• 从0到1:数据分析师养成宝典
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从0到1:数据分析师养成宝典

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作者高峰

出版社电子工业出版社

ISBN9787121417689

出版时间2021-08

装帧平装

开本128开

纸张胶版纸

定价89元

货号29294419

上书时间2024-07-11

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商品描述

内容简介】:

随着互联网技术的普及,数据产生的速度加快,数据规模越来越庞大,企业对数据分析师的需求也随之增加。数据分析师需要做好日常的数据收集与积累的工作,通过数据分析师制定适合企业的发展计划,帮助企业在激烈的市场竞争中赢得主动权,实现跨越发展。目前的企业中,大多已经简历了数据分析部门,知名互联网公司如IBM、谷歌等企业尤其注重发展投资数据分析部门,培养数据分析团队。数据分析师的分析结论与建议已经成为企业决策的重要参考。本书从数据分析师培养的角度,结合大量的图表、案例,提炼出新手数据分析师急需了解的内容,帮助读者从宏观角度全面了解数据分析师的工作流程。对于想要入行的新手来说,这是一本非常实用的工具书。



目录】:

第1章 年薪50万元的数据分析师都干什么 
1.1 数据分析师是什么 / 001 
1.1.1 数据分析师的等标准 / 002 
1.1.2 数据分析师的岗位职责 / 003 
1.2 数据分析师的理论知识 / 004 
1.2.1 数学统计知识 / 005 
1.2.2 市场研究知识 / 006 
1.3 数据分析的三种类型 / 009 
1.3.1 描述性分析 / 010 
1.3.2 探索性分析 / 010 
1.3.3 验证性分析 / 012 
1.4 数据分析的工具 / 013 
1.4.1 常用办公软件(Excel) / 013 
1.4.2 数据库 / 013 
1.4.3 统计分析工具 / 014 
第2章 数据分析对企业有什么意义 
2.1 优化企业业务 / 015 
2.1.1 全方位提升用户体验 / 016 
2.1.2 优化整合企业资源 / 016 
2.2 科学规划企业营运 / 017 
2.2.1 用数据发现新客户 / 018 
2.2.2 用数据衡量产品运营效果 / 020 
2.2.3 用数据规划企业发展蓝图 / 021 
2.3 为企业增值 / 023 
2.3.1 数据价值转化为盈利模式 / 023 
2.3.2 数据辅助业务扩充 / 024 
第3章 收集数据:开启数据分析的步 
3.1 收集数据的三大原则 / 026 
3.1.1 虚假数据不收集 / 026 
3.1.2 误差数据不收集 / 029 
3.1.3 无用数据不收集 / 033 
3.2 制订数据收集计划 / 035 
3.2.1 确定工作范围 / 036 
3.2.2 建立必要的编码原则 / 036 
3.2.3 建立公用信息 / 037 
3.2.4 BOM结构的确定 / 037 
3.2.5 数据检查 / 038 
3.3 如何收集数据 / 039 
3.3.1 明确收集数据的目的 / 040 
3.3.2 决定数据分层因素 / 042 
3.3.3 选择正确抽样方法 / 044 
3.4 收集数据常见问题 / 048 
3.4.1 不知从何处开始 / 048 
3.4.2 收集过多的无效数据 / 050 
3.4.3 收集的数据不全面 / 050 
第4章 整理数据:将一手资料变为规范数据 
4.1 整理数据的两大原则 / 053 
4.1.1 选择性输入 / 054 
4.1.2 程式化输出 / 054 
4.2 四种数据整理方法 / 056 
4.2.1 时间分配处理法 / 056 
4.2.2 精简分布处理法 / 057 
4.2.3 设备结构处理法 / 058 
4.2.4 中央处理器处理法 / 060 
4.3 不规范数据整理 / 062 
4.3.1 不规范数据界定 / 063 
4.3.2 整理不规范数据的方法 / 064 
第5章 分析数据:数据分析师的核心工作 
5.1 哪些数据需要分析 / 066 
5.1.1 财务数据 / 067 
5.1.2 仓储数据 / 068 
5.1.3 营销数据 / 070 
5.1.4 人员数据 / 073 
5.2 基本的数据分析方法 / 075 
5.2.1 基础分析法 / 075 
5.2.2 进阶分析法 / 080 
5.3 三技巧玩转数据分析 / 083 
5.3.1 看分布:明确产品特点 / 084 
5.3.2 看趋势:追踪产品发展 / 085 
5.3.3 看细化:提升运营效率 / 085 
