真正的好書不在於給出答案,而在於給出思考問題的方法。本書選擇人物對話的形式,通過一問一答把讀者帶入到思考問題的情境,耳濡目染,感同身受。思路上清晰連貫,表達上深入淺出,減少枯燥的概念,增加生動的故事和實用的案例;減少晦澀的公式推導,增加思路引導的互動情境。本書章節邏輯清晰,從企業的一個個具化的需求出發,使讀者對數據分析的了解循序漸進,將複雜的數據分析知識體系串成有機的整體;數據分析體系完整,從數據採集、數據清洗和加工,到戰略數據分析、經營數據分析和投資數據分析等綜合分析,最後到數據成果的精彩呈現均加以闡述,使讀者完整了解到數據分析對企業各個環節的價值。書中的案例來源於企業經營的實際案例,實用性強,分析線索環環緊扣,分析方法細緻嚴謹,數據展示簡潔明了,難能可貴的是作者將自己多年在數據分析實際工作中的“解題”思路加以展現,為廣大數據分析師們的實務工作提供了寶貴的借鑑。本書在章節編排方面兼顧不同讀者的需求:第1章可加強企業高管對數據分析的認識。第2章有助於想進入數據分析行業的有志之士明確發展方向和路徑。第3章幫助在信息技術公司、軟體公司、網際網路公司、傳統企業、電商企業、管理諮詢公司、市場研究公司等從事數據分析工作的分析師進行自檢。第4章到第8章有助於國中級數據分析師以及閱讀使用數據分析報告的職業經理人提升數據分析的專業思路、方法和技能。
基本介紹
- 中文名:數據分析:企業的賢內助
- 外文名:Data Analysis: the Smart Assistant for Enterprise
- 作者:陳哲
- 出版社:機械工業出版社
- 頁數:315頁
- 開本:16
- 品牌:機械工業出版社
- 類型:計算機與網際網路
- 出版日期:2013年10月1日
- 語種:簡體中文
- ISBN:7111440854, 9787111440857
基本介紹,內容簡介,作者簡介,專業推薦,媒體推薦,名人推薦,圖書目錄,序言,
基本介紹
內容簡介
資深數據分析師多年工作經驗結晶,20餘位行業專家聯袂推薦!
數據分析領域的開創性著作,技術內容專業、細緻、嚴謹;寫作方式獨闢蹊徑,構思巧妙,生動有趣
以企業經營中的案例為依託,將複雜的數據分析知識巧妙地融入其中,完整呈現數據分析項目的流程,系統闡述數據分析的專業思路、方法和技能
數據分析領域的開創性著作,技術內容專業、細緻、嚴謹;寫作方式獨闢蹊徑,構思巧妙,生動有趣
以企業經營中的案例為依託,將複雜的數據分析知識巧妙地融入其中,完整呈現數據分析項目的流程,系統闡述數據分析的專業思路、方法和技能
作者簡介
陳哲(新浪部落格:數據小宇軍) 資深數據分析師,從事數據分析研究和培訓工作多年,先後在北京賽諾市場研究公司、北京奧維諮詢有限公司、新浪樂居、中國商業聯合會數據分析專業委員會任研究員、研究副總監、客戶分析師、數據中心主任和講師,不僅精通SPSS、EPIDATA、EXCEL等數據分析軟體,而且熟悉數據分析的完整項目流程和各種數據分析模型方法。主持過近百個數據分析項目,項目類型涉及戰略規劃、投資項目評估、用戶滿意度分析、市場區隔與目標市場選擇、競爭分析、市場進入研究、用戶使用習慣與態度研究、品牌資產評估、品牌形象診斷、新產品測試、定價研究、終端渠道點檢、廣告效果評估等多個領域,積累了豐富的經驗。2012年開通新浪部落格,堅持原創,後入駐微博達人並成為中國統計網的專欄作家,具有較為廣泛的影響力。
經過近兩年時間的發展,大數據已經從概念期逐漸轉向套用期,越來越多的行業和企業認識到數據所能產生的價值,期望通過數據分析,深化市場理解,挖掘市場機會,提高運營效率,減少拍腦袋決策的風險。百分點科技作為國內權威的、專注於為企業提供大數據服務的專業機構,對數據的重要性和企業的需求有非常深刻的認識。從技術的角度來講,企業要從積累的數據中挖掘出價值,要做一系列的工作,數據分析是其中非常重要的一環,起著決定性作用。但是,數據分析所涉及的知識非常多,思路方法、工具技能,業務理解一樣都不能少。這使很多數據分析從業者和想進入數據分析行業的有志之士非常迷茫。初學數據分析該從哪裡入手?提升數據分析能力該如何進階?
