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数据分析原理 6步解决业务分析难题

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库存8件

江苏南京
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作者周文全,黄怡媛,马炯雄

出版社电子工业出版社

ISBN9787121444531

出版时间2023-01

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数240页

字数242.4千字

定价89元

货号SC:9787121444531

上书时间2024-12-23

文源文化

七年老店
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   商品详情   

品相描述：全新
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商品描述
作者简介:
"周文全，暨南大学毕业，10多年工作经验，先后在中国电信、阿里巴巴、腾讯从事数据分析工作，亿级App商业增长负责人。
微信公众号“数据分析学习之道” 运营者，教授所有渠道畅销课“Spring数据分析思维案例实战”。
优秀讲师，创作型职场从业者，擅长思维发散、问题分析与解决、探索新技术。
黄怡媛，本科为暨南大学经济学专业，硕士为英国巴斯大学创业与管理专业。毕业后在腾讯、阿里巴巴等国内一线互联网企业工作，参与过亿级toC产品的运营，也参与过toB产品从0到1的搭建，有5年多的产品运营和数据运营经验。擅长业务分析和策略制定，关注商业和科技行业动向，乐于探索新领域。
马炯雄，本科为广东工业大学信息管理与信息系统专业。毕业后在腾讯工作，有超过十年的产品运营和数据分析经验，对问题的拆解和数据指标体系的搭建有自己独特的见解和方法。"
主编推荐:
在一线从业十余年的数据分析专家周文全老师通过大量真实的工作场景和实战案例系统地教你如何破局。阅读本书，你会对业务理解、目标拆分和指标建立有一个全新的认识，培养基于业务需求主动思考和具有批判性思维的工作习惯，同时本书对数据的获取、分析和展示方法也有细致讲解，既启发你如何想，又教你如何做。
媒体评论:
"与学习数据分析相比，我们更要理解如何用数据分析和解决问题，这才是数据分析的核心价值。一组冰冷的数据、图表、算法没有任何价值可言，但如果数据被注入了业务场景、路径、思维等，那么带来的价值是不是很高呢？答案是一定的。
令人失望的是，目前市面上大多数课程、图书仍以技术、工具、算法为核心，太注重“术”的培养，这是数据分析好学、容易学的地方，而对于“道”的讲解少之又少。本书内容更多的是对“道”的讲解，业务场景丰富、案例实战性强、思维模型更是独出心裁，相信会让你对数据分析的理解更上一层楼！
——邓凯  爱数圈创始人

大部分计算机专业的同学在毕业后从事软件开发工作，本书第一作者在大学期间就对数据分析表现出极大的兴趣，在人工智能、数据挖掘、神经网络方面均有不错的知识积累，毕业后从事十余年的数据分析工作，通过大量真实的工作场景培养出基于业务需求主动思考和批判性思维的工作习惯。数据分析是一项通用的职场能力，相信通过本书的学习和应用，你将具有更好的职业发展前景！
——杨天奇  暨南大学计算机系教授

数据分析是企业管理和业务创新的重要工具，通过数据挖掘业务本质，能够提供准确决策，助力指标增长。近几年互联网从用户增长到私域流量，都是对数据的分析、应用、运营。本书作者具有强大的数据分析“内功”，剖析工作中的真实场景，从实践出发提炼理论，帮助职场人员更好地提升！
——葛明  腾讯通讯业务部GM

大数据是社会管理、企业管理的重要手段。数据天生存在，关键是收集数据、整理和规范数据，进而通过数据预测未来，这样才能实现真正地用好数据。本书有理有据，案例丰富，可读性强，值得多看几遍，读者将会收获良多！
——倪良  阿里巴巴风控大数据创始人

因为缺乏对数据本身的深刻理解，不少有着深厚技术积累的专家并不
...
内容简介:
本书系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对最终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择很优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环。 本书的内容从底层原理出发，帮助读者打好数据分析基本功。在原理的讲解过程中，通过提问、思考、解答、案例分享的方式，结合三位专家十多年的行业经验，让读者从根本上理解数据分析、学会数据分析。本书适合数据分析从业也、数据分析爱好者阅读，也适合大中专院校数据相关专业的老师和学生使用。
目录:
第1章 数据分析始于懂业务，切于指标体系 001

1.1 怎样才叫懂业务并高于业务视角 002

1.1.1 懂业务的三个标准 003

1.1.2 什么是高于业务视角 008

1.2 如何才能成为懂业务的专家 014

1.2.1 多想一步，不做只为完成工作的“机器人” 015

1.2.2 主动思考，培养批判性思维 018

1.3 四步法建立指标体系 021

1.3.1 指标的含义 021

1.3.2 指标体系的定义 022

1.3.3 指标体系建立的四个步骤 023

1.4 五大行业的业务目标和指标体系 028

1.4.1 能源行业的目标和指标体系——以中石化为例 029

1.4.2 政务行业的目标和指标体系——以粤省事为例 033

1.4.3 金融行业的目标和指标体系——以建行App 为例 035

1.4.4 教育行业的目标和指标体系——以腾讯课堂为例 037

1.4.5 互联网行业的目标和指标体系 039

第2章 良好的目标拆解能够让分析事半功倍 043

2.1 目标拆解的核心法则 044

2.1.1 MECE 法则是什么 045

2.1.2 如何做到接近穷尽和相互独立 046

2.1.3 MECE 法则实践案例 051

2.2 利用公式法进行拆解 055

2.2.1 公式法的定义 055

2.2.2 生活中的问题用公式法拆解 055

2.2.3 销售中的问题用公式法拆解 057

2.2.4 互联网中的问题用公式法拆解 059

2.3 利用路径法进行拆解
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