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掌握數(shù)據(jù)分析的思維和工具
去偽存真、化繁為簡，通過現(xiàn)象看本質(zhì)，找到問題的根本原因，進(jìn)而睿智地解決問題

內(nèi)容簡介

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們并不缺少數(shù)據(jù)，缺少的是利用數(shù)據(jù)分析的思維和工具去解決實(shí)際問題的能力。

數(shù)據(jù)化分析是運(yùn)用恰當(dāng)?shù)姆椒ê凸ぞ?，對?shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)、有效的分析，從而提出有理有據(jù)、具有可操作性的建議，以解決現(xiàn)實(shí)中的難題。

本書主要介紹了數(shù)據(jù)分析的9 種思維、7 種工具、學(xué)習(xí)方法、基本方法、展現(xiàn)方法、制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告的方法，以及數(shù)據(jù)分析的思維模型。

本書適合所有對數(shù)據(jù)分析感興趣的讀者閱讀，特別是在工作或生活中需要經(jīng)常跟數(shù)據(jù)接觸的人，如數(shù)據(jù)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營人員、管理人員、財(cái)務(wù)人員等。

作者簡介

林驥

應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士學(xué)位；曾在大學(xué)教授《高等數(shù)學(xué)》課程；2008 年開始從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作，在企業(yè)擔(dān)任數(shù)據(jù)分析部的總經(jīng)理。

個(gè)人微信公眾號(hào)“林驥”，其中主要分享數(shù)據(jù)分析的思維、工具、方法、模型和應(yīng)用等內(nèi)容；致力于用數(shù)據(jù)化解難題，讓分析更加有效，用數(shù)據(jù)賦能成長。

精彩書評

數(shù)據(jù)化分析是一門技術(shù)活，需要分析思維、分析工具和分析方法三位一體，少了任何一個(gè)都不行。本書深入淺出地對這三個(gè)方面進(jìn)行了剖析，有案例、有理論、有方法，特別適合天天與數(shù)據(jù)打交道的職場人閱讀。并且作者對一些分析模型的講解又能幫助讀者更好地拓展立體分析思維、優(yōu)化分析方法、增加業(yè)務(wù)分析深度。

——黃成明 《數(shù)據(jù)化管理》作者

眾所周知，數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵在于用戶需要結(jié)合實(shí)際的場景案例來分析、應(yīng)用，以便并培養(yǎng)出系統(tǒng)的分析方法。本書結(jié)合實(shí)戰(zhàn)進(jìn)行講解，有案例、有思維、有工具、有解決方案，以便提升讀者的數(shù)據(jù)分析能力，使其學(xué)會(huì)跳出直覺看問題，從而可以更理性、更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)厮伎己徒鉀Q商業(yè)問題，是一本值得好好去閱讀、去品鑒的好書。

——鄧凱 愛數(shù)圈創(chuàng)始人

在職場工作中，我們難免要跟數(shù)據(jù)打交道。數(shù)據(jù)分析不僅是收集和整理數(shù)據(jù)，還應(yīng)往前一步，是洞察目標(biāo)；往后一步，是給出建議。在本書中，作者既詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)分析的底層思維，也給出了具體的方法和工具，幫助職場人用好數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)自身的躍遷。

——曹將 《高效學(xué)習(xí)》作者

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)分析已成為職場人需要掌握的重要技能之一，受到了廣大企業(yè)和職場人的重視。本書從分析思維到各種分析方法、工具、模型進(jìn)行了介紹，幫助讀者提升利用數(shù)據(jù)分析的思維和工具解決實(shí)際問題的能力，打通職場進(jìn)階通道。

——張文霖 《誰說菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》作者

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為一項(xiàng)基本能力，每個(gè)人都需要懂一點(diǎn)數(shù)據(jù)分析。如果你剛好也想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，那么這本書值得一看。這本書不僅包含了數(shù)據(jù)分析思維、方法和常用工具等內(nèi)容，還包含了數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)方法，讓你在學(xué)習(xí)內(nèi)容的同時(shí)掌握學(xué)習(xí)方法。

——張俊紅 《對比Excel，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》作者

目錄

目錄
第1 章 數(shù)據(jù)分析的9 種思維 / 001
1．1理解現(xiàn)狀/001
目標(biāo)思維 / 008
對比思維 / 020
細(xì)分思維 / 027
1．2分析原因/0032
溯源思維 / 032
相關(guān)思維 / 042
假設(shè)思維 / 047
1．3預(yù)測未來 /051
逆向思維 / 051
演繹思維 / 056
歸納思維 / 061
1．4 綜合應(yīng)用案例 / 068
應(yīng)用目標(biāo)思維 / 069
應(yīng)用對比思維 / 070
應(yīng)用細(xì)分思維 / 071
應(yīng)用溯源思維 / 071
應(yīng)用相關(guān)思維 / 072
應(yīng)用假設(shè)思維 / 072
應(yīng)用逆向思維 / 072
應(yīng)用演繹思維 / 073
應(yīng)用歸納思維 / 073
本 章 復(fù) 盤 / 075

第2 章 數(shù)據(jù)分析的工具 / 077
2．1 Excel：應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)分析工具之一 / 079
2．2 Tableau：敏捷的商務(wù)智能展現(xiàn)工具 / 080
2．3 SQL：結(jié)構(gòu)化的查詢語言 / 081
2．4 SPSS：老牌的統(tǒng)計(jì)分析工具 / 082
2．5 SAS：強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析工具 / 083
2．6 R：專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具 / 084
2．7 Python：重要的數(shù)據(jù)分析工具 / 085
本 章 復(fù) 盤 / 086