事實上,參與項目是磨練能力的最佳武器;情境教學是激發思考的關鍵路徑。因此本書塑造了一個企業情境,虛構了企業決策者、資深數據分析師和數據分析初學者等若干人物,以人物對話的形式,將數據分析的完整流程和各項技術都巧妙地融入在了其中。在讀完本書後,讀者既能掌握數據分析的專業技術,又能明白如何去完成一個實際的數據分析的項目。在給人輕鬆活潑的閱讀體驗的同時,又不失嚴謹和專業性,非常難得。本書不僅適合於數據分析初學者,數據分析的從業人員閱讀,也適合於企業的經營者和決策者們閱讀。
——蘇萌 百分點科技創始人
經過近兩年時間的發展,大數據已經從概念期逐漸轉向套用期,越來越多的行業和企業認識到數據所能產生的價值,期望通過數據分析,深化市場理解,挖掘市場機會,提高運營效率,減少拍腦袋決策的風險。百分點科技作為國內權威的、專注於為企業提供大數據服務的專業機構,對數據的重要性和企業的需求有非常深刻的認識。從技術的角度來講,企業要從積累的數據中挖掘出價值,要做一系列的工作,數據分析是其中非常重要的一環,起著決定性作用。但是,數據分析所涉及的知識非常多,思路方法、工具技能,業務理解一樣都不能少。這使很多數據分析從業者和想進入數據分析行業的有志之士非常迷茫。初學數據分析該從哪裡入手?提升數據分析能力該如何進階?
事實上,參與項目是磨練能力的最佳武器;情境教學是激發思考的關鍵路徑。因此本書塑造了一個企業情境,虛構了企業決策者、資深數據分析師和數據分析初學者等若干人物,以人物對話的形式,將數據分析的完整流程和各項技術都巧妙地融入在了其中。在讀完本書後,讀者既能掌握數據分析的專業技術,又能明白如何去完成一個實際的數據分析的項目。在給人輕鬆活潑的閱讀體驗的同時,又不失嚴謹和專業性,非常難得。本書不僅適合於數據分析初學者,數據分析的從業人員閱讀,也適合於企業的經營者和決策者們閱讀。
——蘇萌 百分點科技創始人
專業推薦
媒體推薦
作者能把在常人看來專業、枯燥的數據分析寫得如此有趣、生動,一開始閱讀,就不想停下來,實在是難能可貴。本書由淺入深地講解了如何進行數據分析,循循善誘,與市面上很多“拼湊”而成的書籍形成了鮮明對比,凝聚了作者的心血,非常適合想系統化學習數據分析的朋友們閱讀。
—— 謝林曦 易居中國聯席運營總監、樂居網際網路集團副總經理
近一兩年來,數據分析方面的圖書如雨後春筍般噴薄而出,當我初見書名《數據分析:企業的賢內助》時,不禁“啞然失笑”,因為我還是第一次看到有把數據分析當“女性”的!不僅如此,還是“妻子”的角色!這種想法真令人叫絕!但是,在我認真閱讀這本書後,所有的“啞然失笑”都變成“會心微笑”。書中虛擬了一個融合家庭與企業的場景,風趣別致,把本來十分無趣的數據邏輯,變成了善解人意的講述;把枯燥的理論,變成了活潑的場景,並娓娓道來。
進一步了解到作者也是一位女士,一位賢妻良母,就更是肅然起敬。從事數據分析的女性原本就極少,能堅持多年的則更少,如同作者這般在多年的耕耘之後積累了豐富實踐經驗的則是鳳毛麟角。女性的優勢體現在更細緻的思辨,更精細的考量,以及更嚴謹的結構上,同時,她還用我們男士所不常見的視角去觀察數據之下的商業邏輯,更是讓我們這些“鬚眉男兒”受益頗多。
我不打算在這個短短的評語中述說所有關於這本書的新奇、別致之處,但我更希望這本書帶給你的不僅僅是新奇,更是一本能夠讓你有所啟發、幫你解決實際問題的好書。我相信,只要你讀下去,一定能夠得到你未曾預料到的收穫,一如我讀它一樣。最後,對本書的作者致以“家一般”溫暖的敬意。
—— 宋星 網際網路行銷數據分析與最佳化頂級專家/“網站分析在中國”創始人
陳情數據以酬眾兮,得秒術而予聖哲!
