从零开始玩转商业数据分析
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￥ 41.25 7.5折 ￥ 55 九品
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天津宝坻
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作者陈铮
出版社电子工业出版社
ISBN9787121275340
出版时间2015-11
装帧平装
开本16开
定价55元
货号972072886322446342
上书时间2024-11-12
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商品详情
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前言
如今我们已经进入了一个信息化的时代，在大数据发展的背景下，无论任何组织、公司和个人，都有必要掌握数据分析的本领。数据分析本身是一项历史悠久的工作，但是在互联网与物联网不断发展的时代背景中，我们拥有了更多的数据来源、数据形式及数据展现的渠道。
人们的生活与工作都离不开网络，商业行为也从线下搬上了云端，传统的产品研发、销售渠道、市场营销都受到了来自新技术与新媒体的挑战。在这样的背景下，对商业数据分析师来说，传统的数据分析工作内容已经发生了极大的变化，仅仅是掌握企业自身的数据已经远远不够了。
为了能让有志于从事数据分析工作的人员一窥互联网背景下的商业数据分析工作，作者结合自己在互联网公司中的商业数据分析从业经验与网络舆情、互联网营销项目经验写作了本书。本书全面翔实地介绍了如何在互联网公司中做好商业数据分析工作，从数据收集、行业分析、竞争对手分析及公司中各种业务分析入手，还原一个真实的商业数据分析师的工作场景。希望在阅读完本书之后，能让读者具备走上商业数据分析工作岗位的基本条件。
本书的特点
1．源于实践，回归实践
全书分为两部分，共8章，每一章的内容都从互联网公司的工作实践出发，书中所提供的分析方法、分析框架、数据指标与操作步骤都可以直接运用到工作当中。
2．鲜明的互联网特色
本书中所举出的案例和单独的案例分析都来源于互联网的前沿信息，介绍了大量基于互联网的数据分析工具及互联网公司中的数据研究方法，侧重于讲述如何在互联网企业中进行数据分析实践。
3．商业思维与竞争视角
本书不仅仅从“术”的方面介绍了数据分析方法，还从“道”的角度出发强调了如何在数据分析工作中融入商业思考，弥补了商业数据分析人员常有的脱离商业实践的不足。
4．兼顾理论，实操性强
商业数据分析工作涉及了多种分析方法与研究框架，本书从实践的角度出发，对理论点到为止，将重点放在如何在数据分析实践中运用这些方法与理论。本书提供了大量在互联网数据分析工作中涉及的工具与指标，读者可以直接上手操作，亲身感受数据分析工作。
5．案例丰富，紧跟时代
本书中的所有案例与图片都来自互联网数据分析实践，包括但不限于从微博、微信、搜索引擎、网站中挖掘可用数据的方法讲解，同时还涉及了移动互联网方面的内容。
本书的内容安排
第1章.商业数据分析都在做什么
商业数据分析的定义与内涵
光环之下的商业数据分析师
商业数据分析工作的基本内容与步骤
商业数据分析工作中的常见错误
第2章.分析数据从何而来
多管齐下挖掘数据
调查方法全知道——定量与定性
如何做好问卷调查
珍惜手中数据，深挖数据价值
第3章 常用商业分析方法
如何选择合适的商业分析方法
波特五力模型
SWOT分析
以波士顿矩阵为首的矩阵分析工具
产品生命周期分
析法
第4章.非结构化信息的挑战
非结构化信息是什么
非结构化信息到底有什么用
非结构化信息的利用难点
非结构化信息的分析方法
第5章.放眼看行业，莫做井底蛙
行业分析的主要内容
行业分析的基本步骤
行业分析的常用方法与分析框架
如何写好一份行业分析报告
第6章.竞争对手分析
竞争对手分析是什么
为什么要做竞争对手分析
竞争对手分析的三种方向
竞争对手的信息从何
而来
竞争对手分析的基本方法
第7章.立足公司业务为数据分析之根本
项目可行性评估
项目可行性评估的三步分析法
新媒体营销效果评估
第8章.人靠衣装马靠鞍，数据也要会包装
好的数据分析报告应该怎么写
如何制作一份精良的分析PPT
如何在PPT中运用数据可视化
适合阅读本书的读者
对商业数据分析工作感兴趣的在校学生
