第1章 業務指標
1.1 如何理解數據？
1.2 常用的指標有哪些？
1.2 如何選擇指標？
1.4 指標體係和報錶
第2章 分析方法
2.1 5W2H分析方法
2.2 邏輯樹分析方法
2.3 行業分析方法
2.4 多維度拆解分析方法
2.5 對比分析方法
2.6 假設檢驗分析方法
2.7 相關分析方法
2.8 群組分析方法
2.9 RFM分析方法
2.10 AARRR模型分析方法
2.11 漏鬥分析方法
第3章 用數據分析解決問題
3.1 數據分析解決問題的過程
3.2 如何明確問題？
3.3 如何分析原因？
3.4 如何提齣建議？
3.5 總結
第2篇 實戰
第4章 國內電商行業
4.1 業務知識
4.2 案例分析
第5章 跨境電商行業
5.1 業務知識
5.2 案例分析
第6章 金融信貸行業
6.1 業務知識
6.2 案例分析
第7章 金融第三方支付行業
7.1 業務知識
7.2 案例分析
第8章 傢政行業
8.1 業務知識
8.2 案例分析
第9章 旅遊行業
9.1 業務知識
9.2 案例分析
第10章 在綫教育行業
10.1 業務知識
10.2 案例分析
第11章 運營商行業
11.1 業務知識
11.2 案例分析
第12章 內容行業
12.1 業務知識
12.2 案例分析
第13章 房産行業
13.1 業務知識
13.2 案例分析
第14章 汽車行業
14.1 業務知識
14.2 案例分析
第15章 零售行業
15.1 業務知識
15.2 案例分析
附錄 常見的業務麵試題
參考文獻
· · · · · · (收起)
具體描述
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。
用戶評價
##非常全麵的知識體係梳理，又通過詳實生動的例子，闡述如何在實戰中應用。贊
評分##對於數據分析這方麵的小白來說,我是先從第二篇實戰讀起的。通過先看案例再瞭解實際細節,讓我這個小白充分的認識瞭數據分析。非常不錯的入門和啓濛書。
評分##數據分析領域非常全麵的一本書，不但生動細緻的講解瞭各種商業模式中的關鍵指標構成及分析，還綜閤瞭目前互聯網中各個行業的實際案例進行講解，全書看完，收獲頗豐
評分##真沒在豆瓣上評論過專業書，拿到書比我想象的內容更豐富一些，案例通俗易懂。先看瞭基礎部分和自己工作內容相關的一部分，其他的繼續啃完！
評分##對於數據分析新人梳理知識結構很有用
評分##很厚，內容很紮實的一本書。看瞭一個多月纔看完。包括基礎知識和案例分析，學到瞭很多！
評分##總體來說還算是一本很不錯的數據分析的入門書籍，係統性的闡述瞭數據分析方式方法及數據分析應該具備的數據分析思維，同時介紹瞭目前比較流行的11種數據分析方法，更難得的是他不僅僅隻是告訴你數據分析是什麼？還教你如何用？在提供what和how的同時，還提供瞭許多具體的案例來加深讀者的理解，能夠讓讀者受到啓發觸類旁通。
評分##書還是不錯的，雖然裏麵有些地方錶述有誤，但是言簡意賅，也讓我意識到，在大數據時代，大傢都會變成韭菜…小說網、網購、買車買房，生活方方麵麵都不可避免要變成被彆人利用的一條代碼，且付齣更高的購買價格…
評分##一本書都是在做數據分析應用題，總體來說還不錯，是對市麵上缺少行業介紹和數據分析思考方法類書的極好補充。這本書讓我認識到人類社會生産生活中的各種指標大多數都是有理數。
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