大數據時代要學會慢思維,用講故事的方式來講數據分析這活兒很不好乾,能把嚴謹邏輯、生動案例、專業技能、趣味筆法這四道食材烹製成一道色香味美的佳肴,陳哲幹得漂亮!
—— 孟祥奇 騰訊網路媒體事業群市場部 高級經理
如果你認為數據分析很複雜、很枯燥,那么我建議你讀一下這本書。本書在數據分析的同類書中算得上是“異類”,拋開紛繁的數字和複雜的公式及模型,以小說的敘事方法介紹了企業數據分析中常用的方法和思考方式,同時又對數據分析從業者的職業生涯進行了規劃,是學習數據分析的朋友真正的“賢內助”。
—— 王彥平 (網名:藍鯨) “藍鯨的網站分析筆記”博主/《網站分析實戰》作者
數據分析如烹美食,一頓美食的最終成敗,很大程度依賴於這頓美食的意義和目標,以及你的準備、思路、方法、技術和對品嘗人的影響程度等。本書從數據價值、職業發展、數據分析流程多個方面一步步引領你進入數據江湖,是作者多年職場經驗積累的梳理與分享,完全貼近數據分析師的職業發展和日常工作,一環扣一環、淺顯易懂,新手和初級用戶定會愛不釋手,“唰唰唰 ”看完,讀完有所得,回頭仔細品味又會有所悟。
—— 鄭來軼 資深數據分析師/中國統計網站長
該書從實際案例入手,生動地揭示了數據與業務融合的真諦,巧妙地運用對話的形式讓讀者更加深刻、清晰地理解一位合格的數據分析師的工作思路,這不是一本工具書,而是一本數據分析師必讀的“心靈雞湯”!
—— 鄧凱 資深數據分析師/數據挖掘與數據分析博主
—— 謝林曦 易居中國聯席運營總監、樂居網際網路集團副總經理
近一兩年來,數據分析方面的圖書如雨後春筍般噴薄而出,當我初見書名《數據分析:企業的賢內助》時,不禁“啞然失笑”,因為我還是第一次看到有把數據分析當“女性”的!不僅如此,還是“妻子”的角色!這種想法真令人叫絕!但是,在我認真閱讀這本書後,所有的“啞然失笑”都變成“會心微笑”。書中虛擬了一個融合家庭與企業的場景,風趣別致,把本來十分無趣的數據邏輯,變成了善解人意的講述;把枯燥的理論,變成了活潑的場景,並娓娓道來。
進一步了解到作者也是一位女士,一位賢妻良母,就更是肅然起敬。從事數據分析的女性原本就極少,能堅持多年的則更少,如同作者這般在多年的耕耘之後積累了豐富實踐經驗的則是鳳毛麟角。女性的優勢體現在更細緻的思辨,更精細的考量,以及更嚴謹的結構上,同時,她還用我們男士所不常見的視角去觀察數據之下的商業邏輯,更是讓我們這些“鬚眉男兒”受益頗多。
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—— 宋星 網際網路行銷數據分析與最佳化頂級專家/“網站分析在中國”創始人
陳情數據以酬眾兮,得秒術而予聖哲!
大數據時代要學會慢思維,用講故事的方式來講數據分析這活兒很不好乾,能把嚴謹邏輯、生動案例、專業技能、趣味筆法這四道食材烹製成一道色香味美的佳肴,陳哲幹得漂亮!
—— 孟祥奇 騰訊網路媒體事業群市場部 高級經理
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—— 王彥平 (網名:藍鯨) “藍鯨的網站分析筆記”博主/《網站分析實戰》作者
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—— 鄭來軼 資深數據分析師/中國統計網站長
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—— 鄧凱 資深數據分析師/數據挖掘與數據分析博主
名人推薦
作者能把在常人看來專業、枯燥的數據分析寫得如此有趣、生動,一開始閱讀,就不想停下來,實在是難能可貴。本書由淺入深地講解了如何進行數據分析,循循善誘,與市面上很多“拼湊”而成的書籍形成了鮮明對比,凝聚了作者的心血,非常適合想系統化學習數據分析的朋友們閱讀。
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進一步了解到作者也是一位女士,一位賢妻良母,就更是肅然起敬。從事數據分析的女性原本就極少,能堅持多年的則更少,如同作者這般在多年的耕耘之後積累了豐富實踐經驗的則是鳳毛麟角。女性的優勢體現在更細緻的思辨,更精細的考量,以及更嚴謹的結構上,同時,她還用我們男士所不常見的視角去觀察數據之下的商業邏輯,更是讓我們這些“鬚眉男兒”受益頗多。
我不打算在這個短短的評語中述說所有關於這本書的新奇、別致之處,但我更希望這本書帶給你的不僅僅是新奇,更是一本能夠讓你有所啟發、幫你解決實際問題的好書。我相信,只要你讀下去,一定能夠得到你未曾預料到的收穫,一如我讀它一樣。最後,對本書的作者致以“家一般”溫暖的敬意。
——宋星 網際網路行銷數據分析與最佳化頂級專家/“網站分析在中國”創始人
陳情數據以酬眾兮,得秒術而予聖哲!
