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本書是一本數據分析寶典，書中精講瞭數據分析的各種方法，如七何分析法、演繹樹分析法、金字塔原理、4P營銷理論、SWOT分析法、比較分析法、平均分析法，迴歸分析法、檢驗分析法等，幫助讀者快速從新手成為數據分析高手！
全書所有內容零基礎、全圖解，通過3大數據分析工具+7大分析步驟＋13大整理數據的方法＋17大美化圖錶法＋20大數據分析法＋70多個實用案例+100多個專傢知識補充+100多個數據分析圖解＋450多張精美圖片，深度剖析數據分析的精華之處，讓您一書在手，即可徹底讀懂數據分析，從菜鳥成為達人！
內容簡介
本書是一本數據分析寶典，精講瞭數據分析的各種方法，如七何分析法、演繹樹分析法、金字塔原理、4P營銷理論、SWOT分析法、比較分析法、平均分析法、迴歸分析法、檢驗分析法等，幫助讀者快速從新手成為數據分析高手！
本書通過3大數據分析工具+7大分析步驟+13大整理數據的方法+17大美化圖錶法+20大數據分析法+70多個實用案例+100多個專傢知識補充+100多個數據分析圖解+450多張精美圖片，深度剖析數據分析的精華之處。讓您一書在手，即可徹底讀懂數據分析，從菜鳥成為達人！
本書共分為10章，具體內容包括走進數據分析的世界、落實數據分析操作、掌握數據整理的方法、掌握數據分析秘訣、使用迴歸+曆史引申、需要方差+“顯著”、數據也要美美的、數據分析函數學習、與同行之間的角逐、淘寶指數+百度指數+好搜指數。
本書結構清晰、語言簡潔、圖解豐富，適閤4類人群：一是初學數據分析的新手，二是從事數據相關行業的個人與公司，三是有意學習數據分析的白領階層、工薪階層、學生等，四是希望通過數據分析“挖金”的個體老闆、企業高管、政府媒體、網絡數據分析師等人群。
作者簡介
“十年·專注，精品·奉獻”！本團隊組織者有著十多年圖書行業策劃經驗，並由專注於金融、理財、營銷、電商、微商等行業的幾十位資深人士參與，他們中的成員大都是財經記者、銀行金融理財師、財富顧問、互聯網營銷專傢、電商和微商店主等。
本團隊組織者緊扣時代潮流趨勢，力求為讀者打造一係列精品理財、營銷、金融類圖書。由作者團隊編寫的“新手理財係列”、玩轉“電商營銷+互聯網金融”係列圖書，一經上市就受到讀者的一緻好評!
內頁插圖
目錄
第1章 啓濛：走進數據分析的世界 1
1.1 認清數據 2
1.1.1 聽--數據在說話 2
1.1.2 看--數據在展現 4
1.1.3 觸--分析的價值 4
1.1.4 嗅--數據的重量 6
1.2 發展前景 7
1.2.1 需求--分析人纔 7
1.2.2 持續--發展趨勢 8
1.3 職業要求 10
1.3.1 瞭解--任職方嚮 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 擁有--設計能力 13
1.3.6 增強--錶達能力 14
1.3.7 熟知--企業業務 14
第2章 步驟：落實數據分析操作 17
2.1 操作步驟 18
2.1.1 清晰--分析目的 18
2.1.2 獲取--數據來源 18
2.1.3 挑選--數據加工 21
2.1.4 進行--數據分析 22
2.1.5 實現--數據挖掘 23
2.1.6 展示--數據體現 24
2.1.7 製作--數據報告 26
2.2 操作誤區 30
2.2.1 脫離--分析軌道 31
2.2.2 學會--報告美觀 31
第3章 實操：掌握數據整理的
方法 33
3.1 數據排序 34
3.1.1 規則--數據升序 34
3.1.2 單列--快速排序 35
3.1.3 多列--高級排序 37
3.1.4 無限--自定義排序 40
3.2 數據篩選 44
3.2.1 簡單--單條件篩選 44
3.2.2 復雜--多條件篩選 46
3.2.3 升級--高級篩選 49
3.2.4 隨心--自定義篩選 51
3.2.5 秘技--快速雙篩選 53
3.3.6 去除--重復值篩選 55
3.3 數據匯總 59
3.3.1 規則--分類匯總 59
3.3.2 實現--匯總數據 60
3.3.3 善用--多字段匯總 62
第4章 方法：掌握數據分析秘訣 65
4.1 擺正思路 66
4.1.1 建立框架--七何
分析法 66
4.1.2 問題分層--演繹樹
分析法 69
4.1.3 涉及環境--PEST
分析法 71
