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本书是一本数据分析宝典，书中精讲了数据分析的各种方法，如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4P营销理论、SWOT分析法、比较分析法、平均分析法，回归分析法、检验分析法等，帮助读者快速从新手成为数据分析高手！
全书所有内容零基础、全图解，通过3大数据分析工具+7大分析步骤＋13大整理数据的方法＋17大美化图表法＋20大数据分析法＋70多个实用案例+100多个专家知识补充+100多个数据分析图解＋450多张精美图片，深度剖析数据分析的精华之处，让您一书在手，即可彻底读懂数据分析，从菜鸟成为达人！
内容简介
本书是一本数据分析宝典，精讲了数据分析的各种方法，如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4P营销理论、SWOT分析法、比较分析法、平均分析法、回归分析法、检验分析法等，帮助读者快速从新手成为数据分析高手！
本书通过3大数据分析工具+7大分析步骤+13大整理数据的方法+17大美化图表法+20大数据分析法+70多个实用案例+100多个专家知识补充+100多个数据分析图解+450多张精美图片，深度剖析数据分析的精华之处。让您一书在手，即可彻底读懂数据分析，从菜鸟成为达人！
本书共分为10章，具体内容包括走进数据分析的世界、落实数据分析操作、掌握数据整理的方法、掌握数据分析秘诀、使用回归+历史引申、需要方差+“显著”、数据也要美美的、数据分析函数学习、与同行之间的角逐、淘宝指数+百度指数+好搜指数。
本书结构清晰、语言简洁、图解丰富，适合4类人群：一是初学数据分析的新手，二是从事数据相关行业的个人与公司，三是有意学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生等，四是希望通过数据分析“挖金”的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师等人群。
作者简介
“十年·专注，精品·奉献”！本团队组织者有着十多年图书行业策划经验，并由专注于金融、理财、营销、电商、微商等行业的几十位资深人士参与，他们中的成员大都是财经记者、银行金融理财师、财富顾问、互联网营销专家、电商和微商店主等。
本团队组织者紧扣时代潮流趋势，力求为读者打造一系列精品理财、营销、金融类图书。由作者团队编写的“新手理财系列”、玩转“电商营销+互联网金融”系列图书，一经上市就受到读者的一致好评!
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目录
第1章 启蒙：走进数据分析的世界 1
1.1 认清数据 2
1.1.1 听--数据在说话 2
1.1.2 看--数据在展现 4
1.1.3 触--分析的价值 4
1.1.4 嗅--数据的重量 6
1.2 发展前景 7
1.2.1 需求--分析人才 7
1.2.2 持续--发展趋势 8
1.3 职业要求 10
1.3.1 了解--任职方向 10
1.3.2 掌握--分析方法 12
1.3.3 巧用--分析工具 12
1.3.4 拓展--管理能力 13
1.3.5 拥有--设计能力 13
1.3.6 增强--表达能力 14
1.3.7 熟知--企业业务 14
第2章 步骤：落实数据分析操作 17
2.1 操作步骤 18
2.1.1 清晰--分析目的 18
2.1.2 获取--数据来源 18
2.1.3 挑选--数据加工 21
2.1.4 进行--数据分析 22
2.1.5 实现--数据挖掘 23
2.1.6 展示--数据体现 24
2.1.7 制作--数据报告 26
2.2 操作误区 30
2.2.1 脱离--分析轨道 31
2.2.2 学会--报告美观 31
第3章 实操：掌握数据整理的
方法 33
3.1 数据排序 34
3.1.1 规则--数据升序 34
3.1.2 单列--快速排序 35
3.1.3 多列--高级排序 37
3.1.4 无限--自定义排序 40
3.2 数据筛选 44
3.2.1 简单--单条件筛选 44
3.2.2 复杂--多条件筛选 46
3.2.3 升级--高级筛选 49
3.2.4 随心--自定义筛选 51
3.2.5 秘技--快速双筛选 53
3.3.6 去除--重复值筛选 55
