谁说菜鸟不会数据分析(纪念版)入门篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张文霖，刘夏璐，狄松编著 著

图书标签:

• 数据分析
• 入门
• 菜鸟
• Python
• Excel
• 数据可视化
• 统计学
• 办公软件
• 职场技能
• 纪念版

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121287985

商品编码：10463408703

出版时间：2016-06-01

作  者:张文霖,刘夏璐,狄松 编著 定  价:59 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2016年06月01日 页  数:248 装  帧:平装 ISBN:9787121287985 ●第1章数据分析那些事儿
●1.1数据分析是“神马”/14
●1.1.1何谓数据分析/15
●1.1.2数据分析的作用/16
●1.2数据分析六步曲/17
●1.2.1明确分析目的和思路/18
●1.2.2数据收集/20
●1.2.3数据处理/21
●1.2.4数据分析/21
●1.2.5数据展现/22
●1.2.6报告撰写/23
●1.3数据分析的三大误区/24
●1.4数据分析师的职业发展/25
●1.4.1数据分析的广阔前景/25
●1.4.2数据分析师的职业要求/27
●1.4.3数据分析师的基本素质/28
●1.5几个常用指标和术语/32
●1.6本章小结/36
●第2章结构为王——确定分析思路
●2.1数据分析方法论/38
●部分目录

内容简介

本书基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容，接近按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。 张文霖,刘夏璐,狄松 编著 张文霖，新浪博客“小蚊子数据分析”博主，资历数据分析师，曾服务于靠前知名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
刘夏璐，暨南大学硕士。曾在腾讯，雅芳中国等知名企业有PM、数据分析实习经历。热衷于研究数据、图表与互联网产品。目前是一名在互联网浪潮中扑腾的后生。
狄松，英国南安普顿大学理学硕士，主修市场分析，现服务于优选有名市场研究公司，任不错研究员，主要从事数据分析，建模等工作。获得SPSS不错认证，不错调查分析师证书，具有多年数据分析经验，略懂Excel、PPT以及SPSS，Minitab等工具。

