從零開始玩轉商業數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

陳錚 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 商業分析
• Python
• 數據可視化
• Excel
• SQL
• 統計學
• 商業決策
• 數據挖掘
• 實戰案例

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121275340

版次：1

商品編碼：11830085

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：輕型紙

頁數：228

字數：284000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：對於商業、數據分析工作感興趣的在校學生、初入職場人士或是想要改變職業方嚮的職場人士，在互聯網企業中從事數據分析、策略研究的工作人員
　　

　　以商業數據分析為主綫，立足互聯網工作現實。從如何獲取數據到如何在實際工作場景中分析數據，以如何完美呈現數據分析的結果為結尾。幫助讀者從零進階，玩轉商業數據分析。

內容簡介

　　

　　本書以商業數據分析為主綫，立足互聯網工作現實，從數據分析工作的要求開始，從如何獲取數據到如何在實際工作場景中分析數據，最後以如何完美呈現數據分析的結果為結尾。 本書分2部分共9大章，第一部分主題為理解商業與理解數據，係統地介紹瞭商業數據分析工作的主要內容、主要工作流程，配以實際案例詳細介紹瞭如何挖掘數據以及數據分析工具、的使用。第二部分內容為在實踐中提高商業數據分析能力，從立足公司內部到如何進行行業分析、趨勢分析與競爭對手分析。

作者簡介

　　陳錚，畢業於中國人民大學經濟學專業，2011年開始從事傳媒指數分析研究，參與寫作2012傳媒指數報告並已齣版；2011年底開始參加中石油輿情監測項目，作為主筆寫作瞭項目報告，2012加入58同城策略研究部，從事商業分析師工作，2014年10月加入tech2ipo創見網站擔任科技編輯與撰稿人。在科技行業發展、創業投資方麵撰寫多篇文章，並完成瞭市場營銷書籍的翻譯齣版工作。

內頁插圖

精彩書評

　　

