《数据分析原理：6步解决业务分析难题》周文全【文字版_PDF电子书_】
| 书名：数据分析原理：6步解决业务分析难题 作者：周文全,黄怡媛,马炯雄 出版社：电子工业出版社 译者：无 出版日期：2023-1 页数：236 ISBN：9787121444531 |
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内容简介：
本书系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，终推演、验证、分析出结论，并选择的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环。
本书的内容从底层原理出发，帮助读者打好数据分析基本功。在原理的讲解过程中，通过提问、思考、解答、案例分享的方式，结合三位专家十多年的行业经验，让读者从根本上理解数据分析、学会数据分析。本书适合数据分析从业也、数据分析爱好者阅读，也适合大中专院校数据相关专业的老师和学生使用。
作者简介：
周文全，暨南大学毕业，10多年工作经验，先后在中国电信、阿里巴巴、腾讯从事数据分析工作，亿级App商业增长负责人。微信公众号“数据分析学习之道” 运营者，教授全网畅销课“Spring数据分析思维案例实战”。优秀讲师，创作型职场从业者，擅长思维发散、问题分析与解决、探索新技术。
黄怡媛，本科为暨南大学经济学专业，硕士为英国巴斯大学创业与管理专业。毕业后在腾讯、阿里巴巴等国内一线互联网企业工作，参与过亿级toC产品的运营，也参与过toB产品从0到1的搭建，有5年多的产品运营和数据运营经验。擅长业务分析和策略制定，关注商业和科技行业动向，乐于探索新领域。
马炯雄，本科为广东工业大学信息管理与信息系统专业。毕业后在腾讯工作，有超过十年的产品运营和数据分析经验，对问题的拆解和数据指标体系的搭建有自己独特的见解和方法。
目 录：
第1章 数据分析始于懂业务，切于指标体系 001
1.1 怎样才叫懂业务并高于业务视角 002
1.1.1 懂业务的三个标准 003
1.1.2 什么是高于业务视角 008
1.2 如何才能成为懂业务的专家 014
1.2.1 多想一步，不做只为完成工作的“机器人” 015
1.2.2 主动思考，培养批判性思维 018
1.3 四步法建立指标体系 021
1.3.1 指标的含义 021
1.3.2 指标体系的定义 022
1.3.3 指标体系建立的四个步骤 023
1.4 五大行业的业务目标和指标体系 028
1.4.1 能源行业的目标和指标体系——以中石化为例 029
1.4.2 政务行业的目标和指标体系——以粤省事为例 033
1.4.3 金融行业的目标和指标体系——以建行App 为例 035
1.4.4 教育行业的目标和指标体系——以腾讯课堂为例 037
1.4.5 互联网行业的目标和指标体系 039
第2章 良好的目标拆解能够让分析事半功倍 043
2.1 目标拆解的核心法则 044
2.1.1 MECE 法则是什么 045
2.1.2 如何做到完全穷尽和相互独立 046
2.1.3 MECE 法则实践案例 051
2.2 利用公式法进行拆解 055
2.2.1 公式法的定义 055
2.2.2 生活中的问题用公式法拆解 055
2.2.3 销售中的问题用公式法拆解 057
2.2.4 互联网中的问题用公式法拆解 059
2.3 利用路径法进行拆解 064
2.3.1 路径法的定义 064
2.3.2 路径法的案例：分析某清理工具App 的日活趋势 064
2.4 利用模块法进行拆解 068
2.4.1 模块法的定义 069
2.4.2 模块法的案例：利用商业画布模型拆解商业问题 069
第3章 数据的选取对终分析产生关键性的影响 075
3.1 常见的数据类型和获取途径 076
3.1.1 数据的类型 076
3.1.2 数据的获取渠道 078
3.1.3 外部竞争对手数据的获取 081
3.1.4 内部数据的提取 082
3.2 选取数据和数据预处理 092
3.2.1 选取数据的原则 092
3.2.2 数据预处理 095