4.1.4 建立邏輯--金字塔
原理 73
4.1.5 業務指導--4P營銷
理論 75
4.1.6 競爭戰略--SWOT
分析法 77
4.2 應用分析 80
4.2.1 尋找差距--比較
分析法 80
4.2.2 數量特徵--平均
分析法 82
4.2.3 歸納數據--分組
分析法 85
4.2.4 交叉計算--立體
分析法 90
第5章 預測：使用迴歸+曆史引申 95
5.1 迴歸分析 96
5.1.1 基礎--一元迴歸 96
5.1.2 擴充--多元迴歸 109
5.2 非綫迴歸 112
5.2.1 穩定--對數迴歸 113
5.2.2 變動--多項迴歸 117
5.3 曆史引申 120
5.3.1 加權--指數平滑 120
5.3.2 算術--移動平均 124
第6章 檢驗：需要方差+
"顯著" 127
6.1 方差分析 128
6.1.1 單個--單因素方差 128
6.1.2 多個--雙因素方差 131
6.2 顯著檢驗 138
6.2.1 平均--u檢驗 138
6.2.2 均值--t檢驗 143
第7章 亮眼：數據也要美美的 149
7.1 美化錶格 150
7.1.1 區分數據--色階 150
7.1.2 指定數據--突齣 152
7.1.3 代錶高低--數據條 154
7.1.4 體現特徵--圖標集 156
7.1.5 圖錶結閤--迷你圖 158
7.2 轉換圖形 160
7.2.1 對比幫手--條形圖 161
7.2.2 變化趨勢--摺綫圖 168
7.2.3 對比差距--平均綫圖 173
7.2.4 流程分析--倒三角圖 177
7.2.5 數據層次--階梯圖 185
7.2.6 突齣重點--餅圖 189
7.2.7 加強展現--重坐標圖 192
7.2.8 華麗有質--圓珠圖 194
7.2.9 財務指標--蜘蛛網圖 198
7.2.10 工作進度--溫度計
式圖 200
7.3 文本展示 202
7.3.1 形象生動--插入圖片 202
7.3.2 巧做邏輯--SmartArt 204
第8章 擴展：數據分析函數學習 209
8.1 時間函數 210
8.1.1 組閤日期--DATE 210
8.1.2 突齣實時--TODAY 212
8.1.3 推算工作日--
WORKDAY 214
8.1.4 提齣月份--MONTH 217
8.1.5 時分秒值--TIME 218
8.2 邏輯函數 219
8.2.1 判斷檢查--IF 220
8.2.2 滿足條件--AND 221
8.2.3 參數求反--NOT 223
8.2.4 捕捉錯誤--IFERROR 224
8.3 求值函數 225
8.3.1 最大值--MAX 226
8.3.2 最小值--MIN 227
8.3.3 數據個數--COUNT 228
8.3.4 不計空格--COUNTA 229
8.3.5 數據匯總--SUM 231
8.3.6 指定求和--SUMIF 232
8.3.7 平均值--AVERAGE 234
8.3.8 乘積計算--PRODUCT 235
8.4 處理錯誤 237
8.4.1 關於日期--"#####" 237
8.4.2 關於公式--
"#NAME？" 237
8.4.3 關於引用--
"#NULL" 238
8.4.4 關於參數--
"#VALUE" 239
8.4.5 關於空白--
"#DIV/0！" 240
8.4.6 尋找錯誤--使用幫助 241
第9章 競爭：與同行之間的角逐 245
9.1 知己知彼 246
9.1.1 好處--擴展戰略 246
9.1.2 要點--找準方嚮 248
9.1.3 類型--瞭解對手 249
9.2 尋找數據 250
9.2.1 入手--對手名稱 251
9.2.2 成為--對手用戶 252
9.2.3 進入--對手官網 253
9.2.4 查找--招聘信息 254
9.2.5 運用--分析平颱 255
9.3 勝券在握 255
9.3.1 差異--比較分析 255
9.3.2 行業--波特分析 256
第10章 工具：淘寶指數+百度指數+
好搜指數 259
10.1 淘寶指數 260
10.1.1 初入--發展曆程 260
10.1.2 進入--使用功能 261
10.1.3 深入--使用步驟 263
10.2 百度指數 270
10.2.1 補充--功能模塊 270
10.2.2 吸納--操作步驟 271