　　★每個有誌於從事商業數據分析工作的年輕人都應該一讀，本書提供的不是枯燥的方法論，它展示瞭數據分析工作的迷人之處。

　　——阿裏雲大數據産品經理 孫偉
　　
　　

　　★商業數據分析工作已經從傳統1.0時代升級到瞭互聯網2.0時代，無論身處何種行業，書中介紹的互聯網數據分析思路與互聯網分析工具都值得學習。

　　——清華大學 教授 劉春鵬
　　
　　

　　★在企業實踐中應該貫徹“人人都是數據分析師”理念，掌握一點商業數據分析的基本知識，纔不會被“會說謊”的數據迷惑。

　　——北京源智天下科技有限公司 總經理 張增強
　　
　　

　　★既能講故事，又能當成案頭工具書，本書就和商業數據分析師這個職業一樣，講究的是一專多能，每個人都能從中有所收獲。

　　——財會類暢銷書作者 宋娟

目錄

第1章 商業數據分析都在做什麼 1
1.1 What：商業數據分析的定義與內涵2
1.2 Who：光環之下的商業數據分析師3
1.2.1 商業數據分析師的工作內容3
1.2.2 商業數據分析師的定位4
1.2.3 商業數據分析師的任職條件1—熟悉工作業務7
1.2.4 商業數據分析師的任職條件2—掌握分析方法8
1.2.5 商業數據分析師的任職條件3—熟練使用分析工具8
1.2.6 商業數據分析師的任職條件4—具備項目管理能力9
1.2.7 商業數據分析師的任職條件5—擁有一定的設計技巧9
1.3 How：商業數據分析工作的基本內容與步驟10
1.3.1 步驟1：確定項目需求，製訂項目計劃11
1.3.2 步驟2： 數據采集12
1.3.3 步驟3：挖掘數據價值12
1.3.4 步驟4：數據分析12
1.3.5 步驟5：寫作報告13
1.3.6 步驟6：推動建議的落實13
1.4 What’s Wrong：商業數據分析工作中的常見錯誤14
1.4.1 忽視瞭數據來源的可信度14
1.4.2 從結論齣發找數據15
1.4.3 唯數據論 15
1.4.4 分析方式不當、數據選擇不匹配 15
第2 章 為有源頭活水來：分析數據從何而來 17
2.1 多管齊下挖掘數據 18
2.1.1 內部獲得：企業相關數據 18
2.1.2 直接獲取—通過互聯網獲得數據 19
2.1.3 案例1 ：查詢新浪在Alexa 的排名 19
2.1.4 案例2 ：使用國內排名工具查詢新浪排名 21
2.1.5 間接獲取—通過指數工具與社交網站獲取數據 22
2.1.6 案例3 ：對比新浪、網易、搜狐在百度指數中的搜索結果 22
2.1.7 案例4 ：通過新浪微指數對比淘寶與京東的討論熱度 25
2.1.8 需要專業操作數據 27
2.1.9 需要調查獲得數據 29
2.2 調查方法全知道—定量與定性 30
2.2.1 定量分析之問捲調查 30
2.2.2 定性分析之焦點小組 32
2.2.3 定性分析之德爾菲法 33
2.2.4 案例5 ：使用德爾菲法估算招聘産品定價 34
2.3 如何做好問捲調查 35
2.3.1 設計問捲之前要明確調查目的 35
2.3.2 設計問捲之前要明確問捲類型 36
2.3.3 調查問捲的基本結構 39
2.3.4. 4 種基本的問題類型 40
2.3.5 調查問捲的設計技巧1—提問的順序應該安排得當 43
2.3.6 調查問捲的設計技巧2—提問時要注意措辭 43
2.3.7 調查問捲的設計技巧3—問題選項的注意事項 45
2.3.8 調查問捲的設計技巧4—巧妙利用“其他”選項 46
2.3.9 調查問捲的設計技巧5—隨機排列答案選項 47
2.3.10 閤理安排在綫調查問捲入口 47
2.4 調查問捲的常見問題與解決方法 50
2.4.1 如何處理問捲中的樣本偏差 50
2.4.2 如何解決樣本量過少或問捲完成度低 51
2.4.3 調查問捲的數據清洗 52
2.5 珍惜手中數據，深挖數據價值 53
第3 章 工欲善其事，必先利其器：常用商業分析方法55
3.1 商業分析方法何時介入項目之中 56
3.2 如何選擇閤適的商業分析方法 57
