精益業(yè)務數(shù)據(jù)分析（CDA一級認證教材）
鏈接：https://pan.baidu.com/s/14dpWoKsW6gouKYD1MJhsbA?pwd=8d54?
提取碼：8d54
編輯推薦
適讀人群 ：適合CDA LEVELⅠ應試人員、業(yè)務工作人員、數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員、數(shù)據(jù)分析崗位求職人員學習
《精益業(yè)務數(shù)據(jù)分析》全面、系統(tǒng)地講述業(yè)務描述性分析為企業(yè)決策行為創(chuàng)造價值的全流程技能，涵蓋描述性數(shù)據(jù)分析方法、業(yè)務分析方法、數(shù)據(jù)分析結果應用方法等內容。
條理清晰的結構、通俗易懂的語言、完整立體的知識框架為讀者鋪開一幅精美的業(yè)務描述性分析知識畫卷。建議讀者先全篇通覽整幅畫卷，建立完整的數(shù)據(jù)分析知識體系，再精細閱覽畫卷中的每個細節(jié)，深入掌握每個具體知識點。適合CDA LEVELⅠ應試人員、業(yè)務工作人員、數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員、數(shù)據(jù)分析崗位求職人員學習。
《商業(yè)策略數(shù)據(jù)分》適合CDA LEVELⅡ應試人員、 經(jīng)常接觸數(shù)據(jù)策略分析的業(yè)務人員，以及想要進一步了解數(shù)據(jù)策略分析思維與方法的讀者。
內容簡介
本書是企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)分析方法的集大成著作，由知名數(shù)據(jù)分析研究機構CDA 數(shù)據(jù)科學研究院組織多名行業(yè)知名專家進行研討、策劃、編輯而成。書中內容源自對各行業(yè)領軍企業(yè)實際業(yè)務數(shù)據(jù)分析技能需求的提煉及總結，這些企業(yè)包括但不限于京東、騰訊、IBM、中國移動、北京電信、蘇寧集團、招商銀行、中國郵政集團、GrowingIO 等。全書由八大部分構成：緒論、表格結構數(shù)據(jù)與表結構數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫應用、描述性統(tǒng)計分析、多維數(shù)據(jù)透視分析、業(yè)務分析方法、業(yè)務分析報告與數(shù)據(jù)可視化報表、CDA 職業(yè)發(fā)展。
作者簡介
CDA數(shù)據(jù)科學研究院簡介
2013年，大數(shù)據(jù)行業(yè)方興未艾，CDA數(shù)據(jù)科學研究院孕育而生，是國內率先成立的專注于數(shù)據(jù)科學領域的專業(yè)研究團隊。
CDA數(shù)據(jù)科學研究院匯集數(shù)據(jù)行業(yè)專家，團隊具有專業(yè)的學術素養(yǎng)、精湛的研究水平、扎實的企業(yè)實戰(zhàn)經(jīng)驗，豐富的行業(yè)資源，通過對各類企業(yè)、社會組織等進行全面、系統(tǒng)、深入的調查和訪問，從而獲得緊跟技術發(fā)展的經(jīng)驗與數(shù)據(jù)，并結合數(shù)據(jù)行業(yè)的未來發(fā)展方向進行系統(tǒng)的研究，不斷研發(fā)新的知識體系和技術應用。
近十年來，CDA數(shù)據(jù)科學研究院秉持“專業(yè)性、前沿性、科學性”的定位，深耕數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、人工智能等核心領域，持續(xù)推進數(shù)據(jù)科學的行業(yè)發(fā)展。未來，CDA數(shù)據(jù)科學研究院也將順應數(shù)字化時代浪潮，持續(xù)開拓創(chuàng)新，繼續(xù)加大數(shù)據(jù)科學領域的內容建設，推進人才數(shù)字化賦能，助力企業(yè)數(shù)字化轉型。
目錄
目錄
第1章 緒論. 1
1.1 數(shù)據(jù)分析概述 .1
1.1.1 數(shù)據(jù)分析的分類 .3
1.1.2 數(shù)據(jù)分析的基本流程 .4
1.1.3 數(shù)據(jù)分析的落地方法 .7
1.2 數(shù)據(jù)分析師概述 .8
