《数据分析之道： 用数据思维指导业务实战》李渝方【文字版_PDF电子书_推荐】
| 书名：数据分析之道：用数据思维指导业务实战 作者：李渝方 出版社：电子工业出版社 译者：无 出版日期：2022-1 页数：236 ISBN：9787121428340 | 7.3 豆瓣评分 | 孔网购买 | 点击喜欢 | 全网资源sm.nayona.cn |
内容简介：
本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了与数据思维相关的编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4 篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗(AARRR)模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H 等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。
本书适合工作了1～3 年的初级数据分析师;已经掌握了数据分析工具，需要培养数据思维的转行人员;数据科学行业的人力专家和猎头等。
作者简介：
李渝方，网名森夏恩，复旦大学硕士，生物医学专业转行互联网数据分析，先后就职于游族网络、 阿里巴巴，现就职于某互联网大厂担任数据分析师。知乎数据分析话颖的优秀回答者， 公众号“数据万花筒”运营者，累计创作 “100 ”篇数据分析原创文章，原创文章在全网累计阅读量超过百万!
目 录：
目 录
第1 篇 数据思维
第1 章 数据思维是什么 1
1.1 从数据治理流程浅谈数据思维 1
1.1.1 什么是数据治理 2
1.1.2 数据治理流程介绍 2
1.1.3 从数据治理流程谈数据部门岗位职责 . 3
1.1.4 数据分析师在数据治理流程中所需要的数据思维 . 4
1.2 数据思维到底是什么 5
1.2.1 应用数据思维的工作 5
1.2.2 数据思维是可以培养的 .. 6
1.3 数据思维直观的解释 6
1.3.1 构建有效的监控体系和客观的评价标准 . 7
1.3.2 用合理的分析方法探究原因以及评价效果 . 7
1.3.3 综合运用统计学知识对活动效果进行预估 . 8
第2 章 为什么数据思维如此重要 . 9
2.1 数据思维是数据分析师的技能 9
2.1.1 数据分析师的硬技能 9
2.1.2 数据分析师的软技能 10
2.1.3 为什么软技能比硬技能重要 10
2.2 数据思维是数据分析师成长晋升的技能 11
2.3 数据思维能帮助数据分析师建立影响力 11
第3 章 数据思维如何培养 14
3.1 熟悉常用的数据分析方法 14
3.1.1 三大分析思维 14
3.1.2 不同生命周期的分析方法 15
3.2 树立目标意识，寻找潜在分析点 16
3.2.1 为什么需要树立目标意识 17
3.2.2 通过多问“为什么”，树立目标意识 . 18
3.3 不预设立场，通过客观的标准代替主观的判断 19
3.3.1 不预设立场才能做到客观 19
3.3.2 预设立场与假设检验的区别 20
3.4 基于数据分析结果为业务方提出切实可行的解决方案 21
3.4.1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 21
3.4.2 数据分析师需要避免的几种提建议的方式 23
第2 篇 数据指标体系
第4 章 数据埋点 . 27
4.1 数据埋点简介 27
4.1.1 从数据产生流程浅谈数据埋点 28
4.1.2 为什么需要进行数据埋点 29
4.1.3 数据埋点能够采集哪些用户数据 29
4.1.4 数据埋点与隐私保护 30
4.2 数据埋点分类及主流的数据上报技术 30
4.2.1 数据埋点的分类及方式 30
4.2.2 主流的数据上报技术 31
4.3 数据埋点方案设计 32
4.3.1 数据埋点流程 33
4.3.2 通过六个步骤实现数据埋点设计 34
4.3.3 以电商成交为例实现数据埋点设计 35
第5 章 数据标签体系 . 38
5.1 数据标签体系与用户画像 38
5.1.1 什么是数据标签体系 38
5.1.2 数据标签体系的作用 39
5.1.3 数据标签的分类 39
5.1.4 用户数据标签的层级分类 40
5.1.5 数据标签体系与用户画像的关系 41
5.2 如何构建数据标签体系 42
