數(shù)據(jù)分析原理：6步解決業(yè)務分析難題

定　價：￥89.00

作　者：	周文全，黃怡媛，馬炯雄著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121444531	出版時間：	2023-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	240	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)如何始于業(yè)務、取于業(yè)務、用于業(yè)務。既有扎實的理論鋪設，又有具體的案例支撐，通俗易懂地回答了數(shù)據(jù)“怎么來”和“怎么用”的問題。同時，本書總結(jié)出了解決業(yè)務分析難題的六大步驟，包括對最終數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生關(guān)鍵影響的數(shù)據(jù)源的選取方法，以及通過對業(yè)務模塊的判斷確定分析方法的適用場景，最終推演、驗證、分析出結(jié)論，并選擇分析結(jié)果展現(xiàn)方式，讓數(shù)據(jù)分析全過程形成閉環(huán)。本書的內(nèi)容從底層原理出發(fā)，幫助讀者打好數(shù)據(jù)分析基本功。在原理的講解過程中，通過提問、思考、解答、案例分享的方式，結(jié)合三位專家十多年的行業(yè)經(jīng)驗，讓讀者從根本上理解數(shù)據(jù)分析、學會數(shù)據(jù)分析。本書適合數(shù)據(jù)分析從業(yè)者、數(shù)據(jù)分析愛好者閱讀，也適合大中專院校數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的老師和學生使用。

作者簡介

　　周文全，暨南大學畢業(yè)，10多年工作經(jīng)驗，先后在中國電信、阿里巴巴、騰訊從事數(shù)據(jù)分析工作，億級App商業(yè)增長負責人。微信公眾號“數(shù)據(jù)分析學習之道” 運營者，教授全網(wǎng)暢銷課“Spring數(shù)據(jù)分析思維案例實戰(zhàn)”。優(yōu)秀講師，創(chuàng)作型職場從業(yè)者，擅長思維發(fā)散、問題分析與解決、探索新技術(shù)。黃怡媛，本科為暨南大學經(jīng)濟學專業(yè)，碩士為英國巴斯大學創(chuàng)業(yè)與管理專業(yè)。畢業(yè)后在騰訊、阿里巴巴等國內(nèi)一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作，參與過億級toC產(chǎn)品的運營，也參與過toB產(chǎn)品從0到1的搭建，有5年多的產(chǎn)品運營和數(shù)據(jù)運營經(jīng)驗。擅長業(yè)務分析和策略制定，關(guān)注商業(yè)和科技行業(yè)動向，樂于探索新領(lǐng)域。馬炯雄，本科為廣東工業(yè)大學信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)。畢業(yè)后在騰訊工作，有超過十年的產(chǎn)品運營和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，對問題的拆解和數(shù)據(jù)指標體系的搭建有自己獨特的見解和方法。

圖書目錄

目錄
第1章　數(shù)據(jù)分析始于懂業(yè)務，切于指標體系 001
1.1　怎樣才叫懂業(yè)務并高于業(yè)務視角 002
1.1.1　懂業(yè)務的三個標準 003
1.1.2　什么是高于業(yè)務視角 008
1.2　如何才能成為懂業(yè)務的專家 014
1.2.1　多想一步，不做只為完成工作的“機器人” 015
1.2.2　主動思考，培養(yǎng)批判性思維 018
1.3　四步法建立指標體系 021
1.3.1　指標的含義 021
1.3.2　指標體系的定義 022
1.3.3　指標體系建立的四個步驟 023
1.4　五大行業(yè)的業(yè)務目標和指標體系 028
1.4.1　能源行業(yè)的目標和指標體系——以中石化為例 029
1.4.2　政務行業(yè)的目標和指標體系——以粵省事為例 033
1.4.3　金融行業(yè)的目標和指標體系——以建行App 為例 035
1.4.4　教育行業(yè)的目標和指標體系——以騰訊課堂為例 037
1.4.5　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的目標和指標體系 039

第2章　良好的目標拆解能夠讓分析事半功倍 043
2.1　目標拆解的核心法則 044
2.1.1　MECE 法則是什么 045
2.1.2　如何做到完全窮盡和相互獨立 046
2.1.3　MECE 法則實踐案例 051
2.2　利用公式法進行拆解 055
2.2.1　公式法的定義 055
2.2.2　生活中的問題用公式法拆解 055
2.2.3　銷售中的問題用公式法拆解 057
2.2.4　互聯(lián)網(wǎng)中的問題用公式法拆解 059
2.3　利用路徑法進行拆解 064
2.3.1　路徑法的定義 064
2.3.2　路徑法的案例：分析某清理工具App 的日活趨勢 064
2.4　利用模塊法進行拆解 068
2.4.1　模塊法的定義 069
2.4.2　模塊法的案例：利用商業(yè)畫布模型拆解商業(yè)問題 069

