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业务数据分析:五招破解业务难题电子书

5招破解业务难题9大数据分析案例,贴合工作场景故事化讲解,通俗易懂

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作       者:程靖

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2025-04-01

字       数:11.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书主要向读者介绍基于互联网技术的数据分析原理与方法,帮助读者理解并掌握数据分析能力,可使用到实践中并提升工作能力。本书具体内容包括学数据分析有什么用,数据分析的基础方法,数据分析的起,数据分析的基础,数据分析的准备;通过数据分析看清现实,通过数据分析抓住业务增长机会,通过数据分析发现异常、处理异常、防止异常,通过数据分析预测与推荐,通过数据分析服务线下业务,数据分析结果汇报,以及让数据分析结果落地实践。<br/>【作者】<br/>程靖,一个产品经理,也是一个分享者。曾在百度、360、美团外卖、阿里巴巴工作。本书系统沉淀了我在各个企业的数据实战方法论,涵盖用户行为分析、产品迭代优化、商业价值挖掘三大模块,通过 50 + 真实场景案例,深度解析如何用数据思维破解业务难题。希望无论是想提升数据分析能力的从业者,还是寻求数据驱动转型的管理者,均可在书中找到可落地的实战路径。<br/>
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内容简介

前言

第1篇 数据分析基础篇

第1章 数据分析:职场人的强大武器

1.1 数据分析能更有说服力

1.2 数据分析能提升企业的效率

1.3 数据分析能提升项目的成功率

1.4 数据分析能增强项目的说服力

1.5 数据分析能及时发现异常

1.6 数据分析能建立自身的影响力

第2章 目标确认:数据分析的第一步

2.1 确认目标后再行动

2.2 避免出现信息差

2.3 别遗漏关键信息

2.4 目标确认的步骤

第3章 寻找需要的数据:数据分析的基础

3.1 数据分析需要原材料

3.2 常见的数据类型

3.3 用户行为数据

3.3.1 分析用户行为数据的目的

3.3.2 用户行为数据的分类

3.3.3 用户行为数据的特点

3.4 产品内容数据

3.4.1 分析产品内容数据的目的

3.4.2 产品内容数据的分类

3.4.3 产品内容数据的特点

3.5 交易数据

3.5.1 分析交易数据的目的

3.5.2 交易数据的分类

3.5.3 交易数据的特点

3.6 运营数据

3.6.1 分析运营数据的目的

3.6.2 运营数据的分类

3.6.3 运营数据的特点

3.7 用户线下行为数据

3.7.1 分析用户线下行为数据的目的

3.7.2 用户线下行为数据的分类

3.7.3 用户线下行为数据的特点

3.8 第三方数据

3.8.1 分析第三方数据的目的

3.8.2 第三方数据的分类

3.8.3 第三方数据的特点

第4章 理解业务流程:数据分析的核心

4.1 理解数据分析中的业务三要素

4.2 活跃用户数

4.2.1 理解活跃用户数

4.2.2 增加活跃用户数的常见方法

4.3 用户转化率

4.3.1 理解用户转化率

4.3.2 提升用户转化率的常见方法

4.4 营收规模

4.4.1 理解营收规模

4.4.2 扩大营收规模的常见方法

第5章 数据分析方法:五招快速上手

5.1 数据分析第一招:看变化

5.1.1 什么是看变化

5.1.2 变化数与变化率

5.1.3 环比与同比

5.2 数据分析第二招:做比较

5.2.1 什么是做比较

5.2.2 参照物的选择

5.2.3 目标达成情况

5.2.4 竞品对比

5.2.5 市场占有率

5.3 数据分析第三招:做拆分

5.3.1 什么是做拆分

5.3.2 按用户访问渠道拆分

5.3.3 按地理位置拆分

5.3.4 按用户属性拆分

5.4 数据分析第四招:看转化

5.4.1 什么是转化率

5.4.2 多层转化率的分析

5.4.3 转化率分析工具:漏斗图和用户旅程地图

5.5 数据分析第五招:发现规律与异常

5.5.1 什么是数据的规律与异常

5.5.2 发现规律

5.5.3 发现异常

第6章 撰写数据分析报告:展示数据分析结论

6.1 短促有力的结论

6.1.1 结论的组成

6.1.2 结论的几种类型

6.1.3 结论表达的原则

6.2 清晰的论证逻辑

6.2.1 论证逻辑要成立

6.2.2 论证逻辑的梳理方法

6.2.3 验证论证逻辑是否成立

6.3 汇报的作用

6.3.1 汇报关系到员工的标签

6.3.2 汇报关系到项目的推进

6.4 汇报工作的要点

第2篇 数据分析实例篇

第7章 数据分析实例:看清业务现状

7.1 寻找北极星指标:衡量业务发展的情况

7.1.1 什么是北极星指标

7.1.2 如何选北极星指标

7.2 北极星指标的统计

7.2.1 什么是月活跃用户数

7.2.2 如何统计月活跃用户数

7.2.3 多种统计口径的处理

第8章 数据分析实例:了解指标规律与变化

8.1 观察与总结数据规律

8.2 与市场进行对比

第9章 数据分析实例:提升营收效率辅助产品升级

9.1 研究转化率情况

9.2 提升利润

第10章 数据分析实例:寻找用户增长机会

10.1 罗列与分析方向:新客构成分析

10.2 评估成本/收益:计算投入产出比

10.3 提升投入产出比:减少预算的浪费

10.4 分析趋势:目前产品所处生命周期

第11章 数据分析实例:发现业务中的异常

11.1 什么是异常

11.2 设立异常指标

11.3 定位异常原因

11.4 学会质疑

第12章 数据分析实例:为用户提供个性化推荐

12.1 个性化推荐的方法

12.2 内容协同过滤

12.3 用户偏好推荐

12.4 商品关联推荐

第13章 数据分析实例:项目汇报展示成果

13.1 项目汇报技巧

13.2 项目汇报要点

第14章 数据分析实例:推动合作

14.1 制订项目计划

14.2 说服合作方

14.3 低成本验证

第15章 数据分析实例:提升用户体验

15.1 用户体验的核心数据

15.2 预防问题

15.3 提升客服响应速度

第16章 请做好准备:数据时代已经来临

16.1 数据分析驱动行动:从思维到实践

16.2 数据时代的个人成长

16.3 一切才刚刚开始

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