3.3 数据汇总 59
3.3.1 规则--分类汇总 59
3.3.2 实现--汇总数据 60
3.3.3 善用--多字段汇总 62
第4章 方法：掌握数据分析秘诀 65
4.1 摆正思路 66
4.1.1 建立框架--七何
分析法 66
4.1.2 问题分层--演绎树
分析法 69
4.1.3 涉及环境--PEST
分析法 71
4.1.4 建立逻辑--金字塔
原理 73
4.1.5 业务指导--4P营销
理论 75
4.1.6 竞争战略--SWOT
分析法 77
4.2 应用分析 80
4.2.1 寻找差距--比较
分析法 80
4.2.2 数量特征--平均
分析法 82
4.2.3 归纳数据--分组
分析法 85
4.2.4 交叉计算--立体
分析法 90
第5章 预测：使用回归+历史引申 95
5.1 回归分析 96
5.1.1 基础--一元回归 96
5.1.2 扩充--多元回归 109
5.2 非线回归 112
5.2.1 稳定--对数回归 113
5.2.2 变动--多项回归 117
5.3 历史引申 120
5.3.1 加权--指数平滑 120
5.3.2 算术--移动平均 124
第6章 检验：需要方差+
"显著" 127
6.1 方差分析 128
6.1.1 单个--单因素方差 128
6.1.2 多个--双因素方差 131
6.2 显著检验 138
6.2.1 平均--u检验 138
6.2.2 均值--t检验 143
第7章 亮眼：数据也要美美的 149
7.1 美化表格 150
7.1.1 区分数据--色阶 150
7.1.2 指定数据--突出 152
7.1.3 代表高低--数据条 154
7.1.4 体现特征--图标集 156
7.1.5 图表结合--迷你图 158
7.2 转换图形 160
7.2.1 对比帮手--条形图 161
7.2.2 变化趋势--折线图 168
7.2.3 对比差距--平均线图 173
7.2.4 流程分析--倒三角图 177
7.2.5 数据层次--阶梯图 185
7.2.6 突出重点--饼图 189
7.2.7 加强展现--重坐标图 192
7.2.8 华丽有质--圆珠图 194
7.2.9 财务指标--蜘蛛网图 198
7.2.10 工作进度--温度计
式图 200
7.3 文本展示 202
7.3.1 形象生动--插入图片 202
7.3.2 巧做逻辑--SmartArt 204
第8章 扩展：数据分析函数学习 209
8.1 时间函数 210
8.1.1 组合日期--DATE 210
8.1.2 突出实时--TODAY 212
8.1.3 推算工作日--
WORKDAY 214
8.1.4 提出月份--MONTH 217
8.1.5 时分秒值--TIME 218
8.2 逻辑函数 219
8.2.1 判断检查--IF 220
8.2.2 满足条件--AND 221
8.2.3 参数求反--NOT 223
8.2.4 捕捉错误--IFERROR 224
8.3 求值函数 225
8.3.1 最大值--MAX 226
8.3.2 最小值--MIN 227
8.3.3 数据个数--COUNT 228
8.3.4 不计空格--COUNTA 229
8.3.5 数据汇总--SUM 231
8.3.6 指定求和--SUMIF 232
8.3.7 平均值--AVERAGE 234
8.3.8 乘积计算--PRODUCT 235
8.4 处理错误 237
8.4.1 关于日期--"#####" 237
8.4.2 关于公式--
"#NAME？" 237
8.4.3 关于引用--
"#NULL" 238
8.4.4 关于参数--
"#VALUE" 239
8.4.5 关于空白--
"#DIV/0！" 240
8.4.6 寻找错误--使用帮助 241
第9章 竞争：与同行之间的角逐 245
9.1 知己知彼 246
9.1.1 好处--扩展战略 246
9.1.2 要点--找准方向 248
9.1.3 类型--了解对手 249
9.2 寻找数据 250
9.2.1 入手--对手名称 251
9.2.2 成为--对手用户 252
9.2.3 进入--对手官网 253
9.2.4 查找--招聘信息 254
9.2.5 运用--分析平台 255
9.3 胜券在握 255
9.3.1 差异--比较分析 255
9.3.2 行业--波特分析 256
第10章 工具：淘宝指数+百度指数+
好搜指数 259
