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从零开始玩转商业数据分析电子书

  以商业数据分析为主线,立足互联网工作现实。从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据,*后以如何完美呈现数据分析的结果为结尾。帮助读者从零阶,玩转商业数据分析。

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303人正在读 | 3人评论 6.2

作       者:陈铮

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2015-11-01

字       数:10.9万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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  • 读书简介
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  本书以商业数据分析为主线,立足互联网工作现实,从数据分析工作的要求始,从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据,*后以如何完美呈现数据分析的结果为结尾。 本书分2部分共9大章,**部分主题为理解商业与理解数据,系统地介绍了商业数据分析工作的主要内容、主要工作流程,配以实际案例详细介绍了如何挖掘数据以及数据分析工具、的使用。第二部分内容为在实践中提高商业数据分析能力,从立足公司内部到如何行行业分析、趋势分析与竞争对手分析。 本书以商业数据分析为主线,立足互联网工作现实,从数据分析工作的要求始,从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据,*后以如何完美呈现数据分析的结果为结尾。 本书分2部分共9大章,**部分主题为理解商业与理解数据,系统地介绍了商业数据分析工作的主要内容、主要工作流程,配以实际案例详细介绍了如何挖掘数据以及数据分析工具、的使用。第二部分内容为在实践中提高商业数据分析能力,从立足公司内部到如何行行业分析、趋势分析与竞争对手分析。
【推荐语】
以商业数据分析为主线,立足互联网工作现实。从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据,*后以如何完美呈现数据分析的结果为结尾。帮助读者从零阶,玩转商业数据分析。
【作者】
陈铮,具有经济学与传播学复合学科背景,曾参与2012中国传媒发展指数研究的指标设计与案例分析,为中石化等国有大型企业提供过舆情分析与危机公关咨询。在58同城策略研究部任商业分析师期间,针对中国O2O行业有过全面且深的观察与研究,通过用户调研收集一手数据,主笔写作了在线招聘数据分析报告与网上租房数据分析报告。 作者现为科技网站TECH2IPO/创见的主要撰稿人之一,发表过多篇创业方法论和科技行业评论。
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内容简介

前言

第1章 商业数据分析都在做什么

1.1 What:商业数据分析的定义与内涵

1.2 Who:光环之下的商业数据分析师

1.3 How:商业数据分析工作的基本内容与步骤

1.4 What's Wrong:商业数据分析工作中的常见错误

第2章 为有源头活水来:分析数据从何而来

2.1 多管齐下挖掘数据

2.2 调查方法全知道—定量与定性

2.3 如何做好问卷调查

2.4 调查问卷的常见问题与解决方法

2.5 珍惜手中数据,深挖数据价值

第3章 工欲善其事,必先利其器:常用商业分析方法

3.1 商业分析方法何时介入项目之中

3.2 如何选择合适的商业分析方法

3.3 认清行业形势——波特五力模型

3.4 从比较中找到出路——被滥用的SWOT分析

3.5 象限之间的智慧——以波士顿矩阵为首的矩阵分析工具

3.6 产品还能火多久——产品生命周期分析法

第4章 数据分析不止分析数据——非结构化信息的挑战

4.1 非结构化信息是什么

4.2 非结构化信息到底有什么用

4.3 非结构化信息的利用难点

4.4 非结构化信息的分析方法

4.5 文本挖掘的关键技术

4.6 文本挖掘的工作难点

4.7 案例:电商网站搜索词文本挖掘

第5章 放眼看行业,莫做井底蛙

5.1 行业分析:是什么,为什么要做,怎么做好

5.2 行业分析的主要内容

5.3 行业分析的基本步骤

5.4 挖掘行业的基本特征——周期与集中度

5.5 找准影响行业发展的关键成功因素

5.6 行业吸引力从何而来

5.7 是什么推动了行业变革

5.8 行业分析的常用方法与分析框架

5.9 如何写好一份行业分析报告

第6章 知己知彼,百战不殆——竞争对手分析

6.1 竞争对手分析是什么

6.2 为什么要做竞争对手分析

6.3 竞争对手分析的三种方向

6.4 竞争对手分析应该在哪一个工作阶段展开

6.5 有的放矢:如何找准竞争对手分析对象

6.6 竞争对手的信息从何而来

6.7 调研&体验:竞争对手信息获取的主要方式

6.8 竞争对手分析的主要参考指标——以互联网产品为例

6.9 竞争对手分析的基本方法

6.10 竞争对手分析的常见误区

第7章 立足公司业务为数据分析之根本

7.1 想法是否能落地,还得看项目可行性评估

7.2 项目可行性评估的三步分析法

7.3 案例分析1:大谷打工网值得在线招聘网站借鉴吗

7.4 准确的产品定价是开展市场营销的前提

7.5 让钱花得更有价值——新媒体营销效果评估

7.6 案例分析2:转发抽奖类活动的营销效果真的好吗

7.7 新媒体语境下的企业舆情监控

7.8 揪出注水数据——移动应用投放渠道质量判断

第8章 人靠衣装马靠鞍,数据也要会包装

8.1 好的数据分析报告应该怎么写

8.2 如何制作一份精良的分析PPT——逻辑与美学

8.3 如何在PPT中运用数据可视化

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