大數據時代要學會慢思維,用講故事的方式來講數據分析這活兒很不好乾,能把嚴謹邏輯、生動案例、專業技能、趣味筆法這四道食材烹製成一道色香味美的佳肴,陳哲幹得漂亮!
——孟祥奇 騰訊網路媒體事業群市場部高級經理
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——王彥平(網名:藍鯨)“藍鯨的網站分析筆記”博主/《網站分析實戰》作者
數據分析如烹美食,一頓美食的最終成敗,很大程度依賴於這頓美食的意義和目標,以及你的準備、思路、方法、技術和對品嘗人的影響程度等。本書從數據價值、職業發展、數據分析流程多個方面一步步引領你進入數據江湖,是作者多年職場經驗積累的梳理與分享,完全貼近數據分析師的職業發展和日常工作,一環扣一環、淺顯易懂,新手和初級用戶定會愛不釋手,“唰唰唰”看完,讀完有所得,回頭仔細品味又會有所悟。
——鄭來鐵 資深數據分析師/中國統計網站長
該書從實際案例入手,生動地揭示了數據與業務融合的真諦,巧妙地運用對話的形式讓讀者更加深刻、清晰地理解一位合格的數據分析師的工作思路,這不是一本工具書,而是一本數據分析師必讀的“心靈雞湯” !
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——孟祥奇 騰訊網路媒體事業群市場部高級經理
如果你認為數據分析很複雜、很枯燥,那么我建議你讀一下這本書。本書在數據分析的同類書中算得上是“異類”,拋開紛繁的數字和複雜的公式及模型,以小說的敘事方法介紹了企業數據分析中常用的方法和思考方式,同時又對數據分析從業者的職業生涯進行了規劃,是學習數據分析的朋友真正的“賢內助”。
——王彥平(網名:藍鯨)“藍鯨的網站分析筆記”博主/《網站分析實戰》作者
數據分析如烹美食,一頓美食的最終成敗,很大程度依賴於這頓美食的意義和目標,以及你的準備、思路、方法、技術和對品嘗人的影響程度等。本書從數據價值、職業發展、數據分析流程多個方面一步步引領你進入數據江湖,是作者多年職場經驗積累的梳理與分享,完全貼近數據分析師的職業發展和日常工作,一環扣一環、淺顯易懂,新手和初級用戶定會愛不釋手,“唰唰唰”看完,讀完有所得,回頭仔細品味又會有所悟。
——鄭來鐵 資深數據分析師/中國統計網站長
該書從實際案例入手,生動地揭示了數據與業務融合的真諦,巧妙地運用對話的形式讓讀者更加深刻、清晰地理解一位合格的數據分析師的工作思路,這不是一本工具書,而是一本數據分析師必讀的“心靈雞湯” !
