活用数据:驱动业务的数据分析实战
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活用数据:驱动业务的数据分析实战

陈哲 (作者) 

  • 书  号:978-7-121-35620-9
  • 出版日期:2019-02-01
  • 页  数:
  • 开  本:
  • 出版状态:上市销售
  • 维护人:张慧敏

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这是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书,有理论、有方法、有实战案例。
本书第1~3章首先对“怎么想”进行了解答,通过明确分析问题、开启分析思路、打开分析视角,依次回答数据思维的3个核心问题:解决什么问题、分析哪些内容、分析到何种程度。第4~8章对企业常见的9项业务需求进行案例解析,回答“怎么做”的问题。这9项业务需求包括战略选择、用户偏好、客户分类、品牌建设、规模预测、产品设计、价格制定、渠道评价、促销配置。通过对具体案例的思考和操作,提升读者的业务理解力、逻辑思维力和动手实践力,加强读者分析和解决问题的水平。
本书具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色,同时在思路上清晰连贯,在表达上深入浅出,既能帮助数据分析从业者入门和提升,也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
用数据破解日常业务难题的入门实操书,深入浅出、实战还原,深度解读用户偏好、品牌建设、规模预测等9大业务需求,沈浩、邓凯、黄成明、宋星等多位老师力荐,赠送120+分钟案例操作视频
陈哲:
毕业于中国人民大学,拥有10 余年数据研究和培训经验。先后在家电市场研究公司、互联网公司、数据分析协会、大学担任项目经理、研究总监、数据中心主任、大学讲师。
主持过企业战略研究、消费者使用习惯与态度分析、市场细分与定位、品牌资产诊断、新产品测试、渠道终端点检、用户画像、客户满意度、互联网营销运营等多个数据分析项目。服务过的企业有飞利浦、三星、长虹、苏宁、新加坡胜安航空公司、新浪等,具有丰富的数据分析业务实战经验。
2013 年独著出版的《数据分析:企业的贤内助》被51CTO 评为“IT 类图书最受读者欢迎的作者奖”。

前言

初为数据分析师,你可能会面临这样的困境:当一项业务需求摆在面前,你的脑子一片空白,不知道该怎么想、怎么做。然后你开始搜肠刮肚,拼命思考,可惜你发现脑海里闪现的只是一些零散的知识点:概念、方法、工具、技能……

这个局,该怎么破?

既然你是卡在“怎么想”和“怎么做”两个环节上的,那么,本书就从这两个环节入手,帮你破局。

1. 业务驱动

要知道“怎么想”,首先要明确业务需求。

因为业务需求决定了数据分析要研究的问题,是数据分析目的和价值的体现。而要明确业务需求,需要回答以下两个问题:

● 数据分析具体有哪些业务需求?

● 满足这些业务需求需要哪些数据分析专题?

企业面临的所有经营难题,都可能成为数据分析的业务需求。完整的企业经营包括投融资、采购、生产、物流、营销等环节。其中营销环节最接近市场,数据化需求最旺盛,因此,本书着眼于企业营销环节的业务需求。

企业面临的营销难题概括起来有三项:做什么、做给谁、怎么做。其所对应的五项业务需求和数据分析专题见下表。本书第1 章对这三者的关系进行了概述,第4~8 章的案例解析与各类数据分析专题相对应,体现了业务驱动的思想,帮你明确分析问题。



2. 思维先导

要知道“怎么想”,还需要回答下面两个问题:

● 为满足这项业务需求,你需要分析哪些内容?

● 这些内容分析到什么程度,才能满足业务需求?

要回答第一个问题,需要开启分析思路,通过提问、模型、结构化思维等方法将抽象的业务需求转化为具体的分析内容,对应本书第2 章。

要回答第二个问题,需要打开分析视角,从对比、分类、相关和描述等多个视角入手,增加数据分析的深度,提升数据分析的价值,对应本书第3 章。

开启分析思路、打开分析视角合称数据思维,对应本书的第1~3 章,先于第4~8 章的案例解析,体现了思维先导的思想。因此,本书将第1~3 章归为思维篇。

3. 实战还原

世上最远的距离是“知道”和“做到”的距离。

“怎么想”是“知道”:当面临业务需求时,“知道”该分析什么内容,实现什么目标。而如何由内容实现目标,这就属于“怎么做”的范畴。在“知道”内容和目标的基础上,“做到”获取有效的数据,选择合适的方法,使用恰当的工具,运用熟练的技能,通过科学的分析,满足企业的业务需求。而在此过程中,需要数据、方法、工具、技能等多个知识点的支撑。因此,要“做到”并非易事,本书通过第4~8 章对此进行了详细介绍。

那么,如何介绍才有效呢?