5.2.1 数据标签体系构建的流程 42
5.2.2 数据分析师在标签体系构建过程中承担的角色 43
5.2.3 以某App 付费用户的数据标签体系的构建为例，浅析数据标签体系构
建过程 44
5.3 数据标签体系的应用场景 47
5.3.1 数据标签体系辅助运营人员进行决策分析 . 48
5.3.2 数据标签体系可提升数据分析师的分析效率 . 48
第6 章 数据指标体系 49
6.1 从中国人口数据初识指标体系构建 49
6.1.1 什么是指标体系 49
6.1.2 为什么需要指标体系 50
6.1.3 指标体系的评价标准及注意事项. 53
6.2 用四个模型梳理数据指标体系构建的方法论 53
6.2.1 构建数据指标体系的方法 54
6.2.2 用三个步骤、四个模型梳理数据指标体系的方法 . 54
6.2.3 以GMV 为例搭建数据指标体系 . 57
6.3 如何搭建一套通用的指标体系并快速落地应用 60
6.3.1 多部门配合搭建数据指标体系的流程 . 60
6.3.2 搭建通用的指标体系 61
6.4 定位异动因素 65
6.4.1 数据波动多少才能称为数据异动. 65
6.4.2 数据波动分析的方法论 65
6.4.3 从数据埋点到指标体系再到指标异动的闭环 . 70
第3 篇 数据分析方法论
第7 章 对比思维 . 71
7.1 利用对比分析得出结论 71
7.1.1 对比分析的作用 71
7.1.2 确定对比的对象 72
7.1.3 如何对比 72
7.1.4 对比分析的可比性原则 77
7.2 A/B 试验设计及容易忽略的误区 . 78
7.2.1 什么是A/B 试验 . 78
7.2.2 A/B 试验能解决什么问题 . 78
7.2.3 A/B 试验的流程 . 79
7.2.4 A/B 试验常见的误区 82
7.3 A/B 试验背后涉及的统计学原理 . 87
7.3.1 什么是抽样 87
7.3.2 样本为什么可以代表总体 88
7.3.3 通过假设检验判断A、B 两组样本是否存在差异 . 90
7.3.4 如何通过样本估计总体 91
7.3.5 如何确定足够的样本量，以达到所希望的边际误差 92
7.3.6 如何衡量试验效果 94
7.3.7 多重比较中P 值修正的三方法 96
7.4 Python 实战：A/B 试验在广告方案选择中的应用 96
7.4.1 试验背景 96
7.4.2 数据基本情况探索 97
7.4.3 A/B 试验结果分析 98
第8 章 分群思维 . 102
8.1 从用户生命周期浅谈分群思维 102
8.1.1 什么是分群思维 102
8.1.2 为什么需要用户分群 104
8.1.3 用户分群方法论 106
8.2 用数据分箱进行结构化分析 107
8.2.1 结构化分析是什么 107
8.2.2 如何更加高效地做结构化分析 109
8.3 同期群分析解读用户生命周期，剖析真实用户行为和价值 110
8.3.1 同期群分析是什么 111
8.3.2 做同期群分析的意义 112
8.3.3 数据分析师如何快速地做同期群分析 113
8.4 Python 实战：基于RFM 模型及K-Means 算法实现用户分群 . 115
8.4.1 RFM 模型与K-Means 算法介绍 116
8.4.2 RFM 模型实现用户分群 . 118
8.4.3 K-Means 算法实现用户分群 123
第9 章 相关与因果 . 133
9.1 相关性分析简介 133
9.1.1 相关性分析与相关系数 133
9.1.2 常用的三种相关系数 134
9.1.3 相关系数实战 136
9.2 因果推断方法论 138
9.2.1 相关性不等于因果性的示例 139
9.2.2 从辛普森悖论谈因果推断 139
9.2.3 因果推断的三个层级 141
9.2.4 因果推断的方法 141
9.2.5 因果推断常用的框架 144
9.3 Python 实战：利用DoWhy 框架实现因果推断 . 144
9.3.1 DoWhy 因果推断框架简介 . 145
9.3.2 数据来源及预处理 145
9.3.3 数据相关性探索 148
9.3.4 因果推断实现 149
第4 篇 数据分析案例实战
第10 章 用户流失分析 159
10.1 用户流失分析方法论 159
10.1.1 用户流失分析总体方法论 160
10.1.2 定义流失用户的方法 161
10.1.3 分析用户流失的原因 164
10.1.4 生成流失用户标签 164