初入互联网公司的职场新人
想要改变职业方向的职场人士
在互联网企业中从事数据分析、策略研究的工作人员
利用互联网自主创业的创业者
数据分析和数据挖掘新人
—编者
导语摘要
为了能让有志于从事数据分析工作的人员一窥互联网背景下的商业数据分析工作，作者陈铮结合自己在互联网公司中的商业数据分析从业经验与网络舆情、互联网营销项目经验写作了这本《从零开始玩转商业数据分析》。本书全面翔实地介绍了如何在互联网公司中做好商业数据分析工作，从数据收集、行业分析、竞争对手分析及公司中各种业务分析入手，还原一个真实的商业数据分析师的工作场景。希望在阅读完本书之后，能让读者具备走上商业数据分析工作岗位的基本条件。
作者简介陈铮，毕业于中国人民大学经济学专业，2011年开始从事传媒指数分析研究，参与写作2012传媒指数报告并已出版；2011年底开始参加中石油舆情监测项目，作为主笔写作了项目报告，2012加入58同城策略研究部，从事商业分析师工作，2014年10月加入tech2ipo创见网站担任科技编辑与撰稿人。在科技行业发展、创业投资方面撰写多篇文章，并完成了市场营销书籍的翻译出版工作。
目录
第1章 商业数据分析都在做什么 1
1.1 What：商业数据分析的定义与内涵2
1.2 Who：光环之下的商业数据分析师3
1.2.1 商业数据分析师的工作内容3
1.2.2 商业数据分析师的定位4
1.2.3 商业数据分析师的任职条件1—熟悉工作业务7
1.2.4 商业数据分析师的任职条件2—掌握分析方法8
1.2.5 商业数据分析师的任职条件3—熟练使用分析工具8
1.2.6 商业数据分析师的任职条件4—具备项目管理能力9
1.2.7 商业数据分析师的任职条件5—拥有一定的设计技巧9
1.3 How：商业数据分析工作的基本内容与步骤10
1.3.1 步骤1：确定项目需求，制订项目计划11
1.3.2 步骤2： 数据采集12
1.3.3 步骤3：挖掘数据价值12
1.3.4 步骤4：数据分析12
1.3.5 步骤5：写作报告13
1.3.6 步骤6：推动建议的落实13
1.4 What’s Wrong：商业数据分析工作中的常见错误14
1.4.1 忽视了数据来源的可信度14
1.4.2 从结论出发找数据15
1.4.3 唯数据论 15
1.4.4 分析方式不当、数据选择不匹配 15
第2 章 为有源头活水来：分析数据从何而来 17
2.1 多管齐下挖掘数据 18
2.1.1 内部获得：企业相关数据 18
2.1.2 直接获取—通过互联网获得数据 19
2.1.3 案例1 ：查询新浪在Alexa 的排名 19
2.1.4 案例2 ：使用国内排名工具查询新浪排名 21
2.1.5 间接获取—通过指数工具与社交网站获取数据 22
2.1.6 案例3 ：对比新浪、网易、搜狐在百度指数中的搜索结果 22
2.1.7 案例4 ：通过新浪微指数对比淘宝与京东的讨论热度 25
2.1.8 需要专业操作数据 27
2.1.9 需要调查获得数据 29
2.2 调查方法全知道—定量与定性 30
2.2.1 定量分析之问卷调查 30
2.2.2 定性分析之焦点小组 32
2.2.3 定性分析之德尔菲法 33
2.2.4 案例5 ：使用德尔菲法估算招聘产品定价 34
2.3 如何做好问卷调查 35
2.3.1 设计问卷之前要明确调查目的 35
2.3.2 设计问卷之前要明确问卷类型 36
2.3.3 调查问卷的基本结构 39
2.3.4. 4 种基本的问题类型 40
2.3.5 调查问卷的设计技巧1—提问的顺序应该安排得当 43
2.3.6 调查问卷的设计技巧2—提问时要注意措辞 43
2.3.7 调查问卷的设计技巧3—问题选项的注意事项 45
2.3.8 调查问卷的设计技巧4—巧妙利用“其他”选项 46
2.3.9 调查问卷的设计技巧5—随机排列答案选项 47
2.3.10 合理安排在线调查问卷入口 47
2.4 调查问卷的常见问题与解决方法 50
2.4.1 如何处理问卷中的样本偏差 50
2.4.2 如何解决样本量过少或问卷完成度低 51
2.4.3 调查问卷的数据清洗 52
2.5 珍惜手中数据，深挖数据价值 53
第3 章 工欲善其事，必先利其器：常用商业分析方法55
3.1 商业分析方法何时介入项目之中 56
3.2 如何选择合适的商业分析方法 57
3.2.1 先给分析项目定性，再根据实际需求确定分析方法的范围 57
3.2.2 先看手头拥有哪些可用数据、指标，再按图索骥选择分析方法 57