10.3 好搜指數 275
10.3.1 涉及--功能詳情 275
10.3.2 學習--分析步驟 276
精彩書摘
第1章：啓濛：走進數據分析的世界
如今是一個數據大爆炸時代，數據的應用非常廣泛，例如，數據能讓企業分析齣自己的用戶群體，數據能讓科學變得更加先進，數據能記錄人們的生活軌跡等。總之，數據分析是企業打開另外一扇商業大門的鑰匙。
1.1 認 清 數 據
對於數據，很多人都持以迷茫的態度，認為數據隻是單純的數字，並不會給人們帶來什麼價值。可是這樣的想法，是大錯特錯的，若數據沒有價值，那沃爾瑪是如何想齣"啤酒+尿布"的奇招，那"魔鏡"是如何預知石油市場走嚮的。
如今有太多的案例能夠證明數據分析的價值，隻是有一部分人群對於數據分析還不夠重視，沒有很好地認識數據分析的價值。因此，下麵進一步深挖數據，帶領人們"知數據的根，揭數據的謎"。
1.1.1 聽--數據在說話
若有人想要進入數據分析行業，就必須知道數據能錶達什麼，這個錶達的概念也許在一時之間不是清晰的，不過沒有關係，數據是需要人們進行挖掘的、需要"傾聽者"的。
例如，對於一張生活照，若拍照的人沒有說明照片背後的意義，那麼人們定然不會知道其背後的含義，隻會認為這隻是一張照片而已。可是對於照片中的主人公來說，這張照片也許擁有某種特定的含義。對於數據分析師來說，可以從照片上看齣主人公的性格、愛好，拍攝者的拍攝習慣等隱晦的信息。總之，數據是無處不在的，隻要人們有需求，願意去分析，數據就能打開"話匣子"，將自己的故事講給人們聽。
一般來說，數據是以數值體現齣來的，可是隨著時代的變遷，數據慢慢地得到擴展，如圖1-1所示。
圖1-1 數據的擴展
在生活中，形成連接時，是最能"傾聽"到數據的聲音的，如圖1-2所示。
圖1-2 從連接中産生數據
例如，社群中用戶與用戶之間的交流、用戶與企業之間的交流、用戶發布的信息、用戶反饋的信息等，都可以成為企業分析用戶行為習慣以及需求的數據。
專傢提醒
企業韆萬不要將數據弱化，認為數據隻是一堆不切實際的數字，不然在這個數據大爆炸時代，企業的命運將會危在旦夕。因此，企業需要聘用一些比較有能力的數據分析師，讓他們與數據溝通，傾聽數據中的故事，為企業帶來紅利。
1.1.2 看--數據在展現
世間萬物皆有自己獨有的特點，數據也不例外。下麵介紹數據本身的5個特點，如圖1-3所示。
圖1-3 數據的特點
專傢提醒
數據分析師在進行數據分析時，需要把握好數據的特點，這樣得齣的結論實用價值就比較大。
1.1.3 觸--分析的價值
對於音樂來說，從數據中能分析齣哪種類型的音樂容易引起人們的關注；對於電視颱來說，從數據中能分析齣哪種影視題材是人們所喜歡的；對於手機來說，從數據中能分析齣人們比較喜歡用哪些手機功能等。
由此可知，分析齣來的數據，幾乎都是圍繞"人"展開的，都是以滿足人們的喜好、需求而進行的。但這隻是一部分，企業韆萬不要被這個現象迷惑瞭，數據分析的價值不隻在於"人"，它還涉及瞭其他方麵。
例如，對於企業而言，通過數據能分析齣其現狀，如圖1-4所示。
圖1-4 能分析齣企業現狀
數據還會涉及産品從製作到發布的各個事項，如圖1-5所示。
圖1-5 能分析齣産品從製作到發布的各個事項
專傢提醒
若一個企業的領導人通過市場調查，分析所得到的數據，能判定市場動嚮，則企業就能根據數據，製訂閤適的産品生産及銷售計劃。
總之，企業能通過數據分析，獲取用戶信息，製定企業投放産品的方式、營銷策略等。
除此之外，數據還能麵嚮多種決策功能，並具有生産力、拓寬市場邊界等實用價值，如圖1-6所示。
圖1-6 能涉及的決策部分事項
專傢提醒
總而言之，數據分析價值的涉及麵極其廣闊，隻要數據分析師耐心地挖掘，定能通過數據得到意想不到的"商業法寶"。
1.1.4 嗅--數據的重量
隨著互聯網的發展，越來越多的人意識到瞭數據分析的重要性。例如，淘寶曾推齣過時光機服務，就是根據記錄淘寶買傢的消費記錄、瀏覽記錄、個人信息等數據，構成一個"迴憶消費網"，讓淘寶買傢從這些記錄中，勾起自己的消費記憶，進一步促進消費者進行消費。
時光機不僅會使用戶産生溫馨而美好的消費記憶，還能讓企業得知消費者的消費習慣。
下麵進一步瞭解數據分析的重要性，如圖1-7所示。
圖1-7 數據分析的重要性
1.2 發 展 前 景
數據分析是時代下的潮流産物，更是隨著時代的發展、變遷而蓬勃發展的"寶物"，下麵進一步瞭解數據分析的發展前景。
1.2.1 需求--分析人纔
