数据分析:企业的贤内助

数据分析:企业的贤内助
8.1
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作者:
出版社: 机械工业出版社
2013-10
版次: 1
ISBN: 9787111440857
定价: 79.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 332页
正文语种: 简体中文
原版书名: 陈哲
  •   真正的好书不在于给出答案,而在于给出思考问题的方法。《数据分析:企业的贤内助》选择人物对话的形式,通过一问一答把读者带入到思考问题的情境,耳濡目染,感同身受。思路上清晰连贯,表达上深入浅出,减少枯燥的概念,增加生动的故事和实用的案例;减少晦涩的公式推导,增加思路引导的互动情境。  《数据分析:企业的贤内助》章节逻辑清晰,从企业的一个个具化的需求出发,使读者对数据分析的了解循序渐进,将复杂的数据分析知识体系串成有机的整体;数据分析体系完整,从数据采集、数据清洗和加工,到战略数据分析、经营数据分析和投资数据分析等综合分析,最后到数据成果的精彩呈现均加以阐述,使读者完整了解到数据分析对企业各个环节的价值。书中的案例来源于企业经营的实际案例,实用性强,分析线索环环紧扣,分析方法细致严谨,数据展示简洁明了,难能可贵的是作者将自己多年在数据分析实际工作中的“解题”思路加以展现,为广大数据分析师们的实务工作提供了宝贵的借鉴。  《数据分析:企业的贤内助》在章节编排方面兼顾不同读者的需求:第1章可加强企业高管对数据分析的认识。第2章有助于想进入数据分析行业的有志之士明确发展方向和路径。第3章帮助在信息技术公司、软件公司、互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司、市场研究公司等从事数据分析工作的分析师进行自检。第4章到第8章有助于初中级数据分析师以及阅读使用数据分析报告的职业经理人提升数据分析的专业思路、方法和技能。   陈哲,资深数据分析师,从事数据分析研究和培训工作多年,先后在北京赛诺市场研究公司、北京奥维咨询有限公司、新浪乐居、中国商业联合会数据分析专业委员会任研究员、研究副总监、客户分析师、数据中心主任和讲师,不仅精通SPSS、EPIDATA、EXCEL等数据分析软件,而且熟悉数据分析的完整项目流程和各种数据分析模型方法。主持过近百个数据分析项目,项目类型涉及战略规划、投资项目评估、用户满意度分析、市场细分与目标市场选择、竞争分析、市场进入研究、用户使用习惯与态度研究、品牌资产评估、品牌形象诊断、新产品测试、定价研究、终端渠道点检、广告效果评估等多个领域,积累了丰富的经验。2012年开通新浪博客,坚持原创,后入驻微博达人并成为中国统计网的专栏作家,具有较为广泛的影响力。 本书赞誉前言第一篇 数据分析的价值与要求第1章 内助出山1.1 决策困境的出路1.1.1 战略决策1.1.2 投资决策1.1.3 营销决策1.2 数据分析的前景1.2.1 成功案例1.2.2 行业发展1.3 数据价值问与答1.3.1 Q&A1:凭经验也可做决策1.3.2 Q&A2:数据分析提高决策成本1.3.3 Q&A3:调研数据不足信1.3.4 Q&A4:数据分析的组织结构1.3.5 Q&A5:数据分析部门的职责1.4 本章小结第2章 招兵买马2.1 分析师的岗位要求2.1.1 教育背景2.1.2 基本素质2.1.3 技能经验2.2 分析师的海阔天空2.2.1 发展方向2.2.2 晋升空间2.2.3 职业规划2.3 分析师的能力测试2.3.1 数据敏感性测试2.3.2 逻辑思维力测试2.4 本章小结第3章 优秀之路3.1 修四重提升境界3.1.1 第一重:深度3.1.2 第二重:信度3.1.3 第三重:效度3.1.4 第四重:通度3.2 悟四种专业态度3.2.1 态度一:避免从众心理3.2.2 态度二:避免偏见3.2.3 态度三:合理怀疑3.2.4 态度四:换位思考3.3 熟五大分析要素3.3.1 要素一:图纸3.3.2 要素二:材料3.3.3 要素三:步骤3.3.4 要素四:工具3.3.5 要素五:方法3.4 本章小结第二篇 数据分析的实战与应用第4章 