第4章 业务模块决定分析方法的适用场景 103
4.1 行业分析 104
4.1.1 行业分析的目的确认 105
4.1.2 系统性资料搜集和整理 108
4.1.3 找到行业的痛点 112
4.1.4 形成自己的策略和观点 114
4.2 市场规模预测分析 117
4.2.1 时间序列预测法 117
4.2.2 用户构成预测法 121
4.3 渠道质量评估 125
4.3.1 渠道的定义、分类和管理 126
4.3.2 渠道质量分析法 128
4.3.3 渠道反作弊分析法 133
4.4 产品分析 136
4.4.1 产品的功能设计合理性分析 136
4.4.2 产品的健康度分析 143
4.4.3 产品精细化分群运营分析 145
4.5 运营活动分析 150
4.5.1 活动目标拆解分析法 152
4.5.2 设计活动内容之选品分析法 155
4.5.3 活动前上线预热之优惠券营销分析 157
4.5.4 活动正式上线之指标体系日常监控分析 160
4.5.5 活动后效果复盘之整体效果分析 161
4.6 用户增长分析 163
4.6.1 用户留存率增长分析 165
4.6.2 用户流失率降低分析 171
第5章 推演、组织、验证出正确的结论 177
5.1 合理推演，避免谬误，从而得出正确的结论 178
5.1.1 过度简化因果谬误 178
5.1.2 滑坡谬误 180
5.1.3 忽略常见原因谬误 182
5.1.4 事后归因谬误 183
5.1.5 以偏概全谬误 184
5.2 分析结论的组织：金字塔原理的使用 186
5.2.1 结论的三个层次 186
5.2.2 什么是金字塔原理 189
5.2.3 如何运用金字塔原理 190
5.3 多数分析结论都需要靠AB 测试来验证 193
5.3.1 AB 测试的应用场景 193
5.3.2 AB 测试四步法 194
5.3.3 AB 测试的常见误区 198
第6章 数据分析的展现方式 201
6.1 图表是数据分析结论的直观展现方式 202
6.1.1 “图表三千，只取一瓢” 203
6.1.2 根据论证逻辑，选择合适的图表 203
6.1.3 锦上添花的其他图表类型 209
6.1.4 图表需要优化：图表优化的三大原则 211
6.2 分析报告能把数据分析的结论和思考进一步升华 216
6.2.1 克服拖延症好的办法：“先把手弄脏” 216
6.2.2 搭好基础框架就完成了至少80% 的工作 216
6.2.3 细心打磨，增强专业说服力 217
6.3 把数据分析的结论娓娓道来 218
6.3.1 汇报是达到业务目的的手段 218
6.3.2 用讲故事的逻辑组织你的汇报 220
6.3.3 优秀汇报的成熟模型：SCQA 和ZUORA 222
6.3.4 说在后：准备好面对问题和挑战 225
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摘要：《数据分析原理：6步解决业务分析难题》是周文全编写的一本数据分析类书籍，旨在帮助读者通过6个步骤解决实际业务中的分析难题。全书围绕如何通过数据分析来提升决策质量、优化业务流程以及增强企业的竞争力展开，内容从数据收集、数据处理到结果解读，涵盖了数据分析的各个环节。书中不仅提供了实用的分析技巧，还通过大量的案例分析，帮助读者理解如何在复杂的商业环境中应用数据分析。无论是数据分析的初学者，还是有一定经验的分析师，都可以从中获得深入的见解和可操作的工具。
1、数据分析的核心概念
数据分析作为一种科学的决策支持工具，已经在各行各业中得到广泛应用。《数据分析原理：6步解决业务分析难题》通过系统化的分析框架，帮助读者理解数据分析的基本概念。首先，数据分析不仅仅是技术性的工作，更是一种跨领域的思维方式。它要求分析师在解决问题时，能够结合数据与业务实际情况进行深入的思考。书中指出，数据分析的核心不仅在于数据的处理与呈现，更重要的是如何通过数据洞察出问题的根本原因，帮助企业做出更精准的决策。
在数据分析过程中，数据的质量至关重要。周文全特别强调，数据的准确性、完整性以及时效性，是确保分析结果可靠的基础。因此，企业在进行数据分析之前，必须建立健全的数据收集与管理机制。无论是来自内部的运营数据，还是外部的市场数据，都需要经过严格筛选与清洗，以保证分析结果的有效性。