通過研究錶明，如今有75%的企業明確錶示，數據分析是企業運營、産品生産等方麵不可或缺的決策手段，並且這些企業都會設立一個數據分析部門或者聘用的數據分析方麵的人纔。
可見，對數據分析人纔的需求正在急劇地呈現上升趨勢。也正因此，如今數據分析人纔的培養機構纔會如火如荼地開展。這樣的機構不僅吸引富有經驗的數據分析師們，分享自己的實戰經驗，而且通過在網絡上提供付費教程，給他們開闢瞭一條"挖金"之路。當然，這也更加方便瞭那些對數據分析感興趣、有需求的人群進行學習、理解、使用，久而久之，也就帶動瞭數據分析行業的發展。
如今，像騰訊、知乎、搜狐等大規模的企業，都展現瞭對數據分析人纔的渴望，如圖1-8所示。
圖1-8 某企業對數據分析人纔的招聘要求
專傢提醒
如今，數據分析工作崗位在全球大約有400多萬個，其中有180多萬個工作崗位齣現在美國，可見美國對數據分析人纔的看重。根據某公司的預計，到2018年，美國將會有大約15萬～20萬的數據分析人纔缺口，這足以證明，在數據分析人纔這一塊，是極其緊缺又必不可少的。
1.2.2 持續--發展趨勢
隨著技術的發展，互聯網的更新換代，數據的采集技術、存儲技術、處理技術都得到足夠廣闊的發展，將數據分析的重要性提升瞭一個高度。
研究錶明，在2008-2013年的5年中，人類行為所産生的數據量增長瞭9倍，而在接下來的9年中，將會達到28倍，可見數據的産生量是多麼的巨大。某軟件巨頭公司，曾預計到2020年，全球數據的使用量將達到大約30 ZB，可見人們對數據的需求是非常大的，這足以錶明如今人們生活在數據的庇護下，實現瞭一個循環，即"生産數據，運用數據"。
隨著大數據時代的到來，企業對數據分析的需求大幅上升，需要藉助數據分析專業服務機構的服務，進行有效的數據分析，如圖1-9所示。
隨著移動端的發展，移動支付、LBS(Location Based Service)位置服務等技術的崛起，數據呈現齣"非結構化"，而這種"非結構化"的數據，隻要加以分析，即可給企業的商業模式和營銷模式帶來新的機會，如圖1-10所示。
圖1-9 數據分析專業服務機構
圖1-10 "非結構化"數據的概念
"非結構化"數據具有4大作用，如圖1-11所示。
圖1-11 "非結構化"數據的作用
專傢提醒
結構化的數據，一般是由數字錶達齣來的信息，方便計算機和數據庫技術進行計算、處理，它具有業務洞察力，能影響企業老闆在業務方麵的決策。而對於非結構化的數據，是難以量化的，其形式多樣。
如今數據分析技術正在不斷更新，能促使企業在某些決策方麵，做到科學務實、腳踏實地，幫助企業做齣理性、正確的決策。
隨著企業對數據分析服務需求的不斷增強，必然會促進專業數據分析從業機構的行業經驗、專業能力的服務水平的提升，這樣就進一步增強瞭數據分析師的技術水平與數據分析的實用價值。
1.3 職 業 要 求
隨著數據分析的發展，數據分析師的職業前景越來越美好，下麵就來瞭解一下數據分析師的職業要求。
1.3.1 瞭解--任職方嚮
一般來說，數據分析師的發展方嚮有3個，包括企業、數據分析機構以及政府，其中企業是最需要數據分析人纔的。
很多企業都設有專門的數據分析崗位，來滿足企業數據分析的需求，如中國移動、騰訊、聯想等企業，都會有專門的數據分析崗位。
不同的企業會有不同的關於數據分析崗位的建設，下麵大緻瞭解數據分析師常見職稱的要求，如錶1-1所示。
錶1-1 在企業中數據分析師常見職稱
職 稱
要 求
數據分析員
處理公司日常數據的基礎工作，需要知道數據的儲存與運算、報錶的管理、分析報告的製作，並具有良好的溝通能力等
初級數據分析師
掌握數據庫知識，熟知基本的統計分析知識，掌握Excel軟件，具有良好的PPT展示能力，具有較強的邏輯思維能力等
中級數據分析師
除瞭具有初級數據分析師的能力之外，還需要具備商業意識等
高級數據分析師
除瞭具有中級數據分析師的能力之外，還需要善於總結、快速響應問題，並能勝任數據挖掘工作等
數據分析工程師
需要瞭解數據分析與挖掘的理論知識，掌握統計分析工具的應用，具有編程開發與數據結構算法的能力等
續錶
職 位
要 求
客戶分析專員
指專門分析、管理客戶服務方麵的人纔，一般需要掌握客服管理知識、用戶行為分析法、數據分析基礎知識等
專傢提醒
在企業中承擔數據分析師的工作，需要具備3個方麵的條件，纔能無阻礙地實現自我價值。
* 自己夠專業，數據分析基礎知識夠牢固。
* 企業領導重視數據分析。
* 能及時得到需要的資料。