3.2.1 先給分析項目定性，再根據實際需求確定分析方法的範圍 57
3.2.2 先看手頭擁有哪些可用數據、指標，再按圖索驥選擇分析方法 57
3.3 認清行業形勢—波特五力模型 58
3.3.1 波特五力模型的含義 58
3.3.2 案例1 ：用波特五力模型解析團購網站的競爭態勢演變 62
3.3.3 波特五力模型的缺陷 65
3.4 從比較中找到齣路—被濫用的SWOT 分析 66
3.4.1 SWOT 分析的基本內涵 66
3.4.2 如何構建一個SWOT 九宮格分析錶 67
3.4.3 運用SWOT 分析的注意事項 68
3.5 象限之間的智慧—以波士頓矩陣為首的矩陣分析工具 69
3.5.1 波士頓矩陣的含義 69
3.5.2 如何構建一個波士頓矩陣 71
3.5.3 根據波士頓矩陣作齣策略選擇 72
3.5.4 波士頓矩陣的優勢與局限性 73
3.5.5 改進版波士頓矩陣—GE 矩陣 74
3.5.6 案例2 ：如何使用GE 矩陣為産品確定市場戰略方嚮 75
3.5.7 GE 矩陣的優勢與局限 77
3.5.8 産品將往何處去—安索夫矩陣 77
3.5.9 矩陣工具小結 78
3.6 産品還能火多久—産品生命周期分析法 79
3.6.1 産品生命周期的發展階段與各階段特點 79
3.6.2 産品研發期的市場策略 81
3.6.3 産品引入期的市場策略 81
3.6.4 産品成長期的市場策略 82
3.6.5 産品成熟期的市場策略 83
3.6.6 産品衰退期的市場策略 83
3.6.7 使用産品生命周期進行分析的注意事項 84
第4 章 數據分析不止分析數據—非結構化信息的挑戰86
4.1 非結構化信息是什麼 87
4.2 非結構化信息到底有什麼用 90
4.3 非結構化信息的利用難點 91
4.4 非結構化信息的分析方法 92
4.4.1 剝絲抽繭：內容分析法 92
4.4.2 內容分析法的基本操作過程 94
4.4.3 字裏行間的奧義：文本挖掘 95
4.5 文本挖掘的關鍵技術 96
4.5.1 特徵抽取 96
4.5.2 主題標引 96
4.5.3 文本聚類 97
4.5.4 文本分類 97
4.5.5 摘要提取 97
4.6 文本挖掘的工作難點 98
4.7 案例：電商網站搜索詞文本挖掘 98
第5 章 放眼看行業，莫做井底蛙101
5.1 行業分析：是什麼，為什麼要做，怎麼做好 102
5.1.1 企業為什麼要做行業分析 103
5.1.2 做好行業分析的基本原則 104
5.2 行業分析的主要內容 105
5.2.1 行業基本邏輯 105
5.2.2 行業發展環境 105
5.2.3 行業主要産品情況 106
5.2.4 行業中企業生存狀況 106
5.2.5 行業發展趨勢 106
5.3 行業分析的基本步驟 107
5.3.1 行業數據資料收集 107
5.3.2 瞭解行業基本情況 110
5.3.3 行業典型産品分析 111
5.3.4 跟蹤行業發展 112
5.4 挖掘行業的基本特徵—周期與集中度 112
5.4.1 如何用指標判斷行業所處的生命周期階段 113
5.4.2 用集中度指標來分析行業競爭結構 114
5.5 找準影響行業發展的關鍵成功因素 116
5.6 行業吸引力從何而來 117
5.7 是什麼推動瞭行業變革 118
5.7.1 穩定因素 118
5.7.2 可變因素 118
5.7.3 突變因素 119
5.8 行業分析的常用方法與分析框架 119
5.8.1 行業需求分析法 119
5.8.2 PEST 分析法 120
5.8.3 結構- 行為- 業績（SCP）分析模型 122
5.8.4 案例分析：運用SCP 模型分析廣電總局政策
對在綫視頻行業與電視盒子行業的影響 123
5.9 如何寫好一份行業分析報告 125
第6 章 知己知彼，百戰不殆——競爭對手分析 127
6.1 競爭對手分析是什麼 128
6.2 為什麼要做競爭對手分析 128
6.2.1 實施進攻 129
6.2.2 進行防禦 129
6.3 競爭對手分析的三種方嚮 130
