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从0到1:数据分析师养成宝典电子书

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作       者:高峰,王先平,等

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2021-08-01

字       数:10.5万

所属分类: 科技 > 工业技术 > 航空/电子

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随着互联网技术的普及,数据产生的速度加快,数据规模越来越庞大,企业对数据分析师的需求也随之增加。数据分析师需要做好日常的数据收集与积累的工作,通过数据分析师制定适合企业的发展计划,帮助企业在激烈的市场竞争中赢得主动权,实现跨越发展。目前的企业中,大多已经简历了数据分析部门,知名互联网公司如IBM、谷歌等企业尤其注重发展投资数据分析部门,培养数据分析团队。数据分析师的分析结论与建议已经成为企业决策的重要参考。本书从数据分析师培养的角度,结合大量的图表、案例,提炼出新手数据分析师急需了解的内容,帮助读者从宏观角度全面了解数据分析师的工作流程。对于想要行的新手来说,这是一本非常实用的工具书。<br/>【作者】<br/>高峰,重庆文理学院高级实验师,硕士生导师,韩国科学技术院访问学者。目前从事大数据智能计算、人工智能及机器学些、虚拟现实的研究及科技成果转化工作。发表学术论文近20篇,主持省部级以上教学科研项目7项。重庆市高校在线竞聘放课程负责人,重庆市一流课程负责人。<br/>
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内容简介

前言

第1章 年薪50万元的数据分析师都干什么

1.1 数据分析师是什么

1.1.1 数据分析师的等级标准

1.1.2 数据分析师的岗位职责

1.2 数据分析师的理论知识

1.2.1 数学统计知识

1.2.2 市场研究知识

1.3 数据分析的三种类型

1.3.1 描述性分析

1.3.2 探索性分析

1.3.3 验证性分析

1.4 数据分析的工具

1.4.1 常用办公软件(Excel)

1.4.2 数据库

1.4.3 统计分析工具

第2章 数据分析对企业有什么意义

2.1 优化企业业务

2.1.1 全方位提升用户体验

2.1.2 优化整合企业资源

2.2 科学规划企业营运

2.2.1 用数据发现新客户

2.2.2 用数据衡量产品运营效果

2.2.3 用数据规划企业发展蓝图

2.3 为企业增值

2.3.1 数据价值转化为盈利模式

2.3.2 数据辅助业务扩充

第3章 收集数据:开启数据分析的第一步

3.1 收集数据的三大原则

3.1.1 虚假数据不收集

3.1.2 误差数据不收集

3.1.3 无用数据不收集

3.2 制订数据收集计划

3.2.1 确定工作范围

3.2.2 建立必要的编码原则

3.2.3 建立公用信息

3.2.4 BOM结构的确定

3.2.5 数据检查

3.3 如何收集数据

3.3.1 明确收集数据的目的

3.3.2 决定数据分层因素

3.3.3 选择正确抽样方法

3.4 收集数据常见问题

3.4.1 不知从何处开始

3.4.2 收集过多的无效数据

3.4.3 收集的数据不全面

第4章 整理数据:将一手资料变为规范数据

4.1 整理数据的两大原则

4.1.1 选择性输入

4.1.2 程式化输出

4.2 四种数据整理方法

4.2.1 时间分配处理法

4.2.2 精简分布处理法

4.2.3 设备结构处理法

4.2.4 中央处理器处理法

4.3 不规范数据整理

4.3.1 不规范数据界定

4.3.2 整理不规范数据的方法

第5章 分析数据:数据分析师的核心工作

5.1 哪些数据需要分析

5.1.1 财务数据

5.1.2 仓储数据

5.1.3 营销数据

5.1.4 人员数据

5.2 基本的数据分析方法

5.2.1 基础分析法

5.2.2 进阶分析法

5.3 三技巧玩转数据分析

5.3.1 看分布:明确产品特点

5.3.2 看趋势:追踪产品发展

5.3.3 看细化:提升运营效率

5.4 做不好数据分析的原因

5.4.1 样本容量不兼容

5.4.2 视觉效果过于美观

5.4.3 因果关系理解有误

5.4.4 忽视沉默用户

5.4.5 过度夸大数据作用

第6章 进阶分析一:正确分析财务数据

6.1 资产利用效率分析

6.1.1 总资产周转率

6.1.2 固定资产周转率

6.1.3 应收款项周转率

6.1.4 库存周转率

6.2 资金获取情况分析

6.2.1 初始盈利能力

6.2.2 盈利水平

6.2.3 投资回报情况

6.2.4 资本保值增值能力

6.2.5 社会贡献能力

6.3 债务稳定性分析

6.3.1 流动债务偿还能力

6.3.2 长期债务偿还能力

6.4 规模扩充前景分析

6.4.1 营业增长水平

6.4.2 近年利润平均增长率

6.4.3 近年资本平均增长率

6.4.4 资本积累情况

6.4.5 固定资产可持续发展能力

第7章 进阶分析二:正确分析仓储数据

7.1 仓储资源利用程度分析

7.1.1 地产利用效率

7.1.2 仓容利用率

7.1.3 有效范围

7.1.4 设备使用情况

7.2 仓储服务水平分析

7.2.1 缺货率与准时交货率

7.2.2 货损、货差赔偿费率

7.2.3 顾客满意度

7.3 仓储绩效评价分析

7.3.1 七大仓储绩效评价原则

7.3.2 进出货效率评价分析

7.3.3 储存作业评价分析

7.3.4 订单处理评价分析

7.3.5 装卸搬运评价分析

第8章 进阶分析三:正确分析营销数据

8.1 企业经营现状分析

8.1.1 市场占有率

8.1.2 利润分析

8.1.3 成本分析

8.2 企业销售情况分析

8.2.1 现金流

8.2.2 毛利率

8.2.3 产品销售收入

8.2.4 筛选合适的零售商

8.3 用户相关指标分析

8.3.1 新产品购买情况

8.3.2 用户获取难度

8.3.3 用户满意程度

8.3.4 盈亏平衡分析

第9章 进阶分析四:正确分析人员数据

9.1 人员基础指标分析

9.1.1 人员数量

9.1.2 人员流动情况

9.1.3 人员结构分布

9.2 人员运作情况分析

9.2.1 招聘

9.2.2 培训

9.2.3 薪酬

9.2.4 绩效

9.3 人员规划效果分析

9.3.1 人均效益

9.3.2 万元工资盈利情况

第10章 展现数据:企业状况一目了然

10.1 展示数据的两种方法

10.1.1 图表展示法

10.1.2 专业语言展示法

10.2 如何成为高效率的数据分析师

10.2.1 界面安排得当,不杂乱

10.2.2 多元化展示,生动有趣

10.2.3 合理控制数据精确度

第11章 撰写数据分析报告:高水平数据分析师的必备技能

11.1 数据分析报告的规范结构

11.1.1 标题

11.1.2 目录

11.1.3 前言

11.1.4 问题及建议

11.1.5 附录

11.1.6 标准财务分析报告示例

11.2 数据分析报告的易错点

11.2.1 图文安排不合理,层次混乱

11.2.2 只提出问题,没有解决方案

11.2.3 缺少明确结论,核心问题模糊

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