《数据炼金术：从零构建商业洞察力》 一、 序章：数字时代的浪潮与商业的呼唤 我们正身处一个由数据驱动的时代。每一次点击、每一次交易、每一次互动，都汇聚成一股股汹涌的数据洪流。在这股洪流之中，潜藏着无限的商业机遇，也隐藏着未知的风险。那些能够洞察数据背后规律、精准解读市场信号的商业体，将如鱼得水，乘风破浪；而那些依然依赖直觉和经验的传统决策模式，则可能被时代的海浪无情拍打，渐行渐远。 本书并非一本枯燥的技术手册，更不是一套速成的“秘籍”。它是一次关于如何将海量数据转化为切实商业价值的探索之旅。我们将一同揭开数据分析的神秘面纱，领略它如何帮助企业理解客户、优化运营、预测趋势、规避风险，最终在激烈的市场竞争中脱颖而出。 你或许曾被“大数据”这个词汇吓退，认为它遥不可及，只属于技术专家。又或许你曾尝试学习相关工具，却被复杂的概念和晦涩的代码弄得晕头转向。本书的目标，正是要打破这些认知壁垒，为你勾勒出一幅清晰、可行的数据分析蓝图。我们将从最基础的商业场景出发，循序渐进地引导你掌握分析的思维方式、核心方法和实用技巧。 想象一下，你不再是那个面对错综复杂数据束手无策的旁观者，而是能够主动挖掘信息、发现洞察、并用数据武装决策的行动者。你将能够回答那些困扰企业的关键问题：我们的核心客户是谁？他们真正想要什么？为什么我们的某个产品销量不佳？如何才能更有效地触达目标受众？我们的营销活动 ROI 是否可观？又该如何预测下个季度的市场需求？ 《数据炼金术》将赋能你成为那个能够从数据中提炼出“黄金”的商业炼金术士。我们将聚焦于“如何用”和“为什么这么用”，而非仅仅是“是什么”。通过大量贴近实际的商业案例，你将看到数据分析如何在零售、电商、金融、市场营销等各个领域发挥威力，解决真实存在的商业痛点，驱动业务增长。 二、 第一篇：商业洞察的基石——数据思维的重塑 在踏上数据分析的征程之前，我们首先需要建立一种全新的“数据思维”。这不仅仅是学习工具和技术，更是一种观察世界、理解问题和驱动决策的视角转变。 1. 告别“拍脑袋”，拥抱“数据说话”： 传统商业决策常受限于经验、直觉甚至个人好恶。数据思维的核心在于，将“我觉得”转化为“数据显示”。我们将探讨如何识别商业问题中可以被数据量化的部分，如何设计合理的衡量指标，以及如何避免因主观偏见而导致错误的判断。这包括理解相关性与因果性的微妙差异，学会用严谨的逻辑去审视数据呈现的现象，而不是简单地接受表象。 2. 问题的定义者： 任何分析的起点，都是一个清晰、具体、可执行的商业问题。我们不会漫无目的地在数据中“淘宝”，而是要学会精准地定义我们要解决的问题。我们将学习如何将模糊的商业诉求（例如“提升销售额”）转化为可量化的分析目标（例如“分析导致A产品销售额下降的三个主要因素，并提出改善建议”）。这涉及到问题分解、目标设定与关键假设的提出。 3. 数据的语言： 数据本身并不能说话，它需要被解读。我们将学习识别不同类型数据的含义，理解它们在商业场景中的价值。例如，用户行为数据（点击、浏览、购买）、交易数据（订单、金额、品类）、客户属性数据（年龄、地域、偏好）等等，它们各自讲述着不同的故事。理解这些数据背后的逻辑，是构建有效分析模型的关键。 4. 指标的艺术： 指标是衡量商业绩效的“血压计”。我们必须学会选择、定义和理解那些真正能够反映业务健康状况的指标。从宏观的营收、利润，到微观的用户活跃度、转化率、留存率，每一种指标都有其存在的意义和局限性。本书将引导你理解关键绩效指标（KPI）的设定原则，以及如何通过漏斗模型、用户画像等方法来系统地分析用户行为和业务流程。 5. 场景驱动的分析： 数据分析并非为了分析而分析，而是为了解决具体的商业场景。我们将引入一系列典型的商业场景，例如用户增长、营销优化、产品迭代、风险控制等，并在这些场景下，探讨我们面临的数据挑战以及分析的切入点。这有助于你理解数据分析在实际业务中是如何落地生根，发挥价值的。 三、 第二篇：数据分析的工具箱——从概念到实践 掌握了数据思维，我们便拥有了分析的“灵魂”。接下来，我们需要学习具体的“招式”和“工具”。本书将聚焦于一些最常用、最核心的数据分析方法和技术，帮助你从零开始构建分析能力。 1. 数据的收集与清洗： 任何分析的前提都是可靠的数据。我们将探讨如何从不同的数据源（数据库、日志文件、第三方平台等）获取所需数据，并重点讲解数据清洗的重要性与常用方法。包括处理缺失值、异常值，数据格式统一，重复数据删除等，确保数据的准确性和一致性，为后续分析打下坚实基础。 2. 描述性统计： 在深入挖掘之前，我们首先需要了解数据的整体概貌。描述性统计是最基础的分析手段，通过均值、中位数、标准差、百分位数等统计量，以及直方图、箱线图、散点图等可视化图表，来描述数据的分布特征、集中趋势和离散程度。我们将学习如何利用这些工具来快速理解数据的基本情况。 3. 探索性数据分析（EDA）： EDA是数据分析过程中至关重要的一环。它是一种主动、发散式的分析方法，旨在通过各种图表和统计方法，发现数据中的模式、关联、异常值和潜在的规律。我们将学习如何通过多维度交叉分析、关联分析等手段，从数据中“看见”隐藏的商业洞察。 4. 数据可视化： “一图胜千言”。数据可视化是将复杂数据转化为直观、易于理解的图表的艺术。我们将介绍柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等常用图表，并讲解在不同场景下如何选择最合适的图表类型，以清晰有效地传达分析结果。