10.1 淘宝指数 260
10.1.1 初入--发展历程 260
10.1.2 进入--使用功能 261
10.1.3 深入--使用步骤 263
10.2 百度指数 270
10.2.1 补充--功能模块 270
10.2.2 吸纳--操作步骤 271
10.3 好搜指数 275
10.3.1 涉及--功能详情 275
10.3.2 学习--分析步骤 276
精彩书摘
第1章：启蒙：走进数据分析的世界
如今是一个数据大爆炸时代，数据的应用非常广泛，例如，数据能让企业分析出自己的用户群体，数据能让科学变得更加先进，数据能记录人们的生活轨迹等。总之，数据分析是企业打开另外一扇商业大门的钥匙。
1.1 认 清 数 据
对于数据，很多人都持以迷茫的态度，认为数据只是单纯的数字，并不会给人们带来什么价值。可是这样的想法，是大错特错的，若数据没有价值，那沃尔玛是如何想出"啤酒+尿布"的奇招，那"魔镜"是如何预知石油市场走向的。
如今有太多的案例能够证明数据分析的价值，只是有一部分人群对于数据分析还不够重视，没有很好地认识数据分析的价值。因此，下面进一步深挖数据，带领人们"知数据的根，揭数据的谜"。
1.1.1 听--数据在说话
若有人想要进入数据分析行业，就必须知道数据能表达什么，这个表达的概念也许在一时之间不是清晰的，不过没有关系，数据是需要人们进行挖掘的、需要"倾听者"的。
例如，对于一张生活照，若拍照的人没有说明照片背后的意义，那么人们定然不会知道其背后的含义，只会认为这只是一张照片而已。可是对于照片中的主人公来说，这张照片也许拥有某种特定的含义。对于数据分析师来说，可以从照片上看出主人公的性格、爱好，拍摄者的拍摄习惯等隐晦的信息。总之，数据是无处不在的，只要人们有需求，愿意去分析，数据就能打开"话匣子"，将自己的故事讲给人们听。
一般来说，数据是以数值体现出来的，可是随着时代的变迁，数据慢慢地得到扩展，如图1-1所示。
图1-1 数据的扩展
在生活中，形成连接时，是最能"倾听"到数据的声音的，如图1-2所示。
图1-2 从连接中产生数据
例如，社群中用户与用户之间的交流、用户与企业之间的交流、用户发布的信息、用户反馈的信息等，都可以成为企业分析用户行为习惯以及需求的数据。
专家提醒
企业千万不要将数据弱化，认为数据只是一堆不切实际的数字，不然在这个数据大爆炸时代，企业的命运将会危在旦夕。因此，企业需要聘用一些比较有能力的数据分析师，让他们与数据沟通，倾听数据中的故事，为企业带来红利。
1.1.2 看--数据在展现
世间万物皆有自己独有的特点，数据也不例外。下面介绍数据本身的5个特点，如图1-3所示。
图1-3 数据的特点
专家提醒
数据分析师在进行数据分析时，需要把握好数据的特点，这样得出的结论实用价值就比较大。
1.1.3 触--分析的价值
对于音乐来说，从数据中能分析出哪种类型的音乐容易引起人们的关注；对于电视台来说，从数据中能分析出哪种影视题材是人们所喜欢的；对于手机来说，从数据中能分析出人们比较喜欢用哪些手机功能等。
由此可知，分析出来的数据，几乎都是围绕"人"展开的，都是以满足人们的喜好、需求而进行的。但这只是一部分，企业千万不要被这个现象迷惑了，数据分析的价值不只在于"人"，它还涉及了其他方面。
例如，对于企业而言，通过数据能分析出其现状，如图1-4所示。
图1-4 能分析出企业现状
数据还会涉及产品从制作到发布的各个事项，如图1-5所示。
图1-5 能分析出产品从制作到发布的各个事项
专家提醒
若一个企业的领导人通过市场调查，分析所得到的数据，能判定市场动向，则企业就能根据数据，制订合适的产品生产及销售计划。
总之，企业能通过数据分析，获取用户信息，制定企业投放产品的方式、营销策略等。
除此之外，数据还能面向多种决策功能，并具有生产力、拓宽市场边界等实用价值，如图1-6所示。
图1-6 能涉及的决策部分事项
专家提醒
总而言之，数据分析价值的涉及面极其广阔，只要数据分析师耐心地挖掘，定能通过数据得到意想不到的"商业法宝"。
1.1.4 嗅--数据的重量
随着互联网的发展，越来越多的人意识到了数据分析的重要性。例如，淘宝曾推出过时光机服务，就是根据记录淘宝买家的消费记录、浏览记录、个人信息等数据，构成一个"回忆消费网"，让淘宝买家从这些记录中，勾起自己的消费记忆，进一步促进消费者进行消费。
时光机不仅会使用户产生温馨而美好的消费记忆，还能让企业得知消费者的消费习惯。
下面进一步了解数据分析的重要性，如图1-7所示。
