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• 职业发展
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284748

版次：1

商品编码：11935474

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：轻型纸

页数：132

字数：200000

正文语种：中文

内容简介

本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。

本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

作者简介

北京中盈达科技有限责任公司是中商联数据分析委员会下属的实体培训机构。中商联数据分析委员会，成立于2008年4月，是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业**的行业协会。以项目数据分析师事务所等企业为主体，以及从事与项目数据分析业相关的项目投资、项目数据分析、咨询服务、数据分析研究等方向的科研院所、大专院校、经营性企业、服务性企业和相关团体与个人自愿组成的全国性数据分析行业组织。协会目前已培养数据分析人才近2万名，建立项目数据分析师事务所百余家。__eol__

目录

第一部分 数据分析基础考试大纲
第1章 数据分析概述
1．1 数据分析行业发展
1．1．1 大数据行业背景和发展趋势
1．1．2 数据分析隐藏的风险和困境
1．2 数据分析人才的培养
1．2．1 大数据时代最需要的人才
1．2．2 数据分析人才从事的工作和需要具备的能力
1．2．3 数据分析人才必备的素质
1．3 数据分析基础流程
1．3．1 基于小数据分析的步骤
1．3．2 数据分析的两种重要的分析导向
第2章 数据收集与导入
2．1 数据及数据处理工具介绍
2．1．1 理解数据
2．1．2 数据处理工具――SPSS介绍
2．2 数据收集
2．2．1 机器收集数据
2．2．2 人工收集数据
2．3 数据输入与导入
第3章 数据的清洗与预处理
3．1 数据清洗
3．1．1 重复数据处理
3．1．2 缺失数据处理
3．1．3 检查数据逻辑错误
3．1．4 检查不合理的关联题
3．2 数据整理与加工
3．2．1 数据抽取
3．2．2 数据排序
3．2．3 数据分组
3．2．4 数据转换
第4章 数据可视化呈现
4．1 理解图表
4．2 数据表的制作及呈现
4．2．1 数据表的制作
4．2．2 数据表的特殊功能
4．3 数据图的制作及呈现
4．3．1 常见数据图的制作
4．3．2 其他数据图的制作
4．4 数据图的制作要点
第5章 基础数据分析
5．1 对比分析
5．2 线性规划
5．2．1 线性规划模型的基本形式
5．2．2 线性规划模型的基本概念
5．2．3 线性规划的模型
5．2．4 整数规划
5．3 概率分析
5．3．1 基本原理
5．3．2 概率分析方法
5．3．3 概率分析步骤
5．4 交叉分析
5．5 分类分析
5．5．1 聚类分析
5．5．2 判别分析
5．6 相关分析
5．6．1 回归分析
5．6．2 时间序列分析
5．6．3 因子分析
第6章 综合分析
6．1 层次分析
6．1．1 层次分析的定义
6．1．2 层次分析的分析思路与步骤
6．2 联合分析
6．3 安索夫矩阵
6．3．1 基本模型
6．3．2 核心步骤
6．4 波士顿矩阵
6．4．1 基本模型
6．4．2 操作步骤
6．5 GE矩阵
6．5．1 基本模型
6．5．2 基本步骤
6．5．3 应用技巧
6．5．4 应用模型
6．6 Graveyard模型
6．7 盈亏平衡分析
6．7．1 定义
6．7．2 假设条件
6．7．3 分类
6．7．4 线性盈亏平衡分析和非线性盈亏平衡分析
6．8 敏感性分析
6．9 兰查斯特模型
6．9．1 兰查斯特战略模式导出的市场占有率目标值
6．9．2 兰查斯特战略模式的射程距离理论应用于市场竞争
第二部分 数据分析实务大纲
第7章 营销决策数据分析
7．1 营销决策分析概述
7．1．1 产品决策
7．1．2 价格决策
7．1．3 渠道决策
7．1．4 广告与促销决策
7．1．5 新产品开发的决策
7．2 营销决策数据分析的综合案例
7．2．1 产品决策数据分析
7．2．2 价格决策数据分析
7．2．3 分销渠道决策数据分析的综合案例
7．2．4 广告与促销决策分析
7．2．5 用联合分析设计比萨饼
第8章 数据分析在市场分析与预测中的应用
8．1 市场分析与预测的概述
8．1．1 市场分析的研究内容
8．1．2 市场预测概述
8．2 市场预测分析的综合案例
8．2．1 回归分析与市场预测
8．2．2 时间序列分析与市场预测
8．3 定性定量相结合分析技术
第9章 客户数据分析
9．1 客户数据分析概述
9．1．1 客户获取分析
9．1．2 客户激活响应分析
9．1．3 客户保有分析
9．1．4 客户流失分析
9．1．5 客户满意度分析
9．1．6 客户价值分析
9．1．7 客户偏好分析
9．2 客户数据分析综合案例
9．2．1 客户偏好分析的案例操作
9．2．2 因子分析的应用实例――不同地区六项经济指标数据分析
9．2．3 层次聚类法与迭代聚类应用实例
9．2．4 KANO模型应用举例
9．2．5 方差分析的案例――关于北京市房地产的价格
第10章 生产采购数据分析
10．1 生产决策分析
10．1．1 生产决策分析概述
10．1．2 用线性规划模型制订最优的生产计划
10．2 采购决策分析
10．2．1 采购管理决策包含的内容
10．2．2 采购优化常用的分析工具及模型应用
10．2．3 库存管理分析
10．2．4 供应商选择――AHP层次分析法
10．2．5 建立科学的集成采购体系――ABCXYZ分析法
10．2．6 库存优化与决策――啤酒游戏

