从0到1:数据分析师养成宝典

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作者:
2021-08
版次: 1
ISBN: 9787121417689
定价: 89.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 212页
  • 随着互联网技术的普及,数据产生的速度加快,数据规模越来越庞大,企业对数据分析师的需求也随之增加。数据分析师需要做好日常的数据收集与积累的工作,通过数据分析师制定适合企业的发展计划,帮助企业在激烈的市场竞争中赢得主动权,实现跨越发展。目前****的企业中,大多已经简历了数据分析部门,知名互联网公司如IBM、谷歌等企业尤其注重发展投资数据分析部门,培养数据分析团队。数据分析师的分析结论与建议已经成为企业决策的重要参考。本书从数据分析师培养的角度,结合大量的图表、案例,提炼出新手数据分析师最急需了解的内容,帮助读者从宏观角度全面了解数据分析师的工作流程。对于想要入行的新手来说,这是一本非常实用的工具书。 高峰,重庆文理学院高级实验师,硕士生导师,韩国科学技术院访问学者。目前从事大数据智能计算、人工智能及机器学些、虚拟现实的研究及科技成果转化工作。发表学术论文近20篇,主持省部级以上教学科研项目7项。重庆市高校在线竞聘开放课程负责人,重庆市一流课程负责人。 第1章  年薪50万元的数据分析师都干什么
    1.1  数据分析师是什么 / 001
    1.1.1  数据分析师的等级标准 / 002
    1.1.2  数据分析师的岗位职责 / 003
    1.2  数据分析师的理论知识 / 004
    1.2.1  数学统计知识 / 005
    1.2.2  市场研究知识 / 006
    1.3  数据分析的三种类型 / 009
    1.3.1  描述性分析 / 010
    1.3.2  探索性分析 / 010
    1.3.3  验证性分析 / 012
    1.4  数据分析的工具 / 013
    1.4.1  常用办公软件(Excel) / 013
    1.4.2  数据库 / 013
    1.4.3  统计分析工具 / 014
    第2章  数据分析对企业有什么意义
    2.1  优化企业业务 / 015
    2.1.1  全方位提升用户体验 / 016
    2.1.2  优化整合企业资源 / 016
    2.2  科学规划企业营运 / 017
    2.2.1  用数据发现新客户 / 018
    2.2.2  用数据衡量产品运营效果 / 020
    2.2.3  用数据规划企业发展蓝图 / 021
    2.3  为企业增值 / 023
    2.3.1  数据价值转化为盈利模式 / 023
    2.3.2  数据辅助业务扩充 / 024
    第3章  收集数据:开启数据分析的第一步
    3.1  收集数据的三大原则 / 026
    3.1.1  虚假数据不收集 / 026
    3.1.2  误差数据不收集 / 029
    3.1.3  无用数据不收集 / 033
    3.2  制订数据收集计划 / 035
    3.2.1  确定工作范围 / 036
    3.2.2  建立必要的编码原则 / 036
    3.2.3  建立公用信息 / 037
    3.2.4  BOM结构的确定 / 037
    3.2.5  数据检查 / 038
    3.3  如何收集数据 / 039
    3.3.1  明确收集数据的目的 / 040
    3.3.2  决定数据分层因素 / 042
    3.3.3  选择正确抽样方法 / 044
    3.4  收集数据常见问题 / 048
    3.4.1  不知从何处开始 / 048
    3.4.2  收集过多的无效数据 / 050
    3.4.3  收集的数据不全面 / 050
    第4章  整理数据:将一手资料变为规范数据
    4.1  整理数据的两大原则 / 053
    4.1.1  选择性输入 / 054
    4.1.2  程式化输出 / 054
    4.2  四种数据整理方法 / 056
    4.2.1  时间分配处理法 / 056
    4.2.2  精简分布处理法 / 057
    4.2.3  设备结构处理法 / 058
    4.2.4  中央处理器处理法 / 060
    4.3  不规范数据整理 / 062
    4.3.1  不规范数据界定 / 063
    4.3.2  整理不规范数据的方法 / 064
    第5章  分析数据:数据分析师的核心工作
    5.1  哪些数据需要分析 / 066
    5.1.1  财务数据 / 067
    5.1.2  仓储数据 / 068
    5.1.3  营销数据 / 070
    5.1.4  人员数据 / 073
    5.2  基本的数据分析方法 / 075
    5.2.1  基础分析法 / 075
    5.2.2  进阶分析法 / 080
    5.3  三技巧玩转数据分析 / 083
    5.3.1  看分布:明确产品特点 / 084
