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190千字
字数
2025-07-01
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主编推荐语
人人皆需的职场数据思维与通用数据技能。
内容简介
本书作为CDA一级认证教材，打破传统的学院派知识整合模式，从EDIT（探索、诊断、指导和工具）数字化模型的角度进行叙述，在传授知识理念的同时，还讲解了进行商业数据分析时应遵循的整体思维和思考方式，以达到将企业分析模型与数据分析方法相结合、使用科学的方式进行数据分析的教学目标。
本书整体分为三篇，分别是原理篇、技术篇和管理篇。第一篇共5章，首先讲解数据分析思维，进而介绍数据分析方法和商业数据分析框架，之后阐述战略数据分析和业务数据分析。第二篇共5章，包括描述性统计分析、指标体系构建方法、SQL语言基础与MySQL入门、用户标签体系和用户画像专题、简单时间序列分析方法。第三篇共3章，包括数据治理、数据模型与数据建模、指标体系管理。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- CDA，数智人才的身份认证
- 第一篇 原理篇
- 第1章 数据分析思维
- 1.1 VUCA时代的数据分析需求
- 1.1.1 数据分析的归纳方法
- 1.1.2 数据分析的演绎方法
- 1.2 流程化企业数据分析需求
- 1.2.1 流程化企业的主要特点
- 1.2.2 数据分析在流程中的落脚点
- 1.3 企业数字化转型的进展
- 1.3.1 以用户体验为中心的商业模式
- 1.3.2 以数据分析为中心的架构模式转型
- 1.3.3 感知型企业成为众多企业的发展目标
- 1.4 企业需要的数据应用能力
- 1.4.1 企业数据应用能力概述
- 1.4.2 企业决策层级和对数据的需求
- 1.4.3 战略层的数据需求
- 1.4.4 管理层的数据需求
- 1.4.5 运营层的数据需求
- 1.4.6 操作层的数据需求
- 1.5 数据分析的基本概念
- 1.5.1 对数据的理解
- 1.5.2 对数据模型的理解
- 1.5.3 数据分析的分类
- 1.5.4 商业数据科学应用框架EDIT
- 1.6 本章小结
- 第2章 数据分析方法
- 2.1 数据分析的基础范式
- 2.1.1 分类分析
- 2.1.2 链式分析
- 2.1.3 相关分析
- 2.2 由基础分析范式引申出的6种分析方法
- 2.2.1 趋势分析法
- 2.2.2 对比分析法
- 2.2.3 构成分析法
- 2.2.4 分布分析法
- 2.2.5 关系分析法
- 2.2.6 流向分析法
- 2.3 统计制图原理
- 2.3.1 整理数据
- 2.3.2 明确要表达的信息
- 2.3.3 确定比较的类型
- 2.3.4 确定图表类型
- 2.3.5 统计图的补充说明
- 2.4 本章小结
- 第3章 商业数据分析框架
- 3.1 商业数据分析体系构建
- 3.1.1 战略视角
- 3.1.2 财务视角
- 3.1.3 客户关系视角
- 3.1.4 内部流程视角
- 3.1.5 员工成长与文化建设视角
- 3.2 商业数据分析总体流程
- 3.2.1 业务角度的商业数据分析的流程
- 3.2.2 技术角度的商业数据分析的流程
- 3.3 远景战略分析方法
- 企业SWOT分析示例
- 3.4 财务视角分析方法
- 3.4.1 企业收入趋势分析示例
- 3.4.2 财务费用趋势分析示例
- 3.5 客户与市场视角分析法
- 3.5.1 用户细分分析
- 3.5.2 电商平台的客户个性化营销示例
- 3.6 内部流程视角分析方法
- 3.6.1 VSM（价值流分析）
- 3.6.2 银行贷款流程优化示例
- 3.7 本章小结
- 第4章 战略数据分析
- 4.1 战略数据分析基础
- 4.1.1 表格结构数据操作说明
- 4.1.2 输入数据和资源需求
- 4.2 战略数据分析关键步骤1：桌面研究
- 4.2.1 桌面研究概述
- 4.2.2 行业分析方法和流程
- 4.2.3 竞品分析方法和流程
- 4.3 战略数据分析关键步骤2：调查研究
- 4.3.1 调查研究流程
- 4.3.2 定性方法和定量方法
- 4.4 战略数据分析报告呈现
- 4.5 本章小结
- 第5章 业务数据分析
- 5.1 业务数据分析基础
- 5.1.1 业务数据分析产出物
- 5.1.2 业务数据分析中的关键术语
- 5.2 输入和资源需求
- 5.2.1 输入需求
- 5.2.2 资源需求
- 5.3 业务数据分析的步骤