5.4 做不好数据分析的原因 / 086 
5.4.1 样本容量不兼容 / 086 
5.4.2 视觉效果过于美观 / 087 
5.4.3 因果关系理解有误 / 089 
5.4.4 忽视沉默用户 / 090 
5.4.5 过度夸大数据作用 / 090 
第6章 进阶分析一:正确分析财务数据 
6.1 资产利用效率分析 / 092 
6.1.1 总资产周转率 / 093 
6.1.2 固定资产周转率 / 093 
6.1.3 应收款项周转率 / 094 
6.1.4 库存周转率 / 095 
6.2 资金获取情况分析 / 096 
6.2.1 初始盈利能力 / 096 
6.2.2 盈利水平 / 098 
6.2.3 投资回报情况 / 100 
6.2.4 资本保值增值能力 / 101 
6.2.5 社会贡献能力 / 103 
6.3 债务稳定性分析 / 103 
6.3.1 流动债务偿还能力 / 104 
6.3.2 长期债务偿还能力 / 105 
6.4 规模扩充前景分析 / 107 
6.4.1 营业增长水平 / 107 
6.4.2 近年利润平均增长率 / 109 
6.4.3 近年资本平均增长率 / 110 
6.4.4 资本积累情况 / 111 
6.4.5 固定资产可持续发展能力 / 111 
第7章 进阶分析二:正确分析仓储数据 
7.1 仓储资源利用程度分析 / 114 
7.1.1 地产利用效率 / 115 
7.1.2 仓容利用率 / 115 
7.1.3 有效范围 / 116 
7.1.4 设备使用情况 / 116 
7.2 仓储服务水平分析 / 117 
7.2.1 缺货率与准时交货率 / 117 
7.2.2 货损、货差赔偿费率 / 118 
7.2.3 顾客满意度 / 118 
7.3 仓储绩效评价分析 / 119 
7.3.1 七大仓储绩效评价原则 / 119 
7.3.2 进出货效率评价分析 / 121 
7.3.3 储存作业评价分析 / 122 
7.3.4 订单处理评价分析 / 124 
7.3.5 装卸搬运评价分析 / 125 
第8章 进阶分析三:正确分析营销数据 
8.1 企业经营现状分析 / 127 
8.1.1 市场占有率 / 128 
8.1.2 利润分析 / 129 
8.1.3 成本分析 / 130 
8.2 企业销售情况分析 / 132 
8.2.1 现金流 / 133 
8.2.2 毛利率 / 134 
8.2.3 产品销售收入 / 135 
8.2.4 筛选合适的零售商 / 138 
8.3 用户相关指标分析 / 141 
8.3.1 新产品购买情况 / 141 
8.3.2 用户获取难度 / 143 
8.3.3 用户满意程度 / 144 
8.3.4 盈亏平衡分析 / 146 
第9章 进阶分析四:正确分析人员数据 
9.1 人员基础指标分析 / 148 
9.1.1 人员数量 / 148 
9.1.2 人员流动情况 / 150 
9.1.3 人员结构分布 / 153 
9.2 人员运作情况分析 / 156 
9.2.1 招聘 / 156 
9.2.2 培训 / 159 
9.2.3 薪酬 / 163 
9.2.4 绩效 / 165 
9.2.5 雇佣情况 / 166 
9.3 人员规划效果分析 / 167 
9.3.1 人均效益 / 167 
9.3.2 万元工资盈利情况 / 168 
第10章 展现数据:企业状况一目了然 
10.1 展示数据的两种方法 / 170 
10.1.1 图表展示法 / 171 
10.1.2 专业语言展示法 / 175 
10.2 如何成为高效率的数据分析师 / 178 
10.2.1 界面安排得当,不杂乱 / 179 
10.2.2 多元化展示,生动有趣 / 181 
10.2.3 合理控制数据精确度 / 182 
第11章 撰写数据分析报告:高水平数据分析师的技能 
11.1 数据分析报告的规范结构 / 185 
11.1.1 标题 / 186 
11.1.2 目录 / 187 
11.1.3 前言 / 188 
11.1.4 问题及建议 / 189 
11.1.5 附录 / 189 
11.1.6 标准财务分析报告示例 / 190 
11.2 数据分析报告的易错点 / 195 
11.2.1 图文安排不合理,层次混乱 / 195 
11.2.2 只提出问题,没有解决方案 / 196 
11.2.3 缺少明确结论,核心问题模糊 / 197



作者简介】:

高峰,重庆文理学院高实验师,硕士生导师,韩国科学技术院访问学者。目前从事大数据智能计算、人工智能及机器学些、虚拟现实的研究及科技成果转化工作。发表学术论文近20篇,主持省部以上教学科研项目7项。重庆市高校在线竞聘开放课程负责人,重庆市一流课程负责人。


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