數據分析實戰:方法、工具與可視化
曾津 韓知白
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2023-01-01
- 定價: $659
- 售價: 8.5 折 $560
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 268
- ISBN: 7115596093
- ISBN-13: 9787115596093
-
相關分類:
Data Science
立即出貨 (庫存=1)
買這商品的人也買了...
-
$680$537 -
$380$300 -
$458用戶思維+好產品讓用戶為自己尖叫
-
$474$450 -
$296內容算法:把內容變成價值的效率系統
-
$403數據決策:企業數據的管理、分析與應用
-
$534$507 -
$505數據分析思維 : 分析方法和業務知識
-
$505標簽類目體系:面向業務的數據資產設計方法論
-
$534$507 -
$636$604 -
$474$450 -
$888$844 -
$305電商實戰營 — 電商數據分析
-
$509Pandas 數據分析快速上手 500招 (微課視頻版)
-
$266網絡爬蟲案例教程(Python·微課視頻版)
-
$534$507 -
$714$678 -
$534$507 -
$834$792 -
$479$455 -
$690$545 -
$888$844 -
$680$537 -
$680$537
相關主題
商品描述
本書通過實戰案例和可視化的圖形講解數據分析的知識。通過閱讀本書,讀者可以從容地處理數據,高效地完成數據分析工作。本書共9章,主要內容包括不同場景下的數據分析方法,從業者應具備的數據分析基本知識,數據分析師應具有的思維方式,海盜法則和指標體系建模,用戶畫像賦能數據分析,數據可視化的實操技巧等。
本書不僅適合產品經理、運營人員、市場營銷人員閱讀,還適合數據分析人員閱讀。
作者簡介
曾津
CDAIII数据科学家,是一名在数据分析岗位上深耕十数年的数据老兵。曾先后担任探探商业化与国际化数据分析总监、去哪儿资深数据产品经理、数据情报与应用中心负责人,负责公司业务分析、实验分析、指标体系构建、BI系统构建及用户画像等相关工作。与此同时,他有多年数据分析相关授课培训经验,曾为光大银行、中国移动研究院、中国电信研究院、360、南方航空等多家公司进行培训授课,能深入浅出地讲解数据分析和实战技能。
韩知白
北京显著科技有限公司创始人、CEO, 曾任挚文集团探探公司副总裁,美图公司高级总监,分管国际化、增长、商业化等业务。
目錄大綱
目錄
第 1章 為什麽人人都要懂數據分析 1
1.1 產品經理為什麽要懂數據分析 1
1.2 產品經理的數據分析實戰案例 2
1.3 市場營銷人員為什麽要懂數據分析 3
1.4 公司領導、業務負責人為什麽要懂數據分析 5
第 2章 數據分析基礎知識 7
2.1 PV和UV 7
2.2 指標 8
2.3 用戶畫像和拆分維度 8
2.4 用戶行為漏鬥 9
2.5 科學的A/B實驗 10
2.6 凈收益檢驗 11
第3章 做一名優秀的數據分析師 13
3.1 數據分析師與數據觀 13
3.1.1 數據——從資源到資產 13
3.1.2 從數據到應用經歷的“驚險的一跳” 15
3.2 對數據分析師崗位的一些理解 17
3.2.1 數據分析師應具有的能力 17
3.2.2 數據分析師應具備的技能 19
3.2.3 數據分析師不要單打獨鬥 20
第4章 數據分析師的思維方式 22
4.1 數據分析的基本流程——形成“一根線” 22
4.2 數據分析的兩個重要思維模型——“樹”與“田” 28
4.2.1 “樹”思維 29
4.2.2 “田”思維 32
第5章 海盜法則與指標體系建模 40
5.1 海盜法則 40
5.1.1 用戶獲取 43
5.1.2 用戶激活 47
5.1.3 用戶留存 49
5.1.4 獲取收入 52
5.1.5 自傳播 57
5.2 構建指標體系 60
5.2.1 北極星指標 61
5.2.2 通過OSM模型構建指標體系 69
第6章 數據分析方法 75
6.1 數據分析工具箱 75
6.2 現狀分析 77
6.2.1 描述現狀——探索性數據分析方法 77
6.2.2 常用的指標 80
6.2.3 趨勢分析 100
6.3 異常值發現 103
6.3.1 西格瑪法則 103
6.3.2 四分位差法 110
6.4 定位問題 112
6.4.1 漏鬥分析 112
6.4.2 多維分析 115
6.4.3 指標拆解 115
6.4.4 魔法數字 121
第7章 A/B測試——提高銷售轉化率 127
7.1 A/B測試簡介 127
7.1.1 A/B測試的概念以及應用場景 127
7.1.2 A/B測試的起源 129
7.2 A/B測試的統計理論基礎——假設檢驗 131
7.2.1 從“女士品茶”理解假設檢驗的定義 131
7.2.2 假設檢驗的步驟 133
7.3 A/B測試流程和實驗 144
7.3.1 A/B測試的流程和實驗指標的指定 144
7.3.2 實驗的設計和進行 147
7.4 綜合案例:Panda公司通過A/B測試優化促銷信息展示方案 156
7.5 A/B測試進階 158
7.5.1 如果實驗結果和我們預想的不一樣怎麽辦 158
7.5.2 基於A/B測試增量反饋模型 159
第8章 用戶畫像 162
8.1 用戶畫像概況:用戶畫像概念及應用領域 162
8.1.1 用戶畫像的定義 162
8.1.2 用戶畫像的使用範圍 163
8.1.3 關於用戶畫像的一些理解 164
8.2 用戶畫像構建途徑 165
8.2.1 構建和應用用戶畫像的步驟 165
8.2.2 利用算法模型生成用戶畫像標簽 171
8.3 用戶畫像實戰 185
8.3.1 用戶畫像的本質是差異化 185
8.3.2 用戶畫像的優勢是“惠而不費” 187
8.3.3 用戶畫像需要積少成多 189
8.3.4 用戶畫像體系要服務場景 189
8.3.5 利用用戶畫像需要遵循“不作惡”原則 190
第9章 數據可視化與Tableau操作 191
9.1 數據可視化概述 191
9.1.1 什麽是數據可視化 191
9.1.2 常用的數據可視化工具 192
9.1.3 好的數據可視化方案 195
9.2 Tableau數據可視化基礎 203
9.2.1 Tableau簡介 203
9.2.2 開啟Tableau可視化之旅 206
9.2.3 高級可視化圖表的製作 240
9.2.4 可視化方案的展現:儀表板和故事 244
附錄A 為什麽抽樣方差公式的分母中是n-1 248
附錄B 時間序列趨勢分解的Python代碼 253
附錄C 分詞的Python代碼 254