——鄧凱 資深數據分析師/數據挖掘與數據分析博主
圖書目錄
本書讚譽
序
前言
第一篇 數據分析的價值與要求
第1章 內助出山2
1.1 決策困境的出路4
1.1.1 戰略決策4
1.1.2 投資決策9
1.1.3 行銷決策14
1.2 數據分析的前景16
1.2.1 成功案例17
1.2.2 行業發展18
1.3 數據價值問與答20
1.3.1 Q&A1:憑經驗也可做決策20
1.3.2 Q&A2:數據分析提高決策成本21
1.3.3 Q&A3:調研數據不足信22
1.3.4 Q&A4:數據分析的組織結構23
1.3.5 Q&A5:數據分析部門的職責25
1.4 本章小結26
第2章 招兵買馬28
2.1 分析師的崗位要求29
2.1.1 教育背景29
2.1.2 基本素質31
2.1.3 技能經驗32
2.2 分析師的海闊天空33
2.2.1 發展方向33
2.2.2 晉升空間35
2.2.3 職業規劃38
2.3 分析師的能力測試39
2.3.1 數據敏感性測試40
2.3.2 邏輯思維力測試42
2.4 本章小結48
第3章 優秀之路50
3.1 修四重提升境界52
3.1.1 第一重:深度52
3.1.2 第二重:信度55
3.1.3 第三重:效度59
3.1.4 第四重:通度60
3.2 悟四種專業態度62
3.2.1 態度一:避免從眾心理62
3.2.2 態度二:避免偏見63
3.2.3 態度三:合理懷疑64
3.2.4 態度四:換位思考64
3.3 熟五大分析要素65
3.3.1 要素一:圖紙65
3.3.2 要素二:材料66
3.3.3 要素三:步驟66
3.3.4 要素四:工具67
3.3.5 要素五:方法68
3.4 本章小結69
第二篇 數據分析的實戰與套用
第4章 下單:設計方案72
4.1 揭開方案的面紗74
4.1.1 研究方案的作用74
4.1.2 研究方案的構成74
4.1.3 向1234原則看齊75
4.2 奏響方案七步曲77
4.2.1 明確研究目的77
4.2.2 分解研究內容78
4.2.3 找準研究對象82
4.2.4 選擇方式方法83
4.2.5 計畫項目周期83
4.2.6 估算項目報價84
4.2.7 確定項目組成員85
4.3 市場區隔案例87
4.4 本章小結87
第5章 備料:數據採集89
5.1 解讀數據的特徵90
5.1.1 時效性90
5.1.2 分散性91
5.1.3 機率性91
5.1.4 再創性91
5.2 二手數據案頭淘92
5.2.1 二手數據的價值93
5.2.2 二手數據的查找94
5.3 一手數據實地跑95
5.3.1 調查方法慎選擇96
5.3.2 多快好省用抽樣105
5.3.3 問卷設計細思量110
5.4 本章小結125
第6章 切配:數據處理127
6.1 入庫:數據錄入129
6.1.1 錄入結構129
6.1.2 編碼129
6.2 沖洗:數據清洗134
6.2.1 查重135
6.2.2 改缺135
6.2.3 糾錯137
6.3 切堆:數據加工140
6.3.1 數據抽取140
6.3.2 數據排序與分組141
6.4 打焯:數據描述142
6.4.1 集中與離散趨勢142
6.4.2 頻數分布145
6.4.3 交叉分布147
6.5 本章小結150
第7章 烹飪:數據分析151
7.1 菜名:界定分析目的152
7.2 菜譜:梳理分析思路152
7.2.1 按時間維度153
7.2.2 按空間維度153
7.2.3 按綜合維度154
7.3 廚藝:運用分析方法156
7.3.1 基礎分析方法156
7.3.2 衍生分析方法161
7.3.3 春節策劃案例分析161
7.4 菜餚1:戰略分析 163
7.4.1 分析思路163
7.4.2 矩陣分析法與層次分析法171
7.5 菜餚2:投資分析185
7.5.1 分析思路185
7.5.2 預測分析法186
7.5.3 收益分析法200
7.5.4 風險分析法208
7.6 菜餚3:行銷分析216
7.6.1 分析思路216
7.6.2 聚類分析218
7.6.3 KANO模型225
7.6.4 PSM模型229
