给新手的企业数据分析实战（全彩）

图书标准信息

• 作者 周召安 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2020-08
• 版次 1
• ISBN 9787121393679
• 定价 59.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 184页
• 字数 258千字

【内容简介】

这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线，通过实例，采用“思路D方法D具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。本书共分为3 篇。第1 篇，带领读者了解数据分析并熟悉3 个最常用的数据分析工具DDSPSS Modeler、Power BI 和MySQL。也许你之前都没有听说过SPSS Modeler 和Power BI，但请不要担心，它们真的很容易上手。第2 篇商品分析，介绍了企业中两个典型的分析DD现有商品分析和新商品分析。现有商品分析，就是帮你发现现有的商品结构是否存在问题，以增强核心竞争优势；新商品分析，就是评估客户需求和验证客户需求，以延续核心竞争优势。第3 篇客户分析，共介绍了4 个实例DD挖掘客户消费行为、挖掘客户流失概率、企业客户分析、动态展示RFM 分析的结果。本书能够帮助初学者快速迈入数据分析的大门，也能对管理人员有所启发。

【作者简介】

海南智企数据分析师事务所有限公司联合创始人、数据分析师某高校“商业数据分析与应用”专业建设委员会委员

【目录】

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第1 篇 熟悉数据分析工具
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第1 章 快速了解数据分析 / 2
1．1 何谓数据分析 /． 2
1．1．1 数据分析的定义 /． 3
1．1．2 数据分析的作用 /． 3
1．2 了解常用的数据分析工具 /． 4
1．3 怎么配合使用多个数据分析工具 /． 5
1．4 常用的数据分析指标 /． 5
1．5 企业对数据分析的期望 / 7
1．5．1 便于高效观察数据 /． 7
1．5．2 找出关键指标异常的原因 /． 8
1．5．3 评估策略 /． 8
1．5．4 利用数据进行资源配置 /． 8
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第2 章 快速熟悉SPSS Modeler 和MySQL /． 9
2．1 初识SPSS Modeler / 9
2．2 实例1：建立每日客户消费数据处理模型 /． 16
2．2．1 读取及检查数据源 /． 16
2．2．2 筛选数据 /． 20
2．2．3 汇总数据 /． 21
2．2．4 新增一列来求每天的会员订单均价 /． 25
2．2．5 合并数据 /． 26
2．3 实例2：将处理好的数据存储到MySQL 数据库中 / 28
2．3．1 安装Wampserver 与Navicat for MySQL / 28
2．3．2 连接服务器，新建数据库 /． 29
2．3．3 配置ODBC 数据源 / 30
2．3．4 将数据写入MySQL 数据库 / 32
2．4 实例3：在MySQL 中处理数据 /． 35
2．4．1 了解基本的My SQL 语句 /． 35
2．4．2 了解添加了条件的MySQL 语句 / 40
2．4．3 用函数处理数据 /． 44
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第3 章 快速熟悉Power BI / 48
3．1 初识Power BI /． 48
3．1．1 了解数据可视化 /． 48
3．1．2 了解Power BI 的功能模块 / 50
3．2 实例4：建立度量值，实时处理数据 /． 54
3．2．1 整体思路 /． 55
3．2．2 连接数据库并加载表 /． 55
3．2．3 清洗数据 /． 57
3．2．4 准备日期表 /． 60
3．2．5 关联表间关系 /． 63
3．2．6 用简单DAX 函数创建度量值 /． 64
3．3 实例5：放置图表控件，形成仪表盘 /． 68
3．3．1 构建仪表盘内容 /． 68
3．3．2 添加筛选控件 /． 71
3．3．3 分享仪表盘 /． 73
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第2 篇 商品分析
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第4 章 现有商品分析DD增强核心竞争优势 /． 76
4．1 相关知识 / 76
4．1．1 商品市场策略 /． 76
4．1．2 常见销售额走势特征分析 /． 78
4．1．3 特殊销售额走势特征分析 /． 79
4．1．4 商品结构分析 /． 81
4．2 实例6：分析某餐饮企业的商品结构 /． 83
4．2．1 整理出商品销售额汇总表 /． 84
4．2．3 将商品进行分类 /． 89
4．2．4 根据分类来统计指标 /． 94
4．2．5 解读分析结果并制订调整计划 /． 98
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第5 章 新商品分析DD延续核心竞争优势 / 101
5．1 相关知识 / 101
5．1．1 定位新商品 /． 101
5．1．2 如何获取准确的客户需求 /． 102
5．2 实例7：评估客户需求 /． 103
5．2．1 理解分析方法 /． 104
5．2．2 设计问卷 /． 106
5．2．3 收集并清洗数据 /． 107
5．2．4 据据公式计算数据 /． 109
5．3 实例8：验证客户需求 /． 110
5．3．1 观察价格变动引起的需求变化 /． 110
5．3．2 调研客户的价格期望 /． 111
5．3．3 分析得到的结果 /． 113
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第3 篇 客户分析
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第6 章 管理客户DD找出客户消费规律 /． 116
6．1 相关知识 / 116
6．1．1 灵活定义客户群体 /． 116
6．1．2 常见的“拉新”策略 /． 116
6．1．3 老客户维护策略 /． 117
6．2 实例9：挖掘客户消费行为 / 118
6．2．1 整体思路 /． 118
6．2．2 数据预处理 /． 119
6．2．3 提取客户第1 次消费行为数据 /． 121
6．2．4 调整挖掘模型 /． 125
6．2．5 实现自动挖掘 /． 130
6．3 实例10：挖掘客户流失概率 / 133
6．3．1 整体思路 /． 134
6．3．2 定义流失客户 /． 134
6．3．3 建立“档案表” /． 136
6．3．4 计算流失概率指标 /． 142
6．3．5 解读得到的结果 /． 144
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第7 章 资源配置DD让客户营销更有价值 / 146
7．1 相关知识 / 146
7．1．1 客户细分的常用方法 /． 146
7．1．2 客户价值识别的三大指标DDR、F、M /． 147
7．2 实例11：企业客户分析 /． 148
7．2．1 统计指标情况 /． 149
7．2．2 查看新客户覆盖情况 /． 153
7．2．3 挖掘第2 次交易的周期规律 /． 157
7．2．4 分析客户的价值 /． 159
7．3 实例12：动态展示RFM 分析的结果 / 167
7．3．1 准备数据 /． 167
7．3．2 创建参数切片器 /． 168
7．3．3 创建度量值及数据标准化 /． 169
7．3．4 划分客群 /． 171
7．3．5 数据可视化 /． 172