图1-7 数据分析的重要性
1.2 发 展 前 景
数据分析是时代下的潮流产物，更是随着时代的发展、变迁而蓬勃发展的"宝物"，下面进一步了解数据分析的发展前景。
1.2.1 需求--分析人才
通过研究表明，如今有75%的企业明确表示，数据分析是企业运营、产品生产等方面不可或缺的决策手段，并且这些企业都会设立一个数据分析部门或者聘用的数据分析方面的人才。
可见，对数据分析人才的需求正在急剧地呈现上升趋势。也正因此，如今数据分析人才的培养机构才会如火如荼地开展。这样的机构不仅吸引富有经验的数据分析师们，分享自己的实战经验，而且通过在网络上提供付费教程，给他们开辟了一条"挖金"之路。当然，这也更加方便了那些对数据分析感兴趣、有需求的人群进行学习、理解、使用，久而久之，也就带动了数据分析行业的发展。
如今，像腾讯、知乎、搜狐等大规模的企业，都展现了对数据分析人才的渴望，如图1-8所示。
图1-8 某企业对数据分析人才的招聘要求
专家提醒
如今，数据分析工作岗位在全球大约有400多万个，其中有180多万个工作岗位出现在美国，可见美国对数据分析人才的看重。根据某公司的预计，到2018年，美国将会有大约15万～20万的数据分析人才缺口，这足以证明，在数据分析人才这一块，是极其紧缺又必不可少的。
1.2.2 持续--发展趋势
随着技术的发展，互联网的更新换代，数据的采集技术、存储技术、处理技术都得到足够广阔的发展，将数据分析的重要性提升了一个高度。
研究表明，在2008-2013年的5年中，人类行为所产生的数据量增长了9倍，而在接下来的9年中，将会达到28倍，可见数据的产生量是多么的巨大。某软件巨头公司，曾预计到2020年，全球数据的使用量将达到大约30 ZB，可见人们对数据的需求是非常大的，这足以表明如今人们生活在数据的庇护下，实现了一个循环，即"生产数据，运用数据"。
随着大数据时代的到来，企业对数据分析的需求大幅上升，需要借助数据分析专业服务机构的服务，进行有效的数据分析，如图1-9所示。
随着移动端的发展，移动支付、LBS(Location Based Service)位置服务等技术的崛起，数据呈现出"非结构化"，而这种"非结构化"的数据，只要加以分析，即可给企业的商业模式和营销模式带来新的机会，如图1-10所示。
图1-9 数据分析专业服务机构
图1-10 "非结构化"数据的概念
"非结构化"数据具有4大作用，如图1-11所示。
图1-11 "非结构化"数据的作用
专家提醒
结构化的数据，一般是由数字表达出来的信息，方便计算机和数据库技术进行计算、处理，它具有业务洞察力，能影响企业老板在业务方面的决策。而对于非结构化的数据，是难以量化的，其形式多样。
如今数据分析技术正在不断更新，能促使企业在某些决策方面，做到科学务实、脚踏实地，帮助企业做出理性、正确的决策。
随着企业对数据分析服务需求的不断增强，必然会促进专业数据分析从业机构的行业经验、专业能力的服务水平的提升，这样就进一步增强了数据分析师的技术水平与数据分析的实用价值。
1.3 职 业 要 求
随着数据分析的发展，数据分析师的职业前景越来越美好，下面就来了解一下数据分析师的职业要求。
1.3.1 了解--任职方向
一般来说，数据分析师的发展方向有3个，包括企业、数据分析机构以及政府，其中企业是最需要数据分析人才的。
很多企业都设有专门的数据分析岗位，来满足企业数据分析的需求，如中国移动、腾讯、联想等企业，都会有专门的数据分析岗位。
不同的企业会有不同的关于数据分析岗位的建设，下面大致了解数据分析师常见职称的要求，如表1-1所示。
表1-1 在企业中数据分析师常见职称
职 称
要 求
数据分析员
处理公司日常数据的基础工作，需要知道数据的储存与运算、报表的管理、分析报告的制作，并具有良好的沟通能力等
初级数据分析师
掌握数据库知识，熟知基本的统计分析知识，掌握Excel软件，具有良好的PPT展示能力，具有较强的逻辑思维能力等
中级数据分析师
除了具有初级数据分析师的能力之外，还需要具备商业意识等
高级数据分析师
除了具有中级数据分析师的能力之外，还需要善于总结、快速响应问题，并能胜任数据挖掘工作等
数据分析工程师
需要了解数据分析与挖掘的理论知识，掌握统计分析工具的应用，具有编程开发与数据结构算法的能力等
续表
职 位
要 求
客户分析专员
指专门分析、管理客户服务方面的人才，一般需要掌握客服管理知识、用户行为分析法、数据分析基础知识等
专家提醒
在企业中承担数据分析师的工作，需要具备3个方面的条件，才能无阻碍地实现自我价值。
