誰說菜鳥不會數據分析(紀念版)入門篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張文霖，劉夏璐，狄鬆編著 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 入門
• 菜鳥
• Python
• Excel
• 數據可視化
• 統計學
• 辦公軟件
• 職場技能
• 紀念版

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121287985

商品編碼：10463408703

齣版時間：2016-06-01

作  者:張文霖,劉夏璐,狄鬆 編著 定  價:59 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2016年06月01日 頁  數:248 裝  幀:平裝 ISBN:9787121287985 ●第1章數據分析那些事兒
●1.1數據分析是“神馬”/14
●1.1.1何謂數據分析/15
●1.1.2數據分析的作用/16
●1.2數據分析六步麯/17
●1.2.1明確分析目的和思路/18
●1.2.2數據收集/20
●1.2.3數據處理/21
●1.2.4數據分析/21
●1.2.5數據展現/22
●1.2.6報告撰寫/23
●1.3數據分析的三大誤區/24
●1.4數據分析師的職業發展/25
●1.4.1數據分析的廣闊前景/25
●1.4.2數據分析師的職業要求/27
●1.4.3數據分析師的基本素質/28
●1.5幾個常用指標和術語/32
●1.6本章小結/36
●第2章結構為王——確定分析思路
●2.1數據分析方法論/38
●部分目錄

內容簡介

本書基於通用的Excel工具，加上必知必會的數據分析概念，以小說般通俗易懂的方式講解。本書基於職場三人行來構建內容，接近按照數據分析工作的完整流程來講解。全書共8章，依次講解數據分析必知必會知識、確定數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術、通過專業化的視角來提升圖錶之美以及專業分析報告的撰寫等內容。本書有足夠的魅力讓你一口氣讀下去，在無形之中掌握數據分析的技能，提升職場競爭能力。 張文霖,劉夏璐,狄鬆 編著 張文霖，新浪博客“小蚊子數據分析”博主，資曆數據分析師，曾服務於靠前知名市場研究公司、中國移動等公司，具有多年移動互聯網數據分析經驗，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易錶等工具。
劉夏璐，暨南大學碩士。曾在騰訊，雅芳中國等知名企業有PM、數據分析實習經曆。熱衷於研究數據、圖錶與互聯網産品。目前是一名在互聯網浪潮中撲騰的後生。
狄鬆，英國南安普頓大學理學碩士，主修市場分析，現服務於優選有名市場研究公司，任不錯研究員，主要從事數據分析，建模等工作。獲得SPSS不錯認證，不錯調查分析師證書，具有多年數據分析經驗，略懂Excel、PPT以及SPSS，Minitab等工具。

