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给新手的企业数据分析实战(全彩)

作者：周召安

出版社：电子工业出版社出版时间：2020-08-01

开本：其他页数： 184

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

给新手的企业数据分析实战(全彩) 版权信息

ISBN：9787121393679
条形码：9787121393679 ; 978-7-121-39367-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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给新手的企业数据分析实战(全彩) 本书特色

适读人群：意向从事相对专业点的数据分析的读者。本书的读者门槛较低就算您属于以下两类人员，也可以学习本书。（1）无数据分析知识、经验的人。有的读者可能完全没有接触过数据分析，对于比较常用的“环比”“同比”的概念还不甚清楚，更不了解数据分析的思路和方法，本书会一一解释清楚。 - （2）无软件操作经验。这些读者只知道Excel，没有接触过SPSS Modeler、Power BI这样的分析工具。本书可以使读者轻松掌握这两种分析工具。

给新手的企业数据分析实战(全彩) 内容简介

这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线，通过实例，采用“思路―方法―具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。本书共分为3 篇。篇，带领读者了解数据分析并熟悉3 个很常用的数据分析工具――SPSS Modeler、Power BI 和MySQL。也许你之前都没有听说过SPSS Modeler 和Power BI，但请不要担心，它们真的很容易上手。第2 篇商品分析，介绍了企业中两个典型的分析――现有商品分析和新商品分析。现有商品分析，就是帮你发现现有的商品结构是否存在问题，以增强核心竞争优势；新商品分析，就是评估客户需求和验证客户需求，以延续核心竞争优势。第3 篇客户分析，共介绍了4 个实例――挖掘客户消费行为、挖掘客户流失概率、企业客户分析、动态展示RFM 分析的结果。本书能够帮助初学者快速迈入数据分析的大门，也能对管理人员有所启发。

给新手的企业数据分析实战(全彩) 目录

第1 篇熟悉数据分析工具第1 章快速了解数据分析 / 2 11 何谓数据分析 / 2 111 数据分析的定义 / 3 112 数据分析的作用 / 3 12 了解常用的数据分析工具 / 4 13 怎么配合使用多个数据分析工具 / 5 14 常用的数据分析指标 / 5 15 企业对数据分析的期望 / 7 151 便于高效观察数据 / 7 152 找出关键指标异常的原因 / 8 153 评估策略 / 8 154 利用数据进行资源配置 / 8 第2 章快速熟悉SPSS Modeler 和MySQL / 9 21 初识SPSS Modeler / 9 22 实例1：建立每日客户消费数据处理模型 / 16 221 读取及检查数据源 / 16 222 筛选数据 / 20 223 汇总数据 / 21 224 新增一列来求每天的会员订单均价 / 25 225 合并数据 / 26 23 实例2：将处理好的数据存储到MySQL 数据库中 / 28 231 安装Wampserver 与Navicat for MySQL / 28 232 连接服务器，新建数据库 / 29 233 配置ODBC 数据源 / 30 234 将数据写入MySQL 数据库 / 32 24 实例3：在MySQL 中处理数据 / 35 241 了解基本的My SQL 语句 / 35 242 了解添加了条件的MySQL 语句 / 40 243 用函数处理数据 / 44 第3 章快速熟悉Power BI / 48 31 初识Power BI / 48 311 了解数据可视化 / 48 312 了解Power BI 的功能模块 / 50 32 实例4：建立度量值，实时处理数据 / 54 321 整体思路 / 55 322 连接数据库并加载表 / 55 323 清洗数据 / 57 324 准备日期表 / 60 325 关联表间关系 / 63 326 用简单DAX 函数创建度量值 / 64 33 实例5：放置图表控件，形成仪表盘 / 68 331 构建仪表盘内容 / 68 332 添加筛选控件 / 71 333 分享仪表盘 / 73 第2 篇商品分析第4 章现有商品分析——增强核心竞争优势 / 76 41 相关知识 / 76 411 商品市场策略 / 76 412 常见销售额走势特征分析 / 78 413 特殊销售额走势特征分析 / 79 414 商品结构分析 / 81 42 实例6：分析某餐饮企业的商品结构 / 83 421 整理出商品销售额汇总表 / 84 423 将商品进行分类 / 89 424 根据分类来统计指标 / 94 425 解读分析结果并制订调整计划 / 98 第5 章新商品分析——延续核心竞争优势 / 101 51 相关知识 / 101 511 定位新商品 / 101 512 如何获取准确的客户需求 / 102 52 实例7：评估客户需求 / 103 521 理解分析方法 / 104 522 设计问卷 / 106 523 收集并清洗数据 / 107 524 据据公式计算数据 / 109 53 实例8：验证客户需求 / 110 531 观察价格变动引起的需求变化 / 110 532 调研客户的价格期望 / 111 533 分析得到的结果 / 113 第3 篇客户分析第6 章管理客户——找出客户消费规律 / 116 61 相关知识 / 116 611 灵活定义客户群体 / 116 612 常见的“拉新”策略 / 116 613 老客户维护策略 / 117 62 实例9：挖掘客户消费行为 / 118 621 整体思路 / 118 622 数据预处理 / 119 623 提取客户第1 次消费行为数据 / 121 624 调整挖掘模型 / 125 625 实现自动挖掘 / 130 63 实例10：挖掘客户流失概率 / 133 631 整体思路 / 134 632 定义流失客户 / 134 633 建立“档案表” / 136 634 计算流失概率指标 / 142 635 解读得到的结果 / 144 第7 章资源配置——让客户营销更有价值 / 146 71 相关知识 / 146 711 客户细分的常用方法 / 146 712 客户价值识别的三大指标——R、F、M / 147 72 实例11：企业客户分析 / 148 721 统计指标情况 / 149 722 查看新客户覆盖情况 / 153 723 挖掘第2 次交易的周期规律 / 157 724 分析客户的价值 / 159 73 实例12：动态展示RFM 分析的结果 / 167 731 准备数据 / 167 732 创建参数切片器 / 168 733 创建度量值及数据标准化 / 169 734 划分客群 / 171 735 数据可视化 / 172

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