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数据分析之道: 用数据思维指导业务实战

数据分析之道: 用数据思维指导业务实战

作者: 李渝方

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已完结现代当代当代文学
作品简介

《数据分析之道:用数据思维指导业务实战》以数据思维为主题,以数据分析全流程为主线,融合了与数据思维相关的编程语言、统计学基础及案例分析等内容,全书分为4 篇,囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法,包括经典的海盗(AARRR)模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H 等分析方法,还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。 《数据分析之道:用数据思维指导业务实战》适合工作了1~3 年的初级数据分析师;已经掌握了数据分析工具,需要培养数据思维的转行人员;数据科学行业的人力专家和猎头等。

目录 (59章)
倒序
正文
第1篇数据思维第1章数据思维是什么1.1从数据治理流程浅谈数据思维1.2数据思维到底是什么1.3数据思维最直观的解释第2章为什么数据思维如此重要2.1数据思维是数据分析师必备的技能2.2数据思维是数据分析师成长晋升的必备技能2.3数据思维能帮助数据分析师建立影响力第3章数据思维如何培养3.1熟悉常用的数据分析方法3.2树立目标意识,寻找潜在分析点3.3不预设立场,通过客观的标准代替主观的判断3.4基于数据分析结果为业务方提出切实可行的解决方案第2篇数据指标体系第4章数据埋点4.1数据埋点简介4.2数据埋点分类及主流的数据上报技术4.3数据埋点方案设计第5章数据标签体系5.1数据标签体系与用户画像5.2如何构建数据标签体系5.3数据标签体系的应用场景第6章数据指标体系6.1从中国人口数据初识指标体系构建6.2用四个模型梳理数据指标体系构建的方法论6.3如何搭建一套通用的指标体系并快速落地应用6.4定位异动因素第3篇数据分析方法论第7章对比思维7.1利用对比分析得出结论7.2A/B试验设计及容易忽略的误区(1)7.2A/B试验设计及容易忽略的误区(2)7.3A/B试验背后涉及的统计学原理(1)7.3A/B试验背后涉及的统计学原理(2)7.4Python实战:A/B试验在广告方案选择中的应用第8章分群思维8.1从用户生命周期浅谈分群思维8.2用数据分箱进行结构化分析8.3同期群分析解读用户生命周期,剖析真实用户行为和价值8.4Python实战:基于RFM模型及K-Means算法实现用户分群(1)8.4Python实战:基于RFM模型及K-Means算法实现用户分群(2)第9章相关与因果9.1相关性分析简介9.2因果推断方法论9.3Python实战:利用DoWhy框架实现因果推断第4篇数据分析案例实战第10章用户流失分析10.1用户流失分析方法论10.2案例分析:用5W2H方法分析游戏用户流失原因10.3用5个理论模型构建外部因素分析框架10.4如何设计问卷验证用户流失的原因10.5Python实战:通过生存分析预测用户流失周期第11章用户转化与付费分析11.1用户转化与付费分析概述11.2贝叶斯公式在用户转化中的应用11.3案例分析:用漏斗模型分析某电商平台换货业务,提升用户转化率11.4用营销增益模型实现用户分群,辅助运营人员识别营销敏感人群11.5Python实战:利用营销增益模型识别营销敏感人群
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