《數據煉金術：從零構建商業洞察力》 一、 序章：數字時代的浪潮與商業的呼喚 我們正身處一個由數據驅動的時代。每一次點擊、每一次交易、每一次互動，都匯聚成一股股洶湧的數據洪流。在這股洪流之中，潛藏著無限的商業機遇，也隱藏著未知的風險。那些能夠洞察數據背後規律、精準解讀市場信號的商業體，將如魚得水，乘風破浪；而那些依然依賴直覺和經驗的傳統決策模式，則可能被時代的海浪無情拍打，漸行漸遠。 本書並非一本枯燥的技術手冊，更不是一套速成的“秘籍”。它是一次關於如何將海量數據轉化為切實商業價值的探索之旅。我們將一同揭開數據分析的神秘麵紗，領略它如何幫助企業理解客戶、優化運營、預測趨勢、規避風險，最終在激烈的市場競爭中脫穎而齣。 你或許曾被“大數據”這個詞匯嚇退，認為它遙不可及，隻屬於技術專傢。又或許你曾嘗試學習相關工具，卻被復雜的概念和晦澀的代碼弄得暈頭轉嚮。本書的目標，正是要打破這些認知壁壘，為你勾勒齣一幅清晰、可行的數據分析藍圖。我們將從最基礎的商業場景齣發，循序漸進地引導你掌握分析的思維方式、核心方法和實用技巧。 想象一下，你不再是那個麵對錯綜復雜數據束手無策的旁觀者，而是能夠主動挖掘信息、發現洞察、並用數據武裝決策的行動者。你將能夠迴答那些睏擾企業的關鍵問題：我們的核心客戶是誰？他們真正想要什麼？為什麼我們的某個産品銷量不佳？如何纔能更有效地觸達目標受眾？我們的營銷活動 ROI 是否可觀？又該如何預測下個季度的市場需求？ 《數據煉金術》將賦能你成為那個能夠從數據中提煉齣“黃金”的商業煉金術士。我們將聚焦於“如何用”和“為什麼這麼用”，而非僅僅是“是什麼”。通過大量貼近實際的商業案例，你將看到數據分析如何在零售、電商、金融、市場營銷等各個領域發揮威力，解決真實存在的商業痛點，驅動業務增長。 二、 第一篇：商業洞察的基石——數據思維的重塑 在踏上數據分析的徵程之前，我們首先需要建立一種全新的“數據思維”。這不僅僅是學習工具和技術，更是一種觀察世界、理解問題和驅動決策的視角轉變。 1. 告彆“拍腦袋”，擁抱“數據說話”： 傳統商業決策常受限於經驗、直覺甚至個人好惡。數據思維的核心在於，將“我覺得”轉化為“數據顯示”。我們將探討如何識彆商業問題中可以被數據量化的部分，如何設計閤理的衡量指標，以及如何避免因主觀偏見而導緻錯誤的判斷。這包括理解相關性與因果性的微妙差異，學會用嚴謹的邏輯去審視數據呈現的現象，而不是簡單地接受錶象。 2. 問題的定義者： 任何分析的起點，都是一個清晰、具體、可執行的商業問題。我們不會漫無目的地在數據中“淘寶”，而是要學會精準地定義我們要解決的問題。我們將學習如何將模糊的商業訴求（例如“提升銷售額”）轉化為可量化的分析目標（例如“分析導緻A産品銷售額下降的三個主要因素，並提齣改善建議”）。這涉及到問題分解、目標設定與關鍵假設的提齣。 3. 數據的語言： 數據本身並不能說話，它需要被解讀。我們將學習識彆不同類型數據的含義，理解它們在商業場景中的價值。例如，用戶行為數據（點擊、瀏覽、購買）、交易數據（訂單、金額、品類）、客戶屬性數據（年齡、地域、偏好）等等，它們各自講述著不同的故事。理解這些數據背後的邏輯，是構建有效分析模型的關鍵。 4. 指標的藝術： 指標是衡量商業績效的“血壓計”。我們必須學會選擇、定義和理解那些真正能夠反映業務健康狀況的指標。從宏觀的營收、利潤，到微觀的用戶活躍度、轉化率、留存率，每一種指標都有其存在的意義和局限性。本書將引導你理解關鍵績效指標（KPI）的設定原則，以及如何通過漏鬥模型、用戶畫像等方法來係統地分析用戶行為和業務流程。 5. 場景驅動的分析： 數據分析並非為瞭分析而分析，而是為瞭解決具體的商業場景。我們將引入一係列典型的商業場景，例如用戶增長、營銷優化、産品迭代、風險控製等，並在這些場景下，探討我們麵臨的數據挑戰以及分析的切入點。這有助於你理解數據分析在實際業務中是如何落地生根，發揮價值的。 三、 第二篇：數據分析的工具箱——從概念到實踐 掌握瞭數據思維，我們便擁有瞭分析的“靈魂”。接下來，我們需要學習具體的“招式”和“工具”。本書將聚焦於一些最常用、最核心的數據分析方法和技術，幫助你從零開始構建分析能力。 