在現實生活中，有一些小規模的公司，會選擇第三方數據研究機構，進行數據的把控，例如，市場研究公司、谘詢公司、艾瑞等，屆時數據分析師就可以到這類研究機構中進行數據方麵的工作。
除此之外，政府部門也需要數據分析人纔，政府部門通過數據分析可以進行科學研究、國情的調整，進行居民生活消費把控等。一般來說，政府部門關於數據分析的任職部門分為兩類，如圖1-12所示。
圖1-12 政府需要數據分析師的部門
專傢提醒
無論哪種數據分析職位，數據分析師都需要抓牢數據分析基礎知識，擴展一些數據分析方麵的知識。隻有掌握知識，纔能掌握自己的任職命運。
1.3.2 掌握--分析方法
當數據分析師在應聘時，第一個會被問到的問題，大多都是："你會幾種數據分析方法？分彆能用來做什麼？"由此可知，數據分析師的職業要求中，定然包括數據分析方法的使用。
數據分析師隻有熟練運用數據分析方法，纔能麵對一堆碎片化的數據，快速地進行數據分析工作，有效地將數據背後所隱藏的"故事"挖掘齣來，將數據價值最大化，促進企業運營。
一般常見的數據分析方法有12種，如錶1-2所示。
錶1-2 常見的數據分析方法
基礎數據分析方法
高級數據分析方法
比較分析法
迴歸分析
平均分析法
相關分析
分組分析法
聚類分析
立體分析法
假設檢驗
結構分析法
因子分析
金字塔原理
對應分析
1.3.3 巧用--分析工具
麵對龐大的數據，數據分析師不可能單憑自己在紙上記錄，利用計算器進行計算，並挖掘數據背後的"故事"；而是需要藉助數據分析工具，進行高效的、實用的數據分析操作，纔能達到事半功倍的效果。
專傢提醒
對於初學者來說，Excel數據分析工具是最適閤使用的，它容易上手，也是最基本、較全麵的數據分析工具。
下麵以4個層次，進一步劃分數據分析工具，如錶1-3所示。
錶1-3 數據分析工具
數據存儲安全
製作數據報錶
常用數據分析
數據美化展示
MySQL
Tableau
Excel
R
LANguard
FineReport
SAS
Gephi
Microsoft Office Access
Style Report
SPSS
PowerPoint
1.3.4 拓展--管理能力
隻有具備較強邏輯思維的人，纔能輕鬆地勝任數據分析的工作，在確定分析思路時，可以藉助管理學的知識，增強分析思路，確定其分析目的。
對數據分析師來說，管理學知識有5點作用，如圖1-13所示。
圖1-13 管理學知對數據分析師的作用
專傢提醒
對於數據分析新手而言，利用管理學知識能有效地管理分析時間，避免齣現拖延、無法分辨齣分析內容的前後順序等現象。
1.3.5 擁有--設計能力
數據分析師還需要做的事，就是讓數據避免枯燥，讓看到數據的人覺得美觀、容易閱讀。
美觀的數據報告設計能增加可讀性，其中圖形的選擇、版式的設計、顔色的搭配等，都需要掌握一定的設計原則，纔能把分析齣來的數據結果，精美、清晰地呈現齣來，如圖1-14所示。
圖1-14 美觀的數據報告
1.3.6 增強--錶達能力
數據分析師不僅是將數據分析齣來就可以瞭，還需要將數據背後的"故事"告訴自己的領導，而數據"故事"的好壞，是否有價值，大部分還是要靠數據分析師的錶達能力。
若數據分析師的錶達能力較強，能在短時間內將相對有用的重點告知領導，則對於領導來說數據分析師分析齣來的結論是能影響決策的，對於數據分析師來說也沒有"白忙活"。
若數據分析師的錶達能力不強，沒有將一個正確的結論及時告訴領導，則會給企業帶來一定的損失，而數據分析師也會被認為執行能力不強，很有可能麵臨被辭退的命運。
數據分析師與産品經理、運營經理、實施經理等一部分人群交流時，語言的錶達能力是必不可缺的一環，但僅僅依靠語言是不夠的，還需要有一定的組織能力、總結能力以及團隊閤作意識，纔能讓分析齣來的現象和得齣的結論有一個好"歸宿"。
1.3.7 熟知--企業業務
不同的企業有不同的業務，數據分析師必須要熟知自己所在企業的業務，隻有這樣纔能實現高效、實用的數據分析操作。若數據分析師脫離瞭企業業務背景，那麼分析齣來的結果必然會偏離原本的軌道，導緻實用性不強。
對於剛進企業的新手而言，想要一蹴而就地熟知企業業務是很難實現的，數據分析新手，可以通過以下幾點來瞭解，如圖1-15所示。
圖1-15 數據分析新手入門要點
……
前言/序言
寫作驅動
在數據大爆炸的時代，數據分析越來越被人所重視，越來越多的人纔也熱衷於數據分析師這個行業，將枯燥的數據一層層地剝開，將數據背後的“故事”展示在人們麵前，而隻要這些“故事”運用閤適，定然能為營銷者挖到“金桶”。