前言/序言

随着大数据概念的推广与普及，数据正在像石油、钢铁一样成为重要的原材料，以数据为重要驱动力的数据革命正在到来。相应人才能力的培养重点也在变革，尤其是整合企业数据的能力、探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力、进行精确快速实时行动的能力。

在数据化时代，人们将以各种数据为工作对象，将数据与传统产业结合起来，为帮助读者快速具备科学的数据分析思维，提升数据分析能力，本书在内容设计上满足了广大数据分析初学者渴望全面学习数据分析的要求。我们编写本套丛书，希望能够让学习者掌握数据分析思维能力，将技能运用到企业需要的岗位中，将能力转化为真正的价值。

本套丛书是在中国商业联合会数据分析专业委员会考试专家的指导下编写完成的。在编写过程中根据数据分析初学者的学习习惯，采用由浅入深、由易到难的方式讲解，读者还可以通过随书赠送的多媒体视频教学课程学习。本套丛书结构清晰，内容丰富，主要包括以下三册。

◆《CDA数据分析考试大纲》

本大纲是全国数据分析员职业技能水平考试的标准和命题依据，是专业技术人员能力测评和指导专业学习的依据。本大纲包括《CDA数据分析——零基础入门》、《CDA数据分析实务》两科考试的内容和范围，即数据分析思维能力考核，基础数据分析技术、数据采集、清洗、加工整理和图标展示等技术展现，是理论性、技术性和实践性很好的结合。

◆《CDA数据分析——零基础入门》

从理论层面解读大数据思维能力的培养，详解大数据基础能力培养的步骤，透过案例讲知识。教材中，概念、原理及理论叙述准确、精炼，知识点突出，难点分散，算法过程严谨，具有代表性和启发性，适应普通高等学校层次教学的需要。

◆《CDA数据分析实务》

侧重在企业实际经营过程中数据价值的发挥，针对企业中不同业务部门的活动、不同业务决策所需要的数据分析，提供了各种模型和算法的运用。

三本书是一个相对完整的体系，各有侧重。总结起来，本套丛书主要有以下特点。

1. 将数据分析方法和实务操作相结合，突出该学科的方法论作用。

2. 针对数据分析业务活动的实用性和操作性的特点，理论、操作和实务相结合，有利于读者全面掌握理论和应用。

3. 本书提供了丰富的全真案例。在实践部分提供的真实资料基础上，本书精选若干典型案例，为读者提供了比较全面的数据分析经验。

本套丛书为全国数据分析员专业技术考试指定教材，也可作为财政、金融、投资咨询等行业的企业经营分析、管理人员的数据分析方法学习工具用书或工作中的参考书。

本套丛书由中国商业联合会数据分析专业委员会（CDAC）主持编写，中国工信出版集团电子工业出版社负责出版。除主要编写人员外，还有很多专家也为本套丛书的编写和出版工作提供了宝贵的建议和意见，在此对他们的辛勤工作表示衷心的感谢！在本套丛书的编写工作中得到了工业和信息化部教育与考试中心的大力支持和帮助，在此表示特别的感谢！我们还要感谢中国工信出版集团电子工业出版社的编辑，正是他们的认真工作才使本书顺利出版。