7.6.5 品牌知覺圖分析234
7.6.6 定標比超分析240
7.6.7 漏斗分析245
7.6.8 AIDA模型248
7.7 本章小結253
第8章 打荷:數據呈現255
8.1 盤飾:好文配好圖256
8.1.1 明確要表達的信息256
8.1.2 選擇圖表類型257
8.1.3 製作選定的圖表276
8.1.4 確定有效的表達292
8.2 擺放:報告闖四關299
8.2.1 報告的準備299
8.2.2 報告的種類300
8.2.3 報告的結構304
8.2.4 報告的論述308
8.3 本章小結314
序
前言
第一篇 數據分析的價值與要求
第1章 內助出山2
1.1 決策困境的出路4
1.1.1 戰略決策4
1.1.2 投資決策9
1.1.3 行銷決策14
1.2 數據分析的前景16
1.2.1 成功案例17
1.2.2 行業發展18
1.3 數據價值問與答20
1.3.1 Q&A1:憑經驗也可做決策20
1.3.2 Q&A2:數據分析提高決策成本21
1.3.3 Q&A3:調研數據不足信22
1.3.4 Q&A4:數據分析的組織結構23
1.3.5 Q&A5:數據分析部門的職責25
1.4 本章小結26
第2章 招兵買馬28
2.1 分析師的崗位要求29
2.1.1 教育背景29
2.1.2 基本素質31
2.1.3 技能經驗32
2.2 分析師的海闊天空33
2.2.1 發展方向33
2.2.2 晉升空間35
2.2.3 職業規劃38
2.3 分析師的能力測試39
2.3.1 數據敏感性測試40
2.3.2 邏輯思維力測試42
2.4 本章小結48
第3章 優秀之路50
3.1 修四重提升境界52
3.1.1 第一重:深度52
3.1.2 第二重:信度55
3.1.3 第三重:效度59
3.1.4 第四重:通度60
3.2 悟四種專業態度62
3.2.1 態度一:避免從眾心理62
3.2.2 態度二:避免偏見63
3.2.3 態度三:合理懷疑64
3.2.4 態度四:換位思考64
3.3 熟五大分析要素65
3.3.1 要素一:圖紙65
3.3.2 要素二:材料66
3.3.3 要素三:步驟66
3.3.4 要素四:工具67
3.3.5 要素五:方法68
3.4 本章小結69
第二篇 數據分析的實戰與套用
第4章 下單:設計方案72
4.1 揭開方案的面紗74
4.1.1 研究方案的作用74
4.1.2 研究方案的構成74
4.1.3 向1234原則看齊75
4.2 奏響方案七步曲77
4.2.1 明確研究目的77
4.2.2 分解研究內容78
4.2.3 找準研究對象82
4.2.4 選擇方式方法83
4.2.5 計畫項目周期83
4.2.6 估算項目報價84
4.2.7 確定項目組成員85
4.3 市場區隔案例87
4.4 本章小結87
第5章 備料:數據採集89
5.1 解讀數據的特徵90
5.1.1 時效性90
5.1.2 分散性91
5.1.3 機率性91
5.1.4 再創性91
5.2 二手數據案頭淘92
5.2.1 二手數據的價值93
5.2.2 二手數據的查找94
5.3 一手數據實地跑95
5.3.1 調查方法慎選擇96
5.3.2 多快好省用抽樣105
5.3.3 問卷設計細思量110
5.4 本章小結125
第6章 切配:數據處理127
6.1 入庫:數據錄入129
6.1.1 錄入結構129
6.1.2 編碼129
6.2 沖洗:數據清洗134
6.2.1 查重135
6.2.2 改缺135
6.2.3 糾錯137
6.3 切堆:數據加工140
6.3.1 數據抽取140
6.3.2 數據排序與分組141
6.4 打焯:數據描述142
6.4.1 集中與離散趨勢142
6.4.2 頻數分布145
6.4.3 交叉分布147
6.5 本章小結150
第7章 烹飪:數據分析151
7.1 菜名:界定分析目的152
7.2 菜譜:梳理分析思路152
7.2.1 按時間維度153
7.2.2 按空間維度153
7.2.3 按綜合維度154
7.3 廚藝:運用分析方法156
7.3.1 基礎分析方法156
7.3.2 衍生分析方法161