1. 數據的收集與清洗： 任何分析的前提都是可靠的數據。我們將探討如何從不同的數據源（數據庫、日誌文件、第三方平颱等）獲取所需數據，並重點講解數據清洗的重要性與常用方法。包括處理缺失值、異常值，數據格式統一，重復數據刪除等，確保數據的準確性和一緻性，為後續分析打下堅實基礎。 2. 描述性統計： 在深入挖掘之前，我們首先需要瞭解數據的整體概貌。描述性統計是最基礎的分析手段，通過均值、中位數、標準差、百分位數等統計量，以及直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化圖錶，來描述數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。我們將學習如何利用這些工具來快速理解數據的基本情況。 3. 探索性數據分析（EDA）： EDA是數據分析過程中至關重要的一環。它是一種主動、發散式的分析方法，旨在通過各種圖錶和統計方法，發現數據中的模式、關聯、異常值和潛在的規律。我們將學習如何通過多維度交叉分析、關聯分析等手段，從數據中“看見”隱藏的商業洞察。 4. 數據可視化： “一圖勝韆言”。數據可視化是將復雜數據轉化為直觀、易於理解的圖錶的藝術。我們將介紹柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、地圖等常用圖錶，並講解在不同場景下如何選擇最閤適的圖錶類型，以清晰有效地傳達分析結果。本書還將提供一些數據可視化工具的使用指導，讓你能夠輕鬆製作齣專業的數據圖錶。 5. 漏鬥分析： 漏鬥模型是分析用戶轉化過程、識彆瓶頸的經典方法。無論是電商的購物流程、App的注冊流程，還是營銷活動的轉化路徑，漏鬥分析都能幫助我們量化每一步的流失率， pinpoint 導緻轉化的障礙。我們將學習如何構建和解讀不同類型的漏鬥，並提齣針對性的優化建議。 6. 用戶分群與畫像： 理解你的用戶是商業成功的關鍵。我們將探討用戶分群的方法，例如RFM模型（Recency, Frequency, Monetary），通過用戶的行為特徵將用戶劃分為不同的群體，並進一步構建用戶畫像，描繪齣不同群體的核心特徵、需求和偏好。這有助於企業進行精準營銷、個性化推薦和産品服務優化。 7. 對比分析與趨勢分析： 如何評估一個新功能的上綫效果？如何預測下個月的銷售額？對比分析和趨勢分析是迴答這些問題的利器。我們將學習如何進行A/B測試，如何使用同比、環比等方法來衡量變化，以及如何通過時間序列分析來識彆和預測數據的發展趨勢。 8. 基礎的統計檢驗： 當我們觀察到數據中的某些差異或關聯時，我們需要用統計學的方法來驗證這些觀察是否具有統計學意義，即是否隻是偶然現象。本書將介紹T檢驗、卡方檢驗等基礎的統計檢驗方法，幫助你判斷分析結果的可靠性。 四、 第三篇：數據分析的實戰——賦能商業決策 理論學習固然重要，但數據分析的真正價值在於落地應用。本篇將帶領你進入真實的商業場景，運用前文所學的知識和技能，解決實際的商業問題，將數據轉化為可執行的商業洞察。 1. 零售業：洞察消費者的購物行為 場景： 分析門店銷售數據，找齣暢銷與滯銷品類，優化商品陳列和庫存管理。 方法： 運用描述性統計分析銷售額、銷量；通過商品關聯規則分析（如購物籃分析），發現商品搭配的潛在機會；用戶畫像分析，識彆高價值顧客群體。 洞察： “發現購買A商品的顧客，有70%的概率也會購買B商品，建議將A和B擺放在一起，並推齣捆綁銷售優惠。” 2. 電商行業：驅動用戶增長與轉化 場景： 分析用戶在平颱的瀏覽、加購、下單等行為，優化用戶體驗，提升轉化率。 方法： 構建完整的用戶轉化漏鬥，識彆關鍵流失環節；分析用戶行為路徑，瞭解用戶在平颱上的流動；運用RFM模型進行用戶分層，實施差異化營銷策略。 洞察： “發現用戶在‘填寫收貨地址’環節流失率高達40%，建議簡化地址填寫流程，並提供常用地址模闆。” 3. 市場營銷：衡量廣告效果與優化投放 場景： 分析不同營銷渠道（如搜索引擎廣告、社交媒體廣告、內容營銷）的投入産齣比，優化廣告投放策略。 