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互联网 类型
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102千字 字数
2023-01-01 发行日期
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主编推荐语

本书系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。

内容简介

本书既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对最终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环。

本书的内容从底层原理出发，帮助读者打好数据分析基本功。在原理的讲解过程中，通过提问、思考、解答、案例分享的方式，结合三位专家十多年的行业经验，让读者从根本上理解数据分析、学会数据分析。

本书适合数据分析从业者、数据分析爱好者阅读，也适合大中专院校数据相关专业的老师和学生使用。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 推荐语
  • 前言
  • 第1章 数据分析始于懂业务，切于指标体系
  • 1.1 怎样才叫懂业务并高于业务视角
  • 1.1.1 懂业务的三个标准
  • 1.1.2 什么是高于业务视角
  • 1.2 如何才能成为懂业务的专家
  • 1.2.1 多想一步，不做只为完成工作的“机器人”
  • 1.2.2 主动思考，培养批判性思维
  • 1.3 四步法建立指标体系
  • 1.3.1 指标的含义
  • 1.3.2 指标体系的定义
  • 1.3.3 指标体系建立的四个步骤
  • 1.4 五大行业的业务目标和指标体系
  • 1.4.1 能源行业的目标和指标体系
  • 1.4.2 政务行业的目标和指标体系
  • 1.4.3 金融行业的目标和指标体系
  • 1.4.4 教育行业的目标和指标体系
  • 1.4.5 互联网行业的目标和指标体系
  • 第2章 良好的目标拆解能够让分析事半功倍
  • 2.1 目标拆解的核心法则
  • 2.1.1 MECE法则是什么
  • 2.1.2 如何做到完全穷尽和相互独立
  • 2.1.3 MECE法则实践案例
  • 2.2 利用公式法进行拆解
  • 2.2.1 公式法的定义
  • 2.2.2 生活中的问题用公式法拆解
  • 2.2.3 销售中的问题用公式法拆解
  • 2.2.4 互联网中的问题用公式法拆解
  • 2.3 利用路径法进行拆解
  • 2.3.1 路径法的定义
  • 2.3.2 路径法的案例：分析某清理工具App的日活趋势
  • 2.4 利用模块法进行拆解
  • 2.4.1 模块法的定义
  • 2.4.2 模块法的案例：利用商业画布模型拆解商业问题
  • 第3章 数据的选取对最终分析产生关键性的影响
  • 3.1 常见的数据类型和获取途径
  • 3.1.1 数据的类型
  • 3.1.2 数据的获取渠道
  • 3.1.3 外部竞争对手数据的获取
  • 3.1.4 内部数据的提取
  • 3.2 选取数据和数据预处理
  • 3.2.1 选取数据的原则
  • 3.2.2 数据预处理
  • 第4章 业务模块决定分析方法的适用场景
  • 4.1 行业分析
  • 4.1.1 行业分析的目的确认
  • 4.1.2 系统性资料搜集和整理
  • 4.1.3 找到行业的痛点
  • 4.1.4 形成自己的策略和观点
  • 4.2 市场规模预测分析
  • 4.2.1 时间序列预测法
  • 4.2.2 用户构成预测法
  • 4.3 渠道质量评估
  • 4.3.1 渠道的定义、分类和管理
  • 4.3.2 渠道质量分析法
  • 4.3.3 渠道反作弊分析法
  • 4.4 产品分析
  • 4.4.1 产品的功能设计合理性分析
  • 4.4.2 产品的健康度分析
  • 4.4.3 产品精细化分群运营分析
  • 4.5 运营活动分析
  • 4.5.1 活动目标拆解分析法
  • 4.5.2 设计活动内容之选品分析法
  • 4.5.3 活动前上线预热之优惠券营销分析
  • 4.5.4 活动正式上线之指标体系日常监控分析
  • 4.5.5 活动后效果复盘之整体效果分析
  • 4.6 用户增长分析
  • 4.6.1 用户留存率增长分析
  • 4.6.2 用户流失率降低分析
  • 第5章 推演、组织、验证出正确的结论
  • 5.1 合理推演，避免谬误，从而得出正确的结论
  • 5.1.1 过度简化因果谬误
  • 5.1.2 滑坡谬误
  • 5.1.3 忽略常见原因谬误
  • 5.1.4 事后归因谬误
  • 5.1.5 以偏概全谬误
  • 5.2 分析结论的组织：金字塔原理的使用
  • 5.2.1 结论的三个层次
  • 5.2.2 什么是金字塔原理
  • 5.2.3 如何运用金字塔原理
  • 5.3 多数分析结论都需要靠AB测试来验证
  • 5.3.1 AB测试的应用场景
  • 5.3.2 AB测试四步法
  • 5.3.3 AB测试的常见误区
  • 第6章 数据分析的展现方式
  • 6.1 图表是数据分析结论的最直观展现方式
  • 6.1.1 “图表三千，只取一瓢”
  • 6.1.2 根据论证逻辑，选择合适的图表
  • 6.1.3 锦上添花的其他图表类型
  • 6.1.4 图表需要优化：图表优化的三大原则
  • 6.2 分析报告能把数据分析的结论和思考进一步升华
  • 6.2.1 克服拖延症最好的办法：“先把手弄脏”
  • 6.2.2 搭好基础框架就完成了至少80%的工作
  • 6.2.3 细心打磨，增强专业说服力
  • 6.3 把数据分析的结论娓娓道来
  • 6.3.1 汇报是达到业务目的的手段
  • 6.3.2 用讲故事的逻辑组织你的汇报
  • 6.3.3 优秀汇报的成熟模型：SCQA和ZUORA
  • 6.3.4 说在最后：准备好面对问题和挑战
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评分及书评

3.9
8个评分
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    给这本书评了
    5.0
    市面上少有的一本阐述数据分析之道的书

    看过不少数据分析的书籍，更多的是给读者讲述数据分析的术：各种分析方法、各种工具、各种技巧等等。很少有一本书会阐述数据分析的道。但这本书做到了！如果已经入门数据分析，学习了很多数据分析技术，并且在相关岗位工作，却发现所学的技术好像在工作中没有发挥巨大的作用，回来看看这本书，相信会有不少启发和收货。

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      给这本书评了
      5.0

      不错的启发

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        给这本书评了
        4.0

        值得学习的课程，为之后做大数据分析做准备。

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        出版方

        电子工业出版社

        电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。