数据分析:企业的贤内助

基本信息

书名：数据分析:企业的贤内助

定价：79.00元

作者：陈哲

出版社：机械工业出版社

出版日期：2014-05-20

ISBN：9787111440857

字数：

页码：332

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.001kg

编辑推荐

点击查看： 资深数据分析师多年工作经验结晶，20余位行业专家联袂推荐！数据分析领域的开创性著作，技术内容专业、细致、严谨；写作方式独辟蹊径，构思巧妙，生动有趣以企业经营中的案例为依托，将复杂的数据分析知识巧妙地融入其中，完整呈现数据分析项目的流程，系统阐述数据分析的专业思路、方法和技能 另有精彩图书：《“偷懒”的技术：打造财务Excel达人》

内容提要

真正的好书不在于给出答案，而在于给出思考问题的方法。本书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。
本书章节逻辑清晰，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，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。
本书在章节编排方面兼顾不同读者的需求：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。

目录

本书赞誉
序
前言
篇　数据分析的价值与要求
　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<p>本书赞誉</p><p>序</p><p>前言</p><p>篇　数据分析的价值与要求</p><p>　章　内助出山</p><p>　　1.1　决策困境的出路</p><p>　　1.1.1　战略决策</p><p>　　1.1.2　投资决策</p><p>　　1.1.3　营销决策</p><p>　　1.2　数据分析的前景</p><p>　　1.2.1　成功案例</p><p>　　1.2.2　行业发展</p><p>　　1.3　数据价值问与答</p><p>　　1.3.1　Q&A1：凭经验也可做决策</p><p>　　1.3.2　Q&A2：数据分析提高决策成本</p><p>　　1.3.3　Q&A3：调研数据不足信</p><p>　　1.3.4　Q&A4：数据分析的组织结构</p><p>　　1.3.5　Q&A5：数据分析部门的职责</p><p>　　1.4　本章小结</p><p>　第2章　招兵买马</p><p>　　2.1　分析师的岗位要求</p><p>　　2.1.1　教育背景</p><p>　　2.1.2　基本素质</p><p>　　2.1.3　技能经验</p><p>　　2.2　分析师的海阔天空</p><p>　　2.2.1　发展方向</p><p>　　2.2.2　晋升空间</p><p>　　2.2.3　职业规划</p><p>　　2.3　分析师的能力测试</p><p>　　2.3.1　数据敏感性测试</p><p>　　2.3.2　逻辑思维力测试</p><p>　　2.4　本章小结</p><p>　第3章　之路</p><p>　　3.1　修四重提升境界</p><p>　　3.1.1　　重：深度</p><p>　　3.1.2　　第二重：信度</p><p>　　3.1.3　　第三重：效度</p><p>　　3.1.4　　第四重：通度</p><p>　　3.2　悟四种专业态度</p><p>　　3.2.1　态度一：避免从众心理</p><p>　　3.2.2　态度二：避免偏见</p><p>　　3.2.3　态度三：合理怀疑</p><p>　　3.2.4　态度四：换位思考</p><p>　　3.3　熟五大分析要素</p><p>　　3.3.1　要素一：图纸</p><p>　　3.3.2　要素二：材料</p><p>　　3.3.3　要素三：步骤</p><p>　　3.3.4　要素四：工具</p><p>　　3.3.5　要素五：方法</p><p>　　3.4　本章小结</p><p>第二篇　数据分析的实战与应用</p><p>　第4章　下单：设计方案</p><p>　　4.1　揭开方案的面纱</p><p>　　4.1.1　研究方案的作用</p><p>　　4.1.2　研究方案的构成</p><p>　　4.1.3　向1234原则看齐</p><p>　　4.2　奏响方案七步曲</p><p>　　4.2.1　明确研究目的</p><p>　　4.2.2　分解研究内容</p><p>　　4.2.3　找准研究对象</p><p>　　4.2.4　选择方式方法</p><p>　　4.2.5　计划项目周期</p><p>　　4.2.6　估算项目报价</p><p>　　4.2.7　确定项目组成员</p><p>　　4.3　市场细分案例</p><p>　　4.4　本章小结</p><p>　第5章　备料：数据采集</p><p>　　5.1　解读数据的特征</p><p>　　5.1.1　时效性</p><p>　　5.1.2　分散性</p><p>　　5.1.3　概率性</p><p>　　5.1.4　再创性</p><p>　　5.2　二手数据案头淘</p><p>　　5.2.1　二手数据的价值</p><p>　　5.2.2　二手数据的查找</p><p>　　5.3　一手数据实地跑</p><p>　　5.3.1　调查方法慎选择</p><p>　　5.3.2　多快好省用抽样</p><p>　　5.3.3　问卷设计细思量</p><p>　　5.4　本章小结</p><p>　第6章　切配：数据处理</p><p>　　6.1　入库：数据录入</p><p>　　6.1.1　录入结构</p><p>　　6.1.2　编码</p><p>　　6.2　冲洗：数据清洗</p><p>　　6.2.1　查重</p><p>　　6.2.2　改缺</p><p>　　6.2.3　纠错</p><p>　　6.3　切堆：数据加工</p><p>　　6.3.1　数据抽取</p><p>　　6.3.2　数据排序与分组</p><p>　　6.4　打焯：数据描述</p><p>　　6.4.1　集中与离散趋势</p><p>　　6.4.2　频数分布</p><p>　　6.4.3　交叉分布</p><p>　　6.5　本章小结</p><p>　第7章　烹饪：数据分析</p><p>　　7.1　菜名：界定分析目的</p><p>　　7.2　菜谱：梳理分析思路</p><p>　　7.2.1　按时间维度</p><p>　　7.2.2　按空间维度</p><p>　　7.2.3　按综合维度</p><p>　　7.3　厨艺：运用分析方法</p><p>　　7.3.1　基础分析方法</p><p>　　7.3.2　衍生分析方法</p><p>　　7.3.3　春节策划案例分析</p><p>　　7.4　菜肴1：战略分析　</p><p>　　7.4.1　分析思路</p><p>　　7.4.2　矩阵分析法与层次分析法</p><p>　　7.5　菜肴2：投资分析</p><p>　　7.5.1　分析思路</p><p>　　7.5.2　预测分析法</p><p>　　7.5.3　收益分析法</p><p>　　7.5.4　风险分析法</p><p>　　7.6　菜肴3：营销分析</p><p>　　7.6.1　分析思路</p><p>　　7.6.2　聚类分析</p><p>　　7.6.3　KANO模型</p><p>　　7.6.4　PSM模型</p><p>　　7.6.5　品牌知觉图分析</p><p>　　7.6.6　定标比超分析</p><p>　　7.6.7　漏斗分析</p><p>　　7.6.8　AIDA模型</p><p>　　7.7　本章小结</p><p>　第8章　打荷：数据呈现</p><p>　　8.1　盘饰：好文配好图</p><p>　　8.1.1　明确要表达的信息</p><p>　　8.1.2　选择图表类型</p><p>　　8.1.3　制作选定的图表</p><p>　　8.1.4　确定有效的表达</p><p>　　8.2　摆放：报告闯四关</p><p>　　8.2.1　报告的准备</p><p>　　8.2.2　报告的种类</p><p>　　8.2.3　报告的结构</p><p>　　8.2.4　报告的论述</p><p>　　8.3　本章小结</p> href='#catalog' class='section_show_more' id='catalog-btn' dd_name='显示信息'>显示信息

