数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解
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3.4 PowerBI
第51问什么是商业智能?—商业智能与PowerBI入门 第52问 PowerBI的核心概念有哪些?—一文看懂PowerBI运行逻辑 第53问如何用PowerBI做数据分析?—PowerBI完整数据分析流程案例
4.2理解业务本质
4.1落地思维
4.3互联产品数据 分析实践
4.4报告呈现
2.5用户分析方法
第32问什么是用户画像分析? 第33问什么是漏斗分析? 第34问什么是RFM用户分层分析? 第35问什么是同期群分析?
第36问分析工 1具如何来自?— 常用场景说明23.1 Excel
3
3.2 SQL
4
3.3 Python
5
3.4 PowerBI
3.1 Excel
第37问用Excel做数据分析够吗?—Excel的学习路径 第38问 Excel中有哪些重要的函数或功能?—Excel高频常用函数介绍 第39问如何用Excel做数据分析?—Excel透视表最全指南
目录分析
为什么要学习 数据分析
如何开始—数 据分析师胜任 力模型
本书内容介绍
小结
1.1基础认知
1.2底层逻辑
1.1基础认知
第1问数据分析怎么学?—本书学习指南 第2问数据分析是怎么来的?—数据分析极简发展史 第3问什么是数据指标? 第4问常见的指标有哪些? 第5问对于数据分析领域,统计学要学到什么程度? 第6问数据分析领域主要的岗位有哪些?
4.5项目复现实 战
4.1落地思维
第54问数据分析的结果该如何落地? 第55问数据分析没有思路怎么办?—数据分析中“以终为始”的思考逻辑 第56问如何从不同层次理解业务?—数据分析中“点线面体”的思考逻辑 第57问数据分析怎么做才有价值?—数据分析中的目标管理
4.2理解业务本质
第58问常说的业务场景是什么?—从营销角度出发构建“业务场景模型” 第59问零售行业常说的人货场是什么?—从“人货场模型”看落地场景中的 数据分析 第60问如何深入理解业务?—利用点线面思维构建“业务模型” 第61问如何梳理业务流程?—从“线”的层次思考业务 第62问如何看懂公司的商业模式?—从“面”的层次思考业务 第63问从战略层次全局看待业务?—从“体”的层次思考业务
4.3互联产品数据分析实践
第64问如何分析用户行为数据?—还原实际业务中的落地分析流程 第65问如何定义问题?—AARRR模型中获取阶段的落地分析 第66问如何形成分析思路?—AARRR模型中促活阶段的落地分析 第67问如何给落地建议?—AARRR模型中留存阶段的落地分析
4.4报告呈现
第68问为什么要做数据分析报告?—向上汇报与横向沟通 第69问如何用数据来讲故事?—报告结构与金字塔原理 第70问如何制作一个图表?—数据可视化的逻辑
1.2底层逻辑
第7问如何建立完整有效的数据指标体系? 第8问数据指标体系如何应用?—数据监控体系 第9问数据分析的产出价值是什么? 第10问数据分析的常见陷阱有哪些? 第11问如何让数据驱动业务?—数据分析流程
2.2通用分析方法
2.1数据思维
2.3商业分析方法
2.4产品分析方 法
2.5用户分析方 法
4.5项目复现实战
第71问游戏行业,如何分析活动?
第5章展望
作者介绍
同名作者介绍
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读书笔记
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精彩摘录
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数据分析师手记——数据分析 72个核心问题精解
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
方法
逻辑
数据
技术
模型
读者
第章
核心
核心
数据 数据
思考
问题
分析
思维
业务
场景
第问
分析方法
内容摘要
内容摘要
《数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发, 使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解,构建了数据分析的知识框架,带领读者认识数据分析 背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图,针对具体的方法、技术进行延伸学习。
2.3商业分析方法
第23问什么是PEST分析? 第24问什么是SWOT分析? 第25问什么是逻辑树分析? 第26问什么是“STP+4P”分析? 第27问什么是波士顿矩阵分析? 第28问什么是5W2H分析?
2.4产品分析方法
第29问什么是生命周期分析? 第30问什么是AB测试分析? 第31问什么是竞品分析?
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谢谢观看
2.1数据思维
第12问什么是数据思维? 第13问怎么使用数据思维? 第14问怎么训练数据思维?
2.2通用分析方法
第15问什么是数据异常分析? 第16问什么是描述性分析? 第17问什么是对比分析? 第18问什么是细分分析? 第19问什么是归因分析? 第20问什么是预测分析? 第21问什么是相关性分析? 第22问什么是二八定律/帕累托定律分析?
3.2 SQL
第40问什么是SQL?—SQL的学习路径 第41问 SQL基础操作有哪些? 第42问 SQL有哪些高频函数? 第43问 SQL的表连接该如何做? 第44问什么是SQL的窗口函数? 第45问 SQL要学习到什么程度?—SQL在数据分析中落地
3.3 Python
第46问什么是Python?—Python的介绍与开始 第47问 Python基础语法有哪些? 第48问 Python数据分析工具包Pandas是什么? 第49问 Python数据可视化工具包Matplotlib是什么? 第50问 Pandas如何解决业务问题?—数据分析流程详解