由于书中概念和术语数目繁多，书中有不当之处，恳请读者批评指正。我们的电子邮箱： services@chinacpda.org。

中国商业联合会数据分析专业委员会教材编写专家组

2016年3月

《掌握市场脉搏：现代企业数据驱动决策实务》 核心理念： 在这个信息爆炸、瞬息万变的时代，企业能否在激烈的市场竞争中脱颖而出，往往取决于其能否精准地把握市场脉搏，并以此为依据做出明智的决策。本书《掌握市场脉搏：现代企业数据驱动决策实务》并非一本理论堆砌的学术著作，而是聚焦于将复杂的数据转化为切实可行的商业洞察，帮助企业管理者、市场营销人员、产品经理乃至所有渴望提升决策效能的职场人士，系统性地掌握数据驱动决策的思维模式与实践方法。我们相信，数据并非冰冷的代码或报表，而是隐藏着消费者需求、市场趋势、运营瓶颈以及潜在增长机会的宝贵线索。本书的目标是帮助读者解锁这些线索，将数据转化为战略优势。 本书特色与内容梗概： 本书内容设计遵循由浅入深、由宏观到微观的逻辑，力求为读者构建一个清晰、完整的数据驱动决策知识体系。我们避免使用晦涩难懂的专业术语，而是用通俗易懂的语言，结合大量真实案例，生动地阐释每一个概念和方法。 第一部分：数据驱动决策的基石——思维重塑与战略认知 何为数据驱动决策？ 深入剖析数据驱动决策的本质，它不仅仅是“看数据”，更是“用数据思考”，是一种将经验主义、直觉判断与客观事实相结合的决策范式。我们将探讨为何在当下商业环境中，数据驱动决策已不再是“锦上添花”，而是“生存必需”。 数据驱动的商业逻辑：理解数据如何贯穿企业运营的各个环节——从市场调研、产品开发、营销推广、客户服务到战略规划。我们将阐述不同业务场景下，数据扮演的关键角色，以及数据价值的实现路径。 构建数据思维的企业文化：数据驱动并非仅限于技术团队的任务，而是需要整个组织形成共同的数据意识。本章将探讨如何通过领导力、培训、流程优化等方式，在企业内部培育开放、共享、以数据为中心的文化氛围。 识别关键业务问题与数据需求：成功的决策始于精准的问题定义。我们将指导读者如何从复杂的商业环境中提炼出核心问题，并据此明确需要收集、分析哪些数据，以及数据的优先级。 第二部分：数据采集、处理与初步分析——夯实数据基础 数据的来源与类型：全面介绍企业内外部常见的数据来源，包括交易数据、用户行为数据、社交媒体数据、第三方数据等，以及结构化、半结构化、非结构化数据的特点与应用。 数据采集的关键环节与注意事项：从数据源的选取、采集工具的选择、数据采集的准确性与完整性等方面，提供实操性的指导。重点强调数据隐私保护与合规性原则。 数据清洗与预处理的艺术：真实世界的数据往往是“脏”的。本章将详细介绍数据清洗的常用方法，如缺失值处理、异常值检测与处理、重复数据识别与删除、数据格式统一等，确保数据的质量，为后续分析奠定坚实基础。 探索性数据分析（EDA）的价值：在正式建模之前，通过可视化和摘要统计量来理解数据的分布、变量间的关系以及潜在的模式。我们将介绍常用的EDA技术，如直方图、散点图、箱线图、相关性矩阵等，帮助读者快速洞察数据特征。 第三部分：核心分析方法与工具——洞察业务规律 描述性分析：知晓“发生了什么”：通过对历史数据的汇总、分类和可视化，全面了解业务的现状。包括但不限于销售额分析、用户画像分析、渠道效率分析、客户流失分析等。 诊断性分析：探究“为什么会发生”：深入挖掘数据背后的因果关系，找出问题的根本原因。例如，分析导致销售额下降的具体因素，探究用户流失的原因，识别推广活动效果不佳的症结。我们将介绍回归分析、关联规则分析、路径分析等方法。 预测性分析：预见“将会发生什么”：利用历史数据和统计模型，对未来趋势进行预测。包括销售预测、用户行为预测、需求预测、风险预测等。本书将介绍时间序列分析、机器学习基础模型（如线性回归、逻辑回归、决策树等）在预测领域的应用，并强调模型评估与选择的重要性。 规范性分析：指导“应该做什么”：基于数据分析的结果，为决策者提供最优的行动建议，以达到预期目标。