《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》内容简介与阅读建议

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作者
傅一行
分类
经济管理
出版年份
2024
出版社
北京大学出版社
页数
324 页
语言
中文

《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》内容简介

《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》以业务为导向,详细地讲解了如何通过大数据分析来解决商业问题。其目的在于运用大数据分析思维,帮助读者把学术知识应用于真实的业务场景,解决实际的业务问题。

《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》书籍信息摘要

《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》内容简介与阅读建议,作者 傅一行,经济管理,2024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:商业分析、经济管理。

《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》适合哪些读者?

适合关注商业判断、组织管理、投资理财、经济趋势和案例分析的读者。

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目录

  1. 第 I 部分
  2. 数据决策理论篇
  3. 第 1 章 从 0 到 1 解构大数据 002
  4. 1.1 数字化背景 .002
  5. 1.2 大数据的三层认知 003
  6. 1.3 什么是大数据 005
  7. 1.4 大数据十字特征 .006
  8. 1.5 DIKW 体系 009
展开全部(共 300 章节)
  1. 1.6 数据的本质 .010
  2. 1.7 大数据不在于大,而在于全.011
  3. 本章小结013
  4. 第 2 章 数据决策的底层逻辑 014
  5. 2.1 数据的决策逻辑 .014
  6. 2.2 探索规律,按照规律来决策.015
  7. 2.3 发现变化,找到短板来决策.017
  8. 2.4 厘清关系,找影响因素做决策 020
  9. 2.5 预测未来,通过预判来决策.022
  10. 本章小结024
  11. 第 3 章 数据决策环节 025
  12. 3.1 数据决策路径 .025
  13. 3.2 业务数据化 .026
  14. 3.3 数据信息化 .027
  15. 3.4 信息策略化 .028
  16. 3.5 案例:赚差价的营业员 028
  17. 本章小结030
  18. 第Ⅱ部分
  19. 数据分析基础篇
  20. 第 4 章 数据分析概述 032
  21. 4.1 认识业务分析阶段 032
  22. 4.1.1 现状分析 . 033
  23. 4.1.2 原因分析 . 033
  24. 4.1.3 预测分析 . 033
  25. 4.2 了解数据分析方法 034
  26. 4.2.1 描述性分析 . 034
  27. 4.2.2 诊断性分析 . 034
  28. 4.2.3 预测性分析 . 035
  29. 4.2.4 推断性分析 . 035
  30. 4.2.5 专题性分析 . 035
  31. 4.3 熟知数据分析过程 035
  32. 4.3.1 第 1 步:明确目的 036
  33. 4.3.2 第 2 步:收集数据 038
  34. 4.3.3 第 3 步:整理数据 039
  35. 4.3.4 第 4 步:分析数据 040
  36. 4.3.5 第 5 步:呈现数据 043
  37. 4.3.6 第 6 步:形成结论 044
  38. 本章小结045
  39. 第 5 章 数据分析框架 046
  40. 5.1 数据分析思路 .046
  41. 5.2 精准营销分析框架(6R 准则) 047
  42. 5.2.1 正确的客户 . 048
  43. 5.2.2 正确的产品 . 049
  44. 5.2.3 合理的价格 . 049
  45. 5.2.4 最佳的时机 . 050
  46. 5.2.5 合适的方式 . 050
  47. 5.2.6 恰当的信息 . 051
  48. 5.2.7 喜爱的套餐 . 051
  49. 5.3 精准营销分析过程 052
  50. 5.4 用户行为分析框架(5W2H) 055
  51. 5.4.1 WHY . 056
  52. 5.4.2 WHAT 056
  53. 5.4.3 WHO . 056
  54. 5.4.4 WHEN 056
  55. 5.4.5 WHERE . 057
  56. 5.4.6 HOW . 057
  57. 5.4.7 HOW MUCH . 057
  58. 5.5 零售行业指标体系 .058
  59. 5.5.1 人(销售员、消费者) 058
  60. 5.5.2 货(商品) . 059
  61. 5.5.3 场(店铺) . 059
  62. 本章小结060
  63. 第 6 章 数据预处理 061
  64. 6.1 预处理任务 .061
  65. 6.2 数据集成 .062
  66. 6.2.1 样本追加 . 063
  67. 6.2.2 变量合并 . 063
  68. 6.2.3 连接示例 . 067
  69. 6.3 数据清洗 .068
  70. 6.3.1 重复值处理 . 068
  71. 6.3.2 错误值处理 . 069
  72. 6.3.3 离群值处理 . 070
  73. 6.3.4 缺失值处理 . 074
  74. 6.4 样本处理 .076
  75. 6.4.1 数据筛选 . 076
  76. 6.4.2 随机抽样 . 076
  77. 6.4.3 数据平衡 . 077
