分享數據分析的思維、工具、方法、模型和應用等內容；致力于用數據化解難題，讓分析更加有效，用數據賦能成長。
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