下单:设计方案4.1 揭开方案的面纱4.1.1 研究方案的作用4.1.2 研究方案的构成4.1.3 向1234原则看齐4.2 奏响方案七步曲4.2.1 明确研究目的4.2.2 分解研究内容4.2.3 找准研究对象4.2.4 选择方式方法4.2.5 计划项目周期4.2.6 估算项目报价4.2.7 确定项目组成员4.3 市场细分案例4.4 本章小结第5章 备料:数据采集5.1 解读数据的特征5.1.1 时效性5.1.2 分散性5.1.3 概率性5.1.4 再创性5.2 二手数据案头淘5.2.1 二手数据的价值5.2.2 二手数据的查找5.3 一手数据实地跑5.3.1 调查方法慎选择5.3.2 多快好省用抽样5.3.3 问卷设计细思量5.4 本章小结第6章 切配:数据处理6.1 入库:数据录入6.1.1 录入结构6.1.2 编码6.2 冲洗:数据清洗6.2.1 查重6.2.2 改缺6.2.3 纠错6.3 切堆:数据加工6.3.1 数据抽取6.3.2 数据排序与分组6.4 打焯:数据描述6.4.1 集中与离散趋势6.4.2 频数分布6.4.3 交叉分布6.5 本章小结第7章 烹饪:数据分析7.1 菜名:界定分析目的7.2 菜谱:梳理分析思路7.2.1 按时间维度7.2.2 按空间维度7.2.3 按综合维度7.3 厨艺:运用分析方法7.3.1 基础分析方法7.3.2 衍生分析方法7.3.3 春节策划案例分析7.4 菜肴1:战略分析 7.4.1 分析思路7.4.2 矩阵分析法与层次分析法7.5 菜肴2:投资分析7.5.1 分析思路7.5.2 预测分析法7.5.3 收益分析法7.5.4 风险分析法7.6 菜肴3:营销分析7.6.1 分析思路7.6.2 聚类分析7.6.3 KANO模型7.6.4 PSM模型7.6.5 品牌知觉图分析7.6.6 定标比超分析7.6.7 漏斗分析7.6.8 AIDA模型7.7 本章小结第8章 打荷:数据呈现8.1 盘饰:好文配好图8.1.1 明确要表达的信息8.1.2 选择图表类型8.1.3 制作选定的图表8.1.4 确定有效的表达8.2 摆放:报告闯四关8.2.1 报告的准备8.2.2 报告的种类8.2.3 报告的结构8.2.4 报告的论述8.3 本章小结
  • 内容简介:
      真正的好书不在于给出答案,而在于给出思考问题的方法。《数据分析:企业的贤内助》选择人物对话的形式,通过一问一答把读者带入到思考问题的情境,耳濡目染,感同身受。思路上清晰连贯,表达上深入浅出,减少枯燥的概念,增加生动的故事和实用的案例;减少晦涩的公式推导,增加思路引导的互动情境。  《数据分析:企业的贤内助》章节逻辑清晰,从企业的一个个具化的需求出发,使读者对数据分析的了解循序渐进,将复杂的数据分析知识体系串成有机的整体;数据分析体系完整,从数据采集、数据清洗和加工,到战略数据分析、经营数据分析和投资数据分析等综合分析,最后到数据成果的精彩呈现均加以阐述,使读者完整了解到数据分析对企业各个环节的价值。书中的案例来源于企业经营的实际案例,实用性强,分析线索环环紧扣,分析方法细致严谨,数据展示简洁明了,难能可贵的是作者将自己多年在数据分析实际工作中的“解题”思路加以展现,为广大数据分析师们的实务工作提供了宝贵的借鉴。  《数据分析:企业的贤内助》在章节编排方面兼顾不同读者的需求:第1章可加强企业高管对数据分析的认识。第2章有助于想进入数据分析行业的有志之士明确发展方向和路径。第3章帮助在信息技术公司、软件公司、互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司、市场研究公司等从事数据分析工作的分析师进行自检。第4章到第8章有助于初中级数据分析师以及阅读使用数据分析报告的职业经理人提升数据分析的专业思路、方法和技能。
  • 作者简介:
      陈哲,资深数据分析师,从事数据分析研究和培训工作多年,先后在北京赛诺市场研究公司、北京奥维咨询有限公司、新浪乐居、中国商业联合会数据分析专业委员会任研究员、研究副总监、客户分析师、数据中心主任和讲师,不仅精通SPSS、EPIDATA、EXCEL等数据分析软件,而且熟悉数据分析的完整项目流程和各种数据分析模型方法。主持过近百个数据分析项目,项目类型涉及战略规划、投资项目评估、用户满意度分析、市场细分与目标市场选择、竞争分析、市场进入研究、用户使用习惯与态度研究、品牌资产评估、品牌形象诊断、新产品测试、定价研究、终端渠道点检、广告效果评估等多个领域,积累了丰富的经验。2012年开通新浪博客,坚持原创,后入驻微博达人并成为中国统计网的专栏作家,具有较为广泛的影响力。
  • 目录:
    本书赞誉前言第一篇 数据分析的价值与要求第1章 内助出山1.1 决策困境的出路1.1.1 战略决策1.1.2 投资决策1.1.3 营销决策1.2 数据分析的前景1.2.1 成功案例1.2.2 行业发展1.3 数据价值问与答1.3.1 Q&A1:凭经验也可做决策1.3.2 Q&A2:数据分析提高决策成本1.3.3 Q&A3:调研数据不足信1.3.4 Q&A4:数据分析的组织结构1.3.5 Q&A5:数据分析部门的职责1.4 本章小结第2章 招兵买马2.1 分析师的岗位要求2.1.1 教育背景2.1.2 基本素质2.1.3 技能经验2.2 分析师的海阔天空2.2.1 发展方向2.2.2 晋升空间2.2.3 职业规划2.3 分析师的能力测试2.3.1 数据敏感性测试2.3.2 逻辑思维力测试2.4 本章小结第3章 优秀之路3.1 修四重提升境界3.1.1 第一重:深度3.1.2 第二重:信度3.1.3 第三重:效度3.1.4 第四重:通度3.2 悟四种专业态度3.2.1 态度一:避免从众心理3.2.2 态度二:避免偏见3.2.3 态度三:合理怀疑3.2.4 态度四:换位思考3.3 熟五大分析要素3.3.1 要素一:图纸3.3.2 要素二:材料3.3.3 要素三:步骤3.3.4 要素四:工具3.3.5 要素五:方法3.4 本章小结第二篇 数据分析的实战与应用第4章 下单:设计方案4.1 揭开方案的面纱4.1.1 研究方案的作用4.1.2 研究方案的构成4.1.3 向1234原则看齐4.2 奏响方案七步曲4.2.1 明确研究目的4.2.2 分解研究内容4.2.3 找准研究对象4.2.4 选择方式方法4.2.5 计划项目周期4.2.6 估算项目报价4.2.7 确定项目组成员4.3 市场细分案例4.4 本章小结第5章 备料:数据采集5.1 解读数据的特征5.1.1 时效性5.1.2 分散性5.1.3 概率性5.1.4 再创性5.2 二手数据案头淘5.2.1 二手数据的价值5.2.2 二手数据的查找5.3 一手数据实地跑5.3.1 调查方法慎选择5.3.2 多快好省用抽样5.3.3 问卷设计细思量5.4 本章小结第6章 切配:数据处理6.1 入库:数据录入6.1.1 录入结构6.1.2 编码6.2 冲洗:数据清洗6.2.1 查重6.2.2 改缺6.2.3 纠错6.3 切堆:数据加工6.3.1 数据抽取6.3.2 数据排序与分组6.4 打焯:数据描述6.4.1 集中与离散趋势6.4.2 频数分布6.4.3 交叉分布6.5 本章小结第7章 烹饪:数据分析7.1 菜名:界定分析目的7.2 菜谱:梳理分析思路7.2.1 按时间维度7.2.2 按空间维度7.2.3 按综合维度7.3 厨艺:运用分析方法7.3.1 基础分析方法7.3.2 衍生分析方法7.3.3 春节策划案例分析7.4 菜肴1:战略分析 7.4.1 分析思路7.4.2 矩阵分析法与层次分析法7.5 菜肴2:投资分析7.5.1 分析思路7.5.2 预测分析法7.5.3 收益分析法7.5.4 风险分析法7.6 菜肴3:营销分析7.6.1 分析思路7.6.2 聚类分析7.6.3 KANO模型7.6.4 PSM模型7.6.5 品牌知觉图分析7.6.6 定标比超分析7.6.7 漏斗分析7.6.8 AIDA模型7.7 本章小结第8章 打荷:数据呈现8.1 盘饰:好文配好图8.1.1 明确要表达的信息8.1.2 选择图表类型8.1.3 制作选定的图表8.1.4 确定有效的表达8.2 摆放:报告闯四关8.2.1 报告的准备8.2.2 报告的种类8.2.3 报告的结构8.2.4 报告的论述8.3 本章小结
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