对于数据、方法、工具、技能等知识点,若只是简单地罗列介绍,就像在构建一座座知识孤岛,建时简单、粗暴,用时难以企及。要实现这些知识点的有效链接和全景应用,需要找到通往各座知识孤岛的路径,这条路径就是实战还原:通过案例解析,融合各个知识点,还原数据分析项目实战的本来面目。因为,如果把各知识点看成是鱼网上的一个个网眼,那么案例解析就是这个鱼网的大绳,鱼网的大绳一提,网眼都能张开;同样,案例贯穿于其中,知识点的讲解也能纲举目张。

因此,本书第4~8章分别使用网上商城、彩电企业、保险公司、手机品牌、厨电公司五个数据分析案例,通过案例解析进行实战还原。因此,本书将第4~8 章归为实战篇。

4. 案例闭环

回答“怎么做”的问题,一个优秀的案例解析应该是闭环的,即:不论面对何种业务需求,你都要首先明确分析思路(确定分析目的和内容),然后知道如何获取、处理、分析和解读数据,最后通过数据的分析和解读,实现分析目的,满足业务需求(见下图)。





因此,本书第4~8 章均按上述步骤进行案例解析,使各个知识点在一条分析流程的链条上实现有序分布和融会贯通;从业务需求中来,到业务需求中去,实现案例闭环。

综上所述,本书在解答数据分析师“怎么想”、“怎么做”两大痛点问题时,具有业务驱动、思维先导、实战还原、案例闭环四个特色(见下图)。通过本书的学习,你的业务理解力、逻辑思维力和动手实践力将会同时得到提升。

本书读者对象

● 大专院校数据分析相关专业师生;

● 想进入数据分析行业的有志之士;

● 从事咨询、研究、分析等数据分析工作的专业人士;

● 企业战略、客服、品牌、产品、市场、运维、渠道等部门的数据分析从业者;

● 经常阅读行业分析、市场研究、经营分析报告的企业各部门和各级管理人员;

● 对数据分析及其业务应用感兴趣者。

勘误与支持

尽管我们对书稿进行了多次修改,但仍然不可避免地会有疏漏和不足之处,恳请读者批评指正。如果你有更多的宝贵意见,也欢迎发送邮件至arzel@163.com。期待得到大家的反馈,我们会在适当的时间进行修订。

书中全部的数据文件可以从作者的微信公众号获取,微信公众号搜索“数据小宇军”,关注后回复“活用数据”即可。数据文件也可以从博文视点网站下载,地址如下:

http://www.broadview.com.cn/35620

致谢

感谢邓凯的鼓励和支持,让我下定决心写这本书。自从当上妈妈,我大部分时间忙乱于尿布和奶瓶之间,对于数据分析的交流与分享,虽心中热爱,却投入甚少。于是,我的博客荒芜了,《数据分析:企业的贤内助》一书也因无暇顾及而绝版。2017 年年底,邓凯找到了我,对《数据分析:企业的贤内助》一书有很高的评价,并和我讨论了该书的优缺点。这唤起了我的斗志,于是我想再写一本书,在表达方式、思维引导、案例解析等方面对《数据分析:企业的贤内助》一书进行改进。邓凯对此非常支持,并在我后续的写作中给予指导和鼓励,使我熬过艰苦岁月,守得云开见月明。此外,邓凯作为一个超级奶爸和数据分析大V的合体,给予我精神力量,让我意识到看娃不能成为懈怠的借口,花开复见却飘零,残憾莫使今生留。可以说,邓凯是这本书的推动者和引路人。

