数据分析思维与可视化

　　《数据分析思维与可视化》以实用为设计理念，并结合数据分析相关理论，系统介绍了数据分析的相关内容，包括数据分析概述、数据分析业务指标、数据准备与处理、数据分析常用方法、常用数据分析工具、数据可视化、数据图表专业化、撰写数据分析报告。

　　《数据分析思维与可视化》以实用为设计理念，并结合数据分析相关理论，系统地介绍了数据分析的相关内容，包括电商数据分析概述、数据分析业务指标、数据准备与处理、数据分析常用方法、常用数据分析工具、数据可视化、数据图表专业化、撰写数据分析报告等，能够帮助读者掌握数据分析的整个流程。
　　《数据分析思维与可视化》附有配套的教学PPT、题库、教学视频、教学设计等相关资源。同时，为了帮助初学者及时地解决学习过程中遇到的问题，还提供了专业的在线答疑平台。
　　《数据分析思维与可视化》可作为高等院校本、专科相关专业的数据分析课程的教材，也可作为企业数据分析岗位培训教材。

第1章 电商数据分析概述
1．1 数据分析基础理论
1．1．1 认识数据和数据的价值
1．1．2 认识数据分析
1．1．3 认识电商数据分析
1．2 数据分析的流程
1．2．1 明确目的
1．2．2 数据收集
1．2．3 数据处理
1．2．4 数据分析
1．2．5 数据展现
1．2．6 撰写报告
1．3 数据分析的常见误区
1．4 数据分析岗位的职业发展
1．4．1 数据分析师的发展前景
1．4．2 数据分析师的职业要求
1．4．3 数据分析师的基本素质
1．5 数据分析常用指标及术语
1．5．1 平均数
1．5．2 绝对数与相对数
1．5．3 百分比与百分点
1．5．4 比例与比率
1．5．5 频数与频率
1．5．6 倍数与番数
1．5．7 同比和环比
小结

第2章 数据分析业务指标
2．1 网站流量指标
2．1．1 网站流量数量指标
2．1．2 网站流量质量指标
2．2 商品数据化运营关键指标
2．2．1 销售类指标
2．2．2 促销活动指标
2．3 站外营销推广指标
2．4 会员数据化运营指标
2．4．1 会员整体指标
2．4．2 会员营销指标
2．4．3 会员活跃度指标
2．4．4 会员价值度指标
2．4．5 会员终生价值指标
2．4．6 会员异动指标
2．5 仓储管理指标
2．5．1 库存量
2．5．2 库存金额与平均库存金额
2．5．3 库存可用天数
2．5．4 库存周转率
2．5．5 库存周转天数
2．5．6 库龄
2．5．7 滞销金额
2．5．8 残次商品数量、残次商品金额、残次占比
2．5．9 缺货率
2．6 物流配送指标
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第3章 数据准备与处理
3．1 数据准备
3．1．1 认识数据表
3．1．2 获取数据
3．2 数据处理
3．2．1 数据清洗
3．2．2 数据加工
3．2．3 数据抽样
小结