* 自己够专业，数据分析基础知识够牢固。
* 企业领导重视数据分析。
* 能及时得到需要的资料。
在现实生活中，有一些小规模的公司，会选择第三方数据研究机构，进行数据的把控，例如，市场研究公司、咨询公司、艾瑞等，届时数据分析师就可以到这类研究机构中进行数据方面的工作。
除此之外，政府部门也需要数据分析人才，政府部门通过数据分析可以进行科学研究、国情的调整，进行居民生活消费把控等。一般来说，政府部门关于数据分析的任职部门分为两类，如图1-12所示。
图1-12 政府需要数据分析师的部门
专家提醒
无论哪种数据分析职位，数据分析师都需要抓牢数据分析基础知识，扩展一些数据分析方面的知识。只有掌握知识，才能掌握自己的任职命运。
1.3.2 掌握--分析方法
当数据分析师在应聘时，第一个会被问到的问题，大多都是："你会几种数据分析方法？分别能用来做什么？"由此可知，数据分析师的职业要求中，定然包括数据分析方法的使用。
数据分析师只有熟练运用数据分析方法，才能面对一堆碎片化的数据，快速地进行数据分析工作，有效地将数据背后所隐藏的"故事"挖掘出来，将数据价值最大化，促进企业运营。
一般常见的数据分析方法有12种，如表1-2所示。
表1-2 常见的数据分析方法
基础数据分析方法
高级数据分析方法
比较分析法
回归分析
平均分析法
相关分析
分组分析法
聚类分析
立体分析法
假设检验
结构分析法
因子分析
金字塔原理
对应分析
1.3.3 巧用--分析工具
面对庞大的数据，数据分析师不可能单凭自己在纸上记录，利用计算器进行计算，并挖掘数据背后的"故事"；而是需要借助数据分析工具，进行高效的、实用的数据分析操作，才能达到事半功倍的效果。
专家提醒
对于初学者来说，Excel数据分析工具是最适合使用的，它容易上手，也是最基本、较全面的数据分析工具。
下面以4个层次，进一步划分数据分析工具，如表1-3所示。
表1-3 数据分析工具
数据存储安全
制作数据报表
常用数据分析
数据美化展示
MySQL
Tableau
Excel
R
LANguard
FineReport
SAS
Gephi
Microsoft Office Access
Style Report
SPSS
PowerPoint
1.3.4 拓展--管理能力
只有具备较强逻辑思维的人，才能轻松地胜任数据分析的工作，在确定分析思路时，可以借助管理学的知识，增强分析思路，确定其分析目的。
对数据分析师来说，管理学知识有5点作用，如图1-13所示。
图1-13 管理学知对数据分析师的作用
专家提醒
对于数据分析新手而言，利用管理学知识能有效地管理分析时间，避免出现拖延、无法分辨出分析内容的前后顺序等现象。
1.3.5 拥有--设计能力
数据分析师还需要做的事，就是让数据避免枯燥，让看到数据的人觉得美观、容易阅读。
美观的数据报告设计能增加可读性，其中图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，都需要掌握一定的设计原则，才能把分析出来的数据结果，精美、清晰地呈现出来，如图1-14所示。
图1-14 美观的数据报告
1.3.6 增强--表达能力
数据分析师不仅是将数据分析出来就可以了，还需要将数据背后的"故事"告诉自己的领导，而数据"故事"的好坏，是否有价值，大部分还是要靠数据分析师的表达能力。
若数据分析师的表达能力较强，能在短时间内将相对有用的重点告知领导，则对于领导来说数据分析师分析出来的结论是能影响决策的，对于数据分析师来说也没有"白忙活"。
若数据分析师的表达能力不强，没有将一个正确的结论及时告诉领导，则会给企业带来一定的损失，而数据分析师也会被认为执行能力不强，很有可能面临被辞退的命运。
数据分析师与产品经理、运营经理、实施经理等一部分人群交流时，语言的表达能力是必不可缺的一环，但仅仅依靠语言是不够的，还需要有一定的组织能力、总结能力以及团队合作意识，才能让分析出来的现象和得出的结论有一个好"归宿"。
1.3.7 熟知--企业业务
不同的企业有不同的业务，数据分析师必须要熟知自己所在企业的业务，只有这样才能实现高效、实用的数据分析操作。若数据分析师脱离了企业业务背景，那么分析出来的结果必然会偏离原本的轨道，导致实用性不强。
对于刚进企业的新手而言，想要一蹴而就地熟知企业业务是很难实现的，数据分析新手，可以通过以下几点来了解，如图1-15所示。
图1-15 数据分析新手入门要点
……
前言/序言
