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
##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##整本書先介紹通用的分析方法跟思路，再結閤不同行業的案例，通過實例讓人很容易就能理解方法如何在實際業務場景中得到運用，值得仔細讀一讀
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##分析基本功
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##分析基本功
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###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##入門友好。 相關指標和各行業的案例分析，較有幫助。
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