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
這是第一本係統講分析方法、如何用數據分析解決問題的書，並且真正做到瞭通俗易懂????
評分##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##對於數據分析新人梳理知識結構很有用
評分##這本書比較適閤運營、市場、産品從業者來讀，很入門的數據分析書籍，裏麵的數據指標、分析方法都是比較常見的，在工作中也經常用到，但是可能沒那麼係統。讀完前三章，給自己數據分析方麵的知識畫瞭個係統的導圖。閱讀感也好，不像其他類似書籍過於學術化，這本書讀起來很輕鬆，總體不錯。
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。
評分###學習心得#這是數據分析的教科書，具體的案例我沒有細讀，但是背後的方法給瞭我很多啓發。這不是單純的數據分析，而是給你一套用數據發現原因解決問題的方法。我覺得公共管理中欠缺數據分析，大量的“我認為”，“我覺得”，“感覺是”，沒有從數據裏找到問題的真正原因，提齣的對策往往治標不治本。
評分##這本書比較適閤運營、市場、産品從業者來讀，很入門的數據分析書籍，裏麵的數據指標、分析方法都是比較常見的，在工作中也經常用到，但是可能沒那麼係統。讀完前三章，給自己數據分析方麵的知識畫瞭個係統的導圖。閱讀感也好，不像其他類似書籍過於學術化，這本書讀起來很輕鬆，總體不錯。
評分##思維比方法重要多瞭。
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！
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