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
数据分析不是某个固定的职位，而是人工智能时代的通用能力。你会看到各行业的招聘中都会要求应聘者具备数据分析能力。所以，具备数据分析能力可以极大地提升你在职场中的竞争力。
然而，很多人掌握了数据分析工具（如Excel、SQL、Python等），面对工作还是不知道如何展开分析，经常会遇到下面这些问题：
（1）手里拿了一堆数据，却不知道怎么去利用；
（2）业务部门不满意，总觉得你分析得不深入；
（3）准备面试或找到新工作后，不知道如何快速掌握该行业的业务知识。
本书可以帮助从事数据分析相关工作的读者解决以上问题，具备数据分析的能力。本书分为两篇，第一篇为“方法”，介绍了指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题。
第二篇为“实战”，介绍如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题。我们将在这一篇分享 来自不同行业的业务知识，以及如何用数据分析解决问题的案例，每一章都从业务模式、业务指标、案例分析三个方面展开。
通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。这样当你在工作中遇到新的问题时，也能够知道如何展开分析。
用户评价
###学习心得#这是数据分析的教科书，具体的案例我没有细读，但是背后的方法给了我很多启发。这不是单纯的数据分析，而是给你一套用数据发现原因解决问题的方法。我觉得公共管理中欠缺数据分析，大量的“我认为”，“我觉得”，“感觉是”，没有从数据里找到问题的真正原因，提出的对策往往治标不治本。
评分##入门友好。 相关指标和各行业的案例分析，较有帮助。
评分##对于数据分析新人梳理知识结构很有用
评分##分析基本功
评分##这本书比较适合运营、市场、产品从业者来读，很入门的数据分析书籍，里面的数据指标、分析方法都是比较常见的，在工作中也经常用到，但是可能没那么系统。读完前三章，给自己数据分析方面的知识画了个系统的导图。阅读感也好，不像其他类似书籍过于学术化，这本书读起来很轻松，总体不错。
评分###学习心得#这是数据分析的教科书，具体的案例我没有细读，但是背后的方法给了我很多启发。这不是单纯的数据分析，而是给你一套用数据发现原因解决问题的方法。我觉得公共管理中欠缺数据分析，大量的“我认为”，“我觉得”，“感觉是”，没有从数据里找到问题的真正原因，提出的对策往往治标不治本。
评分##很厚，内容很扎实的一本书。看了一个多月才看完。包括基础知识和案例分析，学到了很多！
评分##对于数据分析这方面的小白来说,我是先从第二篇实战读起的。通过先看案例再了解实际细节,让我这个小白充分的认识了数据分析。非常不错的入门和启蒙书。
评分##总体来说还算是一本很不错的数据分析的入门书籍，系统性的阐述了数据分析方式方法及数据分析应该具备的数据分析思维，同时介绍了目前比较流行的11种数据分析方法，更难得的是他不仅仅只是告诉你数据分析是什么？还教你如何用？在提供what和how的同时，还提供了许多具体的案例来加深读者的理解，能够让读者受到启发触类旁通。
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