10.1.5 预测潜在流失用户 165
10.1.6 分层运营及用户召回 165
10.2 案例分析：用5W2H 方法分析游戏用户流失原因 165
10.2.1 情景介绍 165
10.2.2 5W2H 方法介绍 . 166
10.2.3 以游戏用户流失为例，详解5W2H 方法 167
10.3 用5 个理论模型构建外部因素分析框架 170
10.3.1 通过SWOT 模型全面认识产品 . 171
10.3.2 PEST 模型分析外部宏观环境的四个视角 171
10.3.3 用波特五力模型分析竞品的五个维度 . 172
10.3.4 用4P 理论指导竞品分析 173
10.3.5 用户体验五要素模型优化产品功能，减少用户流失 . 174
10.3.6 几个模型之间的关联 175
10.4 如何设计问卷验证用户流失的原因 176
10.4.1 问卷可以做什么 176
10.4.2 如何设计问卷 176
10.4.3 问卷的投放 180
10.4.4 数据分析及报告撰写 181
10.4.5 通过问卷获取信息可能存在的问题 181
10.5 Python 实战：通过生存分析预测用户流失周期 182
10.5.1 生存分析 182
10.5.2 数据基本情况探索 184
10.5.3 探索变量之间的相关性 188
10.5.4 用KM 模型分析用户留存率 189
10.5.5 Cox 风险比例模型 190
第11 章 用户转化与付费分析 197
11.1 用户转化与付费分析概述 197
11.1.1 从用户转化谈数据分析师的职责 197
11.1.2 用户转化与付费常用的分析方法介绍 198
11.2 贝叶斯公式在用户转化中的应用 198
11.2.1 贝叶斯公式简介 199
11.2.2 用贝叶斯公式预估特定群体的转化率 199
11.3 案例分析：用漏斗模型分析某电商平台换货业务，提升用户转化率 201
11.3.1 什么是漏斗分析 201
11.3.2 漏斗分析的核心步骤 202
11.3.3 以某电商平台逆向上门取件换货业务为例，详解漏斗分析法. 203
11.4 用营销增益模型实现用户分群，辅助运营人员识别营销敏感人群 208
11.4.1 什么是营销增益模型 208
11.4.2 为什么需要营销增益模型 209
11.4.3 营销增益模型的建模方法 210
11.4.4 营销增益模型的评价指标 211
11.5 Python 实战：利用营销增益模型识别营销敏感人群 212
11.5.1 数据初步探索 212
11.5.2 数据预处理及数据可视化 214
11.5.3 构建营销增益模型 216
附录A 缩略词及中英文对照 . 219
参考文献 . 221
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摘要：《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》是一部兼具理论深度与实践价值的数据分析领域著作，围绕企业经营、产品运营、市场增长以及管理决策等核心场景，系统阐述了如何运用数据思维解决现实业务问题。书中不仅介绍了数据分析的基础理念与方法体系，还通过大量真实案例展示了从数据采集、数据处理到数据解读和决策落地的完整过程。对于希望提升数据能力的职场人士而言，这本书不仅是一部技术学习读物，更是一份业务增长指南。通过阅读本书，读者能够理解数据背后的商业逻辑，掌握构建分析框架的方法，培养以数据驱动决策的思维习惯，并在复杂多变的商业环境中发现问题、分析问题和解决问题。无论是互联网行业从业者、企业管理者，还是数据分析爱好者，都能够从中获得有价值的启发，实现从经验判断向科学决策的转变。
数据思维构建体系
数据分析的本质并不仅仅是处理数字，而是在数字背后寻找规律和价值。《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》首先强调了数据思维的重要性，指出现代企业竞争已经从资源竞争逐渐转向数据竞争。只有建立科学的数据思维体系，才能在激烈的市场环境中获得持续优势。
书中认为，数据思维是一种通过事实和证据进行决策的思维方式。传统管理往往依赖经验判断，而数据思维则要求决策者通过数据验证假设，通过分析发现问题，通过结果反馈优化策略。这种思维模式能够有效降低决策风险，提高企业运营效率。
对于初学者而言，建立数据思维并非一蹴而就的过程。书中从问题定义、指标设计、数据采集到分析验证等多个环节进行了系统讲解，使读者能够理解完整的数据分析逻辑链条，从而形成科学的分析习惯。