7.3.3 春節策劃案例分析161
7.4 菜餚1:戰略分析 163
7.4.1 分析思路163
7.4.2 矩陣分析法與層次分析法171
7.5 菜餚2:投資分析185
7.5.1 分析思路185
7.5.2 預測分析法186
7.5.3 收益分析法200
7.5.4 風險分析法208
7.6 菜餚3:行銷分析216
7.6.1 分析思路216
7.6.2 聚類分析218
7.6.3 KANO模型225
7.6.4 PSM模型229
7.6.5 品牌知覺圖分析234
7.6.6 定標比超分析240
7.6.7 漏斗分析245
7.6.8 AIDA模型248
7.7 本章小結253
第8章 打荷:數據呈現255
8.1 盤飾:好文配好圖256
8.1.1 明確要表達的信息256
8.1.2 選擇圖表類型257
8.1.3 製作選定的圖表276
8.1.4 確定有效的表達292
8.2 擺放:報告闖四關299
8.2.1 報告的準備299
8.2.2 報告的種類300
8.2.3 報告的結構304
8.2.4 報告的論述308
8.3 本章小結314
序言
前 言
為什麼要寫這本書
以前,只要有人讓我推薦數據分析的書籍,我就會說數據分析師是個雜家,思路、方法、技能一樣都不能少。然後就噼里啪啦推薦N多本書,還會不厭其煩地叮囑——經驗之談,經典中的經典,務必要看!不幸的是,苦口婆心的建議換來的是苦水滿天飛,很多人書是讀完了,可一到現實中,還是不會用!這是為什麼呢?我陷入反思。終於有一天,我豁然開朗。原來是因為缺少通往思路、方法和技能的兩條路徑——項目流程和項目套用。沒有這兩條路徑,縱使我們頭腦里的知識再多,也會像海洋中的孤島那樣,雖在那裡,卻難以訪問。於是我萌生了一個想法,引項目之線,穿知識之珠。掃描數據分析項目流程(第4~8章)、剖析數據分析項目案例(第7章),還原數據分析的本來面目和價值,讓大家在項目實戰中學習,在學習實踐中提升。於是,這本書的內容就基本確定下來了。
本書特色
孔爺爺說,不憤不啟,不悱不發。真正的好書不在於給出答案,而在於給出思考問題的方法。本書選擇人物對話的形式,通過一問一答把讀者帶入思考問題的情境,耳濡目染,感同身受。
對話的人物是生活中的伴侶,事業上的夥伴。
為什麼選擇這樣的人物?因為如果把企業比喻成一個在外努力打拚的丈夫(賈健飾),數據分析師就是為丈夫出謀劃策的賢內助(王賢飾)。丈夫敢闖敢為,敢做敢當,但拼勁有餘、平和不足,經驗有餘、量化不足。於是常常會遇到一些決策難題。賢內助對丈夫愛意滿滿、情意濃濃,同時秀外慧中,集經驗與智慧於一身,幫助丈夫對決策難題做出理性分析。這樣一個貼心又能幹的賢內助,不正是企業夢寐以求的數據分析師的形象嗎(第1章)?
於是,企業(賈健飾)決定讓賢內助(王賢飾)從廚房轉戰廳堂,輔佐自己的集團運營。
於是,賢內助(王賢飾)止水重波,再出江湖,招兵買馬,組建數據分析部門(第2章)。
對部門中的4位小生(小李、小白、小劉、小蔡飾)開始了一段系統生動、循循善誘的數據分析培訓歷程(第3~8章)。
雖然我具有8年的實戰經驗,但把構思變成書稿還是花費了近2年的時間。在這部處女作中,我努力做到:思路上清晰連貫,表達上深入淺出,減少枯燥的概念,增加生動的故事和實用的案例;減少晦澀的公式推導,增加思路引導的互動情境。
讀者對象
本書在章節編排方面兼顧不同讀者的需求,具體體現如下:
第1章可加強企業高管對數據分析的認識。
第2章有助於想進入數據分析行業的有志之士明確發展方向和路徑。
第3章幫助在信息技術公司、軟體公司、網際網路公司、傳統企業、電商企業、管理諮詢公司、市場研究公司等從事數據分析工作的分析師進行自檢。
第4~8章有助於初、中級數據分析師以及閱讀使用數據分析報告的職業經理人提升數據分析的專業思路、方法和技能。
勘誤和支持
由於作者水平有限,編寫時間倉促,書中難免會出現一些錯誤或不準確的地方,懇請讀者批評指正。如果你有更多的寶貴意見,也歡迎傳送郵件至信箱,期待能夠得到你們的真摯反饋。書中的全部源檔案可從隨書光碟中獲得。
致謝
感謝機械工業出版社華章公司的編輯楊福川和白宇,在這一年多的時間中始終支持我的寫作,你們的鼓勵和幫助引導我能順利完成全部書稿。