3.3 认清行业形势—波特五力模型 58
3.3.1 波特五力模型的含义 58
3.3.2 案例1 ：用波特五力模型解析团购网站的竞争态势演变 62
3.3.3 波特五力模型的缺陷 65
3.4 从比较中找到出路—被滥用的SWOT 分析 66
3.4.1 SWOT 分析的基本内涵 66
3.4.2 如何构建一个SWOT 九宫格分析表 67
3.4.3 运用SWOT 分析的注意事项 68
3.5 象限之间的智慧—以波士顿矩阵为首的矩阵分析工具 69
3.5.1 波士顿矩阵的含义 69
3.5.2 如何构建一个波士顿矩阵 71
3.5.3 根据波士顿矩阵作出策略选择 72
3.5.4 波士顿矩阵的优势与局限性 73
3.5.5 改进版波士顿矩阵—GE 矩阵 74
3.5.6 案例2 ：如何使用GE 矩阵为产品确定市场战略方向 75
3.5.7 GE 矩阵的优势与局限 77
3.5.8 产品将往何处去—安索夫矩阵 77
3.5.9 矩阵工具小结 78
3.6 产品还能火多久—产品生命周期分析法 79
3.6.1 产品生命周期的发展阶段与各阶段特点 79
3.6.2 产品研发期的市场策略 81
3.6.3 产品引入期的市场策略 81
3.6.4 产品成长期的市场策略 82
3.6.5 产品成熟期的市场策略 83
3.6.6 产品衰退期的市场策略 83
3.6.7 使用产品生命周期进行分析的注意事项 84
第4 章 数据分析不止分析数据—非结构化信息的挑战86
4.1 非结构化信息是什么 87
4.2 非结构化信息到底有什么用 90
4.3 非结构化信息的利用难点 91
4.4 非结构化信息的分析方法 92
4.4.1 剥丝抽茧：内容分析法 92
4.4.2 内容分析法的基本操作过程 94
4.4.3 字里行间的奥义：文本挖掘 95
4.5 文本挖掘的关键技术 96
4.5.1 特征抽取 96
4.5.2 主题标引 96
4.5.3 文本聚类 97
4.5.4 文本分类 97
4.5.5 摘要提取 97
4.6 文本挖掘的工作难点 98
4.7 案例：电商网站搜索词文本挖掘 98
第5 章 放眼看行业，莫做井底蛙101
5.1 行业分析：是什么，为什么要做，怎么做好 102
5.1.1 企业为什么要做行业分析 103
5.1.2 做好行业分析的基本原则 104
5.2 行业分析的主要内容 105
5.2.1 行业基本逻辑 105
5.2.2 行业发展环境 105
5.2.3 行业主要产品情况 106
5.2.4 行业中企业生存状况 106
5.2.5 行业发展趋势 106
5.3 行业分析的基本步骤 107
5.3.1 行业数据资料收集 107
5.3.2 了解行业基本情况 110
5.3.3 行业典型产品分析 111
5.3.4 跟踪行业发展 112
5.4 挖掘行业的基本特征—周期与集中度 112
5.4.1 如何用指标判断行业所处的生命周期阶段 113
5.4.2 用集中度指标来分析行业竞争结构 114
5.5 找准影响行业发展的关键成功因素 116
5.6 行业吸引力从何而来 117
5.7 是什么推动了行业变革 118
5.7.1 稳定因素 118
5.7.2 可变因素 118
5.7.3 突变因素 119
5.8 行业分析的常用方法与分析框架 119
5.8.1 行业需求分析法 119
5.8.2 PEST 分析法 120
5.8.3 结构- 行为- 业绩（SCP）分析模型 122
5.8.4 案例分析：运用SCP 模型分析广电总局政策
对在线视频行业与电视盒子行业的影响 123
5.9 如何写好一份行业分析报告 125
第6 章 知己知彼，百战不殆——竞争对手分析 127
6.1 竞争对手分析是什么 128
6.2 为什么要做竞争对手分析 128
6.2.1 实施进攻 129
6.2.2 进行防御 129
6.3 竞争对手分析的三种方向 130
6.3.1 商业策略部门眼中的竞争对手分析 130
6.3.2 产品部门眼中的竞争对手分析 131
6.3.3 运行部门眼中的竞争对手分析 131
6.4 竞争对手分析应该在哪一个工作阶段展开 132
6.4.1 新产品立项前的竞争分析 132
6.4.2 产品策划设计阶段的竞品分析 133
6.5 有的放矢：如何找准竞争对手分析对象 133
6.5.1 竞争对手形式多样，不要拘泥于某一类产品 133
6.5.2 竞争对手随着公司业务重点的变化在不断变化 134