第3 章 數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)方法 / 087
3．1 數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)指南 / 089
3．2 精準(zhǔn)搜索學(xué)習(xí)資料 / 093
3．3 高效學(xué)習(xí)的6 種方法 / 095
3．4 高效學(xué)習(xí)的36 種思維 / 097
3．5 數(shù)據(jù)分析的精進(jìn)之道 / 112
數(shù)據(jù)分析的材質(zhì) / 112
數(shù)據(jù)分析的造型 / 113
數(shù)據(jù)分析的裝飾 / 114
數(shù)據(jù)分析的工藝 / 115
數(shù)據(jù)分析的層級(jí) / 116
本 章 復(fù) 盤 / 117

第4 章 數(shù)據(jù)分析的基本方法 / 118
4．1 數(shù)據(jù)分析的5 個(gè)步驟 / 120
確認(rèn)數(shù)據(jù)源是否正確 / 120
判斷變化的程度如何 / 120
判斷數(shù)據(jù)變化的周期如何 / 120
數(shù)據(jù)變化的前、后發(fā)生了什么 / 121
細(xì)分維度有哪些 / 121
4．2 數(shù)據(jù)分析的8 個(gè)狀態(tài) / 123
新的需求 / 123
需求確認(rèn) / 123
數(shù)據(jù)確認(rèn) / 125
實(shí)現(xiàn)中 / 125
交付 / 126
復(fù)盤 / 126
等待 / 127
拒絕 / 127
4．3 數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)體系 / 128
利用魚骨圖找到關(guān)鍵指標(biāo) / 128
從業(yè)務(wù)邏輯出發(fā)建立指標(biāo)體系 / 129
用二八法則管理指標(biāo)體系 / 129
4．4 提高數(shù)據(jù)敏感度 / 131
4．5 用數(shù)據(jù)解決實(shí)際問題 / 134
用流程解決問題 / 134
通過分解找到關(guān)鍵問題 / 135
通過交叉視點(diǎn)鎖定原因 / 136
依據(jù)方程式制定對策 / 136
用數(shù)據(jù)講故事 / 137
4．6 數(shù)據(jù)分析的 9 個(gè)問題 / 138
本 章 復(fù) 盤 / 140

第5 章 數(shù)據(jù)分析的展現(xiàn)方法 / 142
5．1 數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)的重要原則 / 144
5．2 數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)的常用方法 / 146
5．3 數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)的圖表選擇 / 150
類別比較 / 150
時(shí)間趨勢 / 151
占比構(gòu)成 / 152
關(guān)聯(lián) / 153
分布 / 154
增強(qiáng) / 155
單值 / 156
提示 / 156
本 章 復(fù) 盤 / 157

第6 章 制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告的方法 / 158
6．1 數(shù)據(jù)分析報(bào)告的3 個(gè)層級(jí) / 162
是什么 / 162
為什么 / 162
怎么辦 / 162
6．2 數(shù)據(jù)分析報(bào)告的4 種情景 / 165
首次數(shù)據(jù)分析報(bào)告 / 165
常規(guī)數(shù)據(jù)分析報(bào)告 / 165
問題數(shù)據(jù)分析報(bào)告 / 166
總結(jié)數(shù)據(jù)分析報(bào)告 / 166
6．3 數(shù)據(jù)分析報(bào)告的5 類問題 / 167
是多少 / 167
好不好 / 167
為什么 / 168
會(huì)怎樣 / 168
怎么辦 / 168
6．4 數(shù)據(jù)分析報(bào)告的6 個(gè)步驟 / 170
明確目標(biāo) / 170
數(shù)據(jù)收集 / 170
數(shù)據(jù)處理 / 171
數(shù)據(jù)分析 / 171
數(shù)據(jù)展現(xiàn) / 172
結(jié)論建議 / 172
6．5 數(shù)據(jù)分析報(bào)告的7 個(gè)模塊 / 173
標(biāo)題封面 / 173
目錄導(dǎo)航 / 174
背景說明 / 174
思路方法 / 174
結(jié)論建議 / 175
分析正文 / 175
附錄及封底 / 176
6．6 數(shù)據(jù)分析報(bào)告的8 種顏色 / 177
紅色 / 177
橙色 / 178
黃色 / 178
綠色 / 178
藍(lán)色 / 179
紫色 / 179
黑色 / 180
灰色 / 180
本 章 復(fù) 盤 / 182

第7 章 數(shù)據(jù)分析的思維模型 / 184
7．1 理解現(xiàn)狀類思維模型 / 187
正態(tài)分布模型 / 187
冪律分布模型 / 188
帕累托分析模型 / 191
本福特分析模型 / 192
同期群分析模型 / 194
SWOT 分析模型 / 195
PEST 分析模型 / 197
7．2 分析原因類思維模型 / 201
杜邦分析模型 / 201
矩陣分析模型 / 203
RFM 分析模型 / 209
銷售漏斗模型 / 212
聚類分析模型 / 215
KＡＮＯ分析模型 / 216
標(biāo)桿分析模型 / 218
7．3 預(yù)測未來類思維模型 / 220
決策樹分析模型 / 220
生命周期模型 / 223
福格行為模型 / 224
夏普利值模型 / 225
A/B 測試模型 / 227
線性回歸模型 / 230
本 章 復(fù) 盤 / 233
后 記 / 234
致 謝 / 235
參 考 文 獻(xiàn) / 236

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