《給新手的企業數據分析實戰（全彩）》由電子工業出版社於2020年9月出版，作者是周召安、李光昭。本書讓數據分析“小白”循序漸進地提升數據分析能力。
基本介紹
- 書名：給新手的企業數據分析實戰（全彩）
- 作者：周召安、李光昭
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2020年9月
- 頁數：184 頁
- 定價：59 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121393679
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
這是一本沒有編程基礎也能學習的企業數據分析書。《給新手的企業數據分析實戰（全彩）》以解決企業中常見的數據分析問題為主線，通過實例，採用“思路—方法—具體實現過程”的結構進行通俗易懂的講解。本書共分為3篇。
第1篇，帶領讀者了解數據分析並熟悉3個最常用的數據分析工具——SPSS Modeler、Power BI和MySQL。也許你之前都沒有聽說過SPSS Modeler和Power BI，但請不要擔心，它們真的很容易上手。
第2篇商品分析，介紹了企業中兩個典型的分析——現有商品分析和新商品分析。現有商品分析，就是幫你發現現有的商品結構是否存在問題，以增強核心競爭優勢；新商品分析，就是評估客戶需求和驗證客戶需求，以延續核心競爭優勢。
第3篇客戶分析，共介紹了4個實例——挖掘客戶消費行為、挖掘客戶流失機率、企業客戶分析、動態展示RFM分析的結果。
本書能夠幫助初學者快速邁入數據分析的大門，也能對管理人員有所啟發。
圖書目錄
第1篇 熟悉數據分析工具
第1章 快速了解數據分析 2
1.1 何謂數據分析 2
1.1.1 數據分析的定義 3
1.1.2 數據分析的作用 3
1.2 了解常用的數據分析工具 4
1.3 怎么配合使用多個數據分析工具 5
1.4 常用的數據分析指標 5
1.5 企業對數據分析的期望 7
1.5.1 便於高效觀察數據 7
1.5.2 找出關鍵指標異常的原因 8
1.5.3 評估策略 8
1.5.4 利用數據進行資源配置 8
第2章 快速熟悉SPSS Modeler和MySQL 9
2.1 初識SPSS Modeler 9
2.2 實例1：建立每日客戶消費數據處理模型 16
2.2.1 讀取及檢查數據源 16
2.2.2 篩選數據 20
2.2.3 匯總數據 21
2.2.4 新增一列來求每天的會員訂單均價 25
2.2.5 合併數據 26
2.3 實例2：將處理好的數據存儲到MySQL資料庫中 28
2.3.1 安裝Wampserver與Navicat for MySQL 28
2.3.2 連線伺服器，新建資料庫 29
2.3.3 配置ODBC數據源 30
2.3.4 將數據寫入MySQL資料庫 32
2.4 實例3：在MySQL中處理數據 35
2.4.1 了解基本的My SQL語句 35
2.4.2 了解添加了條件的MySQL語句 40
2.4.3 用函式處理數據 44
第3章 快速熟悉Power BI 48
3.1 初識Power BI 48
3.1.1 了解數據可視化 48
3.1.2 了解Power BI的功能模組 50
3.2 實例4：建立度量值，實時處理數據 54
3.2.1 整體思路 55
3.2.2 連線資料庫並載入表 55
3.2.3 清洗數據 57
3.2.4 準備日期表 60
3.2.5 關聯表間關係 63
3.2.6 用簡單DAX函式創建度量值 64
3.3 實例5：放置圖表控制項，形成儀錶盤 68
3.3.1 構建儀錶盤內容 68
3.3.2 添加篩選控制項 71
3.3.3 分享儀錶盤 73
第2篇 商品分析
第4章 現有商品分析——增強核心競爭優勢 76
4.1 相關知識 76
4.1.1 商品市場策略 76
4.1.2 常見銷售額走勢特徵分析 78
4.1.3 特殊銷售額走勢特徵分析 79
4.1.4 商品結構分析 81
4.2 實例6：分析某餐飲企業的商品結構 83
4.2.1 整理出商品銷售額匯總表 84
4.2.3 將商品進行分類 89
4.2.4 根據分類來統計指標 94
4.2.5 解讀分析結果並制訂調整計畫 98
第5章 新商品分析——延續核心競爭優勢 101
5.1 相關知識 101
5.1.1 定位新商品 101
5.1.2 如何獲取準確的客戶需求 102
5.2 實例7：評估客戶需求 103
5.2.1 理解分析方法 104
5.2.2 設計問卷 106
5.2.3 收集並清洗數據 107
5.2.4 據據公式計算數據 109
5.3 實例8：驗證客戶需求 110
5.3.1 觀察價格變動引起的需求變化 110
5.3.2 調研客戶的價格期望 111
5.3.3 分析得到的結果 113
第3篇 客戶分析
第6章 管理客戶——找出客戶消費規律 116
6.1 相關知識 116
6.1.1 靈活定義客戶群體 116
6.1.2 常見的“拉新”策略 116
6.1.3 老客戶維護策略 117
6.2 實例9：挖掘客戶消費行為 118
6.2.1 整體思路 118
6.2.2 數據預處理 119
6.2.3 提取客戶第1次消費行為數據 121
6.2.4 調整挖掘模型 125
6.2.5 實現自動挖掘 130
6.3 實例10：挖掘客戶流失機率 133
6.3.1 整體思路 134
6.3.2 定義流失客戶 134
6.3.3 建立“檔案表” 136
6.3.4 計算流失機率指標 142
6.3.5 解讀得到的結果 144
第7章 資源配置——讓客戶行銷更有價值 146
7.1 相關知識 146
7.1.1 客戶細分的常用方法 146
7.1.2 客戶價值識別的三大指標——R、F、M 147
7.2 實例11：企業客戶分析 148
7.2.1 統計指標情況 149
7.2.2 查看新客戶覆蓋情況 153
7.2.3 挖掘第2次交易的周期規律 157
7.2.4 分析客戶的價值 159
7.3 實例12：動態展示RFM分析的結果 167
7.3.1 準備數據 167
7.3.2 創建參數切片器 168
7.3.3 創建度量值及數據標準化 169
7.3.4 劃分客群 171
7.3.5 數據可視化 172
作者簡介
周召安
CPDA認證數據分析師，海南智企數據分析師事務所創始人之一。
某高校“商務數據分析與套用”專業建設委員會成員。
常年為服裝、醫療美容、進出口貿易、港口、餐飲和快消品企業提供數據分析服務。
李光昭
CPDA認證數據分析師，海南智企數據分析師事務所數據分析師。
