数据分析：企业的贤内助

图书标准信息

• 作者 陈哲 著
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2013-10
• 版次 1
• ISBN 9787111440857
• 定价 79.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 332页
• 正文语种 简体中文
• 原版书名 陈哲
• 丛书 数据分析系列丛书

【内容简介】

　　真正的好书不在于给出答案，而在于给出思考问题的方法。《数据分析：企业的贤内助》选择人物对话的形式，通过一问一答把读者带入到思考问题的情境，耳濡目染，感同身受。思路上清晰连贯，表达上深入浅出，减少枯燥的概念，增加生动的故事和实用的案例；减少晦涩的公式推导，增加思路引导的互动情境。
　　《数据分析：企业的贤内助》章节逻辑清晰，从企业的一个个具化的需求出发，使读者对数据分析的了解循序渐进，将复杂的数据分析知识体系串成有机的整体；数据分析体系完整，从数据采集、数据清洗和加工，到战略数据分析、经营数据分析和投资数据分析等综合分析，最后到数据成果的精彩呈现均加以阐述，使读者完整了解到数据分析对企业各个环节的价值。书中的案例来源于企业经营的实际案例，实用性强，分析线索环环紧扣，分析方法细致严谨，数据展示简洁明了，难能可贵的是作者将自己多年在数据分析实际工作中的“解题”思路加以展现，为广大数据分析师们的实务工作提供了宝贵的借鉴。
　　《数据分析：企业的贤内助》在章节编排方面兼顾不同读者的需求：第1章可加强企业高管对数据分析的认识。第2章有助于想进入数据分析行业的有志之士明确发展方向和路径。第3章帮助在信息技术公司、软件公司、互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司、市场研究公司等从事数据分析工作的分析师进行自检。第4章到第8章有助于初中级数据分析师以及阅读使用数据分析报告的职业经理人提升数据分析的专业思路、方法和技能。

【作者简介】

　　陈哲，资深数据分析师，从事数据分析研究和培训工作多年，先后在北京赛诺市场研究公司、北京奥维咨询有限公司、新浪乐居、中国商业联合会数据分析专业委员会任研究员、研究副总监、客户分析师、数据中心主任和讲师，不仅精通SPSS、EPIDATA、EXCEL等数据分析软件，而且熟悉数据分析的完整项目流程和各种数据分析模型方法。主持过近百个数据分析项目，项目类型涉及战略规划、投资项目评估、用户满意度分析、市场细分与目标市场选择、竞争分析、市场进入研究、用户使用习惯与态度研究、品牌资产评估、品牌形象诊断、新产品测试、定价研究、终端渠道点检、广告效果评估等多个领域，积累了丰富的经验。2012年开通新浪博客，坚持原创，后入驻微博达人并成为中国统计网的专栏作家，具有较为广泛的影响力。

【目录】

本书赞誉
序
前言

第一篇　数据分析的价值与要求

第1章　内助出山
1.1　决策困境的出路
1.1.1　战略决策
1.1.2　投资决策
1.1.3　营销决策
1.2　数据分析的前景
1.2.1　成功案例
1.2.2　行业发展
1.3　数据价值问与答
1.3.1　Q&A1：凭经验也可做决策
1.3.2　Q&A2：数据分析提高决策成本
1.3.3　Q&A3：调研数据不足信
1.3.4　Q&A4：数据分析的组织结构
1.3.5　Q&A5：数据分析部门的职责
1.4　本章小结

第2章　招兵买马
2.1　分析师的岗位要求
2.1.1　教育背景
2.1.2　基本素质
2.1.3　技能经验
2.2　分析师的海阔天空
2.2.1　发展方向
2.2.2　晋升空间
2.2.3　职业规划
2.3　分析师的能力测试
2.3.1　数据敏感性测试
2.3.2　逻辑思维力测试
2.4　本章小结

第3章　优秀之路
3.1　修四重提升境界
3.1.1　第一重：深度
3.1.2　第二重：信度
3.1.3　第三重：效度
3.1.4　第四重：通度
3.2　悟四种专业态度
3.2.1　态度一：避免从众心理
3.2.2　态度二：避免偏见
3.2.3　态度三：合理怀疑
3.2.4　态度四：换位思考
3.3　熟五大分析要素
3.3.1　要素一：图纸
3.3.2　要素二：材料
3.3.3　要素三：步骤
3.3.4　要素四：工具
3.3.5　要素五：方法
3.4　本章小结

第二篇　数据分析的实战与应用

第4章　下单：设计方案
4.1　揭开方案的面纱
4.1.1　研究方案的作用
4.1.2　研究方案的构成
4.1.3　向1234原则看齐
4.2　奏响方案七步曲
4.2.1　明确研究目的
4.2.2　分解研究内容
4.2.3　找准研究对象
4.2.4　选择方式方法
4.2.5　计划项目周期
4.2.6　估算项目报价
4.2.7　确定项目组成员
4.3　市场细分案例
4.4　本章小结

第5章　备料：数据采集
5.1　解读数据的特征
5.1.1　时效性
5.1.2　分散性
5.1.3　概率性
5.1.4　再创性
5.2　二手数据案头淘
5.2.1　二手数据的价值
5.2.2　二手数据的查找
5.3　一手数据实地跑
5.3.1　调查方法慎选择
5.3.2　多快好省用抽样
5.3.3　问卷设计细思量
5.4　本章小结

第6章　切配：数据处理
6.1　入库：数据录入
6.1.1　录入结构
6.1.2　编码
6.2　冲洗：数据清洗
6.2.1　查重
6.2.2　改缺
6.2.3　纠错
6.3　切堆：数据加工
6.3.1　数据抽取
6.3.2　数据排序与分组
6.4　打焯：数据描述
6.4.1　集中与离散趋势
6.4.2　频数分布
6.4.3　交叉分布
6.5　本章小结

第7章　烹饪：数据分析
7.1　菜名：界定分析目的
7.2　菜谱：梳理分析思路
7.2.1　按时间维度
7.2.2　按空间维度
7.2.3　按综合维度
7.3　厨艺：运用分析方法
7.3.1　基础分析方法
7.3.2　衍生分析方法
7.3.3　春节策划案例分析
7.4　菜肴1：战略分析　
7.4.1　分析思路
7.4.2　矩阵分析法与层次分析法
7.5　菜肴2：投资分析
7.5.1　分析思路
7.5.2　预测分析法
7.5.3　收益分析法
7.5.4　风险分析法
7.6　菜肴3：营销分析
7.6.1　分析思路
7.6.2　聚类分析
7.6.3　KANO模型
7.6.4　PSM模型
7.6.5　品牌知觉图分析
7.6.6　定标比超分析
7.6.7　漏斗分析
7.6.8　AIDA模型
7.7　本章小结

第8章　打荷：数据呈现
8.1　盘饰：好文配好图
8.1.1　明确要表达的信息
8.1.2　选择图表类型
8.1.3　制作选定的图表
8.1.4　确定有效的表达
8.2　摆放：报告闯四关
8.2.1　报告的准备
8.2.2　报告的种类
8.2.3　报告的结构
8.2.4　报告的论述
8.3　本章小结