方法： 計算ROI (Return on Investment)、CPA (Cost Per Acquisition)、CTR (Click-Through Rate) 等關鍵營銷指標；進行A/B測試，對比不同廣告文案、創意和落地頁的效果；構建用戶獲取成本模型。 洞察： “數據顯示，社交媒體廣告的CPA遠高於搜索引擎廣告，但其帶來的客戶生命周期價值（LTV）更高，建議加大在社交媒體上的精準內容投放。” 4. 金融領域：風險評估與欺詐檢測 場景： 分析用戶交易數據、信用記錄等，識彆潛在的信用風險和欺詐行為。 方法： 運用統計模型分析交易特徵（如交易頻率、金額、地點），識彆異常模式；基於曆史數據構建風險評分模型；利用異常檢測算法。 洞察： “發現某用戶在短時間內集中齣現多筆異常大額交易，且交易地點分散，疑似欺詐行為，建議進行人工審核。” 5. 産品優化：數據驅動的産品迭代 場景： 分析用戶對新功能的反饋、使用情況，指導産品後續迭代方嚮。 方法： 監控關鍵功能的使用率和用戶留存率；通過用戶反饋數據（如評論、客服谘詢）進行主題分析，找齣用戶痛點；對比不同版本的産品指標變化。 洞察： “數據顯示，新上綫的一個‘一鍵分享’功能使用率極低，且部分用戶反饋操作復雜，建議優化該功能的設計，或考慮暫時移除。” 五、 結語：數據的未來，由你開啓 《數據煉金術》所提供的，並非一套固定的法則，而是一種方法論，一種思維方式。數據分析的領域日新月異，工具和技術也在不斷更新迭代。然而，核心的數據思維——嚴謹的邏輯、探究的精神、對事實的尊重——將始終是驅動我們前進的引擎。 本書旨在點燃你對數據分析的熱情，為你提供進入這個精彩世界的鑰匙。當你能夠將數據視為語言，用分析的思維去解讀商業世界，你將發現，那些看似雜亂無章的數據背後，隱藏著無數解決問題、創造價值的寶藏。 從今天起，請用數據說話，讓洞察驅動決策，你將成為數字時代不可或缺的商業煉金術士，開啓屬於你的數據驅動的商業未來。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在“邏輯思維”和“批判性思考”的培養方麵，給我帶來瞭意想不到的收獲。數據分析不僅僅是技術的堆砌，更重要的是思維方式的轉變。書中反復強調瞭“數據驅動決策”的理念，並且通過一些實際案例，生動地展示瞭缺乏數據支撐的決策可能帶來的風險。這讓我開始反思自己過去的一些決策過程，意識到很多時候我們是憑感覺或經驗來做判斷，而忽略瞭數據的力量。 作者並沒有直接給齣“標準答案”，而是鼓勵讀者自己去探索和發現。在講解一些分析方法時，書中會設置一些小小的“陷阱”或者“誤區”，引導讀者思考為什麼會齣錯，如何避免。這種互動式的學習方式，讓我感覺自己不僅僅是在被動地接收信息，而是在主動地參與到分析過程中。我開始學會質疑數據，審視數據的來源和完整性，並且在得齣結論時，會更加謹慎和嚴謹。這種思維上的鍛煉，可以說是比掌握具體的分析技巧更為寶貴。它讓我明白，數據分析的最終目的是為瞭更好地認識世界，解決問題，而不僅僅是為瞭得到幾個數字。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，數據分析真的不難！它不是隻有少數“聰明人”纔能掌握的技能，而是任何人都可以通過學習和實踐去掌握的能力。《誰說菜鳥不會數據分析(紀念版)入門篇》這本書，就像一位耐心而專業的嚮導，引領我走進瞭數據分析的世界。它不僅僅傳授瞭知識，更重要的是點燃瞭我對數據的好奇心和探索欲。 書中對於“數據倫理”和“信息安全”的提及，雖然篇幅不長，但卻顯得尤為重要。在信息爆炸的時代，如何負責任地使用數據，保護個人隱私，是每一個數據分析從業者都應該具備的素養。作者能夠將這一點融入入門篇，可見其用心良苦。這本書讓我明白，數據分析是一把雙刃劍，關鍵在於如何使用它。總而言之，這本書的優點實在太多，很難在一篇評價中全部說完。它以一種極其友好的方式，為我打開瞭數據分析的大門，讓我看到瞭一個充滿機遇的新世界。我非常推薦所有對數據分析感興趣的朋友，尤其是初學者，都來讀一讀這本書。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的驚喜遠不止於此。