与此同时，作者还强调了业务理解的重要性。脱离业务场景的数据分析往往难以创造价值，真正优秀的数据分析人员需要同时具备业务洞察能力和数据处理能力，在两者结合中发现机会与风险。
通过大量案例可以发现，数据思维不仅适用于大型企业，同样适用于中小企业的发展实践。无论企业规模大小，只要能够建立正确的数据文化，就能够不断提升经营管理水平，实现资源配置优化。
业务场景分析实践
书中的一大特色在于将数据分析与具体业务场景紧密结合。作者没有停留在理论层面，而是通过市场营销、用户运营、产品优化等多个领域的案例，让读者看到数据分析如何真正服务于业务发展。
在营销领域，数据分析能够帮助企业识别目标客户群体，分析用户行为路径，评估广告投放效果。通过对转化率、点击率、留存率等关键指标的监测，企业能够不断优化营销策略，提高投入产出比。
在产品运营方面，数据分析能够帮助团队了解用户需求和使用习惯。通过分析用户访问数据、功能使用数据以及反馈数据，产品经理能够发现产品中的问题和机会，从而持续改进用户体验。
对于企业管理层而言，数据分析同样具有重要价值。经营数据能够反映企业整体运行状况，通过对销售、成本、利润以及库存等数据的综合分析，管理者能够及时调整经营策略，提高企业竞争力。
作者还通过多个真实案例展示了分析过程中的常见误区。例如仅关注表面数据而忽视原因分析，或者只关注结果指标而忽略过程指标。这些经验总结对于读者避免实际工作中的错误具有重要参考意义。
分析方法落地应用
掌握数据分析工具只是第一步，真正重要的是将分析方法转化为解决问题的能力。《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》对多种常用分析方法进行了深入讲解，并强调了方法选择的重要原则。
书中介绍了对比分析法、趋势分析法、结构分析法以及漏斗分析法等经典方法。每种方法都有其适用场景和应用条件，分析人员需要根据实际问题选择最合适的工具，而不是机械套用分析模型。
在数据处理过程中，数据质量始终是分析结果可靠性的基础。作者特别强调了数据清洗的重要性，包括异常值处理、缺失值补充以及数据标准化等内容。只有保证数据准确可靠，后续分析才具有实际意义。
除了基础分析方法之外，书中还介绍了如何构建分析框架。优秀的数据分析并非简单的数据罗列，而是围绕业务目标建立逻辑严密的分析体系，从问题发现到原因定位，再到策略制定形成完整闭环。
通过案例讲解，读者能够清晰看到分析方法的实际应用过程。这种从理论到实践的系统化训练，有助于提高解决复杂业务问题的能力，使分析工作真正产生业务价值。
决策驱动增长价值
数据分析最终服务于企业决策，而决策质量直接影响企业的发展方向。《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》深入探讨了数据驱动决策的理念，强调以数据为依据推动组织持续成长。
在企业经营过程中，管理者经常需要面对不确定性问题。数据分析能够帮助决策者减少主观偏见，通过客观事实评估各种方案的优劣，从而提高决策的科学性和准确性。
随着数字化转型不断深入，越来越多企业开始建立数据驱动文化。这种文化不仅体现在技术层面，更体现在组织管理和工作方式上。员工通过数据发现问题，团队通过数据协同工作，企业通过数据制定战略规划。
书中特别指出，数据本身并不会自动创造价值，关键在于如何利用数据采取行动。分析结果只有转化为具体业务策略，并经过持续执行和验证，才能真正推动企业增长和创新。
从长远来看，数据驱动决策已经成为现代企业的重要竞争能力。掌握数据分析技能，不仅能够提升个人职业竞争力，也能够帮助组织建立更加科学、高效和可持续的发展模式。
总结：
《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》不仅是一部讲解数据分析技术的专业书籍，更是一部帮助读者建立系统数据思维的实践指南。书中从理念构建、业务分析、方法应用到决策落地进行了全面阐述，使读者能够深入理解数据分析在现代商业环境中的核心价值。
通过丰富的案例与系统的方法论，本书为数据分析从业者、产品经理、运营人员以及企业管理者提供了切实可行的学习路径。无论是提升个人分析能力，还是推动企业数字化发展，都能够从书中获得宝贵经验与启发，实现以数据驱动增长、以分析创造价值的目标。
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