- 5.3.1 明确业务关注事项
- 5.3.2 发现问题
- 5.3.3 归因分析
- 5.3.4 优化策略
- 5.3.5 验证想法
- 5.4 报告呈现
- 5.5 本章小结
- 第二篇 技术篇
- 第6章 描述性统计分析
- 6.1 变量度量类型与统计量
- 6.1.1 变量度量类型与分布类型
- 6.1.2 分类变量的参数（统计量）
- 6.1.3 连续变量的集中趋势参数（统计量）
- 6.1.4 连续变量的离散程度参数（统计量）
- 6.1.5 数据分布的对称与高矮
- 6.1.6 统计量与报表和统计制图的关系
- 6.2 总体参数和样本统计量
- 6.3 参数估计方法
- 6.3.1 点估计
- 6.3.2 区间估计和中心极限定理
- 6.4 本章小结
- 第7章 指标体系构建方法
- 7.1 指标概述
- 7.1.1 指标的基本概念
- 7.1.2 指标值的计算
- 7.2 通用指标介绍
- 7.2.1 求和类指标计算方法
- 7.2.2 计数类指标计算方法
- 7.2.3 比较类指标计算方法
- 7.3 场景指标介绍
- 7.3.1 按企业产品类型划分
- 7.3.2 按部门职能划分
- 7.4 指标体系介绍
- 7.4.1 指标技术加工角度分类
- 7.4.2 指标业务层级角度分类
- 7.4.3 指标库
- 7.4.4 维度库
- 7.5 指标体系自上而下搭建方法
- 7.5.1 设计框架
- 7.5.2 核心术语和主要技术
- 7.5.3 设计方法
- 7.5.4 实践方案
- 7.6 本章小结
- 第8章 SQL语言基础与MySQL入门
- 8.1 SQL语言概况
- 8.2 SQL查询语句
- 8.2.1 简单查询并对数据过滤与排序
- 8.2.2 创建新列
- 8.2.3 在查询中实现汇总和分组汇总
- 8.2.4 表的横向连接
- 8.2.5 子查询
- 8.2.6 表纵向合并和集合操作语句
- 8.3 SQL创建表或视图
- 8.4 本章小结
- 第9章 用户标签体系与用户画像专题
- 9.1 案例：某企业基于用户标签的营销
- 9.2 标签的分类
- 9.2.1 从研究客体的数据类型角度分类
- 9.2.2 从标签的时态角度分类
- 9.2.3 从标签的加工角度分类
- 9.3 用户画像
- 9.3.1 用户分群的发展历程
- 9.3.2 快速入手用户画像
- 9.3.3 用户细分的方法
- 9.4 案例：用SQL和Excel实现用户画像
- 9.4.1 制作用户画像的思路
- 9.4.2 案例数据集介绍
- 9.4.3 使用SQL进行数据处理
- 9.4.4 使用Excel做用户画像
- 9.5 本章小结
- 第10章 简单时间序列分析方法
- 10.1 认识时间序列
- 10.2 效应分解法时间序列分析
- 10.2.1 效应分解法的直观理解
- 10.2.2 算法解析
- 10.2.3 使用Power BI演示效应分解法
- 10.3 案例：时间序列预测
- 10.4 本章小结
- 第三篇 管理篇
- 第11章 数据治理
- 11.1 数据治理驱动因素
- 11.2 数据治理体系
- 11.2.1 数据治理域
- 11.2.2 数据管理域
- 11.2.3 数据应用域
- 11.3 如何开展数据治理
- 11.3.1 准确地定位数据治理
- 11.3.2 明确数据应用方向
- 11.3.3 多层级全方位进行治理
- 11.4 本章小结
- 第12章 数据模型与数据建模
- 12.1 数据分类
- 12.2 数据架构和数据模型
- 12.2.1 数据架构的基本概念
- 12.2.2 数据模型基础和数据模型类型
- 12.2.3 数据建模的层次
- 12.3 数据仓库体系和ETL
- 12.4 本章小结
- 第13章 指标体系管理
- 13.1 指标管理
- 13.1.1 指标数据元和指标数据标准
- 13.1.2 指标数据质量评价维度
- 13.2 企业级指标体系建设方法与步骤
- 13.2.1 指标体系构建方法
- 13.2.2 企业级指标体系全生命周期建设步骤
- 13.3 指标体系管理的问题与挑战
- 13.3.1 指标体系管理的常见问题
- 13.3.2 指标体系管理面临的挑战
- 13.4 指标体系管理
- 13.4.1 指标体系的生命周期
- 13.4.2 指标体系的管理体系
- 13.5 本章小结
- 编委会成员
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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。