6.3.1 商業策略部門眼中的競爭對手分析 130
6.3.2 産品部門眼中的競爭對手分析 131
6.3.3 運行部門眼中的競爭對手分析 131
6.4 競爭對手分析應該在哪一個工作階段展開 132
6.4.1 新産品立項前的競爭分析 132
6.4.2 産品策劃設計階段的競品分析 133
6.5 有的放矢：如何找準競爭對手分析對象 133
6.5.1 競爭對手形式多樣，不要拘泥於某一類産品 133
6.5.2 競爭對手隨著公司業務重點的變化在不斷變化 134
6.6 競爭對手的信息從何而來 135
6.6.1 搜索引擎與問答平颱 136
6.6.2 社交網站平颱與各大手機應用市場 137
6.6.3 行業招聘網站 139
6.6.4 數據統計分析平颱 140
6.7 調研& 體驗：競爭對手信息獲取的主要方式 141
6.7.1 調研 142
6.7.2 體驗 143
6.8 競爭對手分析的主要參考指標—以互聯網産品為例 143
6.8.1 巧用競品分析錶格理順分析指標 144
6.8.2 容易被忽略的兩個競爭分析指標—創新能力與領導風格 147
6.9 競爭對手分析的基本方法 148
6.9.1 比較分析法 148
6.9.2 矩陣分析法 150
6.9.3 競爭對手反應預測錶 150
6.10 競爭對手分析的常見誤區 151
6.10.1 “BAT（百度、阿裏、騰訊）做瞭，我們也要做” 151
6.10.2 “潮流趨勢都在做，我們也要做” 152
6.10.3 “競爭對手已經做瞭，我們也要做” 152
6.10.4 “我們的産品不存在真正的競爭對手” 153
6.10.5 競爭對手分析報告中的常見錯誤 153
第7 章 立足公司業務為數據分析之根本 155
7.1 想法是否能落地，還得看項目可行性評估 156
7.1.1 項目必要性 156
7.1.2 技術可行性 157
7.1.3 財務的可行性 157
7.1.4 組織可行性 157
7.2 項目可行性評估的三步分析法 158
7.2.1 立項建議 158
7.2.2 項目初審 158
7.2.3 全麵可行性論證 158
7.3 案例分析1 ：大榖打工網值得在綫招聘網站藉鑒嗎 159
7.4 準確的産品定價是開展市場營銷的前提 162
7.4.1 生産者導嚮—總成本加成定價法 163
7.4.2 生産者導嚮—投資收益率定價法 164
7.4.3 競爭導嚮定價法 165
7.4.4 市場需求導嚮定價法 165
7.4.5 利用定價進行市場競爭 166
7.5 讓錢花得更有價值—新媒體營銷效果評估 168
7.5.1 新媒體營銷效果評估的關鍵步驟 168
7.5.2 電子郵件營銷效果評估 170
7.5.3 微信運營效果評估 174
7.5.4 微博運營效果評估 178
7.6 案例分析2 ：轉發抽奬類活動的營銷效果真的好嗎 182
7.7 新媒體語境下的企業輿情監控 186
7.7.1 輿情監控的關鍵 186
7.7.2 新媒體輿情傳播特點與應對方式 187
7.8 揪齣注水數據—移動應用投放渠道質量判斷 188
7.8.1 留存率 188
7.8.2 用戶終端 189
7.8.3 低價設備的數量 190
7.8.4 最新版本操作係統的占比 190
7.8.5 用戶Wi-Fi 使用情況 191
第8 章 人靠衣裝馬靠鞍，數據也要會包裝 193
8.1 好的數據分析報告應該怎麼寫 194
8.2 如何製作一份精良的分析PPT—邏輯與美學 196
8.2.1 提供數據報告研究框架 196
8.2.2 數據標注與說明 198
8.2.3 精練、專業、準確的語言錶達 199
8.2.4 分析報告型PPT 的進階要求—符閤視覺美感 200
8.2.5 版式選擇 200
8.2.6 配色選擇 201
8.2.7 圖片選擇 202
8.2.8 字體選擇 204
8.3 如何在PPT 中運用數據可視化 206
8.3.1 為什麼需要數據可視化 206
8.3.2 三類主要數據圖形的使用要點 206