作者介绍

　　陈哲（新浪博客：数据小宇军）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。
读者群：156512289、125153871

　　经过近两年时间的发展，大数据已经从概念期逐渐转向应用期，越来越多的行业和企业认识到数据所能产生的价值，期望通过数据分析，深化市场理解，挖掘市场机会，提高运营效率，减少拍脑袋决策的风险。百分点科技作为的、专注于为企业提供大数据服务的专业机构，对数据的重要性和企业的需求有非常深刻的认识。从技术的角度来讲，企业要从积累的数据中挖掘出价值，要做一系列的工作，数据分析是其中非常重要的一环，起着决定性作用。但是，数据分析所涉及的知识非常多，思路方法、工具技能，业务理解一样都不能少。这使很多数据分析从业者和想进入数据分析行业的有志之士非常迷茫。初学数据分析该从哪里入手？提升数据分析能力该如何进阶？
　　事实上，参与项目是磨练能力的佳武器；情境教学是激发思考的关键路径。因此本书塑造了一个企业情境，虚构了企业决策者、资深数据分析师和数据分析初学者等若干人物，以人物对话的形式，将数据分析的完整流程和各项技术都巧妙地融入在了其中。在读完本书后，读者既能掌握数据分析的专业技术，又能明白如何去完成一个实际的数据分析的项目。在给人轻松活泼的阅读体验的同时，又不失严谨和专业性，非常难得。本书不仅适合于数据分析初学者，数据分析的从业人员阅读，也适合于企业的经营者和决策者们阅读。
　　——苏萌 百分点科技创始人

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