写作驱动
在数据大爆炸的时代，数据分析越来越被人所重视，越来越多的人才也热衷于数据分析师这个行业，将枯燥的数据一层层地剥开，将数据背后的“故事”展示在人们面前，而只要这些“故事”运用合适，定然能为营销者挖到“金桶”。
本书以数据分析为核心，从基础、技巧、实战三个方面分别讲述数据分析的基础知识、设计技巧及各类案例，配合全程图解，有利于读者的理解，帮助读者玩转信息图制作。
本书特色
(1)图文结合，实战性强：书中结合了450多张图片，通过理论与实际相结合，帮助读者了解数据分析的操作。
(2)内容全面，专业性强：涵盖数据分析3大入门知识、3大分析工具、7大分析步骤、13大整理数据的方法、17大美化图表法、20大数据分析法等数据分析的精华，帮助、指导读者掌握数据分析的操作。
(3)即学即用，实用性强：书中用到的数据分析实例素材，可直接应用，或者以这些实例为模板稍做修改，即可实现现学现用。
适合人群
本书结构清晰，语言简洁、图解丰富，适合以下读者学习使用。
*初学数据分析的新手。
*从事数据相关行业的个人与公司。
*有意学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生等。
*希望通过数据分析“挖金”的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师等人群。
作者介绍
本书由海天电商金融研究中心编著，具体参加编写的人员有董婷、李四华、王力建、谭贤、谭俊杰、徐茜、刘嫔、苏高、柏慧、周旭阳、袁淑敏、柏松、谭中阳、杨端阳、刘伟、卢博、柏承能、刘桂花、刘胜璋、刘向东、刘松异等，在此表示感谢。由于作者知识水平有限，书中难免有错误和疏漏之处，恳请广大读者批评指正。
用户评价
这本书的排版真的太舒服了，每一页的留白都恰到好处，不像有些技术书密密麻麻挤满了文字，看着就头大。我喜欢那种页面干净、重点突出的感觉，这本书在这方面做得非常出色。章节划分也很清晰，每一章都有明确的主题和学习目标，读起来有一种循序渐进、稳步前进的踏实感。而且，作者在讲解每一个概念的时候，都会引用非常贴切的例子，这些例子不是那种遥不可及的理论模型，而是我们日常生活中就能接触到的，比如电商平台的推荐算法，或者APP的用户行为分析。这让我感觉数据分析离我并不遥远，而是真实存在于我身边，并且我真的能通过学习掌握它。特别是在讲到用户画像那一章，作者通过一个虚拟的电商用户案例，一步步带我们剖析用户的喜好、购买习惯，甚至是潜在需求，整个过程就像是在破案一样，非常引人入胜。我以前总觉得数据分析是统计学家的事，跟我们这些做营销的没什么关系，但这本书彻底颠覆了我的看法。它让我意识到，数据分析其实是我们做电商营销最锐利的武器，只有真正理解了数据，我们才能做出更明智的决策，才能让营销投入产生最大的回报。这本书的语言风格也很接地气，没有太多晦涩难懂的术语，即使是初学者也能轻松理解。我尤其喜欢作者在介绍一些复杂算法时，会用类比的方式来解释，比如把贝叶斯分类比作“一个老道的店主如何根据顾客的穿着打扮和询问的问题来判断TA是不是想买包”，这种形象的比喻瞬间就让抽象的知识变得生动形象，极大地降低了学习门槛。
评分我对于这本书的“实战性”真的非常赞赏。它不是一本理论堆砌的书，而是真正从电商营销的实际需求出发，提供了一套完整的数据分析解决方案。我特别喜欢书中关于“用户分群”和“用户画像”的章节。作者并没有停留在概念的解释，而是详细指导我们如何根据不同的维度（如购买行为、浏览行为、人口统计学信息等）对用户进行细分，并为每一个细分群体建立详细的用户画像。这些画像不仅包括了用户的基本信息，还深入挖掘了他们的兴趣偏好、消费能力、购买动机，甚至是对营销活动的反应模式。这对于我们进行精准营销、个性化推荐、制定用户生命周期管理策略都提供了非常重要的依据。我尤其记得其中一个关于“如何通过分析用户购买路径来优化产品推荐策略”的案例，作者一步步拆解了用户从浏览到购买的整个路径，并通过数据分析找出用户在哪个环节容易流失，或者在哪个环节有潜在的购买需求，从而指导我们如何调整商品陈列、推荐算法，以及促销活动的设置。这种细节的指导，让我在实际工作中受益匪浅，能够更有效地提升转化率和用户满意度。