本書以數據分析為核心，從基礎、技巧、實戰三個方麵分彆講述數據分析的基礎知識、設計技巧及各類案例，配閤全程圖解，有利於讀者的理解，幫助讀者玩轉信息圖製作。
本書特色
(1)圖文結閤，實戰性強：書中結閤瞭450多張圖片，通過理論與實際相結閤，幫助讀者瞭解數據分析的操作。
(2)內容全麵，專業性強：涵蓋數據分析3大入門知識、3大分析工具、7大分析步驟、13大整理數據的方法、17大美化圖錶法、20大數據分析法等數據分析的精華，幫助、指導讀者掌握數據分析的操作。
(3)即學即用，實用性強：書中用到的數據分析實例素材，可直接應用，或者以這些實例為模闆稍做修改，即可實現現學現用。
適閤人群
本書結構清晰，語言簡潔、圖解豐富，適閤以下讀者學習使用。
*初學數據分析的新手。
*從事數據相關行業的個人與公司。
*有意學習數據分析的白領階層、工薪階層、學生等。
*希望通過數據分析“挖金”的個體老闆、企業高管、政府媒體、網絡數據分析師等人群。
作者介紹
本書由海天電商金融研究中心編著，具體參加編寫的人員有董婷、李四華、王力建、譚賢、譚俊傑、徐茜、劉嬪、蘇高、柏慧、周旭陽、袁淑敏、柏鬆、譚中陽、楊端陽、劉偉、盧博、柏承能、劉桂花、劉勝璋、劉嚮東、劉鬆異等，在此錶示感謝。由於作者知識水平有限，書中難免有錯誤和疏漏之處，懇請廣大讀者批評指正。
用戶評價
這本書的排版真的太舒服瞭，每一頁的留白都恰到好處，不像有些技術書密密麻麻擠滿瞭文字，看著就頭大。我喜歡那種頁麵乾淨、重點突齣的感覺，這本書在這方麵做得非常齣色。章節劃分也很清晰，每一章都有明確的主題和學習目標，讀起來有一種循序漸進、穩步前進的踏實感。而且，作者在講解每一個概念的時候，都會引用非常貼切的例子，這些例子不是那種遙不可及的理論模型，而是我們日常生活中就能接觸到的，比如電商平颱的推薦算法，或者APP的用戶行為分析。這讓我感覺數據分析離我並不遙遠，而是真實存在於我身邊，並且我真的能通過學習掌握它。特彆是在講到用戶畫像那一章，作者通過一個虛擬的電商用戶案例，一步步帶我們剖析用戶的喜好、購買習慣，甚至是潛在需求，整個過程就像是在破案一樣，非常引人入勝。我以前總覺得數據分析是統計學傢的事，跟我們這些做營銷的沒什麼關係，但這本書徹底顛覆瞭我的看法。它讓我意識到，數據分析其實是我們做電商營銷最銳利的武器，隻有真正理解瞭數據，我們纔能做齣更明智的決策，纔能讓營銷投入産生最大的迴報。這本書的語言風格也很接地氣，沒有太多晦澀難懂的術語，即使是初學者也能輕鬆理解。我尤其喜歡作者在介紹一些復雜算法時，會用類比的方式來解釋，比如把貝葉斯分類比作“一個老道的店主如何根據顧客的穿著打扮和詢問的問題來判斷TA是不是想買包”，這種形象的比喻瞬間就讓抽象的知識變得生動形象，極大地降低瞭學習門檻。
評分這本書最讓我驚喜的是，它不僅僅停留在理論層麵，而是真正強調瞭“實戰”。作者花瞭大量的篇幅去講解如何將數據分析的方法應用到實際的電商營銷場景中。比如，在講到“用戶生命周期價值（LTV）”的時候，書中給齣瞭具體的計算公式，並且詳細分析瞭影響LTV的各種因素，比如用戶獲取成本、復購率、客單價等等。更重要的是，它還指導讀者如何通過數據分析來優化這些指標，例如如何通過精準營銷提高用戶復購率，如何通過個性化推薦提升客單價。我印象特彆深刻的是，書中有一章專門講“A/B測試在電商推廣中的應用”，從測試方案的設計、數據的收集，到結果的分析和落地，都給齣瞭非常詳細的步驟和注意事項。作者還列舉瞭幾個實際的A/B測試案例，比如測試不同的商品詳情頁設計對轉化率的影響，或者測試不同的促銷活動文案對用戶點擊率的影響。這些案例讓我看到瞭A/B測試的強大力量，也讓我明白瞭如何在實際工作中去設計和執行這樣的測試，從而不斷迭代優化我們的營銷活動。這本書沒有給我灌輸太多枯燥的統計公式，而是直接告訴我“怎麼做”和“為什麼這麼做”，這種直接有效的教學方式讓我感到非常受用。它就像一個經驗豐富的老兵，手把手地教你如何在這個戰場上取得勝利，而不是讓你去背誦一本厚厚的兵法。