1.2.1 數(shù)據(jù)分析師的不同角色與職責 .8
1.2.2 數(shù)據(jù)分析師職業(yè)道德和行為準則 .10
1.3 數(shù)據(jù)相關的安全與立法 13
1.3.1 各國的數(shù)據(jù)隱私相關法律 .13
1.3.2 我國大數(shù)據(jù)立法的歷程和展望 .14
1.4 本章練習題 16
第2章 表格結構數(shù)據(jù)與表結構數(shù)據(jù). 18
2.1 表格結構數(shù)據(jù) .19
2.1.1 表格結構數(shù)據(jù)概述 .19
2.1.2 表格結構數(shù)據(jù)特征 .20
2.2 表格結構數(shù)據(jù)的獲取、引用與使用 .24
2.2.1 表格結構數(shù)據(jù)的獲取 .24
2.2.2 表格結構數(shù)據(jù)的引用、查詢與計算方法 .28
2.3 表結構數(shù)據(jù) 38
2.3.1 表結構數(shù)據(jù)概述 .38
2.3.2 表結構數(shù)據(jù)特征 .40
2.4 表結構數(shù)據(jù)的獲取、加工與使用 45
2.4.1 表結構數(shù)據(jù)的獲取 .45
2.4.2 數(shù)據(jù)庫與商業(yè)智能的概念解析 .46
2.4.3 表結構數(shù)據(jù)的合并 .54
2.4.4 表結構數(shù)據(jù)的匯總 .60
2.5 本章練習題 65
第3章 數(shù)據(jù)庫應用. 71
3.1 數(shù)據(jù)庫相關概念 71
3.1.1 數(shù)據(jù)庫簡介 71
3.1.2 認識數(shù)據(jù)庫 .74
3.1.3 SQL .76
3.1.4 數(shù)據(jù)倉庫 .77
3.2 數(shù)據(jù)定義語言 .79
3.2.1 DDL 在業(yè)務中的作用 .80
3.2.2 定義數(shù)據(jù)庫 .80
3.2.3 數(shù)據(jù)表 .82
3.2.4 數(shù)據(jù)類型 .88
3.2.5 約束條件 .92
3.3 數(shù)據(jù)操作語言 .100
3.3.1 DML 的作用 .100
3.3.2 添加數(shù)據(jù) .100
3.3.3 將查詢結果添加到表中 .102
3.3.4 更新數(shù)據(jù) .103
3.3.5 刪除數(shù)據(jù) .104
3.4 數(shù)據(jù)查詢語言 .104
3.4.1 單表查詢 .105
3.4.2 函數(shù) .125
3.4.3 多表查詢 .142
3.4.4 子查詢 .158
3.5 視圖 168
3.5.1 視圖的作用 .168
3.5.2 創(chuàng)建視圖 .169
3.5.3 修改視圖 .169
3.5.4 刪除視圖 .170
3.6 本章練習題 170
第4章 描述性統(tǒng)計分析. 181
4.1 統(tǒng)計學概述 181
4.1.1 統(tǒng)計學的定義及應用 .181
4.1.2 統(tǒng)計學的基本概念 .185
4.2 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析 192
4.2.1 集中趨勢的描述 .192
4.2.2 離散程度的描述 .203
4.2.3 分布形態(tài)的描述 .208
4.2.4 描述性統(tǒng)計圖表 .211
4.3 常用的數(shù)據(jù)分布 .218
4.3.1 兩點分布與二項分布 .219
4.3.2 正態(tài)分布與標準正態(tài)分布 .221
4.3.3 c2 分布 .228
4.3.4 t 分布.229
4.3.5 F 分布 .230
4.3.6 分位點的概念 .232
4.4 相關分析 233
4.4.1 相關分析的含義 .233
4.4.2 簡單線性相關關系的描述 .234
4.4.3 簡單線性相關關系的度量 .235
4.5 本章練習題 239
第5章 多維數(shù)據(jù)透視分析 246
5.1 多維數(shù)據(jù)模型 .246
5.1.1 多維數(shù)據(jù)模型概述 .247
5.1.2 多維數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建方法 .248
5.2 5W2H 思維模型 .261
5.2.1 5W2H 思維模型概述 .261