此外，数据分析不仅限于历史数据的回顾，更需要预测未来的趋势。通过统计建模与机器学习技术，数据分析能够为企业提供前瞻性的决策支持。因此，书中提到的数据分析不仅是一个过去数据的总结，更是一个面向未来的预测过程，帮助企业在竞争中占得先机。
2、六步数据分析方法论
书中的核心内容之一是六步数据分析方法论，它为读者提供了一个系统的框架，用来解决实际中的业务分析问题。这六个步骤包括：问题定义、数据收集、数据清洗、数据分析、结果解读以及决策实施。每个步骤都环环相扣，构成了一个完整的分析流程，帮助分析师更高效地进行数据驱动的决策。
第一个步骤“问题定义”是所有分析的起点。周文全强调，明确分析目标和问题是数据分析成功的关键。如果分析目标不明确，后续的所有分析工作都会失去方向。因此，在开始数据分析之前，必须与业务相关方充分沟通，明确要解决的核心问题，确保分析过程能够对准业务需求。
接下来的“数据收集”步骤则是为分析提供基础。数据的获取途径多种多样，可以通过内部系统、外部数据供应商或自定义的调查问卷等方式进行收集。在数据收集阶段，分析师需要判断哪些数据对解决问题至关重要，并确保所收集的数据具备高质量。
第三个步骤“数据清洗”是确保数据分析可靠性的关键环节。数据清洗包括对数据进行去重、修正错误值、填补缺失值等操作。周文全指出，数据的清洗工作常常占据分析总时间的大部分，但这是为了确保分析结果不受脏数据的干扰。
3、数据分析与商业决策的结合
《数据分析原理：6步解决业务分析难题》不仅仅是对数据分析技术的讨论，更着重强调了数据分析与商业决策的紧密结合。书中指出，数据分析的最终目的是帮助企业在复杂的市场环境中做出更明智的决策，因此，数据分析的结果必须能够有效地与实际的商业场景相结合。
例如，在市场营销中，数据分析能够帮助企业通过细分市场、分析消费者行为来制定更加精准的营销策略。通过对历史营销数据的回顾，企业能够找出哪些营销手段最为有效，哪些渠道带来的回报最大，从而优化预算分配和资源配置。
在运营管理中，数据分析能够帮助企业识别生产过程中的瓶颈，提升生产效率，降低成本。通过对生产数据的深度挖掘，分析师可以发现生产线中的潜在问题，并提供改进建议，帮助企业提升整体的运营水平。
总的来说，数据分析与商业决策的结合，不仅仅是为了优化现有流程，更是为了帮助企业在未来的竞争中保持优势。这种结合能够使得企业在市场上站稳脚跟，并不断提升自身的核心竞争力。
4、数据分析的未来发展趋势
随着科技的不断发展，数据分析的未来前景也充满了无限可能。《数据分析原理：6步解决业务分析难题》对数据分析的未来发展趋势做了展望，特别提到了一些新兴的技术和方法，将在未来几年内成为数据分析领域的重要发展方向。
首先，人工智能和机器学习将进一步推动数据分析的自动化。通过AI算法，分析师可以快速处理和分析海量数据，甚至能够进行实时数据分析。这意味着，企业将能够在更短的时间内获取到高质量的分析结果，做出更加灵活和精准的决策。
其次，数据可视化技术将继续发展，并在决策过程中发挥越来越重要的作用。通过直观的数据图表和交互式可视化工具，决策者可以更容易地理解复杂的数据分析结果，从而做出更加明智的判断。
最后，数据隐私保护和伦理问题将成为未来数据分析的重要议题。随着数据收集的范围越来越广泛，如何保护用户隐私，确保数据安全，将成为数据分析师和企业必须面对的重大挑战。未来，数据分析将在更加严格的法律和伦理框架下进行。
总结：
《数据分析原理：6步解决业务分析难题》是一本非常实用的指南，它通过六个清晰的步骤，帮助读者从问题定义到决策实施，全面理解数据分析的流程。书中的案例和方法论，不仅适用于初学者，也为有经验的分析师提供了进一步提升的思路。
这本书不仅为我们提供了一个数据分析的框架，更重要的是，它教会了我们如何将数据分析与实际业务需求结合，帮助企业做出更加科学和精准的决策。在未来的商业环境中，数据分析必将继续发挥越来越重要的作用。
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