第3章　數(shù)據(jù)的選取對最終分析產(chǎn)生關(guān)鍵性的影響 075
3.1　常見的數(shù)據(jù)類型和獲取途徑 076
3.1.1　數(shù)據(jù)的類型 076
3.1.2　數(shù)據(jù)的獲取渠道 078
3.1.3　外部競爭對手數(shù)據(jù)的獲取 081
3.1.4　內(nèi)部數(shù)據(jù)的提取 082
3.2　選取數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)預處理 092
3.2.1　選取數(shù)據(jù)的原則 092
3.2.2　數(shù)據(jù)預處理 095

第4章　業(yè)務模塊決定分析方法的適用場景 103
4.1　行業(yè)分析 104
4.1.1　行業(yè)分析的目的確認 105
4.1.2　系統(tǒng)性資料搜集和整理 108
4.1.3　找到行業(yè)的痛點 112
4.1.4　形成自己的策略和觀點 114
4.2　市場規(guī)模預測分析 117
4.2.1　時間序列預測法 117
4.2.2　用戶構(gòu)成預測法 121
4.3　渠道質(zhì)量評估 125
4.3.1　渠道的定義、分類和管理 126
4.3.2　渠道質(zhì)量分析法 128
4.3.3　渠道反作弊分析法 133
4.4　產(chǎn)品分析 136
4.4.1　產(chǎn)品的功能設計合理性分析 136
4.4.2　產(chǎn)品的健康度分析 143
4.4.3　產(chǎn)品精細化分群運營分析 145
4.5　運營活動分析 150
4.5.1　活動目標拆解分析法 152
4.5.2　設計活動內(nèi)容之選品分析法 155
4.5.3　活動前上線預熱之優(yōu)惠券營銷分析 157
4.5.4　活動正式上線之指標體系日常監(jiān)控分析 160
4.5.5　活動后效果復盤之整體效果分析 161
4.6　用戶增長分析 163
4.6.1　用戶留存率增長分析 165
4.6.2　用戶流失率降低分析 171

第5章　推演、組織、驗證出正確的結(jié)論 177
5.1　合理推演，避免謬誤，從而得出正確的結(jié)論 178
5.1.1　過度簡化因果謬誤 178
5.1.2　滑坡謬誤 180
5.1.3　忽略常見原因謬誤 182
5.1.4　事后歸因謬誤 183
5.1.5　以偏概全謬誤 184
5.2　分析結(jié)論的組織：金字塔原理的使用 186
5.2.1　結(jié)論的三個層次 186
5.2.2　什么是金字塔原理 189
5.2.3　如何運用金字塔原理 190
5.3　多數(shù)分析結(jié)論都需要靠AB 測試來驗證 193
5.3.1　AB 測試的應用場景 193
5.3.2　AB 測試四步法 194
5.3.3　AB 測試的常見誤區(qū) 198

第6章　數(shù)據(jù)分析的展現(xiàn)方式 201
6.1　圖表是數(shù)據(jù)分析結(jié)論的最直觀展現(xiàn)方式 202
6.1.1　“圖表三千，只取一瓢” 203
6.1.2　根據(jù)論證邏輯，選擇合適的圖表 203
6.1.3　錦上添花的其他圖表類型 209
6.1.4　圖表需要優(yōu)化：圖表優(yōu)化的三大原則 211
6.2　分析報告能把數(shù)據(jù)分析的結(jié)論和思考進一步升華 216
6.2.1　克服拖延癥最好的辦法：“先把手弄臟” 216
6.2.2　搭好基礎框架就完成了至少80% 的工作 216
6.2.3　細心打磨，增強專業(yè)說服力 217
6.3　把數(shù)據(jù)分析的結(jié)論娓娓道來 218
6.3.1　匯報是達到業(yè)務目的的手段 218
6.3.2　用講故事的邏輯組織你的匯報 220
6.3.3　優(yōu)秀匯報的成熟模型：SCQA 和ZUORA 222
6.3.4　說在最后：準備好面對問題和挑戰(zhàn) 225