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
##入門友好。 相關指標和各行業的案例分析，較有幫助。
評分##對於數據分析新人梳理知識結構很有用
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##雖然是很基礎的方法，但對於邁齣第一步或者初步體係化的需要還是很有用
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##缺少的一星給案例部分，案例質量良莠不齊，建議看完作者背景選擇性閱讀
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##入門友好。 相關指標和各行業的案例分析，較有幫助。
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
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2026 windowsfront.com All Rights Reserved. 靜流書站 版權所有