感谢电子工业出版社张慧敏编辑对书稿的修改提议和在写作过程中的督促与支持。

感谢黄成明、李梅花、黎湘艳、孟嘉、沈浩、Spring、宋星、王泽蕴、王颖祥、徐麟、赵坚毅、张文霖等数据分析专家为本书提出建议和撰写书评。

最后,感谢我的家人,没有家人的爱与支持、理解与付出,就没有这本书。



陈哲

目录


思维篇

第1 章 明确分析问题..003

1.1 Why:为什么分析..003

1.1.1 识别机会. 003

1.1.2 规避风险004

1.1.3 问题诊断 005

1.2 What:分析什么 006

1.2.1 战略分析006

1.2.2 用户偏好分析. 007

1.2.3 STP 分析 007

1.2.4 品牌建设分析.008

1.2.5 营销组合分析.008

1.3 How:如何分析 009

1.3.1 开启分析思路.010

1.3.2 打开分析视角.010

1.4 本章结构图 010



第2 章 开启分析思路. 011

2.1 学会提问 011

【案例1】轻松撰写投资项目分析报告 012

2.2 熟悉模型.013

【案例2】构建某地产公司客户满意度指标体系.. 013

2.3 结构与时间思维..015

【案例3】如何做用户偏好分析 015

2.4 演绎思维 019

2.4.1 标准式演绎. 020

2.4.2 常见式演绎. 020

【案例4】应用4W 模式进行爱情战略分析.020

2.5 重要性思维.023

【案例5】KANO 模型的重要性思维 023

2.6 综合案例:如何研究某餐饮企业的顾客满意度024

2.7 本章结构图.025



第3 章 打开分析视角..027

3.1 引例:新浪微博访问量分析027

3.2 对比视角.031

3.2.1 对比的类型. 031

3.2.2 对比的可信度. 032

【案例1】如何比较员工工资与工龄的差异. 033

【案例2】如何处理分类维度 034

3.3 相关视角.036

3.3.1 规模预测 036

3.3.2 精准营销036

【案例3】从颜色偏好看精准营销 036

3.4 分类视角 038

3.4.1 分类的价值. 039

3.4.2 分类的步骤与方法.. 039

3.5 描述视角 040

3.5.1 集中趋势与离中趋势..040

3.5.2 个体波动的研究价值..040

【案例4】疑似车险欺诈的“标的车”分析.041

3.6 如何在业务应用中选择分析视角 041

3.6.1 视角与方法.041

3.6.2 方法与应用. 042

3.7 综合案例:航空公司项目分析价值的提升..043

3.8 本章结构图 049



实战篇

第4 章 战略分析案例解析——某购物中心网上商城战略分析053

4.1 研究目的:战略选择..053

4.2 研究内容:环境分析..053

4.2.1 宏观环境分析. 054

4.2.2 市场环境分析. 055

4.2.3 竞争环境分析. 055

4.3 定性与定量分析方法..057

4.3.1 定性:SWOT 分析 057

4.3.2 定量:内外因素评价矩阵 057

4.4 内外因素数据获取.. 058

4.4.1 外部因素数据.058

4.4.2 内部因素数据. 059

4.5 内外因素得分计算.. 060

4.5.1 评分的计算.060

4.5.2 权重的计算. 062

4.5.3 最终得分的计算..064

4.6 制作战略选择矩阵图及解读 066

4.6.1 分析思路066

4.6.2 图表制作 067

4.6.3 结果解读068

4.7 本章结构图 068



第5 章 用户偏好分析案例解析——某彩电企业用户偏好分析 069

5.1 研究目的:差异化营销.. 069

5.1.1 差异化营销的必要性..069

5.1.2 差异化营销的可行性.. 070

5.2 研究内容:五阶段和七要素071

5.2.1 分析内容 071

5.2.2 调查问卷 072

5.3 用户偏好数据获取074

5.3.1 调研计划 074

5.3.2 数据录入074

5.4 调研数据处理..075

5.4.1 数据清洗 075

5.4.2 数据读取080

5.5 数据分析架构..082

5.5.1 分析目录 082

5.5.2 分析体系 082

5.6 数据分析方法. 084

5.6.1 频数统计084

5.6.2 均值分析085

5.6.3 方差分析086

5.6.4 比较均值089

5.6.5 交叉分析090

5.7 分析结果解读. 091

5.7.1 用户整体偏好分析..091

5.7.2 各类用户偏好检验.. 092