評分我必須說，這本書的“洞察力”讓我印象深刻。它不僅僅是教我如何去“看”數據，更是教我如何去“讀懂”數據背後的含義，並從中挖掘齣有價值的商業洞察。在講到“用戶價值分析”的時候，書中詳細地介紹瞭RFM模型，以及如何利用這個模型來區分高價值用戶、中等價值用戶和低價值用戶。但這僅僅是開始，更重要的是，作者進一步指導我們如何針對不同價值的用戶，製定不同的營銷策略。比如，如何通過個性化推薦和專屬優惠來維係高價值用戶，如何通過一些激勵措施來引導中等價值用戶嚮高價值用戶轉化，以及如何通過一些低成本的營銷活動來觸達低價值用戶。這種“由數據到策略”的轉化，是我之前一直欠缺的。我以前也能分析齣一些數據，但往往不知道如何將這些數據轉化為具體的營銷行動。這本書就像一個“翻譯官”，幫助我把枯燥的數據轉化成瞭具有指導意義的營銷策略，讓我能夠更有效地指導我的團隊去執行。
評分我覺得這本書在“移動互聯網+電商營銷”這個方嚮上，抓住瞭核心痛點。很多營銷人員都知道數據的重要性，但往往不知道從何下手，或者分析齣來的數據無法轉化為有效的行動。這本書就很好地解決瞭這個問題。它沒有迴避移動互聯網和電商營銷的復雜性，而是將其中的關鍵要素，比如流量獲取、用戶轉化、用戶留存、復購轉化等等，都拆解開來，用數據分析的視角一一剖析。比如，在講到“用戶轉化率提升”時，書中並沒有簡單地說“提高轉化率”，而是深入分析瞭影響轉化率的各個環節，從用戶進入店鋪的路徑，到瀏覽商品，再到加入購物車，最後完成支付，每一個環節都可以通過數據來衡量和優化。作者還分享瞭一些實際的優化策略，比如如何通過熱力圖分析用戶在頁麵上的行為，從而找齣用戶流失的關鍵點；如何通過用戶路徑分析，發現影響轉化的瓶頸，並進行針對性的優化。這些內容對於我們這些一綫營銷人員來說，簡直是“乾貨滿滿”，可以直接應用到工作中，解決實際問題。我最欣賞的是，這本書並沒有把數據分析描繪得神秘莫測，而是將其呈現為一個可學習、可掌握的技能，並且能夠為電商營銷帶來切實的商業價值。它讓我們這些營銷人看到瞭數據分析的“力量”，並且學會瞭如何去“駕馭”這種力量。
評分這本書的“前瞻性”讓我覺得非常驚喜。它並沒有僅僅停留在當前流行的電商營銷模式，而是將目光投嚮瞭未來的趨勢，並且給齣瞭相應的分析和建議。比如，在講到“個性化推薦”的時候，書中不僅介紹瞭現在常用的協同過濾、基於內容的推薦等方法，還探討瞭未來可能更加智能化的推薦方式，比如基於用戶情緒的推薦、基於場景的推薦等等。這讓我覺得，這本書不僅能幫助我解決當前的問題，還能讓我對未來的發展方嚮有一個初步的認知。我尤其喜歡書中關於“數據倫理”的討論。在強調數據重要性的同時，作者也提醒我們要關注用戶隱私的保護，以及如何閤規地使用數據。這讓我覺得，這本書是一個負責任的、有遠見的指南，它不僅關注商業利益，也關注社會責任。而且，書中對於“小眾市場”和“細分用戶群體”的挖掘和分析，也給瞭我很大的啓發。它讓我明白，在大數據時代，抓住那些被忽略的細分市場，往往能帶來意想不到的增長。這本書真的讓我覺得，我是在與一位高瞻遠矚的智者對話，學習到的不僅僅是技巧，更是戰略性的思維。
評分我被這本書在“移動互聯網+電商營銷”領域的深度和廣度所震撼。它不僅僅是停留在錶麵的技巧分享，而是真正深入到瞭數據分析的底層邏輯，並且將其與電商營銷的各個環節緊密結閤。我最欣賞的是，書中對“用戶行為數據”的挖掘和分析部分。它詳細介紹瞭如何從用戶點擊、瀏覽、收藏、加購、購買等一係列行為數據中，提取有價值的信息，並以此來洞察用戶的需求、偏好和潛在意圖。例如，在講到“用戶意圖預測”時，書中不僅介紹瞭相關的模型，還提供瞭很多實操的建議，比如如何通過用戶在搜索框輸入的關鍵詞、瀏覽商品的類彆和價格區間，甚至是在頁麵上的停留時間，來判斷用戶的購買意圖，並據此推送更精準的商品信息或促銷活動。這種細緻入微的分析，讓我對用戶有瞭更深刻的認識，也讓我明白，原來每一個看似微不足道的數據背後，都隱藏著用戶重要的信息。這本書讓我意識到，數據分析不是一門獨立的技術，而是貫穿於整個電商營銷鏈條中的關鍵環節，隻有將數據分析與營銷策略有機結閤，纔能真正實現精細化運營，提升營銷 ROI。
評分這本書的邏輯結構非常清晰，層層遞進，讓我感覺學習過程非常順暢。從最基礎的數據概念引入，到數據采集、清洗，再到數據分析的方法論，最後落腳到具體的電商營銷應用，每一步都銜接得非常自然。我特彆喜歡它在講解數據清洗這一塊的細緻程度。通常大傢會覺得數據清洗很枯燥，但作者通過幾個非常生動的例子，比如如何處理缺失值、異常值，如何閤並不同來源的數據，都講得非常到位。它沒有簡單地羅列一些處理技巧，而是解釋瞭為什麼需要清洗數據，以及不同的清洗方法可能帶來的影響。這讓我深刻理解瞭“垃圾進，垃圾齣”的道理，明白隻有乾淨、準確的數據，纔能支撐起有價值的分析。然後，在進入到數據分析方法的時候，作者也非常有條理。他並沒有一次性拋齣很多復雜的模型，而是根據不同的分析目的，介紹瞭不同的方法。比如，在分析用戶行為的時候，會介紹常用的聚類分析和關聯規則；在預測用戶行為的時候，會介紹一些基礎的迴歸模型。而且，在介紹這些方法的時候，作者總是會先解釋這個方法能解決什麼問題，然後纔講它的原理和應用。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我覺得非常高效。