  78. 6.5 变量处理 .078
  79. 6.6 质量评估 .079
  80. 本章小结080
  81. 第Ⅲ部分
  82. 描述统计分析篇
  83. 第 7 章 数据统计分析基础 082
  84. 7.1 认识数据集 .082
  85. 7.1.1 数据集格式 . 082
  86. 7.1.2 数据存储类型 . 083
  87. 7.1.3 数据统计类型 . 084
  88. 7.2 统计分析基础 .085
  89. 7.2.1 操作模式 . 085
  90. 7.2.2 关键要素 . 086
  91. 7.2.3 三个操作步骤 . 087
  92. 7.2.4 透视表组成结构 088
  93. 7.3 常用统计指标 .089
  94. 7.3.1 集中趋势 . 090
  95. 7.3.2 离散程度 . 092
  96. 7.3.3 分布形态 . 094
  97. 7.3.4 统计汇总函数 . 096
  98. 本章小结097
  99. 第 8 章 数据统计分析方法 098
  100. 8.1 对比分析法 .098
  101. 8.1.1 案例:用户特征分析 099
  102. 8.1.2 案例:增量不增收 100
  103. 8.1.3 统计分析思路框架 102
  104. 8.2 结构分析法 .103
  105. 8.2.1 案例:静态结构分析 104
  106. 8.2.2 案例:动态结构分析 104
  107. 8.2.3 案例:财务结构分析 105
  108. 8.3 分布分析法 .106
  109. 8.3.1 案例:运营商用户消费分布 . 107
  110. 8.3.2 案例:银行用户消费分析 . 107
  111. 8.3.3 案例:运营商流量分布 109
  112. 8.4 趋势分析法 .110
  113. 8.4.1 案例:手机销量淡旺季 110
  114. 8.4.2 案例:订单需求的周期性 . 111
  115. 8.4.3 案例:破解零售店的销售规律 . 112
  116. 8.5 交叉分析法 .113
  117. 8.5.1 案例:各区域产品销量 113
  118. 8.5.2 案例:产品偏好分析 114
  119. 8.5.3 案例:违约影响因素分析 . 117
  120. 8.6 杜邦分析法 .120
  121. 8.6.1 案例:净资产收益率分析 . 121
  122. 8.6.2 案例:市场占有率分析 121
  123. 8.6.3 案例:销售策略分析 122
  124. 8.7 漏斗分析法 .122
  125. 8.7.1 案例:电商转化率分析 123
  126. 8.7.2 案例:消费者行为分析模型 . 125
  127. 本章小结126
  128. 第 9 章 数据的可视化分析 127
  129. 9.1 绘图基本原则 .127
  130. 9.2 柱形图 .128
  131. 9.2.1 简单柱形图 . 128
  132. 9.2.2 复式柱形图 . 129
  133. 9.2.3 堆积柱形图 . 129
  134. 9.2.4 百分比堆积柱形图 130
  135. 9.2.5 画图原则 . 131
  136. 9.3 直方图 .131
  137. 9.3.1 分布形态 . 132
  138. 9.3.2 溢出值考虑 . 133
  139. 9.3.3 多组直方图 . 134
  140. 9.3.4 画图原则 . 134
  141. 9.4 箱形图 .135
  142. 9.4.1 简单箱形图 . 135
  143. 9.4.2 分组箱形图 . 136
  144. 9.4.3 画图原则 . 137
  145. 9.5 饼图 137
  146. 9.5.1 简单饼图 . 137
  147. 9.5.2 复合饼图 . 138
  148. 9.5.3 画图原则 . 138
  149. 9.6 瀑布图 .139
  150. 9.6.1 结构瀑布图 . 139
  151. 9.6.2 变化瀑布图 . 140
  152. 9.6.3 画图原则 . 141
  153. 9.7 折线图 .141
  154. 9.7.1 简单折线图 . 141
  155. 9.7.2 多折线图 . 141
  156. 9.7.3 画图原则 . 142
  157. 9.8 散点图 / 气泡图 142
  158. 9.8.1 散点图 142
  159. 9.8.2 气泡图 143
  160. 9.8.3 画图原则 . 143
  161. 9.9 漏斗图 .144
  162. 9.9.1 漏斗图介绍 . 144
  163. 9.9.2 画图原则 . 144
  164. 9.10 象限图 .144
  165. 9.10.1 象限图介绍 . 145
  166. 9.10.2 画图原则 . 145
  167. 9.11 帕累托图 .145
  168. 9.11.1 帕累托图介绍 . 145
  169. 9.11.2 画图原则 . 146
  170. 本章小结146
  171. 第Ⅳ部分
  172. 影响因素分析篇
  173. 第 10 章 相关分析 148
  174. 10.1 影响因素分析 .148
  175. 10.2 相关分析 .150
  176. 10.2.1 相关分析种类 151
  177. 10.2.2 散点图 . 151
  178. 10.2.3 相关系数 . 153
  179. 10.2.4 显著性检验 . 154
  180. 10.3 简单相关分析步骤 155
  181. 10.3.1 第 1 步:绘制散点图 156
  182. 10.3.2 第 2 步:计算相关系数 . 157
  183. 10.3.3 第 3 步:显著性检验 158
  184. 10.3.4 第 4 步:进行业务判断 . 158
  185. 10.4 三种相关系数 .158
  186. 10.4.1 Pearson 相关系数 . 159
  187. 10.4.2 Spearman 相关系数 . 160