    5.3.2  看趋势:追踪产品发展 / 085
    5.3.3  看细化:提升运营效率 / 085
    5.4  做不好数据分析的原因 / 086
    5.4.1  样本容量不兼容 / 086
    5.4.2  视觉效果过于美观 / 087
    5.4.3  因果关系理解有误 / 089
    5.4.4  忽视沉默用户 / 090
    5.4.5  过度夸大数据作用 / 090
    第6章  进阶分析一:正确分析财务数据
    6.1  资产利用效率分析 / 092
    6.1.1  总资产周转率 / 093
    6.1.2  固定资产周转率 / 093
    6.1.3  应收款项周转率 / 094
    6.1.4  库存周转率 / 095
    6.2  资金获取情况分析 / 096
    6.2.1  初始盈利能力 / 096
    6.2.2  盈利水平 / 098
    6.2.3  投资回报情况 / 100
    6.2.4  资本保值增值能力 / 101
    6.2.5  社会贡献能力 / 103
    6.3  债务稳定性分析 / 103
    6.3.1  流动债务偿还能力 / 104
    6.3.2  长期债务偿还能力 / 105
    6.4  规模扩充前景分析 / 107
    6.4.1  营业增长水平 / 107
    6.4.2  近年利润平均增长率 / 109
    6.4.3  近年资本平均增长率 / 110
    6.4.4  资本积累情况 / 111
    6.4.5  固定资产可持续发展能力 / 111
    第7章  进阶分析二:正确分析仓储数据
    7.1  仓储资源利用程度分析 / 114
    7.1.1  地产利用效率 / 115
    7.1.2  仓容利用率 / 115
    7.1.3  有效范围 / 116
    7.1.4  设备使用情况 / 116
    7.2  仓储服务水平分析 / 117
    7.2.1  缺货率与准时交货率 / 117
    7.2.2  货损、货差赔偿费率 / 118
    7.2.3  顾客满意度 / 118
    7.3  仓储绩效评价分析 / 119
    7.3.1  七大仓储绩效评价原则 / 119
    7.3.2  进出货效率评价分析 / 121
    7.3.3  储存作业评价分析 / 122
    7.3.4  订单处理评价分析 / 124
    7.3.5  装卸搬运评价分析 / 125
    第8章  进阶分析三:正确分析营销数据
    8.1  企业经营现状分析 / 127
    8.1.1  市场占有率 / 128
    8.1.2  利润分析 / 129
    8.1.3  成本分析 / 130
    8.2  企业销售情况分析 / 132
    8.2.1  现金流 / 133
    8.2.2  毛利率 / 134
    8.2.3  产品销售收入 / 135
    8.2.4  筛选合适的零售商 / 138
    8.3  用户相关指标分析 / 141
    8.3.1  新产品购买情况 / 141
    8.3.2  用户获取难度 / 143
    8.3.3  用户满意程度 / 144
    8.3.4  盈亏平衡分析 / 146
    第9章  进阶分析四:正确分析人员数据
    9.1  人员基础指标分析 / 148
    9.1.1  人员数量 / 148
    9.1.2  人员流动情况 / 150
    9.1.3  人员结构分布 / 153
    9.2  人员运作情况分析 / 156
    9.2.1  招聘 / 156
    9.2.2  培训 / 159
    9.2.3  薪酬 / 163
    9.2.4  绩效 / 165
    9.2.5  雇佣情况 / 166
    9.3  人员规划效果分析 / 167
    9.3.1  人均效益 / 167
    9.3.2  万元工资盈利情况 / 168
    第10章  展现数据:企业状况一目了然
    10.1  展示数据的两种方法 / 170
    10.1.1  图表展示法 / 171
    10.1.2  专业语言展示法 / 175
    10.2  如何成为高效率的数据分析师 / 178
    10.2.1  界面安排得当,不杂乱 / 179
    10.2.2  多元化展示,生动有趣 / 181
    10.2.3  合理控制数据精确度 / 182
    第11章  撰写数据分析报告:高水平数据分析师的必备技能
    11.1  数据分析报告的规范结构 / 185
    11.1.1  标题 / 186
    11.1.2  目录 / 187
    11.1.3  前言 / 188
    11.1.4  问题及建议 / 189
    11.1.5  附录 / 189
    11.1.6  标准财务分析报告示例 / 190
    11.2  数据分析报告的易错点 / 195
    11.2.1  图文安排不合理,层次混乱 / 195
    11.2.2  只提出问题,没有解决方案 / 196