本书还将提供一些数据可视化工具的使用指导，让你能够轻松制作出专业的数据图表。 5. 漏斗分析： 漏斗模型是分析用户转化过程、识别瓶颈的经典方法。无论是电商的购物流程、App的注册流程，还是营销活动的转化路径，漏斗分析都能帮助我们量化每一步的流失率， pinpoint 导致转化的障碍。我们将学习如何构建和解读不同类型的漏斗，并提出针对性的优化建议。 6. 用户分群与画像： 理解你的用户是商业成功的关键。我们将探讨用户分群的方法，例如RFM模型（Recency, Frequency, Monetary），通过用户的行为特征将用户划分为不同的群体，并进一步构建用户画像，描绘出不同群体的核心特征、需求和偏好。这有助于企业进行精准营销、个性化推荐和产品服务优化。 7. 对比分析与趋势分析： 如何评估一个新功能的上线效果？如何预测下个月的销售额？对比分析和趋势分析是回答这些问题的利器。我们将学习如何进行A/B测试，如何使用同比、环比等方法来衡量变化，以及如何通过时间序列分析来识别和预测数据的发展趋势。 8. 基础的统计检验： 当我们观察到数据中的某些差异或关联时，我们需要用统计学的方法来验证这些观察是否具有统计学意义，即是否只是偶然现象。本书将介绍T检验、卡方检验等基础的统计检验方法，帮助你判断分析结果的可靠性。 四、 第三篇：数据分析的实战——赋能商业决策 理论学习固然重要，但数据分析的真正价值在于落地应用。本篇将带领你进入真实的商业场景，运用前文所学的知识和技能，解决实际的商业问题，将数据转化为可执行的商业洞察。 1. 零售业：洞察消费者的购物行为 场景： 分析门店销售数据，找出畅销与滞销品类，优化商品陈列和库存管理。 方法： 运用描述性统计分析销售额、销量；通过商品关联规则分析（如购物篮分析），发现商品搭配的潜在机会；用户画像分析，识别高价值顾客群体。 洞察： “发现购买A商品的顾客，有70%的概率也会购买B商品，建议将A和B摆放在一起，并推出捆绑销售优惠。” 2. 电商行业：驱动用户增长与转化 场景： 分析用户在平台的浏览、加购、下单等行为，优化用户体验，提升转化率。 方法： 构建完整的用户转化漏斗，识别关键流失环节；分析用户行为路径，了解用户在平台上的流动；运用RFM模型进行用户分层，实施差异化营销策略。 洞察： “发现用户在‘填写收货地址’环节流失率高达40%，建议简化地址填写流程，并提供常用地址模板。” 3. 市场营销：衡量广告效果与优化投放 场景： 分析不同营销渠道（如搜索引擎广告、社交媒体广告、内容营销）的投入产出比，优化广告投放策略。 方法： 计算ROI (Return on Investment)、CPA (Cost Per Acquisition)、CTR (Click-Through Rate) 等关键营销指标；进行A/B测试，对比不同广告文案、创意和落地页的效果；构建用户获取成本模型。 洞察： “数据显示，社交媒体广告的CPA远高于搜索引擎广告，但其带来的客户生命周期价值（LTV）更高，建议加大在社交媒体上的精准内容投放。” 4. 金融领域：风险评估与欺诈检测 场景： 分析用户交易数据、信用记录等，识别潜在的信用风险和欺诈行为。 方法： 运用统计模型分析交易特征（如交易频率、金额、地点），识别异常模式；基于历史数据构建风险评分模型；利用异常检测算法。 洞察： “发现某用户在短时间内集中出现多笔异常大额交易，且交易地点分散，疑似欺诈行为，建议进行人工审核。” 5. 产品优化：数据驱动的产品迭代 场景： 分析用户对新功能的反馈、使用情况，指导产品后续迭代方向。 方法： 监控关键功能的使用率和用户留存率；通过用户反馈数据（如评论、客服咨询）进行主题分析，找出用户痛点；对比不同版本的产品指标变化。 洞察： “数据显示，新上线的一个‘一键分享’功能使用率极低，且部分用户反馈操作复杂，建议优化该功能的设计，或考虑暂时移除。” 五、 结语：数据的未来，由你开启 《数据炼金术》所提供的，并非一套固定的法则，而是一种方法论，一种思维方式。数据分析的领域日新月异，工具和技术也在不断更新迭代。然而，核心的数据思维——严谨的逻辑、探究的精神、对事实的尊重——将始终是驱动我们前进的引擎。 本书旨在点燃你对数据分析的热情，为你提供进入这个精彩世界的钥匙。当你能够将数据视为语言，用分析的思维去解读商业世界，你将发现，那些看似杂乱无章的数据背后，隐藏着无数解决问题、创造价值的宝藏。 从今天起，请用数据说话，让洞察驱动决策，你将成为数字时代不可或缺的商业炼金术士，开启属于你的数据驱动的商业未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“可操作性”是我非常看重的一点。虽然它定位是入门篇，但我感觉它已经涵盖了数据分析的许多核心要素，并且提供了非常扎实的实践指导。书中对于“数据可视化”部分的讲解，让我眼前一亮。它不仅仅是教我如何使用图表，更重要的是教我如何选择最适合的图表类型来呈现不同的数据信息，以及如何通过图表来讲述一个引人入胜的数据故事。 我记得书中有一个章节，详细讲解了如何利用折线图、柱状图、散点图等不同的可视化工具，来揭示数据中的趋势、对比和相关性。作者还特别强调了“少即是多”的原则，避免图表过于复杂，导致信息传递的失真。通过学习这些技巧，我感觉自己能够将复杂的分析结果，以一种清晰、直观、易于理解的方式呈现给他人，这对于我在工作汇报或者团队沟通中，无疑会大大提升效率和效果。这种从“看懂数据”到“用好数据”的转变，让我觉得这本书的价值远超其价格。