評分這本書的語言風格非常具有感染力，讀起來一點都不枯燥，反而像是在聽一個經驗豐富的營銷專傢在分享他的“獨門秘籍”。作者非常善於運用比喻和類比，將一些原本抽象的數據分析概念，變得生動形象，易於理解。例如，在解釋“用戶留存率”的時候，作者將其比作“留住顧客的花園”，詳細分析瞭如何給花園施肥（增加用戶粘性）、除草（降低用戶流失）、吸引蜜蜂（提高用戶活躍度）等等，這種形象的描繪讓我立刻就對留存率的重要性有瞭更深的體會，也激發瞭我去思考如何在實際工作中提升留存率。而且，作者在講解每一個知識點的時候，都會結閤非常具體的電商營銷案例，比如如何通過分析用戶評價來改進産品，如何通過分析用戶購買曆史來製定個性化推薦策略，如何通過分析活動數據來評估活動效果。這些真實的案例，讓我覺得書中的知識不是紙上談兵，而是真正能夠解決實際問題的。我特彆喜歡書中關於“數據可視化”的部分，作者分享瞭多種常用的數據可視化工具和圖錶類型，並詳細講解瞭如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶，以及如何通過圖錶清晰地傳達數據信息。這對於我這種不太擅長數據錶達的人來說，簡直是雪中送炭。
評分我對於這本書的“實戰性”真的非常贊賞。它不是一本理論堆砌的書，而是真正從電商營銷的實際需求齣發，提供瞭一套完整的數據分析解決方案。我特彆喜歡書中關於“用戶分群”和“用戶畫像”的章節。作者並沒有停留在概念的解釋，而是詳細指導我們如何根據不同的維度（如購買行為、瀏覽行為、人口統計學信息等）對用戶進行細分，並為每一個細分群體建立詳細的用戶畫像。這些畫像不僅包括瞭用戶的基本信息，還深入挖掘瞭他們的興趣偏好、消費能力、購買動機，甚至是對營銷活動的反應模式。這對於我們進行精準營銷、個性化推薦、製定用戶生命周期管理策略都提供瞭非常重要的依據。我尤其記得其中一個關於“如何通過分析用戶購買路徑來優化産品推薦策略”的案例，作者一步步拆解瞭用戶從瀏覽到購買的整個路徑，並通過數據分析找齣用戶在哪個環節容易流失，或者在哪個環節有潛在的購買需求，從而指導我們如何調整商品陳列、推薦算法，以及促銷活動的設置。這種細節的指導，讓我在實際工作中受益匪淺，能夠更有效地提升轉化率和用戶滿意度。
評分這本書的書寫風格非常接地氣，沒有使用太多學術化的語言，而是用一種非常平實的語言，把我帶入瞭數據分析的世界。我尤其喜歡作者在講解數據分析方法時，所使用的“故事化”的敘述方式。他不會直接拋齣復雜的公式，而是先講述一個場景，然後通過分析這個場景中的數據，來引齣解決問題的思路和方法。比如，在講到“用戶流失預警”的時候，作者就模擬瞭一個電商APP的用戶，描述瞭用戶從活躍到逐漸減少使用，最終流失的過程，然後分析瞭在這個過程中，有哪些數據指標可以作為預警信號，比如活躍天數的變化、關鍵功能的使用頻率下降等等。這種故事化的敘述，讓我感覺學習過程非常輕鬆有趣，也更容易記住這些知識點。而且，作者在講解每一個方法的時候，都會提供非常詳盡的步驟和示例，讓我能夠一步步跟著操作，並且立即看到效果。我特彆喜歡書中關於“用戶細分”的部分，作者通過一個電商平颱的實際案例，一步步指導我們如何根據用戶的購買頻率、客單價、活躍度等多個維度，將用戶劃分為不同的群體，並為每個群體製定差異化的營銷策略。這對於我們來說，是非常實用的指導。
評分好
評分618優惠力度很大，一次購買瞭全年的書單瞭
評分好好學習，公眾號推薦的
評分很實用，好評
評分還沒讀。挺新的
評分京東老客，已是鑽石會員n多年，以前從來不去評價，不知浪費多少京豆，自從知道京豆可以抵現，纔知道京豆的重要。於是將這段話復製瞭，走到哪，復製到哪，既能賺積分，又非常省事。貼瞭這段話說明對商品滿意。
評分內容比較簡單。
評分good，適閤初學者
評分good，適閤初學者
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