數據分析思維

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猴子·數據分析學院
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第1篇 方法
第1章 业务指标
1.1 如何理解数据?
1.2 常用的指标有哪些?
1.2 如何选择指标?
1.4 指标体系和报表
第2章 分析方法
2.1 5W2H分析方法
2.2 逻辑树分析方法
2.3 行业分析方法
2.4 多维度拆解分析方法
2.5 对比分析方法
2.6 假设检验分析方法
2.7 相关分析方法
2.8 群组分析方法
2.9 RFM分析方法
2.10 AARRR模型分析方法
2.11 漏斗分析方法
第3章 用数据分析解决问题
3.1 数据分析解决问题的过程
3.2 如何明确问题?
3.3 如何分析原因?
3.4 如何提出建议?
3.5 总结
第2篇 实战
第4章 国内电商行业
4.1 业务知识
4.2 案例分析
第5章 跨境电商行业
5.1 业务知识
5.2 案例分析
第6章 金融信贷行业
6.1 业务知识
6.2 案例分析
第7章 金融第三方支付行业
7.1 业务知识
7.2 案例分析
第8章 家政行业
8.1 业务知识
8.2 案例分析
第9章 旅游行业
9.1 业务知识
9.2 案例分析
第10章 在线教育行业
10.1 业务知识
10.2 案例分析
第11章 运营商行业
11.1 业务知识
11.2 案例分析
第12章 内容行业
12.1 业务知识
12.2 案例分析
第13章 房产行业
13.1 业务知识
13.2 案例分析
第14章 汽车行业
14.1 业务知识
14.2 案例分析
第15章 零售行业
15.1 业务知识
15.2 案例分析
附录 常见的业务面试题
参考文献
· · · · · · (收起)

具体描述

數據分析不是某個固定的職位,而是人工智能時代的通用能力。你會看到各行業的招聘中都會要求應聘者具備數據分析能力。所以,具備數據分析能力可以極大地提升你在職場中的競爭力。

然而,很多人掌握瞭數據分析工具(如Excel、SQL、Python等),麵對工作還是不知道如何展開分析,經常會遇到下麵這些問題:

(1)手裏拿瞭一堆數據,卻不知道怎麼去利用;

(2)業務部門不滿意,總覺得你分析得不深入;

(3)準備麵試或找到新工作後,不知道如何快速掌握該行業的業務知識。

本書可以幫助從事數據分析相關工作的讀者解決以上問題,具備數據分析的能力。本書分為兩篇,第一篇為“方法”,介紹瞭指標、分析方法以及如何用數據分析解決問題。

第二篇為“實戰”,介紹如何應用第一篇的方法來解決工作中的問題。我們將在這一篇分享 來自不同行業的業務知識,以及如何用數據分析解決問題的案例,每一章都從業務模式、業務指標、案例分析三個方麵展開。

通過本書的學習,你會熟悉數據分析的方法,並將其靈活應用在自己所處的行業中。這樣當你在工作中遇到新的問題時,也能夠知道如何展開分析。

用户评价

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##分析基本功

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##思维比方法重要多了。

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##真没在豆瓣上评论过专业书,拿到书比我想象的内容更丰富一些,案例通俗易懂。先看了基础部分和自己工作内容相关的一部分,其他的继续啃完!

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##非常全面的知识体系梳理,又通过详实生动的例子,阐述如何在实战中应用。赞

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##看完很久了,竟然忘记评论,这本书太棒了,如果你希望提高自己的数据思维,学习具体的方法,请一定一定好好读读这本书,有理论有实践,深入浅出,可以帮大家发现数据分析的实用和乐趣,坚定学习的信心,准备多刷几遍。非常推荐!

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