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数据分析实践 专业知识和职场技巧 版权信息
- ISBN：9787302666554
- 条形码：9787302666554 ; 978-7-302-66655-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据分析实践 专业知识和职场技巧 本书特色
《数据分析实践：专业知识和职场技巧》适合初级、中级数据分析师阅读，也适合在工作中需要应用数据分析解决问题的职场人参考。
数据分析实践 专业知识和职场技巧 内容简介
本书从初学者的角度出发，讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书进一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。
本书适合初级、中级数据分析师阅读，也适合在工作中需要应用数据分析解决问题的职场人士参考。
数据分析实践 专业知识和职场技巧 目录
第1章 初来乍到：初识数据分析 / 1
1.1 什么是数据分析 / 2
1.2 为什么需要数据分析 / 3
1.3 数据分析的岗位类型 / 5
1.4 数据分析的具体工作内容 / 7
1.5 入门数据分析需要学习的知识 / 9
1.6 数据分析岗位当前发展现状 / 13
1.7 数据分析岗位未来趋势预判 / 15
1.8 你是否适合从事数据分析工作 / 16
1.9 本章小结 / 17
第2章 数据的来源：数据埋点 / 18
2.1 数据埋点基础知识 / 19
2.2 数据埋点全流程 / 24
2.3 埋点通用内容设计方案 / 29
2.4 埋点新页面设计方案 / 36
2.5 数据埋点管理平台 / 39
2.6 埋点常见问题汇总 / 43
2.7 本章小结 / 44
第3章 数据的工厂：数据仓库 / 45
3.1 数据仓库基础知识 / 46
3.2 数据仓库分层设计 / 53
3.3 数据仓库建设规范 / 56
3.4 数据分析师需要掌握数据仓库的程度 / 65
3.5 短视频业务数据仓库建设案例 / 67
3.6 本章小结 / 71
第4章 量化的基础：数据指标体系 / 72
4.1 什么是数据指标体系 / 73
4.2 数据指标体系的作用 / 75
4.3 如何搭建数据指标体系 / 78
4.4 如何维护数据指标体系 / 83
4.5 搜索引擎行业数据指标体系 / 85
4.6 短视频行业数据指标体系 / 88
4.7 电商行业数据指标体系 / 93
4.8 本章小结 / 98
第5章 指标异动原因：归因分析 / 99
5.1 归因分析基础概念 / 100
5.2 指标异动分析排查步骤 / 103
5.3 快速定位异常维度的方法 / 108
5.4 如何量化维度值变化的贡献度 / 116
5.5 指标异动常见因素汇总 / 123
5.6 搜索引擎行业异动分析实战案例 / 125
5.7 本章小结 / 127
第6章 前瞻未来表现：预测分析 / 128
6.1 预测分析基础概念 / 129
6.2 产品短期健康度监控 / 131
6.3 产品长期目标制订 / 135
6.4 本章小结 / 139
第7章 因果推断方式：AB实验 / 140
7.1 什么是AB实验 / 141
7.2 AB实验*佳流程 / 143
7.3 实验设计阶段 / 148
7.4 实验运行阶段 / 160
7.5 实验评估阶段 / 165
7.6 实验放量阶段 / 168
7.7 实验归档阶段 / 169
7.8 因果推断其他方式 / 171
7.9 本章小结 / 176
第8章 探索产品迭代：产品分析 / 177
8.1 产品分析主要涉及的内容 / 178
8.2 描述产品当前现状及发现问题点 / 180
8.3 探索产品问题的本质及找到改进点 / 185
8.4 本章小结 / 193
第9章 用户长期维系：用户增长 / 195
9.1 用户增长架构简介 / 196
9.2 潜客期用户分析方法及策略 / 204
9.3 新增期用户分析方法及策略 / 212
9.4 成长期、成熟期用户分析方法及策略 / 216
9.5 衰退期、流失期用户分析方法及策略 / 225
9.6 用户画像价值及搭建思路 / 233
9.7 本章小结 / 239
第10章 工作产出呈现：总结汇报 / 240
10.1 日常工作总结汇报 / 241
10.2 例行周会月会汇报 / 243
10.3 数据分析项目汇报 / 246
10.4 本章小结 / 253
第11章 工作中的困惑：数据分析师如何破局 / 254
11.1 思维困惑：数据分析常见的八大思维误区 / 255
11.2 应用困惑：数据分析常用到的十种统计学方法 / 259
11.3 应用困惑：数据分析结合算法的七种应用场景 / 266
11.4 工具困惑：数据分析师掌握工具的程度 / 269
11.5 工作困惑：如何改善工作中的三大被动局面 / 271
11.6 工作困惑：数据分析团队可自主推动的八件事情 / 274
11.7 职业困惑：数据分析师的职业上升通道 / 277
11.8 职业困惑：数据分析师提升能力的方式 / 282
11.9 本章小结 / 286
第12章 临门一脚：面试指导 / 287
12.1 数据分析师面试简历修改技巧 / 288
12.2 面试前必须要做的准备工作 / 292
12.3 数据分析师完整面试流程及应答技巧 / 293
12.4 让面试官快速对你产生好感的自我介绍方式 / 299
12.5 面试环节回答开放性问题的几点技巧 / 302
12.6 面试环节必知的软技巧 / 305
12.7 面试环节一定要问的几个问题 / 308
12.8 面试前后判断岗位是否靠谱的几点技巧 / 311