  188. 10.4.3 Kendall 相关系数 . 161
  189. 10.5 相关系数的选择 .164
  190. 10.6 案例:消费水平影响因素分析 165
  191. 10.7 偏相关分析 .167
  192. 10.7.1 偏相关概念 . 168
  193. 10.7.2 计算公式 . 168
  194. 10.7.3 显著性检验 . 168
  195. 10.7.4 案例:消费水平的偏相关分析 . 169
  196. 本章小结170
  197. 第 11 章 方差分析 171
  198. 11.1 方差分析的基本知识 .171
  199. 11.1.1 基本原理 . 172
  200. 11.1.2 方差分析前提条件 178
  201. 11.2 方差分析类别 .179
  202. 11.3 单因素方差分析 .179
  203. 11.3.1 单因素方差分析步骤 179
  204. 11.3.2 案例:单因素方差分析应用 . 180
  205. 11.4 多因素方差分析 .183
  206. 11.4.1 基本原理 . 183
  207. 11.4.2 案例:营销广告策略分析 . 186
  208. 11.4.3 案例:消费水平的影响因素分析 189
  209. 11.5 协方差分析 .193
  210. 11.5.1 基本原理 . 193
  211. 11.5.2 案例:生猪饲料效果差异性评估 194
  212. 11.5.3 案例:消费水平的影响因素分析 195
  213. 本章小结197
  214. 第 12 章 列联分析 198
  215. 12.1 列联分析的基本知识 .198
  216. 12.1.1 列联表 . 199
  217. 12.1.2 期望值 . 199
  218. 12.2 卡方检验 .200
  219. 12.3 列联分析步骤 .201
  220. 12.4 案例:客户流失的影响因素分析 201
  221. 本章小结205
  222. 第Ⅴ部分
  223. 统计推断分析篇
  224. 第 13 章 概率论基础 207
  225. 13.1 基本概念 .207
  226. 13.2 概率分布 .209
  227. 13.3 离散型概率分布 .210
  228. 13.3.1 概率分布表示 210
  229. 13.3.2 伯努利分布 . 212
  230. 13.3.3 二项分布 . 212
  231. 13.3.4 泊松分布 . 216
  232. 13.3.5 几何分布 . 219
  233. 13.4 连续型概率分布 .221
  234. 13.4.1 概率分布表示 221
  235. 13.4.2 均匀分布 . 225
  236. 13.4.3 指数分布 . 226
  237. 13.4.4 正态分布 . 229
  238. 13.5 其他常用分布 .233
  239. 13.5.1 χ 2 分布 . 233
  240. 13.5.2 F 分布 236
  241. 13.5.3 T 分布 238
  242. 13.6 随机变量的数字特征 .239
  243. 13.6.1 数学期望 . 240
  244. 13.6.2 方差 240
  245. 本章小结241
  246. 第 14 章 参数估计 243
  247. 14.1 抽样估计基础 .243
  248. 14.1.1 基本概念 . 243
  249. 14.1.2 抽样方法 . 244
  250. 14.1.3 大数定律 . 246
  251. 14.1.4 中心极限定理 247
  252. 14.2 参数估计 .250
  253. 14.2.1 点估计 . 250
  254. 14.2.2 均值点估计 . 252
  255. 14.2.3 比例点估计 . 253
  256. 14.2.4 产品寿命估计 254
  257. 14.3 区间估计 .255
  258. 14.3.1 基本概念 . 255
  259. 14.3.2 均值区间估计 256
  260. 14.3.3 方差区间估计 260
  261. 14.3.4 比例区间估计 263
  262. 14.4 抽样误差 .265
  263. 14.5 样本容量确定 .266
  264. 14.5.1 均值评估的样本容量 266
  265. 14.5.2 比例评估的样本容量 267
  266. 本章小结268
  267. 第 15 章 假设检验 269
  268. 15.1 基本思想 .269
  269. 15.1.1 反证法 . 270
  270. 15.1.2 小概率 . 270
  271. 15.2 检验种类 .270
  272. 15.3 基本步骤 .271
  273. 15.4 显著性检验 .274
  274. 15.5 常用检验统计量 .277
  275. 15.5.1 均值检验 . 277
  276. 15.5.2 方差检验 . 283
  277. 15.5.3 比例检验 . 286
  278. 15.6 两类错误 .287
  279. 15.7 案例:SPSS 中假设检验 .288
  280. 15.7.1 案例:周岁儿童身高 T 检验 . 288
  281. 15.7.2 案例:信用卡消费水平 T检验 289
  282. 本章小结291
  283. 第 16 章 双样本假设检验 292
  284. 16.1 两独立样本检验 .292
  285. 16.1.1 均值差异检验 293
  286. 16.1.2 方差齐性检验 296
  287. 16.2 两配对样本检验 .297
  288. 16.2.1 案例:存活天数差异 298
  289. 16.2.2 案例:施肥对幼苗成长影响 . 299
  290. 16.2.3 案例:针织品断裂强力差异检验 300
  291. 16.3 案例:Excel 中双样本检验 301
  292. 16.3.1 案例:供应商交付周期差异评估 301

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