    11.2.3  缺少明确结论,核心问题模糊 / 197
  • 内容简介:
    随着互联网技术的普及,数据产生的速度加快,数据规模越来越庞大,企业对数据分析师的需求也随之增加。数据分析师需要做好日常的数据收集与积累的工作,通过数据分析师制定适合企业的发展计划,帮助企业在激烈的市场竞争中赢得主动权,实现跨越发展。目前****的企业中,大多已经简历了数据分析部门,知名互联网公司如IBM、谷歌等企业尤其注重发展投资数据分析部门,培养数据分析团队。数据分析师的分析结论与建议已经成为企业决策的重要参考。本书从数据分析师培养的角度,结合大量的图表、案例,提炼出新手数据分析师最急需了解的内容,帮助读者从宏观角度全面了解数据分析师的工作流程。对于想要入行的新手来说,这是一本非常实用的工具书。
  • 作者简介:
    高峰,重庆文理学院高级实验师,硕士生导师,韩国科学技术院访问学者。目前从事大数据智能计算、人工智能及机器学些、虚拟现实的研究及科技成果转化工作。发表学术论文近20篇,主持省部级以上教学科研项目7项。重庆市高校在线竞聘开放课程负责人,重庆市一流课程负责人。
  • 目录:
    第1章  年薪50万元的数据分析师都干什么
    1.1  数据分析师是什么 / 001
    1.1.1  数据分析师的等级标准 / 002
    1.1.2  数据分析师的岗位职责 / 003
    1.2  数据分析师的理论知识 / 004
    1.2.1  数学统计知识 / 005
    1.2.2  市场研究知识 / 006
    1.3  数据分析的三种类型 / 009
    1.3.1  描述性分析 / 010
    1.3.2  探索性分析 / 010
    1.3.3  验证性分析 / 012
    1.4  数据分析的工具 / 013
    1.4.1  常用办公软件(Excel) / 013
    1.4.2  数据库 / 013
    1.4.3  统计分析工具 / 014
    第2章  数据分析对企业有什么意义
    2.1  优化企业业务 / 015
    2.1.1  全方位提升用户体验 / 016
    2.1.2  优化整合企业资源 / 016
    2.2  科学规划企业营运 / 017
    2.2.1  用数据发现新客户 / 018
    2.2.2  用数据衡量产品运营效果 / 020
    2.2.3  用数据规划企业发展蓝图 / 021
    2.3  为企业增值 / 023
    2.3.1  数据价值转化为盈利模式 / 023
    2.3.2  数据辅助业务扩充 / 024
    第3章  收集数据:开启数据分析的第一步
    3.1  收集数据的三大原则 / 026
    3.1.1  虚假数据不收集 / 026
    3.1.2  误差数据不收集 / 029
    3.1.3  无用数据不收集 / 033
    3.2  制订数据收集计划 / 035
    3.2.1  确定工作范围 / 036
    3.2.2  建立必要的编码原则 / 036
    3.2.3  建立公用信息 / 037
    3.2.4  BOM结构的确定 / 037
    3.2.5  数据检查 / 038
    3.3  如何收集数据 / 039
    3.3.1  明确收集数据的目的 / 040
    3.3.2  决定数据分层因素 / 042
    3.3.3  选择正确抽样方法 / 044
    3.4  收集数据常见问题 / 048
    3.4.1  不知从何处开始 / 048
    3.4.2  收集过多的无效数据 / 050
    3.4.3  收集的数据不全面 / 050
    第4章  整理数据:将一手资料变为规范数据
    4.1  整理数据的两大原则 / 053
    4.1.1  选择性输入 / 054
    4.1.2  程式化输出 / 054
    4.2  四种数据整理方法 / 056
    4.2.1  时间分配处理法 / 056
    4.2.2  精简分布处理法 / 057
    4.2.3  设备结构处理法 / 058
    4.2.4  中央处理器处理法 / 060
    4.3  不规范数据整理 / 062
    4.3.1  不规范数据界定 / 063
    4.3.2  整理不规范数据的方法 / 064
    第5章  分析数据:数据分析师的核心工作
    5.1  哪些数据需要分析 / 066
    5.1.1  财务数据 / 067
    5.1.2  仓储数据 / 068
    5.1.3  营销数据 / 070
    5.1.4  人员数据 / 073
    5.2  基本的数据分析方法 / 075
    5.2.1  基础分析法 / 075
    5.2.2  进阶分析法 / 080
    5.3  三技巧玩转数据分析 / 083
    5.3.1  看分布:明确产品特点 / 084
    5.3.2  看趋势:追踪产品发展 / 085
    5.3.3  看细化:提升运营效率 / 085
    5.4  做不好数据分析的原因 / 086