5.7.3 各类用户偏好对比..093

5.7.4 用户基本特征描述..093

5.8 本章结构图 094



第6 章 STP 分析案例解析——甲保险公司客户分类分析095

6.1 研究目的:精准营销..095

6.2 研究内容:客户分类维度095

6.2.1 事前分类维度.096

6.2.2 事后分类维度.096

6.3 数据获取与处理..097

6.3.1 调查问卷设计. 097

6.3.2 调研计划100

6.3.3 数据处理100

6.4 数据分析架构. 101

6.4.1 客户细分 102

6.4.2 目标客户选择. 102

6.4.3 目标客户定位. 102

6.5 数据分析与输出结果..103

6.5.1 确定分类维度. 103

6.5.2 分类维度的数据消减.. 103

6.5.3 分类维度的数据转化..111

6.5.4 细分方法的选择.. 112

6.5.5 聚类分析116

6.5.6 目标客户选择. 121

6.5.7 目标客户定位. 126

6.6 分析结果解读..136

6.6.1 分析思路 137

6.6.2 分析主体 137

6.6.3 结论建议140

6.7 本章结构图 141



第7 章 品牌建设分析案例解析——某手机品牌建设分析142

7.1 研究目的:提升品牌价值142

7.1.1 品牌的内涵. 142

7.1.2 品牌的价值. 143

7.2 研究内容:品牌认知与行为143

7.2.1 品牌形象分析.144

7.2.2 品牌知名度分析..146

7.2.3 品牌流转分析.147

7.3 数据获取与处理..150

7.3.1 调研计划 150

7.3.2 数据处理151

7.4 品牌形象分析与解读. 160

7.4.1 品牌知觉图的基本思想..160

7.4.2 品牌知觉图的制作..164

7.4.3 分析结果解读.166

7.5 品牌知名度分析与解读167

7.5.1 Graveyard 模型的基本思想.. 167

7.5.2 Graveyard 模型的制作..168

7.5.3 分析结果解读.170

7.6 品牌流转分析与解读..170

7.6.1 品牌流转程度分析.. 171

7.6.2 品牌流转方向分析.. 173

7.6.3 品牌流转原因分析.. 175

7.7 本章结构图.182



第8 章 营销组合分析案例解析——甲厨电公司的营销决策 183

8.1 研究目的:营销决策. 183

8.2 研究内容:营销组合分析.. 184

8.2.1 产品决策分析.184

8.2.2 定价决策分析.184

8.2.3 流量渠道价值评价..185

8.2.4 促销资源配置分析..185

8.3 规模预测分析. 185

8.3.1 预测思路与方法..186

8.3.2 季节分解法预测..188

8.3.3 类比法与因素推算法预测198

8.3.4 回归预测 203

8.4 产品属性分析..209

8.4.1 关于产品属性的观点.. 210

8.4.2 KANO 模型的基本思想.. 211

8.4.3 基于KANO 模型的问卷设计.. 213

8.4.4 KANO 模型的数据准备.. 214

8.4.5 确定属性分类依据.. 215

8.4.6 判断记录的属性类别.. 217

8.4.7 Better-Worse 系数矩阵 221

8.4.8 分析结果解读. 227

8.5 定价决策分析..228

8.5.1 定价问题与分析方法.. 228

8.5.2 PSM 模型的基本思想. 229

8.5.3 基于PSM 模型的调查问卷设计.. 231

8.5.4 基于PSM 模型的数据准备. 232

8.5.5 最优价格与价格范围分析 233

8.5.6 三类市场的规模分析.. 235

8.5.7 分析结果解读. 236

8.6 流量渠道价值评价237

8.6.1 评价思路:确定影响因素 237

8.6.2 评价指标:ROI 与Engagement.. 237

8.6.3 数据准备:电商转化数据 241

8.6.4 评价指标的计算.. 241

8.6.5 评价方法:矩阵分析.. 242

8.6.6 评价方法:归因分析.. 245

8.7 促销资源配置..259

8.7.1 问题界定与方法选择.. 260

8.7.2 资源配置三要素.. 260

8.7.3 线性规划的基本思想.. 261

8.7.4 媒体组合案例解析.. 262

8.8 本章结构图.267

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