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数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解

数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解

出版社:清华大学出版社出版时间:2023-04-01
开本: 其他 页数: 316
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数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解 版权信息

  • ISBN:9787302628101
  • 条形码:9787302628101 ; 978-7-302-62810-1
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解 本书特色

《数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解》适合想入门数据分析的初学者,也适合有一定基础的从业者。对于想入门或基础较为薄弱的读者,本书从常用的分析指标、分析方法等基本知识出发,为读者梳理出一幅清晰的学习地图;对于有一定基础的从业者,本书对数据的价值及创新模式等进行了探索式思考,帮助读者对数据分析这一工具有更深入的了解。

数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解 内容简介

《数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发,使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解,构建了数据分析的知识框架,带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图,针对具体的方法、技术进行延伸学习。

数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解 目录

第 1 章 底层认知

1.1 基础认知

第 1 问:数据分析怎么学?—本书学习指南 / 2

第 2 问:数据分析是怎么来的?—数据分析极简发展史 / 4

第 3 问:什么是数据指标? / 6

第 4 问:常见的指标有哪些? / 9

第 5 问:对于数据分析领域,统计学要学到什么程度? / 10

第 6 问:数据分析领域主要的岗位有哪些? / 13

1.2 底层逻辑 / 17

第 7 问:如何建立完整有效的数据指标体系? / 17

第 8 问:数据指标体系如何应用?—数据监控体系 / 21

第 9 问:数据分析的产出价值是什么? / 24

第 10 问:数据分析的常见陷阱有哪些? / 26

第 11 问:如何让数据驱动业务?—数据分析流程 / 28


第 2 章 思维方法 / 32

2.1 数据思维 / 33

第 12 问:什么是数据思维? / 33

第 13 问:怎么使用数据思维? / 35

第 14 问:怎么训练数据思维? / 38

2.2 通用分析方法 / 41

第 15 问:什么是数据异常分析? / 41

第 16 问:什么是描述性分析? / 43

第 17 问:什么是对比分析? / 46

第 18 问:什么是细分分析? / 48

第 19 问:什么是归因分析? / 52

第 20 问:什么是预测分析? / 56

第 21 问:什么是相关性分析? / 58

第 22 问:什么是二八定律 / 帕累托定律分析? / 61

2.3 商业分析方法 / 63

第 23 问:什么是 PEST 分析? / 63

第 24 问:什么是 SWOT 分析? / 65

第 25 问:什么是逻辑树分析? / 68

第 26 问:什么是“STP+4P”分析? / 71

第 27 问:什么是波士顿矩阵分析? / 73

第 28 问:什么是 5W2H 分析? / 77

2.4 产品分析方法 / 79

第 29 问:什么是生命周期分析? / 80

第 30 问:什么是 AB 测试分析? / 83

第 31 问:什么是竞品分析? / 88

2.5 用户分析方法 / 90

第 32 问:什么是用户画像分析? / 90

第 33 问:什么是漏斗分析? / 96

第 34 问:什么是 RFM 用户分层分析? / 100

第 35 问:什么是同期群分析? / 104


第 3 章 工具技术 / 107

第 36 问:分析工具如何选?—常用场景说明 / 108

3.1 Excel / 109

第 37 问:用 Excel 做数据分析够吗?— Excel 的学习路径 / 109

第 38 问:Excel 中有哪些重要的函数或功能?—Excel 高频常用函数介绍 / 110

第 39 问:如何用 Excel 做数据分析?—Excel 透视表*全指南 / 114

3.2 SQL / 127

第 40 问:什么是 SQL ?—SQL 的学习路径 / 127

第 41 问:SQL 基础操作有哪些? / 129

第 42 问:SQL 有哪些高频函数? / 130

第 43 问:SQL 的表连接该如何做? / 130

第 44 问:什么是 SQL 的窗口函数? / 137

第 45 问:SQL 要学习到什么程度?—SQL 在数据分析中落地 / 147

3.3 Python / 151

第 46 问:什么是 Python ?—Python 的介绍与开始 / 151

第 47 问:Python 基础语法有哪些? / 152

第 48 问:Python 数据分析工具包 Pandas 是什么? / 160

第 49 问:Python 数据可视化工具包 Matplotlib 是什么? / 177

第 50 问:Pandas 如何解决业务问题?—数据分析流程详解 / 183

3.4 PowerBI / 195

第 51 问:什么是商业智能?—商业智能与 PowerBI 入门 / 195

第 52 问:PowerBI 的核心概念有哪些?—一文看懂 PowerBI 运行逻辑 / 198

第 53 问:如何用 PowerBI 做数据分析?—PowerBI 完整数据分析流程案例 / 208


第 4 章 项目落地 / 222

4.1 落地思维 / 223

第 54 问:数据分析的结果该如何落地? / 223

第 55 问:数据分析没有思路怎么办?—数据分析中“以终为始”的思考逻辑 / 226

第 56 问:如何从不同层次理解业务?—数据分析中“点线面体”的思考逻辑 / 229

第 57 问:数据分析怎么做才有价值?—数据分析中的目标管理 / 231

4.2 理解业务本质 / 235

第 58 问:常说的业务场景是什么?—从营销角度出发构建“业务场景模型” / 235

第 59 问:零售行业常说的人货场是什么?—从“人货场模型”看落地场景中的数据

分析 / 240

第 60 问:如何深入理解业务?—利用点线面思维构建“业务模型” / 242

第 61 问:如何梳理业务流程?—从“线”的层次思考业务 / 245

第 62 问:如何看懂公司的商业模式?—从“面”的层次思考业务 / 250

第 63 问:从战略层次全局看待业务?—从“体”的层次思考业务 / 254

4.3 互联网产品数据分析实践 / 258

第 64 问:如何分析用户行为数据?—还原实际业务中的落地分析流程 / 258

第 65 问:如何定义问题?—AARRR 模型中获取阶段的落地分析 / 263

第 66 问:如何形成分析思路?—AARRR 模型中促活阶段的落地分析 / 268

第 67 问:如何给落地建议?—AARRR 模型中留存阶段的落地分析 / 274

4.4 报告呈现 / 279

第 68 问:为什么要做数据分析报告?—向上汇报与横向沟通 / 279

第 69 问:如何用数据来讲故事?—报告结构与金字塔原理 / 281

第 70 问:如何制作一个图表?—数据可视化的逻辑 / 284

4.5 项目复现实战 / 287

第 71 问:游戏行业,如何分析活动? / 287


第 5 章 展望 / 298

第 72 问:数据分析师的前景及如何成长? / 299


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