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《数据分析原理：6步解决业务分析难题》内容简介
本书系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，终推演、验证、分析出结论，并选择的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环。
《数据分析原理：6步解决业务分析难题》书籍信息摘要
《数据分析原理：6步解决业务分析难题》内容简介与阅读建议，作者 周文全,黄怡媛,马炯雄，科技技术，2023年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：数据分析、计算机类。
- 作者：周文全,黄怡媛,马炯雄
- 分类：科技技术
- 出版年份：2023
- 出版社：电子工业出版社
- 页数：236 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《数据分析原理：6步解决业务分析难题》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 7.1 可作为选书参考。
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目录
- 第1章 数据分析始于懂业务，切于指标体系 001
- 1.1 怎样才叫懂业务并高于业务视角 002
- 1.1.1 懂业务的三个标准 003
- 1.1.2 什么是高于业务视角 008
- 1.2 如何才能成为懂业务的专家 014
- 1.2.1 多想一步，不做只为完成工作的“机器人” 015
- 1.2.2 主动思考，培养批判性思维 018
- 1.3 四步法建立指标体系 021
展开全部（共 98 章节）
- 1.3.1 指标的含义 021
- 1.3.2 指标体系的定义 022
- 1.3.3 指标体系建立的四个步骤 023
- 1.4 五大行业的业务目标和指标体系 028
- 1.4.1 能源行业的目标和指标体系——以中石化为例 029
- 1.4.2 政务行业的目标和指标体系——以粤省事为例 033
- 1.4.3 金融行业的目标和指标体系——以建行App 为例 035
- 1.4.4 教育行业的目标和指标体系——以腾讯课堂为例 037
- 1.4.5 互联网行业的目标和指标体系 039
- 第2章 良好的目标拆解能够让分析事半功倍 043
- 2.1 目标拆解的核心法则 044
- 2.1.1 MECE 法则是什么 045
- 2.1.2 如何做到完全穷尽和相互独立 046
- 2.1.3 MECE 法则实践案例 051
- 2.2 利用公式法进行拆解 055
- 2.2.1 公式法的定义 055
- 2.2.2 生活中的问题用公式法拆解 055
- 2.2.3 销售中的问题用公式法拆解 057
- 2.2.4 互联网中的问题用公式法拆解 059
- 2.3 利用路径法进行拆解 064
- 2.3.1 路径法的定义 064
- 2.3.2 路径法的案例：分析某清理工具App 的日活趋势 064
- 2.4 利用模块法进行拆解 068
- 2.4.1 模块法的定义 069
- 2.4.2 模块法的案例：利用商业画布模型拆解商业问题 069
- 第3章 数据的选取对终分析产生关键性的影响 075
- 3.1 常见的数据类型和获取途径 076
- 3.1.1 数据的类型 076
- 3.1.2 数据的获取渠道 078
- 3.1.3 外部竞争对手数据的获取 081
- 3.1.4 内部数据的提取 082
- 3.2 选取数据和数据预处理 092
- 3.2.1 选取数据的原则 092
- 3.2.2 数据预处理 095
- 第4章 业务模块决定分析方法的适用场景 103
- 4.1 行业分析 104
- 4.1.1 行业分析的目的确认 105
- 4.1.2 系统性资料搜集和整理 108
- 4.1.3 找到行业的痛点 112
- 4.1.4 形成自己的策略和观点 114
- 4.2 市场规模预测分析 117
- 4.2.1 时间序列预测法 117
- 4.2.2 用户构成预测法 121
- 4.3 渠道质量评估 125
- 4.3.1 渠道的定义、分类和管理 126
- 4.3.2 渠道质量分析法 128
- 4.3.3 渠道反作弊分析法 133
- 4.4 产品分析 136
- 4.4.1 产品的功能设计合理性分析 136
- 4.4.2 产品的健康度分析 143
- 4.4.3 产品精细化分群运营分析 145
- 4.5 运营活动分析 150
- 4.5.1 活动目标拆解分析法 152
- 4.5.2 设计活动内容之选品分析法 155
- 4.5.3 活动前上线预热之优惠券营销分析 157
- 4.5.4 活动正式上线之指标体系日常监控分析 160
- 4.5.5 活动后效果复盘之整体效果分析 161
- 4.6 用户增长分析 163
- 4.6.1 用户留存率增长分析 165
- 4.6.2 用户流失率降低分析 171
- 第5章 推演、组织、验证出正确的结论 177
- 5.1 合理推演，避免谬误，从而得出正确的结论 178
- 5.1.1 过度简化因果谬误 178
- 5.1.2 滑坡谬误 180
- 5.1.3 忽略常见原因谬误 182
- 5.1.4 事后归因谬误 183
- 5.1.5 以偏概全谬误 184
- 5.2 分析结论的组织：金字塔原理的使用 186
- 5.2.1 结论的三个层次 186
- 5.2.2 什么是金字塔原理 189
- 5.2.3 如何运用金字塔原理 190
- 5.3 多数分析结论都需要靠AB 测试来验证 193
- 5.3.1 AB 测试的应用场景 193
- 5.3.2 AB 测试四步法 194
- 5.3.3 AB 测试的常见误区 198
- 第6章 数据分析的展现方式 201
- 6.1 图表是数据分析结论的直观展现方式 202
- 6.1.1 “图表三千，只取一瓢” 203
- 6.1.2 根据论证逻辑，选择合适的图表 203
- 6.1.3 锦上添花的其他图表类型 209
- 6.1.4 图表需要优化：图表优化的三大原则 211
- 6.2 分析报告能把数据分析的结论和思考进一步升华 216
- 6.2.1 克服拖延症好的办法：“先把手弄脏” 216
- 6.2.2 搭好基础框架就完成了至少80% 的工作 216
- 6.2.3 细心打磨，增强专业说服力 217
- 6.3 把数据分析的结论娓娓道来 218
- 6.3.1 汇报是达到业务目的的手段 218
- 6.3.2 用讲故事的逻辑组织你的汇报 220
- 6.3.3 优秀汇报的成熟模型：SCQA 和ZUORA 222
- 6.3.4 说在后：准备好面对问题和挑战 225
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常见问题
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