评分☆☆☆☆☆

这本《谁说菜鸟不会数据分析(纪念版)入门篇》真是让我眼前一亮！作为一名对数据分析一直心存好奇，但又觉得门槛太高的“菜鸟”，我一直不敢轻易踏足这个领域。市面上充斥着各种高深的技术书籍，动辄就是复杂的统计模型和编程语言，看得我望而却步。直到我看到了这本书，它的名字本身就充满了亲和力，仿佛在说：“别怕，你也可以！” 拆开包装，书的质感就很好，翻开扉页，一股清新而务实的风格扑面而来。我最喜欢的是它没有一开始就抛出晦涩的概念，而是从最基础的“为什么要做数据分析”以及“数据分析的价值”讲起。这一点对于我这种新手来说至关重要，它帮助我建立了对数据分析的整体认知，理解了它在实际工作和生活中的应用场景，让我不再觉得数据分析是遥不可及的“高科技”，而是可以解决实际问题的工具。书中举的例子也很贴合生活，比如如何通过分析购物数据来优化自己的消费习惯，如何通过分析出行数据来规划更高效的行程。这些看似微不足道的细节，却能让我立刻感受到数据分析的实用性，激发了我学习的兴趣。而且，它的语言风格非常口语化，没有太多专业术语的堆砌，读起来就像和一个经验丰富的朋友在交流，轻松自然，毫不费力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的惊喜远不止于此。在讲解具体的分析方法时，作者并没有急于求成，而是循序渐进，将复杂的概念分解成易于理解的小步骤。我尤其欣赏它对“数据收集”和“数据清洗”环节的详细阐述。在我看来，这就像盖房子打地基，基础不牢，上面的一切都可能是空中楼阁。书中详细介绍了各种数据来源，以及如何识别和处理数据中的错误、缺失值和重复值。这些看似繁琐的工作，在作者的引导下，变得清晰明了。我学会了如何运用一些基础的工具（虽然书中没有明确指明是哪个软件，但通过描述我能想象到其操作的便捷性）来完成这些任务，感觉自己不再是那个对数据一无所知的小白了。 更让我印象深刻的是，书中通过大量的图文并茂的案例，展示了如何从原始数据中提取有价值的信息。无论是业务数据分析，还是市场调研，亦或是用户行为分析，作者都提供了清晰的思路和方法。我不再是盲目地进行数据处理，而是有了明确的目标和方向。它教会我如何提出正确的问题，如何选择合适的数据指标，以及如何将分析结果可视化，让数据“说话”。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我受益匪浅，也让我对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，数据分析真的不难！它不是只有少数“聪明人”才能掌握的技能，而是任何人都可以通过学习和实践去掌握的能力。《谁说菜鸟不会数据分析(纪念版)入门篇》这本书，就像一位耐心而专业的向导，引领我走进了数据分析的世界。它不仅仅传授了知识，更重要的是点燃了我对数据的好奇心和探索欲。 书中对于“数据伦理”和“信息安全”的提及，虽然篇幅不长，但却显得尤为重要。在信息爆炸的时代，如何负责任地使用数据，保护个人隐私，是每一个数据分析从业者都应该具备的素养。作者能够将这一点融入入门篇，可见其用心良苦。这本书让我明白，数据分析是一把双刃剑，关键在于如何使用它。总而言之，这本书的优点实在太多，很难在一篇评价中全部说完。它以一种极其友好的方式，为我打开了数据分析的大门，让我看到了一个充满机遇的新世界。我非常推荐所有对数据分析感兴趣的朋友，尤其是初学者，都来读一读这本书。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在“逻辑思维”和“批判性思考”的培养方面，给我带来了意想不到的收获。数据分析不仅仅是技术的堆砌，更重要的是思维方式的转变。书中反复强调了“数据驱动决策”的理念，并且通过一些实际案例，生动地展示了缺乏数据支撑的决策可能带来的风险。这让我开始反思自己过去的一些决策过程，意识到很多时候我们是凭感觉或经验来做判断，而忽略了数据的力量。 作者并没有直接给出“标准答案”，而是鼓励读者自己去探索和发现。在讲解一些分析方法时，书中会设置一些小小的“陷阱”或者“误区”，引导读者思考为什么会出错，如何避免。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不仅仅是在被动地接收信息，而是在主动地参与到分析过程中。我开始学会质疑数据，审视数据的来源和完整性，并且在得出结论时，会更加谨慎和严谨。这种思维上的锻炼，可以说是比掌握具体的分析技巧更为宝贵。它让我明白，数据分析的最终目的是为了更好地认识世界，解决问题，而不仅仅是为了得到几个数字。

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很好的一本书

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不错～

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通俗易懂，菜鸟入门专用

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看过了简单易懂

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