前言/序言

　　如今我們已經進入瞭一個信息化的時代，在大數據發展的背景下，無論任何組織、公司和個人，都有必要掌握數據分析的本領。數據分析本身是一項曆史悠久的工作，但是在互聯網與物聯網不斷發展的時代背景中，我們擁有瞭更多的數據來源、數據形式及數據展現的渠道。
　　人們的生活與工作都離不開網絡，商業行為也從綫下搬上瞭雲端，傳統的産品研發、銷售渠道、市場營銷都受到瞭來自新技術與新媒體的挑戰。在這樣的背景下，對商業數據分析師來說，傳統的數據分析工作內容已經發生瞭極大的變化，僅僅是掌握企業自身的數據已經遠遠不夠瞭。
　　為瞭能讓有誌於從事數據分析工作的人員一窺互聯網背景下的商業數據分析工作，作者結閤自己在互聯網公司中的商業數據分析從業經驗與網絡輿情、互聯網營銷項目經驗寫作瞭本書。本書全麵翔實地介紹瞭如何在互聯網公司中做好商業數據分析工作，從數據收集、行業分析、競爭對手分析及公司中各種業務分析入手，還原一個真實的商業數據分析師的工作場景。希望在閱讀完本書之後，能讓讀者具備走上商業數據分析工作崗位的基本條件。
　　本書的特點
　　1．源於實踐，迴歸實踐
　　全書分為兩部分，共8章，每一章的內容都從互聯網公司的工作實踐齣發，書中所提供的分析方法、分析框架、數據指標與操作步驟都可以直接運用到工作當中。
　　2．鮮明的互聯網特色
　　本書中所舉齣的案例和單獨的案例分析都來源於互聯網的前沿信息，介紹瞭大量基於互聯網的數據分析工具及互聯網公司中的數據研究方法，側重於講述如何在互聯網企業中進行數據分析實踐。
　　3．商業思維與競爭視角
　　本書不僅僅從“術”的方麵介紹瞭數據分析方法，還從“道”的角度齣發強調瞭如何在數據分析工作中融入商業思考，彌補瞭商業數據分析人員常有的脫離商業實踐的不足。
　　4．兼顧理論，實操性強
　　商業數據分析工作涉及瞭多種分析方法與研究框架，本書從實踐的角度齣發，對理論點到為止，將重點放在如何在數據分析實踐中運用這些方法與理論。本書提供瞭大量在互聯網數據分析工作中涉及的工具與指標，讀者可以直接上手操作，親身感受數據分析工作。
　　5．案例豐富，緊跟時代
　　本書中的所有案例與圖片都來自互聯網數據分析實踐，包括但不限於從微博、微信、搜索引擎、網站中挖掘可用數據的方法講解，同時還涉及瞭移動互聯網方麵的內容。
　　本書的內容安排
　　第1章.商業數據分析都在做什麼
　　商業數據分析的定義與內涵
　　光環之下的商業數據分析師
　　商業數據分析工作的基本內容與步驟
　　商業數據分析工作中的常見錯誤
　　第2章.分析數據從何而來
　　多管齊下挖掘數據
　　調查方法全知道——定量與定性
　　如何做好問捲調查
　　珍惜手中數據，深挖數據價值
　　第3章　 常用商業分析方法
　　如何選擇閤適的商業分析方法
　　波特五力模型
　　SWOT分析
　　以波士頓矩陣為首的矩陣分析工具
　　産品生命周期分
　　析法
　　第4章.非結構化信息的挑戰
　　非結構化信息是什麼
　　非結構化信息到底有什麼用
　　非結構化信息的利用難點
　　非結構化信息的分析方法
　　第5章.放眼看行業，莫做井底蛙
　　行業分析的主要內容
　　行業分析的基本步驟
　　行業分析的常用方法與分析框架
　　如何寫好一份行業分析報告
　　第6章.競爭對手分析
　　競爭對手分析是什麼
　　為什麼要做競爭對手分析
　　競爭對手分析的三種方嚮
　　競爭對手的信息從何
　　而來
　　競爭對手分析的基本方法
　　第7章.立足公司業務為數據分析之根本
　　項目可行性評估
　　項目可行性評估的三步分析法
　　新媒體營銷效果評估
　　第8章.人靠衣裝馬靠鞍，數據也要會包裝
　　好的數據分析報告應該怎麼寫
　　如何製作一份精良的分析PPT
　　如何在PPT中運用數據可視化
　　適閤閱讀本書的讀者
　　對商業數據分析工作感興趣的在校學生
　　初入互聯網公司的職場新人
　　想要改變職業方嚮的職場人士
　　在互聯網企業中從事數據分析、策略研究的工作人員
　　利用互聯網自主創業的創業者
　　數據分析和數據挖掘新人
　　—編者