    5.4.1  样本容量不兼容 / 086
    5.4.2  视觉效果过于美观 / 087
    5.4.3  因果关系理解有误 / 089
    5.4.4  忽视沉默用户 / 090
    5.4.5  过度夸大数据作用 / 090
    第6章  进阶分析一:正确分析财务数据
    6.1  资产利用效率分析 / 092
    6.1.1  总资产周转率 / 093
    6.1.2  固定资产周转率 / 093
    6.1.3  应收款项周转率 / 094
    6.1.4  库存周转率 / 095
    6.2  资金获取情况分析 / 096
    6.2.1  初始盈利能力 / 096
    6.2.2  盈利水平 / 098
    6.2.3  投资回报情况 / 100
    6.2.4  资本保值增值能力 / 101
    6.2.5  社会贡献能力 / 103
    6.3  债务稳定性分析 / 103
    6.3.1  流动债务偿还能力 / 104
    6.3.2  长期债务偿还能力 / 105
    6.4  规模扩充前景分析 / 107
    6.4.1  营业增长水平 / 107
    6.4.2  近年利润平均增长率 / 109
    6.4.3  近年资本平均增长率 / 110
    6.4.4  资本积累情况 / 111
    6.4.5  固定资产可持续发展能力 / 111
    第7章  进阶分析二:正确分析仓储数据
    7.1  仓储资源利用程度分析 / 114
    7.1.1  地产利用效率 / 115
    7.1.2  仓容利用率 / 115
    7.1.3  有效范围 / 116
    7.1.4  设备使用情况 / 116
    7.2  仓储服务水平分析 / 117
    7.2.1  缺货率与准时交货率 / 117
    7.2.2  货损、货差赔偿费率 / 118
    7.2.3  顾客满意度 / 118
    7.3  仓储绩效评价分析 / 119
    7.3.1  七大仓储绩效评价原则 / 119
    7.3.2  进出货效率评价分析 / 121
    7.3.3  储存作业评价分析 / 122
    7.3.4  订单处理评价分析 / 124
    7.3.5  装卸搬运评价分析 / 125
    第8章  进阶分析三:正确分析营销数据
    8.1  企业经营现状分析 / 127
    8.1.1  市场占有率 / 128
    8.1.2  利润分析 / 129
    8.1.3  成本分析 / 130
    8.2  企业销售情况分析 / 132
    8.2.1  现金流 / 133
    8.2.2  毛利率 / 134
    8.2.3  产品销售收入 / 135
    8.2.4  筛选合适的零售商 / 138
    8.3  用户相关指标分析 / 141
    8.3.1  新产品购买情况 / 141
    8.3.2  用户获取难度 / 143
    8.3.3  用户满意程度 / 144
    8.3.4  盈亏平衡分析 / 146
    第9章  进阶分析四:正确分析人员数据
    9.1  人员基础指标分析 / 148
    9.1.1  人员数量 / 148
    9.1.2  人员流动情况 / 150
    9.1.3  人员结构分布 / 153
    9.2  人员运作情况分析 / 156
    9.2.1  招聘 / 156
    9.2.2  培训 / 159
    9.2.3  薪酬 / 163
    9.2.4  绩效 / 165
    9.2.5  雇佣情况 / 166
    9.3  人员规划效果分析 / 167
    9.3.1  人均效益 / 167
    9.3.2  万元工资盈利情况 / 168
    第10章  展现数据:企业状况一目了然
    10.1  展示数据的两种方法 / 170
    10.1.1  图表展示法 / 171
    10.1.2  专业语言展示法 / 175
    10.2  如何成为高效率的数据分析师 / 178
    10.2.1  界面安排得当,不杂乱 / 179
    10.2.2  多元化展示,生动有趣 / 181
    10.2.3  合理控制数据精确度 / 182
    第11章  撰写数据分析报告:高水平数据分析师的必备技能
    11.1  数据分析报告的规范结构 / 185
    11.1.1  标题 / 186
    11.1.2  目录 / 187
    11.1.3  前言 / 188
    11.1.4  问题及建议 / 189
    11.1.5  附录 / 189
    11.1.6  标准财务分析报告示例 / 190
    11.2  数据分析报告的易错点 / 195
    11.2.1  图文安排不合理,层次混乱 / 195
    11.2.2  只提出问题,没有解决方案 / 196
    11.2.3  缺少明确结论,核心问题模糊 / 197
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