5.2.2 5W2H 思維模型應用案例 262
5.3 多維數(shù)據(jù)透視分析應用案例 .265
5.3.1 業(yè)務場景介紹 .265
5.3.2 案例設計制作過程 .265
5.4 本章練習題 267
第6章 業(yè)務分析方法 274
6.1 業(yè)務指標分析 .274
6.1.1 通用指標計算方法 .276
6.1.2 場景指標 .286
6.1.3 指標體系 .302
6.2 業(yè)務模型分析 .307
6.2.1 分類模型 .308
6.2.2 漏斗模型 .312
6.3 業(yè)務分析方法論 .318
6.3.1 帕累托分析方法 .318
6.3.2 A/B 測試分析方法 .320
6.3.3 同期群分析方法 .320
6.3.4 因果分析方法 .321
6.4 本章練習題 322
第7章 業(yè)務分析報告與數(shù)據(jù)可視化報表. 330
7.1 可視化分析圖表 .330
7.1.1 業(yè)務圖表決策樹 .330
7.1.2 比較類圖表 .331
7.1.3 序列類圖表 .338
7.1.4 構成類圖表 .339
7.1.5 描述類圖表 .340
7.2 業(yè)務分析報表 .340
7.2.1 業(yè)務分析報表的分類與區(qū)別 .341
7.2.2 業(yè)務分析報表的創(chuàng)建方法 .342
7.3 業(yè)務分析報告 345
7.3.1 業(yè)務分析報告的分類 .346
7.3.2 業(yè)務分析報告撰寫注意事項 .346
7.3.3 業(yè)務分析報告案例1 348
7.3.4 業(yè)務分析報告案例2 352
7.4 本章練習題 355
第8章 CDA 職業(yè)發(fā)展 360
8.1 CDA 職業(yè)概述 360
8.1.1 CDA 職業(yè)背景 .360
8.1.2 CDA 職業(yè)特點 .361
8.1.3 CDA 職業(yè)前景 .362
8.2 CDA 認證簡介 363
8.2.1 CDA 認證標準 .363
8.2.2 CDA 認證方式 .364
8.2.3 CDA 認證流程 .365
8.2.4 CDA 認證證書 .366
8.3 CDA 持證人與會員 .367
8.3.1 成為CDA 會員 367
8.3.2 CDA 持證人權益 .368
8.3.3 年檢和繼續(xù)教育 .369
附錄A 數(shù)據(jù)類型列表 370
附錄B 練習題答案及解析. 373
查看全部↓
前言/序言
序言
CDA，數(shù)字化人才的身份認證
數(shù)據(jù)曾經(jīng)是商業(yè)“尾氣”，而現(xiàn)在成為當今世界的“石油”，借助合適的模型、算法、技術，可以從數(shù)據(jù)中挖掘出巨大的商業(yè)價值。數(shù)據(jù)分析極大地促進了現(xiàn)代服務業(yè)、制造業(yè)差異化競爭格局，將來更會成為各行業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的助推力。
數(shù)據(jù)分析的主要目標之一就是滿足組織的業(yè)務運營需求，為業(yè)務服務。大部分組織經(jīng)歷了從以產品為中心到以客戶為中心的過程，其數(shù)據(jù)分析的重點也從關注組織經(jīng)營結果到進行全方位的客戶洞察，分析方法也從以管理報表為主到微觀個體的行為預測。另外，IT 技術的發(fā)展使得組織可以以更低的成本存儲和處理大量的數(shù)據(jù)，促使組織不斷從宏觀業(yè)務分析到個體微觀分析，使用的數(shù)據(jù)層次從基本屬性、時點狀態(tài)數(shù)據(jù)，逐漸豐富到行為數(shù)據(jù)，使用的分析技術從統(tǒng)計分析逐漸過渡到機器學習和深度學習。
滿足業(yè)務運營需求更本質的目標是通過數(shù)據(jù)分析改變決策方式，從依靠經(jīng)驗轉向依靠數(shù)據(jù)。目前，數(shù)據(jù)分析有兩個主要階段，分別是隱性知識顯性化和顯性知識算法化。前者是一個概念明晰和逐漸量化的過程，后者是提取知識形成算法并固化在業(yè)務流程系統(tǒng)中的過程。組織核心能力從“以人為核心”轉變到“以算法為核心”。
通過數(shù)據(jù)分析進行科學決策、自主決策，從而實現(xiàn)業(yè)務價值，使數(shù)據(jù)分析在決策過程中不可或缺，逐漸成為組織的核心競爭