好的，這是一份為您的圖書《從零開始玩轉商業數據分析》所撰寫的詳細圖書簡介，內容聚焦於數據分析的實戰應用、核心技能構建以及商業決策的優化，旨在吸引對數據驅動增長感興趣的讀者。 --- 圖書簡介：深度剖析商業數據分析的實戰精髓 書名： 《從零開始玩轉商業數據分析》 目標讀者： 渴望係統掌握數據分析技能的職場新人、尋求轉型的數據愛好者、希望提升決策效率的業務管理者，以及所有緻力於在數據時代實現業務增長的專業人士。 核心價值： 本書不是一本枯燥的理論匯編，而是一部麵嚮實戰的“數據驅動型增長”操作手冊。它將徹底拆解商業數據分析的完整生命周期，從數據的采集、清洗、探索性分析（EDA）到最終的建模與商業洞察的提煉，提供一套可快速上手、即學即用的方法論和工具箱。 --- 第一部分：奠定基石——數據思維與商業場景的融閤 在信息爆炸的時代，數據本身不具備價值，能從中提煉齣商業洞察並指導行動的分析能力纔是真正的競爭力。本書開篇即聚焦於構建堅實的數據思維框架。 1. 數據驅動的認知重塑： 我們首先要擺脫“數據隻是報錶”的刻闆印象。本書詳細闡述瞭什麼是真正意義上的數據驅動決策（Data-Driven Decision Making, DDDM）。內容涵蓋如何將模糊的業務問題（例如“為什麼用戶留存率下降瞭？”）轉化為清晰、可量化的數據假設和分析目標。這不是簡單的描述性統計，而是主動探尋現象背後的邏輯鏈條。 2. 商業場景的深度解構： 數據分析的價值最終體現在商業場景中。本書將商業世界劃分為若乾關鍵領域（如用戶增長、産品優化、市場營銷、運營效率），並為每個領域提供瞭特定的分析視角和指標體係。例如，在用戶增長分析中，我們將深入探討AARRR（獲客、激活、留存、營收、推薦）漏鬥模型的實際應用和陷阱；在産品分析中，我們將重點講解用戶行為路徑的追蹤與關鍵事件的界定。 3. 基礎工具的快速入門與效率提升： 雖然本書側重分析邏輯，但高效的工具是實踐的保障。我們將簡要介紹數據分析師必備的基礎軟件生態，重點強調如何利用這些工具加速數據準備階段，而非陷入工具操作的細節泥潭。這包括數據透視錶的巧妙運用、基礎SQL查詢語句的構建，以及利用常見辦公軟件進行高效數據可視化初探。 --- 第二部分：核心技能鍛造——數據獲取、清洗與探索性分析（EDA） 高質量的分析始於高質量的數據。本部分將詳盡指導讀者如何從原始數據中提取“黃金”。 4. 數據采集與清洗的實戰藝術： 真實世界的數據往往是“髒”的、不一緻的。本書提供瞭大量處理常見數據問題的技巧，如缺失值（Null Values）的閤理填充策略（是刪除、均值填充還是模型預測？）、異常值（Outliers）的識彆與處理原則（何時應被剔除，何時代錶重要信號？），以及數據格式的標準化。我們將深入探討數據一緻性校驗的關鍵步驟，確保分析結果的可靠性。 5. SQL：結構化查詢語言的業務應用： SQL是數據分析師的“瑞士軍刀”。本書超越瞭基礎的SELECT語句，專注於講解如何利用JOIN、窗口函數（Window Functions）和CTE（Common Table Expressions）等高級功能，高效地從復雜的數據庫中提取麵嚮特定業務問題的聚閤數據，如計算月度活躍用戶（MAU）的滾動平均值，或進行用戶分層統計。 6. 探索性數據分析（EDA）：在數據中“講故事”： EDA是數據分析師的“偵探工作”。我們將係統介紹如何通過統計摘要（均值、中位數、標準差、分布形態）和多種可視化手段（直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣）來快速理解數據的內在結構、發現潛在關聯、提齣分析假設。重點在於培養“看到數字背後的模式”的能力，而非簡單地羅列統計結果。 --- 第三部分：深度挖掘與商業預測——從描述到指導 當數據被清洗和理解後，下一步就是運用更高級的技術來挖掘潛在規律並預測未來趨勢。 7. 統計學基礎在商業決策中的落地： 本書摒棄復雜的數學推導，聚焦於業務場景中應用頻率最高的統計概念。我們將詳細解析假設檢驗（Hypothesis Testing）在A/B測試中的實際操作，包括如何設定零假設與備擇假設、如何選擇閤適的檢驗方法（t檢驗、卡方檢驗等），以及如何正確解讀P值和置信區間，避免常見的統計誤區。 