例如，为客户推荐最合适的商品，优化定价策略，制定个性化营销方案。本章将涉及优化算法、A/B测试设计与分析等内容。 数据可视化：让数据“开口说话”：强大的可视化是沟通分析结果的关键。我们将介绍不同图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等）的适用场景，以及如何使用主流的可视化工具（如Tableau, Power BI, Python的Matplotlib/Seaborn库等）制作具有洞察力的图表，有效传达信息。 第四部分：数据驱动决策的应用实践——赋能业务增长 市场营销中的数据驱动： 用户细分与精准营销：如何基于用户数据进行细分，实现千人千面的营销触达。 广告投放优化：通过分析广告投放数据，提升ROI，优化投放渠道和创意。 客户生命周期管理：识别不同生命周期阶段的客户，制定相应的维护和促活策略。 营销活动效果评估：科学衡量营销活动的效果，持续迭代优化。 产品开发与管理的数据洞察： 用户需求挖掘：从用户反馈、行为数据中发现潜在需求，指导产品迭代。 产品功能优化：通过A/B测试和用户行为分析，验证新功能效果，优化现有功能。 用户体验提升：分析用户使用路径，找出痛点，优化产品流程，提升用户满意度。 运营效率提升与风险控制： 销售预测与库存管理：提高预测精度，降低库存积压和缺货风险。 客户服务优化：分析服务数据，提升服务效率和客户满意度。 欺诈检测与风险预警：识别潜在的业务风险，提前采取防范措施。 商业智能（BI）与数据分析平台构建： BI系统的核心功能与价值：理解BI系统如何整合、分析和呈现数据，为决策者提供实时洞察。 选择与构建适合企业的数据分析平台：从技术选型、数据架构、团队建设等方面，提供实践建议。 第五部分：拥抱未来——数据驱动决策的持续演进 新兴数据技术与趋势：探讨大数据、人工智能、机器学习、深度学习等前沿技术在数据驱动决策中的最新应用。 数据伦理与隐私保护：在数据应用日益广泛的今天，如何平衡数据价值与个人隐私，遵循道德规范，构建可信赖的数据生态。 数据科学家与业务分析师的角色演进：理解不同角色之间的协作与协同，以及如何在组织中最大化数据价值。 持续学习与迭代：数据驱动决策是一个不断学习和优化的过程，鼓励读者保持开放的心态，持续探索和实践。 本书的目标读者： 企业管理者与决策者：希望提升决策的科学性和准确性，推动企业转型升级。 市场营销专业人士：需要深入理解消费者行为，制定更有效的营销策略。 产品经理与运营人员：希望通过数据优化产品设计，提升运营效率。 数据分析师与BI从业者：希望系统性地梳理和深化数据分析的理论与实践。 对数据驱动决策感兴趣的任何人士：渴望掌握一种现代化的、高效的决策方法。 《掌握市场脉搏：现代企业数据驱动决策实务》是一本集理论、方法、工具与实践于一体的指南。它将引导您穿越数据的迷雾，发现业务增长的机遇，最终赋能您的企业在充满挑战的市场环境中乘风破浪，赢得未来。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始对这本书的期望并不高，想着可能也就是一本泛泛而谈的教材。但读完之后，我不得不承认，这本书的深度和广度都超出了我的预期。它并没有仅仅停留在“是什么”的层面，而是深入探讨了“为什么”和“如何做”。对于一些复杂的统计模型和机器学习算法，作者用非常直观易懂的方式进行了解说，并辅以大量的图表和公式推演，让我这个之前对这些理论感到头疼的人茅塞顿开。书中对于不同类型数据的处理技巧，以及如何根据业务场景选择合适的分析方法，都有非常详细的介绍。我印象最深刻的是关于数据可视化的一部分，书中列举了各种常见图表的适用场景，并给出了用Python和R语言实现的代码示例，这对于我这种动手能力比较强的人来说，简直是如获至宝。这本书真正做到了理论与实践并重，让我受益匪浅，也彻底改变了我对数据分析学习的看法。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对CDA数据分析这个领域很感兴趣，但市面上相关的学习资料总是零散且不够系统。