在講解具體的分析方法時，作者並沒有急於求成，而是循序漸進，將復雜的概念分解成易於理解的小步驟。我尤其欣賞它對“數據收集”和“數據清洗”環節的詳細闡述。在我看來，這就像蓋房子打地基，基礎不牢，上麵的一切都可能是空中樓閣。書中詳細介紹瞭各種數據來源，以及如何識彆和處理數據中的錯誤、缺失值和重復值。這些看似繁瑣的工作，在作者的引導下，變得清晰明瞭。我學會瞭如何運用一些基礎的工具（雖然書中沒有明確指明是哪個軟件，但通過描述我能想象到其操作的便捷性）來完成這些任務，感覺自己不再是那個對數據一無所知的小白瞭。 更讓我印象深刻的是，書中通過大量的圖文並茂的案例，展示瞭如何從原始數據中提取有價值的信息。無論是業務數據分析，還是市場調研，亦或是用戶行為分析，作者都提供瞭清晰的思路和方法。我不再是盲目地進行數據處理，而是有瞭明確的目標和方嚮。它教會我如何提齣正確的問題，如何選擇閤適的數據指標，以及如何將分析結果可視化，讓數據“說話”。這種將理論與實踐緊密結閤的方式，讓我受益匪淺，也讓我對後續的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本《誰說菜鳥不會數據分析(紀念版)入門篇》真是讓我眼前一亮！作為一名對數據分析一直心存好奇，但又覺得門檻太高的“菜鳥”，我一直不敢輕易踏足這個領域。市麵上充斥著各種高深的技術書籍，動輒就是復雜的統計模型和編程語言，看得我望而卻步。直到我看到瞭這本書，它的名字本身就充滿瞭親和力，仿佛在說：“彆怕，你也可以！” 拆開包裝，書的質感就很好，翻開扉頁，一股清新而務實的風格撲麵而來。我最喜歡的是它沒有一開始就拋齣晦澀的概念，而是從最基礎的“為什麼要做數據分析”以及“數據分析的價值”講起。這一點對於我這種新手來說至關重要，它幫助我建立瞭對數據分析的整體認知，理解瞭它在實際工作和生活中的應用場景，讓我不再覺得數據分析是遙不可及的“高科技”，而是可以解決實際問題的工具。書中舉的例子也很貼閤生活，比如如何通過分析購物數據來優化自己的消費習慣，如何通過分析齣行數據來規劃更高效的行程。這些看似微不足道的細節，卻能讓我立刻感受到數據分析的實用性，激發瞭我學習的興趣。而且，它的語言風格非常口語化，沒有太多專業術語的堆砌，讀起來就像和一個經驗豐富的朋友在交流，輕鬆自然，毫不費力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“可操作性”是我非常看重的一點。雖然它定位是入門篇，但我感覺它已經涵蓋瞭數據分析的許多核心要素，並且提供瞭非常紮實的實踐指導。書中對於“數據可視化”部分的講解，讓我眼前一亮。它不僅僅是教我如何使用圖錶，更重要的是教我如何選擇最適閤的圖錶類型來呈現不同的數據信息，以及如何通過圖錶來講述一個引人入勝的數據故事。 我記得書中有一個章節，詳細講解瞭如何利用摺綫圖、柱狀圖、散點圖等不同的可視化工具，來揭示數據中的趨勢、對比和相關性。作者還特彆強調瞭“少即是多”的原則，避免圖錶過於復雜，導緻信息傳遞的失真。通過學習這些技巧，我感覺自己能夠將復雜的分析結果，以一種清晰、直觀、易於理解的方式呈現給他人，這對於我在工作匯報或者團隊溝通中，無疑會大大提升效率和效果。這種從“看懂數據”到“用好數據”的轉變，讓我覺得這本書的價值遠超其價格。

評分☆☆☆☆☆

全是乾貨……值得推薦

評分☆☆☆☆☆

很及時

評分☆☆☆☆☆

經常在京東購買東西，所以把這段話打齣來，以後評價的時候就復製過去就行。京東金牌會員，各方麵都是不錯的，送貨速度一流！

評分☆☆☆☆☆

經常在京東購買東西，所以把這段話打齣來，以後評價的時候就復製過去就行。京東金牌會員，各方麵都是不錯的，送貨速度一流！

評分☆☆☆☆☆

還可 以

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，菜鳥入門專用

評分☆☆☆☆☆

經常在京東購買東西，所以把這段話打齣來，以後評價的時候就復製過去就行。京東金牌會員，各方麵都是不錯的，送貨速度一流！

評分☆☆☆☆☆

看過瞭簡單易懂

評分☆☆☆☆☆

實用