8. 關聯性、因果性與迴歸分析的應用： 區分“相關不等於因果”是高級分析師的標誌。本書通過實例講解如何構建和解釋簡單的綫性迴歸模型，用以量化不同因素對目標變量（如銷售額）的影響程度。我們還將探討如何利用時間序列分析（如移動平均、指數平滑）對短期業務趨勢進行初步預測和預警。 9. 數據可視化：從圖錶到商業敘事： 數據分析的價值必須通過清晰的溝通得以實現。本書強調“為目標受眾設計圖錶”的原則。內容將涵蓋選擇正確圖錶的準則（何時用柱狀圖，何時用摺綫圖，何時用熱力圖）、有效利用顔色和布局來引導注意力，以及如何構建一個邏輯清晰、結論導嚮的分析報告結構，確保你的洞察能夠迅速轉化為管理層的行動指令。 --- 第四部分：項目實戰與持續優化 理論的最終檢驗在於項目的成功落地。本部分提供瞭一係列從頭到尾的案例分析，展示如何將前述技能整閤為一個完整的分析解決方案。 10. 端到端商業分析項目流程： 我們將模擬一個完整的業務分析流程：從接到業務需求（Scope Definition），到數據獲取與清洗，再到構建分析模型、得齣結論，直至撰寫最終的商業建議書。通過具體的案例（如“優化電商網站轉化率的五步分析法”），讀者可以清晰地看到一個閤格的數據分析師是如何工作的。 11. 數據分析師的持續成長路徑： 技術和業務都在快速變化。本書最後一部分將指導讀者如何構建個人知識庫，如何跟進新興的分析技術和商業趨勢，並強調軟技能的重要性——如何有效地嚮非技術背景的同事解釋復雜的數據模型，以及如何維護分析項目的可復現性，確保分析成果能夠持續為業務賦能。 總結： 《從零開始玩轉商業數據分析》旨在幫助您跨越“會用工具”到“會做決策”的鴻溝。閱讀本書，您將獲得的不僅僅是數據處理的技巧，更重要的是一套在復雜商業環境中，能夠獨立發現問題、提齣假設、驗證結論並驅動業務改進的係統化思維能力。準備好，讓數據真正成為您業務增長的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在數據分析的流程設計上，可以說是給瞭我耳目一新的感覺。它並沒有拘泥於傳統的、綫性的講解方式，而是巧妙地將理論與實踐穿插在一起，讓我能夠一邊學習概念，一邊看到實際應用的影子。我印象最深刻的是它在數據清洗和預處理部分的講解，通常這部分是最容易讓人感到枯燥乏味的，但作者卻用非常生動形象的比喻，將那些看似繁瑣的操作變得有趣起來，比如把數據比作原材料，需要仔細挑選、加工，纔能做齣美味的佳肴。這種“化繁為簡”的能力，真的非常瞭不起。而且，書中對於不同類型的數據分析方法，都有著非常清晰的界定和適用場景的說明，讓我不再感到迷茫，知道在什麼時候應該采用什麼樣的工具。最讓我驚喜的是，它還涉及瞭一些非常前沿的數據分析技術，但講解起來卻依然保持著易於理解的風格，沒有那種高高在上的感覺，讓我在學習過程中，不斷地有“原來如此”的頓悟。這本書的結構安排，真的很是巧妙，讓我在不知不覺中，就對整個數據分析的體係有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，那種簡潔而又富有質感的風格，讓我一眼就覺得它是一本用心製作的專業書籍。我之前對商業數據分析完全是門外漢，聽到這個詞就覺得它離我十萬八韆裏遠，充滿瞭各種復雜的公式和晦澀的概念。但是，當我翻開這本書的時候，那種擔憂瞬間就消散瞭。作者的語言非常平實易懂，就像和一位經驗豐富的朋友在交流一樣，娓娓道來。他並沒有一開始就拋齣一堆專業術語，而是循序漸進地引導我進入這個領域。我尤其喜歡它在開頭部分對於“為什麼要做數據分析”的闡述，讓我深刻理解瞭數據在現代商業決策中的重要性，也激發瞭我學習的動力。而且，書中的案例分析都非常貼近實際的商業場景，讀起來一點都不枯燥，反而能引發我不斷的思考：“哦，原來數據可以這樣用！”。我非常期待接下來能通過這本書，掌握一些實用的數據分析工具和方法，為我未來的工作帶來切實的幫助。這本書的開篇，無疑成功地把我從一個對數據分析感到畏懼的“小白”，變成瞭一個充滿好奇和期待的學習者。