当我拿到《CDA数据分析考试大纲》时，我眼前一亮。这本书的结构安排非常合理，从最基础的概念讲起，逐步深入到高级的分析方法和工具。我特别欣赏它在每个章节后都附带了详细的案例分析，这让我能够将理论知识与实际应用相结合。更重要的是，书中对考试的重点和难点进行了清晰的梳理，让我能够更有效地分配学习时间，知道哪些部分需要花更多精力去掌握。我尝试着跟着书中的步骤进行练习，发现自己的数据处理能力和分析思维都有了显著提升。这本书不仅仅是一本考试指南，更像是一位经验丰富的数据分析师的贴心指导，让我少走了很多弯路。我感觉自己离掌握CDA数据分析的目标又近了一大步，对即将到来的考试充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我之前对数据分析的理解非常浅薄，更多的是停留在Excel表格操作的层面。当朋友推荐《CDA数据分析考试大纲》给我时，我犹豫了一下，觉得可能太专业了。但当我翻开第一页，就被书中那种循序渐进的讲解方式吸引了。作者从最基础的数据库概念、SQL查询开始，一步步引导读者了解数据清洗、特征工程、建模预测等一系列流程。书中没有使用过多的晦涩术语，而是用通俗易懂的语言和形象的比喻来解释复杂的概念。我尤其喜欢它在讲解Python和R语言中的数据分析库时，提供了大量可以直接运行的代码示例，并且对每行代码的功能都做了详细的注释。这让我能够快速上手，并且在实践中不断加深理解。这本书让我觉得自己不再是那个对数据望而生畏的门外汉，而是真正踏上了成为一名合格数据分析师的道路，感觉非常有成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远远超出了我原本的预期，它更像是一份“内功心法”，教会我如何真正地“思考”数据。我一直认为数据分析就是会用几个工具，做几个图表，但《CDA数据分析考试大纲》让我认识到，真正的数据分析师需要具备的，是对业务场景的深刻洞察，对数据内在规律的敏锐捕捉，以及清晰而富有逻辑的沟通能力。书中关于“数据解读”和“报告撰写”的章节，是我觉得最有价值的部分。作者详细讲解了如何将复杂的分析结果转化为易于理解的语言，如何有效地向非技术背景的听众展示数据洞察，以及如何避免常见的误导性解读。我尝试着按照书中提出的方法去分析我工作中遇到的实际问题，发现我的报告质量有了质的飞跃，也得到了同事和领导的认可。这本书让我明白了，数据分析的最终目的不是炫技，而是解决问题，创造价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一场数据分析的“思想盛宴”！我之前参加过一些短期的数据分析培训，总感觉学到的都是零散的技巧，缺乏系统性的框架。而《CDA数据分析考试大纲》则提供了一个非常清晰的学习路径和思考模型。作者在书中不仅仅是罗列知识点，更是在引导读者建立起一种“数据思维”——如何从海量数据中提炼有价值的信息，如何将分析结果转化为可执行的商业洞察。我特别喜欢书中关于“业务理解”和“问题定义”的章节，这往往是许多初学者容易忽视但又至关重要的一环。作者通过生动的案例，展示了如何将模糊的业务需求转化为清晰的数据分析问题，并一步步地指导读者去解决。这本书让我明白，数据分析不仅仅是技术活，更是解决问题的艺术。它为我提供了一个看待和处理数据的全新视角，让我能够更有条理、更具针对性地进行数据探索和分析。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

物流很快，书很垃圾，不推荐购买

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

看不下去有点

评分☆☆☆☆☆

书无破损，书还在看

评分☆☆☆☆☆

这书什么都没有，还不如报名后给的材料使用

评分☆☆☆☆☆

书无破损，书还在看

评分☆☆☆☆☆

这书买来~~应该是考试用的，于我没啥用

评分☆☆☆☆☆

就是大纲