评分这本书的语言风格非常具有感染力，读起来一点都不枯燥，反而像是在听一个经验丰富的营销专家在分享他的“独门秘籍”。作者非常善于运用比喻和类比，将一些原本抽象的数据分析概念，变得生动形象，易于理解。例如，在解释“用户留存率”的时候，作者将其比作“留住顾客的花园”，详细分析了如何给花园施肥（增加用户粘性）、除草（降低用户流失）、吸引蜜蜂（提高用户活跃度）等等，这种形象的描绘让我立刻就对留存率的重要性有了更深的体会，也激发了我去思考如何在实际工作中提升留存率。而且，作者在讲解每一个知识点的时候，都会结合非常具体的电商营销案例，比如如何通过分析用户评价来改进产品，如何通过分析用户购买历史来制定个性化推荐策略，如何通过分析活动数据来评估活动效果。这些真实的案例，让我觉得书中的知识不是纸上谈兵，而是真正能够解决实际问题的。我特别喜欢书中关于“数据可视化”的部分，作者分享了多种常用的数据可视化工具和图表类型，并详细讲解了如何根据不同的分析目的选择最合适的图表，以及如何通过图表清晰地传达数据信息。这对于我这种不太擅长数据表达的人来说，简直是雪中送炭。
评分这本书的逻辑结构非常清晰，层层递进，让我感觉学习过程非常顺畅。从最基础的数据概念引入，到数据采集、清洗，再到数据分析的方法论，最后落脚到具体的电商营销应用，每一步都衔接得非常自然。我特别喜欢它在讲解数据清洗这一块的细致程度。通常大家会觉得数据清洗很枯燥，但作者通过几个非常生动的例子，比如如何处理缺失值、异常值，如何合并不同来源的数据，都讲得非常到位。它没有简单地罗列一些处理技巧，而是解释了为什么需要清洗数据，以及不同的清洗方法可能带来的影响。这让我深刻理解了“垃圾进，垃圾出”的道理，明白只有干净、准确的数据，才能支撑起有价值的分析。然后，在进入到数据分析方法的时候，作者也非常有条理。他并没有一次性抛出很多复杂的模型，而是根据不同的分析目的，介绍了不同的方法。比如，在分析用户行为的时候，会介绍常用的聚类分析和关联规则；在预测用户行为的时候，会介绍一些基础的回归模型。而且，在介绍这些方法的时候，作者总是会先解释这个方法能解决什么问题，然后才讲它的原理和应用。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得非常高效。
评分我必须说，这本书的“洞察力”让我印象深刻。它不仅仅是教我如何去“看”数据，更是教我如何去“读懂”数据背后的含义，并从中挖掘出有价值的商业洞察。在讲到“用户价值分析”的时候，书中详细地介绍了RFM模型，以及如何利用这个模型来区分高价值用户、中等价值用户和低价值用户。但这仅仅是开始，更重要的是，作者进一步指导我们如何针对不同价值的用户，制定不同的营销策略。比如，如何通过个性化推荐和专属优惠来维系高价值用户，如何通过一些激励措施来引导中等价值用户向高价值用户转化，以及如何通过一些低成本的营销活动来触达低价值用户。这种“由数据到策略”的转化，是我之前一直欠缺的。我以前也能分析出一些数据，但往往不知道如何将这些数据转化为具体的营销行动。这本书就像一个“翻译官”，帮助我把枯燥的数据转化成了具有指导意义的营销策略，让我能够更有效地指导我的团队去执行。
评分这本书的“前瞻性”让我觉得非常惊喜。它并没有仅仅停留在当前流行的电商营销模式，而是将目光投向了未来的趋势，并且给出了相应的分析和建议。比如，在讲到“个性化推荐”的时候，书中不仅介绍了现在常用的协同过滤、基于内容的推荐等方法，还探讨了未来可能更加智能化的推荐方式，比如基于用户情绪的推荐、基于场景的推荐等等。这让我觉得，这本书不仅能帮助我解决当前的问题，还能让我对未来的发展方向有一个初步的认知。我尤其喜欢书中关于“数据伦理”的讨论。在强调数据重要性的同时，作者也提醒我们要关注用户隐私的保护，以及如何合规地使用数据。这让我觉得，这本书是一个负责任的、有远见的指南，它不仅关注商业利益，也关注社会责任。而且，书中对于“小众市场”和“细分用户群体”的挖掘和分析，也给了我很大的启发。它让我明白，在大数据时代，抓住那些被忽略的细分市场，往往能带来意想不到的增长。这本书真的让我觉得，我是在与一位高瞻远瞩的智者对话，学习到的不仅仅是技巧，更是战略性的思维。
评分这本书的书写风格非常接地气，没有使用太多学术化的语言，而是用一种非常平实的语言，把我带入了数据分析的世界。我尤其喜欢作者在讲解数据分析方法时，所使用的“故事化”的叙述方式。他不会直接抛出复杂的公式，而是先讲述一个场景，然后通过分析这个场景中的数据，来引出解决问题的思路和方法。比如，在讲到“用户流失预警”的时候，作者就模拟了一个电商APP的用户，描述了用户从活跃到逐渐减少使用，最终流失的过程，然后分析了在这个过程中，有哪些数据指标可以作为预警信号，比如活跃天数的变化、关键功能的使用频率下降等等。这种故事化的叙述，让我感觉学习过程非常轻松有趣，也更容易记住这些知识点。而且，作者在讲解每一个方法的时候，都会提供非常详尽的步骤和示例，让我能够一步步跟着操作，并且立即看到效果。我特别喜欢书中关于“用户细分”的部分，作者通过一个电商平台的实际案例，一步步指导我们如何根据用户的购买频率、客单价、活跃度等多个维度，将用户划分为不同的群体，并为每个群体制定差异化的营销策略。这对于我们来说，是非常实用的指导。