感謝中國商業聯合會數據分析專業委員會會長鄒東生先生為我寫序,並提出寶貴的修改意見。
感謝蘇萌、宋星、鄭來軼、鄧凱、孟祥奇、謝林曦、王彥平、葉平、呂春江、喻亮星、王曉東、盧億雷、于洋、黃成明、孔鐵山、張磊、劉博、林驥、馬青海、董宇、李曉凡、鮑永偉等數據分析專家和企業的管理者們為本書提出的寶貴意見和撰寫的書評。
感謝柳晨龍同學和陳玲姐姐為我的目錄和書名提出中肯的修改建議。
最後感謝我的爸爸、媽媽和我的老公,是你們一直以來對我的愛護和鼓勵、理解和付出,才讓我心無旁騖地完成了這本書。
為什麼要寫這本書
以前,只要有人讓我推薦數據分析的書籍,我就會說數據分析師是個雜家,思路、方法、技能一樣都不能少。然後就噼里啪啦推薦N多本書,還會不厭其煩地叮囑——經驗之談,經典中的經典,務必要看!不幸的是,苦口婆心的建議換來的是苦水滿天飛,很多人書是讀完了,可一到現實中,還是不會用!這是為什麼呢?我陷入反思。終於有一天,我豁然開朗。原來是因為缺少通往思路、方法和技能的兩條路徑——項目流程和項目套用。沒有這兩條路徑,縱使我們頭腦里的知識再多,也會像海洋中的孤島那樣,雖在那裡,卻難以訪問。於是我萌生了一個想法,引項目之線,穿知識之珠。掃描數據分析項目流程(第4~8章)、剖析數據分析項目案例(第7章),還原數據分析的本來面目和價值,讓大家在項目實戰中學習,在學習實踐中提升。於是,這本書的內容就基本確定下來了。
本書特色
孔爺爺說,不憤不啟,不悱不發。真正的好書不在於給出答案,而在於給出思考問題的方法。本書選擇人物對話的形式,通過一問一答把讀者帶入思考問題的情境,耳濡目染,感同身受。
對話的人物是生活中的伴侶,事業上的夥伴。
為什麼選擇這樣的人物?因為如果把企業比喻成一個在外努力打拚的丈夫(賈健飾),數據分析師就是為丈夫出謀劃策的賢內助(王賢飾)。丈夫敢闖敢為,敢做敢當,但拼勁有餘、平和不足,經驗有餘、量化不足。於是常常會遇到一些決策難題。賢內助對丈夫愛意滿滿、情意濃濃,同時秀外慧中,集經驗與智慧於一身,幫助丈夫對決策難題做出理性分析。這樣一個貼心又能幹的賢內助,不正是企業夢寐以求的數據分析師的形象嗎(第1章)?
於是,企業(賈健飾)決定讓賢內助(王賢飾)從廚房轉戰廳堂,輔佐自己的集團運營。
於是,賢內助(王賢飾)止水重波,再出江湖,招兵買馬,組建數據分析部門(第2章)。
對部門中的4位小生(小李、小白、小劉、小蔡飾)開始了一段系統生動、循循善誘的數據分析培訓歷程(第3~8章)。
雖然我具有8年的實戰經驗,但把構思變成書稿還是花費了近2年的時間。在這部處女作中,我努力做到:思路上清晰連貫,表達上深入淺出,減少枯燥的概念,增加生動的故事和實用的案例;減少晦澀的公式推導,增加思路引導的互動情境。
讀者對象
本書在章節編排方面兼顧不同讀者的需求,具體體現如下:
第1章可加強企業高管對數據分析的認識。
第2章有助於想進入數據分析行業的有志之士明確發展方向和路徑。
第3章幫助在信息技術公司、軟體公司、網際網路公司、傳統企業、電商企業、管理諮詢公司、市場研究公司等從事數據分析工作的分析師進行自檢。
第4~8章有助於初、中級數據分析師以及閱讀使用數據分析報告的職業經理人提升數據分析的專業思路、方法和技能。
勘誤和支持
由於作者水平有限,編寫時間倉促,書中難免會出現一些錯誤或不準確的地方,懇請讀者批評指正。如果你有更多的寶貴意見,也歡迎傳送郵件至信箱,期待能夠得到你們的真摯反饋。書中的全部源檔案可從隨書光碟中獲得。
致謝
感謝機械工業出版社華章公司的編輯楊福川和白宇,在這一年多的時間中始終支持我的寫作,你們的鼓勵和幫助引導我能順利完成全部書稿。
感謝中國商業聯合會數據分析專業委員會會長鄒東生先生為我寫序,並提出寶貴的修改意見。
感謝蘇萌、宋星、鄭來軼、鄧凱、孟祥奇、謝林曦、王彥平、葉平、呂春江、喻亮星、王曉東、盧億雷、于洋、黃成明、孔鐵山、張磊、劉博、林驥、馬青海、董宇、李曉凡、鮑永偉等數據分析專家和企業的管理者們為本書提出的寶貴意見和撰寫的書評。
感謝柳晨龍同學和陳玲姐姐為我的目錄和書名提出中肯的修改建議。
最後感謝我的爸爸、媽媽和我的老公,是你們一直以來對我的愛護和鼓勵、理解和付出,才讓我心無旁騖地完成了這本書。