12.9 同时拿到多个Offer时如何进行选择 / 312
12.10 汇总面试常考的SQL题 / 314
12.11 汇总面试常考的AB实验题 / 321
12.12 汇总面试常考的业务题 / 330
12.13 本章小结 / 335
1.1 什么是数据分析 / 2
1.2 为什么需要数据分析 / 3
1.3 数据分析的岗位类型 / 5
1.4 数据分析的具体工作内容 / 7
1.5 入门数据分析需要学习的知识 / 9
1.6 数据分析岗位当前发展现状 / 13
1.7 数据分析岗位未来趋势预判 / 15
1.8 你是否适合从事数据分析工作 / 16
1.9 本章小结 / 17
第2章 数据的来源：数据埋点 / 18
2.1 数据埋点基础知识 / 19
2.2 数据埋点全流程 / 24
2.3 埋点通用内容设计方案 / 29
2.4 埋点新页面设计方案 / 36
2.5 数据埋点管理平台 / 39
2.6 埋点常见问题汇总 / 43
2.7 本章小结 / 44
第3章 数据的工厂：数据仓库 / 45
3.1 数据仓库基础知识 / 46
3.2 数据仓库分层设计 / 53
3.3 数据仓库建设规范 / 56
3.4 数据分析师需要掌握数据仓库的程度 / 65
3.5 短视频业务数据仓库建设案例 / 67
3.6 本章小结 / 71
第4章 量化的基础：数据指标体系 / 72
4.1 什么是数据指标体系 / 73
4.2 数据指标体系的作用 / 75
4.3 如何搭建数据指标体系 / 78
4.4 如何维护数据指标体系 / 83
4.5 搜索引擎行业数据指标体系 / 85
4.6 短视频行业数据指标体系 / 88
4.7 电商行业数据指标体系 / 93
4.8 本章小结 / 98
第5章 指标异动原因：归因分析 / 99
5.1 归因分析基础概念 / 100
5.2 指标异动分析排查步骤 / 103
5.3 快速定位异常维度的方法 / 108
5.4 如何量化维度值变化的贡献度 / 116
5.5 指标异动常见因素汇总 / 123
5.6 搜索引擎行业异动分析实战案例 / 125
5.7 本章小结 / 127
第6章 前瞻未来表现：预测分析 / 128
6.1 预测分析基础概念 / 129
6.2 产品短期健康度监控 / 131
6.3 产品长期目标制订 / 135
6.4 本章小结 / 139
第7章 因果推断方式：AB实验 / 140
7.1 什么是AB实验 / 141
7.2 AB实验*佳流程 / 143
7.3 实验设计阶段 / 148
7.4 实验运行阶段 / 160
7.5 实验评估阶段 / 165
7.6 实验放量阶段 / 168
7.7 实验归档阶段 / 169
7.8 因果推断其他方式 / 171
7.9 本章小结 / 176
第8章 探索产品迭代：产品分析 / 177
8.1 产品分析主要涉及的内容 / 178
8.2 描述产品当前现状及发现问题点 / 180
8.3 探索产品问题的本质及找到改进点 / 185
8.4 本章小结 / 193
第9章 用户长期维系：用户增长 / 195
9.1 用户增长架构简介 / 196
9.2 潜客期用户分析方法及策略 / 204
9.3 新增期用户分析方法及策略 / 212
9.4 成长期、成熟期用户分析方法及策略 / 216
9.5 衰退期、流失期用户分析方法及策略 / 225
9.6 用户画像价值及搭建思路 / 233
9.7 本章小结 / 239
第10章 工作产出呈现：总结汇报 / 240
10.1 日常工作总结汇报 / 241
10.2 例行周会月会汇报 / 243
10.3 数据分析项目汇报 / 246
10.4 本章小结 / 253
第11章 工作中的困惑：数据分析师如何破局 / 254
11.1 思维困惑：数据分析常见的八大思维误区 / 255
11.2 应用困惑：数据分析常用到的十种统计学方法 / 259
11.3 应用困惑：数据分析结合算法的七种应用场景 / 266
11.4 工具困惑：数据分析师掌握工具的程度 / 269
11.5 工作困惑：如何改善工作中的三大被动局面 / 271
11.6 工作困惑：数据分析团队可自主推动的八件事情 / 274
11.7 职业困惑：数据分析师的职业上升通道 / 277
11.8 职业困惑：数据分析师提升能力的方式 / 282
11.9 本章小结 / 286
第12章 临门一脚：面试指导 / 287
12.1 数据分析师面试简历修改技巧 / 288
12.2 面试前必须要做的准备工作 / 292
12.3 数据分析师完整面试流程及应答技巧 / 293
12.4 让面试官快速对你产生好感的自我介绍方式 / 299
12.5 面试环节回答开放性问题的几点技巧 / 302
12.6 面试环节必知的软技巧 / 305
12.7 面试环节一定要问的几个问题 / 308
12.8 面试前后判断岗位是否靠谱的几点技巧 / 311
12.9 同时拿到多个Offer时如何进行选择 / 312
12.10 汇总面试常考的SQL题 / 314
12.11 汇总面试常考的AB实验题 / 321
12.12 汇总面试常考的业务题 / 330
12.13 本章小结 / 335
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数据分析实践 专业知识和职场技巧 作者简介
姜文哲，毕业于中国人民大学，前腾讯、阿里巴巴数据科学家，拥有10年以上数据分析经验，积累了丰富的实战方法论；数据分析类公众号“小火龙说数据”号主，分享上百篇原创干货文章，拥有上万粉丝，文章全网阅读量超过300万次。
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