评分这本书最让我惊喜的是，它不仅仅停留在理论层面，而是真正强调了“实战”。作者花了大量的篇幅去讲解如何将数据分析的方法应用到实际的电商营销场景中。比如，在讲到“用户生命周期价值（LTV）”的时候，书中给出了具体的计算公式，并且详细分析了影响LTV的各种因素，比如用户获取成本、复购率、客单价等等。更重要的是，它还指导读者如何通过数据分析来优化这些指标，例如如何通过精准营销提高用户复购率，如何通过个性化推荐提升客单价。我印象特别深刻的是，书中有一章专门讲“A/B测试在电商推广中的应用”，从测试方案的设计、数据的收集，到结果的分析和落地，都给出了非常详细的步骤和注意事项。作者还列举了几个实际的A/B测试案例，比如测试不同的商品详情页设计对转化率的影响，或者测试不同的促销活动文案对用户点击率的影响。这些案例让我看到了A/B测试的强大力量，也让我明白了如何在实际工作中去设计和执行这样的测试，从而不断迭代优化我们的营销活动。这本书没有给我灌输太多枯燥的统计公式，而是直接告诉我“怎么做”和“为什么这么做”，这种直接有效的教学方式让我感到非常受用。它就像一个经验丰富的老兵，手把手地教你如何在这个战场上取得胜利，而不是让你去背诵一本厚厚的兵法。
评分我被这本书在“移动互联网+电商营销”领域的深度和广度所震撼。它不仅仅是停留在表面的技巧分享，而是真正深入到了数据分析的底层逻辑，并且将其与电商营销的各个环节紧密结合。我最欣赏的是，书中对“用户行为数据”的挖掘和分析部分。它详细介绍了如何从用户点击、浏览、收藏、加购、购买等一系列行为数据中，提取有价值的信息，并以此来洞察用户的需求、偏好和潜在意图。例如，在讲到“用户意图预测”时，书中不仅介绍了相关的模型，还提供了很多实操的建议，比如如何通过用户在搜索框输入的关键词、浏览商品的类别和价格区间，甚至是在页面上的停留时间，来判断用户的购买意图，并据此推送更精准的商品信息或促销活动。这种细致入微的分析，让我对用户有了更深刻的认识，也让我明白，原来每一个看似微不足道的数据背后，都隐藏着用户重要的信息。这本书让我意识到，数据分析不是一门独立的技术，而是贯穿于整个电商营销链条中的关键环节，只有将数据分析与营销策略有机结合，才能真正实现精细化运营，提升营销 ROI。
评分我觉得这本书在“移动互联网+电商营销”这个方向上，抓住了核心痛点。很多营销人员都知道数据的重要性，但往往不知道从何下手，或者分析出来的数据无法转化为有效的行动。这本书就很好地解决了这个问题。它没有回避移动互联网和电商营销的复杂性，而是将其中的关键要素，比如流量获取、用户转化、用户留存、复购转化等等，都拆解开来，用数据分析的视角一一剖析。比如，在讲到“用户转化率提升”时，书中并没有简单地说“提高转化率”，而是深入分析了影响转化率的各个环节，从用户进入店铺的路径，到浏览商品，再到加入购物车，最后完成支付，每一个环节都可以通过数据来衡量和优化。作者还分享了一些实际的优化策略，比如如何通过热力图分析用户在页面上的行为，从而找出用户流失的关键点；如何通过用户路径分析，发现影响转化的瓶颈，并进行针对性的优化。这些内容对于我们这些一线营销人员来说，简直是“干货满满”，可以直接应用到工作中，解决实际问题。我最欣赏的是，这本书并没有把数据分析描绘得神秘莫测，而是将其呈现为一个可学习、可掌握的技能，并且能够为电商营销带来切实的商业价值。它让我们这些营销人看到了数据分析的“力量”，并且学会了如何去“驾驭”这种力量。
评分还没读。挺新的
评分还可以吧，先用着
评分很好 为什么必须十个字！
评分还行，买回来就看了，对学习很有帮助，下次也多买一些回来
评分别人给我推荐的，觉得非常不错，内容很丰富全面，最主要的是快递超快的，好评好评。
评分很好 为什么必须十个字！
评分还没读。挺新的
评分很好。
评分这是一本优秀的数据分析书籍，不管是白领、工薪基层还是学生，都很适合买回去看一看。
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