本書(shū)通過(guò)實(shí)戰(zhàn)案例和可視化的圖形講解數(shù)據(jù)分析的知識(shí)。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者可以從容地處理數(shù)據(jù)，高效地完成數(shù)據(jù)分析工作。本書(shū)共9章，主要內(nèi)容包括不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析方法，從業(yè)者應(yīng)具備的數(shù)據(jù)分析基本知識(shí)，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具有的思維方式，海盜法則和指標(biāo)體系建模，用戶畫(huà)像賦能數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的實(shí)操技巧等。
本書(shū)不僅適合產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員、市場(chǎng)營(yíng)銷人員閱讀，還適合數(shù)據(jù)分析人員閱讀。
1.全彩印刷，框架清晰，有效提高讀者閱讀體驗(yàn)
2.結(jié)合實(shí)際案例，將理論與現(xiàn)實(shí)結(jié)合，滿足工作中的實(shí)踐需求
3.本書(shū)作者在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域工作多年，經(jīng)驗(yàn)豐富，有多年數(shù)據(jù)分析相關(guān)授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，可以深入淺出的講解數(shù)據(jù)分析和實(shí)戰(zhàn)技能
4.語(yǔ)言通俗易懂，由淺入深，零基礎(chǔ)讀者可輕松閱讀
本書(shū)主要內(nèi)容：
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)；
如何成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師；
數(shù)據(jù)分析師的思維方式；
海盜法則和指標(biāo)體系建模；
數(shù)據(jù)分析方法；
A/B測(cè)試；
用戶畫(huà)像；
數(shù)據(jù)可視化與Tableau操作。
曾津
CDAIII數(shù)據(jù)科學(xué)家，是一名在數(shù)據(jù)分析崗位上深耕十?dāng)?shù)年的數(shù)據(jù)老兵。曾先后擔(dān)任探探商業(yè)化與國(guó)際化數(shù)據(jù)分析總監(jiān)、去哪兒資深數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)情報(bào)與應(yīng)用中心負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)公司業(yè)務(wù)分析、實(shí)驗(yàn)分析、指標(biāo)體系構(gòu)建、BI系統(tǒng)構(gòu)建及用戶畫(huà)像等相關(guān)工作。與此同時(shí)，他有多年數(shù)據(jù)分析相關(guān)授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，曾為光大銀行、中國(guó)移動(dòng)研究院、中國(guó)電信研究院、360、南方航空等多家公司進(jìn)行培訓(xùn)授課，能深入淺出地講解數(shù)據(jù)分析和實(shí)戰(zhàn)技能。
韓知白
北京顯著科技有限公司創(chuàng)始人、CEO, 曾任摯文集團(tuán)探探公司副總裁，美圖公司高級(jí)總監(jiān)，分管國(guó)際化、增長(zhǎng)、商業(yè)化等業(yè)務(wù)。
目錄
第 1章 為什么人人都要懂?dāng)?shù)據(jù)分析 1
1.1 產(chǎn)品經(jīng)理為什么要懂?dāng)?shù)據(jù)分析 1
1.2 產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例 2
1.3 市場(chǎng)營(yíng)銷人員為什么要懂?dāng)?shù)據(jù)分析 3
1.4 公司領(lǐng)導(dǎo)、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人為什么要懂?dāng)?shù)據(jù)分析 5
第 2章 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí) 7
2.1 PV和UV 7
2.2 指標(biāo) 8
2.3 用戶畫(huà)像和拆分維度 8
2.4 用戶行為漏斗 9
2.5 科學(xué)的A/B實(shí)驗(yàn) 10
2.6 凈收益檢驗(yàn) 11
第3章 做一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師 13
3.1 數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)觀 13
3.1.1 數(shù)據(jù)——從資源到資產(chǎn) 13