第4章 数据分析常用方法
4．1 常用数据分析方法论
4．1．1 PEST分析法
4．1．2 4P营销理论
4．1．3 逻辑树分析法
4．1．4 用户行为理论
4．1．55 W2H分析法
4．2 数据分析法
4．2．1 对比分析法
4．2．2 结构分析法
4．2．3 分组分析法
4．2．4 平均分析法
4．2．5 矩阵关联分析法
4．2．6 交叉分析法
4．2．7 综合评价分析法
4．2．8 漏斗图分析法
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第5章 常用数据分析工具
5．1 常用本地数据分析工具
5．1．1 SPSS简介
5．1．2 SPSS的优势
5．1．3 SPSS的窗口介绍
5．2 常用电商数据分析工具
5．2．1 生意参谋
5．2．2 京东商智
5．3 常用网站数据分析工具
5．3．1 百度统计
5．3．2 CNZZ
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第6章 数据可视化
6．1 通过图表展现数据
6．1．1 认识图表
6．1．2 常用的图表类型
6．1．3 通过数据关系选择合适的图表
6．1．4 统计图制作流程
6．2 通过表格展现数据
6．2．1 突出显示单元格
6．2．2 项目选取
6．2．3 添加数据条
6．2．4 添加图标集
6．2．5 迷你图
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第7章 数据图表专业化
7．1 制作严谨的数据图表
7．1．1 专业图表中的元素
7．1．2 专业图表制作的注意事项
7．2 图表美化方法
7．2．1 图表美化的原则
7．2．2 图表美化技巧
7．2．3 图表的颜色搭配
7．3 提高图表制作效率
7．3．1 创建图表模板
7．3．2 添加标签小工具
7．3．3 修剪超大值
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第8章 撰写数据分析报告
8．1 初步认识数据分析报告
8．1．1 什么是数据分析报告
8．1．2 数据分析报告的作用
8．1．3 数据分析报告的种类
8．1．4 数据分析报告写作原则
8．2 数据分析报告的准备与撰写流程
8．2．1 数据分析报告的准备
8．2．2 数据分析报告撰写流程
8．3 数据分析报告的结构
8．3．1 标题页
8．3．2 目录
8．3．3 前言
8．3．4 报告正文
8．3．5 结论与建议
8．3．6 附录
8．4 撰写数据分析报告的注意事项
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　　随着数字化技术的广泛应用，我们正在逐步迈人大数据时代。数据已经成为企业的一种新的战略资产，越来越多的企业开始重视数据资产的管理。伴随着数据重要作用的凸显，数据分析也愈发重要，大力拓展数据分析与应用，成为企业制定新的战略目标，突破传统壁垒的重要手段。
　　为什么要学习这本书
　　在移动互联网时代，信息的获取成本越来越低，这也导致拿来主义和实用主义盛行。数据分析学科是一个需要紧密联系生活实际的学科，而数据分析也是企业日常工作的必要环节。目前，国内许多高校开设了相关课程，例如一些经济管理类、信息类专业以及电子商务专业。但是，从相关课程内容来看，已经开设的课程内容更偏向理论知识的介绍，对于数据分析综合能力的培养相对薄弱。而通过对本书的学习，可以让读者在实战中掌握数据分析理论和方法，学完之后能够独立完成日常数据分析工作。
　　如何使用本书
　　本书从数据分析基础讲起，共8章，详细介绍了数据分析概述、数据准备与处理、数据分析常用方法、常用数据分析工具、数据可视化、数据图表专业化、撰写数据分析报告的相关知识。下面分别介绍各章的主要内容，以帮助读者更好地了解本书的知识架构体系。
　　第1章：主要介绍电商数据分析概述，包括数据分析基础理论、数据分析流程、数据分析的常见误区、数据分析岗位的职业发展、数据分析常用的指标及术语。
　　第2章：主要讲解数据分析业务指标，包括网站流量指标、商品数据化运营关键指标、站外营销推广指标、会员数据化运营指标、仓储管理指标、物流配送指标。
　　第3章：主要讲解数据准备与处理，包括数据准备、数据处理。
　　第4章：主要讲解数据分析常用方法，包括常用数据分析方法论、数据分析法。
　　第5章：主要讲解常用数据分析工具，包括常用本地数据分析工具、常用电商数据分析工具、常用网站数据分析工具。
　　第6章：主要讲解数据可视化的相关知识，包括通过图表展现数据、通过表格展现数据。
　　第7章：主要讲解数据图表专业化，包括制作严谨的数据图表、图表美化方法、提高图表制作效率。
　　第8章：主要讲解撰写数据分析报告的相关知识，包括初步认识数据分析报告、数据分析报告的准备与撰写流程、数据分析报告的结构、撰写数据分析报告的注意事项。
　　第1章和第2章主要介绍数据分析基础知识和分析业务指标；第3章主要介绍如何准备和处理数据；第4章和第5章主要介绍数据分析常用的方法和工具；第6章主要介绍如何通过图表展现数据；第7章主要介绍如何展现数据以及怎样让图表更加专业化；第8章主要介绍如何撰写数据分析报告。
　　通过本书的系统学习，读者能够掌握基本的数据分析方法和常用工具，可以独立完成日常数据分析工作，成为市场需求的既懂理论、又懂技术的应用型人才。致谢本书的编写和整理工作由传智播客教育科技有限公司研究院内容与资源组完成，主要参与人员有吕春林、张鑫、王哲，全体人员在这近一年的编写过程中付出了很多辛勤的汗水，在此表示衷心的感谢。意见反馈尽管我们尽了最大的努力，但书中仍难免疏漏和不妥之处，欢迎各界专家和读者朋友来信来函提出宝贵意见。读者在阅读本书时，如发现任何问题或有不认同之处，可以通过电子邮件与我们取得联系。