評分☆☆☆☆☆

這本書在數據分析的實踐應用和商業思維的培養上，可以說是做到瞭一個很好的平衡。它不僅僅是教授你如何使用某個工具或者掌握某個技術，更重要的是，它在潛移默化地引導你形成一種“數據驅動”的商業決策思維。書中大量的案例，都是圍繞著真實的商業場景展開，比如如何通過數據分析來優化營銷策略，如何預測銷售趨勢，如何評估産品錶現等等。這些案例的講解，都非常具有說服力，讓我能夠清晰地看到，數據分析是如何在實際商業運作中發揮作用，為企業帶來價值的。我特彆欣賞的是，作者在講解過程中，並沒有迴避數據分析中的挑戰和局限性，而是坦誠地討論瞭數據質量、模型選擇等問題，這讓我對接下來的學習和實踐，有瞭更清晰的認識和更充分的準備。這本書讓我明白，數據分析不是孤立的技術，而是需要與商業目標緊密結閤，纔能發揮齣最大的效用。

評分☆☆☆☆☆

這本書在圖錶和可視化方麵的講解，簡直就是打開瞭我認識數據的新視角。之前我總是覺得圖錶隻是數字的簡單堆砌，可讀性並不強。但通過這本書，我纔真正體會到，一個好的圖錶，能夠將復雜的數據故事講得生動形象，而且富有洞察力。作者在這一部分，不僅介紹瞭各種常見的圖錶類型，比如柱狀圖、摺綫圖、餅圖等等，還深入講解瞭如何根據不同的分析目的，選擇最閤適的圖錶來呈現數據，以及如何通過顔色的運用、坐標軸的調整等細節，來提升圖錶的可讀性和影響力。我尤其喜歡書中關於“避免誤導性圖錶”的章節，這讓我意識到，在製作圖錶時，不僅要展示事實，更要誠實地反映事實，避免因為不當的圖錶設計而産生錯誤的解讀。這本書讓我明白，可視化不僅僅是“好看”，更是“好懂”，是傳遞信息、激發思考的強大工具。這種對細節的關注，以及對讀者思維方式的引導，真的讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對商業數據分析的理解，已經從最初的模糊不清，變得清晰而具體。它並沒有給我灌輸太多死記硬背的理論，而是通過一種“潤物細無聲”的方式，將那些復雜的概念和實用的技能，融入到生動的故事和具體的案例之中。我尤其喜歡它在最後總結部分，對於如何持續學習和不斷進步的建議，這讓我意識到，數據分析的學習是一個持續迭代的過程，需要不斷地接觸新的技術，擁抱新的挑戰。這本書就像一位循循善誘的老師，它點燃瞭我對這個領域的興趣，也為我指明瞭前進的方嚮。我不再畏懼那些復雜的公式和模型，而是充滿信心，準備好迎接未來的挑戰。它讓我明白，掌握數據分析的能力，不僅僅是為瞭提高工作效率，更是為瞭在快速變化的商業環境中，做齣更明智、更具前瞻性的決策。這本書的價值，遠遠超齣瞭我的預期。

評分☆☆☆☆☆

更多的瞭解商業分析思路和業務

評分☆☆☆☆☆

還沒有細看

評分☆☆☆☆☆

更多的瞭解商業分析思路和業務

評分☆☆☆☆☆

剛收到，感覺不錯，值得看看

評分☆☆☆☆☆

goodgoodgood

評分☆☆☆☆☆

goodgoodgood

評分☆☆☆☆☆

剛收到，感覺不錯，值得看看

評分☆☆☆☆☆

goodgoodgood

評分☆☆☆☆☆

更多的瞭解商業分析思路和業務