3.1.2 從數(shù)據(jù)到應(yīng)用經(jīng)歷的“驚險(xiǎn)的一跳” 15
3.2 對(duì)數(shù)據(jù)分析師崗位的一些理解 17
3.2.1 數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具有的能力 17
3.2.2 數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能 19
3.2.3 數(shù)據(jù)分析師不要單打獨(dú)斗 20
第4章 數(shù)據(jù)分析師的思維方式 22
4.1 數(shù)據(jù)分析的基本流程——形成“一根線” 22
4.2 數(shù)據(jù)分析的兩個(gè)重要思維模型——“樹(shù)”與“田” 28
4.2.1 “樹(shù)”思維 29
4.2.2 “田”思維 32
第5章 海盜法則與指標(biāo)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(gòu)建指標(biāo)體系 60
5.2.1 北極星指標(biāo) 61
5.2.2 通過(guò)OSM模型構(gòu)建指標(biāo)體系 69
第6章 數(shù)據(jù)分析方法 75
6.1 數(shù)據(jù)分析工具箱 75
6.2 現(xiàn)狀分析 77
6.2.1 描述現(xiàn)狀——探索性數(shù)據(jù)分析方法 77
6.2.2 常用的指標(biāo) 80
6.2.3 趨勢(shì)分析 100
6.3 異常值發(fā)現(xiàn) 103
6.3.1 西格瑪法則 103
6.3.2 四分位差法 110
6.4 定位問(wèn)題 112
6.4.1 漏斗分析 112
6.4.2 多維分析 115
6.4.3 指標(biāo)拆解 115
6.4.4 魔法數(shù)字 121
第7章 A/B測(cè)試——提高銷售轉(zhuǎn)化率 127
7.1 A/B測(cè)試簡(jiǎn)介 127
7.1.1 A/B測(cè)試的概念以及應(yīng)用場(chǎng)景 127
7.1.2 A/B測(cè)試的起源 129
7.2 A/B測(cè)試的統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)——假設(shè)檢驗(yàn) 131
7.2.1 從“女士品茶”理解假設(shè)檢驗(yàn)的定義 131
7.2.2 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 133
7.3 A/B測(cè)試流程和實(shí)驗(yàn) 144
7.3.1 A/B測(cè)試的流程和實(shí)驗(yàn)指標(biāo)的指定 144
7.3.2 實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和進(jìn)行 147
7.4 綜合案例：Panda公司通過(guò)A/B測(cè)試優(yōu)化促銷信息展示方案 156
7.5 A/B測(cè)試進(jìn)階 158
7.5.1 如果實(shí)驗(yàn)結(jié)果和我們預(yù)想的不一樣怎么辦 158
7.5.2 基于A/B測(cè)試增量反饋模型 159
第8章 用戶畫(huà)像 162
8.1 用戶畫(huà)像概況：用戶畫(huà)像概念及應(yīng)用領(lǐng)域 162
8.1.1 用戶畫(huà)像的定義 162
8.1.2 用戶畫(huà)像的使用范圍 163
8.1.3 關(guān)于用戶畫(huà)像的一些理解 164
8.2 用戶畫(huà)像構(gòu)建途徑 165
8.2.1 構(gòu)建和應(yīng)用用戶畫(huà)像的步驟 165
8.2.2 利用算法模型生成用戶畫(huà)像標(biāo)簽 171
8.3 用戶畫(huà)像實(shí)戰(zhàn) 185
8.3.1 用戶畫(huà)像的本質(zhì)是差異化 185
8.3.2 用戶畫(huà)像的優(yōu)勢(shì)是“惠而不費(fèi)” 187
8.3.3 用戶畫(huà)像需要積少成多 189
8.3.4 用戶畫(huà)像體系要服務(wù)場(chǎng)景 189
8.3.5 利用用戶畫(huà)像需要遵循“不作惡”原則 190
第9章 數(shù)據(jù)可視化與Tableau操作 191
9.1 數(shù)據(jù)可視化概述 191
9.1.1 什么是數(shù)據(jù)可視化 191
9.1.2 常用的數(shù)據(jù)可視化工具 192
9.1.3 好的數(shù)據(jù)可視化方案 195
9.2 Tableau數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) 203
9.2.1 Tableau簡(jiǎn)介 203
9.2.2 開(kāi)啟Tableau可視化之旅 206
9.2.3 高級(jí)可視化圖表的制作 240
9.2.4 可視化方案的展現(xiàn)：儀表板和故事 244
附錄A 為什么抽樣方差公式的分母中是n-1 248
附錄B 時(shí)間序列趨勢(shì)分解的Python代碼 253
附錄C 分詞的Python代碼 254
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