6.6 竞争对手的信息从何而来 135
6.6.1 搜索引擎与问答平台 136
6.6.2 社交网站平台与各大手机应用市场 137
6.6.3 行业招聘网站 139
6.6.4 数据统计分析平台 140
6.7 调研& 体验：竞争对手信息获取的主要方式 141
6.7.1 调研 142
6.7.2 体验 143
6.8 竞争对手分析的主要参考指标—以互联网产品为例 143
6.8.1 巧用竞品分析表格理顺分析指标 144
6.8.2 容易被忽略的两个竞争分析指标—创新能力与领导风格 147
6.9 竞争对手分析的基本方法 148
6.9.1 比较分析法 148
6.9.2 矩阵分析法 150
6.9.3 竞争对手反应预测表 150
6.10 竞争对手分析的常见误区 151
6.10.1 “BAT（百度、阿里、腾讯）做了，我们也要做” 151
6.10.2 “潮流趋势都在做，我们也要做” 152
6.10.3 “竞争对手已经做了，我们也要做” 152
6.10.4 “我们的产品不存在真正的竞争对手” 153
6.10.5 竞争对手分析报告中的常见错误 153
第7 章 立足公司业务为数据分析之根本 155
7.1 想法是否能落地，还得看项目可行性评估 156
7.1.1 项目必要性 156
7.1.2 技术可行性 157
7.1.3 财务的可行性 157
7.1.4 组织可行性 157
7.2 项目可行性评估的三步分析法 158
7.2.1 立项建议 158
7.2.2 项目初审 158
7.2.3 全面可行性论证 158
7.3 案例分析1 ：大谷打工网值得在线招聘网站借鉴吗 159
7.4 准确的产品定价是开展市场营销的前提 162
7.4.1 生产者导向—总成本加成定价法 163
7.4.2 生产者导向—投资收益率定价法 164
7.4.3 竞争导向定价法 165
7.4.4 市场需求导向定价法 165
7.4.5 利用定价进行市场竞争 166
7.5 让钱花得更有价值—新媒体营销效果评估 168
7.5.1 新媒体营销效果评估的关键步骤 168
7.5.2 电子邮件营销效果评估 170
7.5.3 微信运营效果评估 174
7.5.4 微博运营效果评估 178
7.6 案例分析2 ：转发抽奖类活动的营销效果真的好吗 182
7.7 新媒体语境下的企业舆情监控 186
7.7.1 舆情监控的关键 186
7.7.2 新媒体舆情传播特点与应对方式 187
7.8 揪出注水数据—移动应用投放渠道质量判断 188
7.8.1 留存率 188
7.8.2 用户终端 189
7.8.3 低价设备的数量 190
7.8.4 最新版本操作系统的占比 190
7.8.5 用户Wi-Fi 使用情况 191
第8 章 人靠衣装马靠鞍，数据也要会包装 193
8.1 好的数据分析报告应该怎么写 194
8.2 如何制作一份精良的分析PPT—逻辑与美学 196
8.2.1 提供数据报告研究框架 196
8.2.2 数据标注与说明 198
8.2.3 精练、专业、准确的语言表达 199
8.2.4 分析报告型PPT 的进阶要求—符合视觉美感 200
8.2.5 版式选择 200
8.2.6 配色选择 201
8.2.7 图片选择 202
8.2.8 字体选择 204
8.3 如何在PPT 中运用数据可视化 206
8.3.1 为什么需要数据可视化 206
8.3.2 三类主要数据图形的使用要点 206
内容摘要
本书以商业数据分析为主线，立足互联网工作现实，从数据分析工作的要求开始，从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据，最后以如何完美呈现数据分析的结果为结尾。 本书分2部分共9大章，第一部分主题为理解商业与理解数据，系统地介绍了商业数据分析工作的主要内容、主要工作流程，配以实际案例详细介绍了如何挖掘数据以及数据分析工具、的使用。第二部分内容为在实践中提高商业数据分析能力，从立足公司内部到如何进行行业分析、趋势分析与竞争对手分析。
主编推荐
以商业数据分析为主线，立足互联网工作现实。从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据，以如何完美呈现数据分析的结果为结尾。帮助读者从零进阶，玩转商业数据分析。
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