数据分析不是某个固定的职位，而是人工智能时代的通用能力。你会看到各行业的招聘中都会要求应聘者具备数据分析能力。所以，具备数据分析能力可以极大地提升你在职场中的竞争力。 然而，很多人掌握了数据分析工具（如Excel、SQL、Python等），面对工作还是不知道如何展开分析，经常会遇到下面这些问题： （1）手里拿了一堆数据，却不知道怎么去利用； （2）业务部门不满意，总觉得你分析得不深入； （3）准备面试或找到新工作后，不知道如何快速掌握该行业的业务知识。 本书可以帮助从事数据分析相关工作的读者解决以上问题，具备数据分析的能力。本书分为两篇，第一篇为“方法”，介绍了指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题。 第二篇为“实战”，介绍如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题。我们将在这一篇分享 来自不同行业的业务知识，以及如何用数据分析解决问题的案例，每一章都...(展开全部)

《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。 “方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 “实战篇”讲解了如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（国内电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的业务知识，以及该行业内用数据分析解决问题的实例。每个行业都包括业务模式、业务指标、案例分析三方面的内容。 通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。

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《数据分析方法五种》(作者尤恩·苏尔李)由五种讨论数据分析方法的小册子组成，分别是《分析复杂调查数据》、《缺失数据》、《社会网络分析》、《因子分析：统计方法与应用问题》以及《基于行动者的模型》。《数据分析方法五种》主要介绍社会学研究方法之一，即数据分析方法。该书涵盖的是社会科学中技术性非常强的内容，前四种小册子从基平设计的分析入手，介绍了分析复杂调查数据的传统方法，阐述了如何处理社会科学研究中的缺失数据。同时对跨学科的社会网络分析法进行了说明，并详细介绍了因子分析法。最后，从基于模型的角度，以举例的形式详细解释了基于行动者的模型的基本原理，讨论了相关软件的使用，填补了该领域的空白。

数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了互联网行业中数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。本书适合产品运营、 数据分析、数据挖掘人员以及在校计算机 数据 市场营销等方向的学生。

数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了互联网行业中数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。本书适合产品运营、 数据分析、数据挖掘人员以及在校计算机 数据 市场营销等方向的学生。

本书是企业业务数据分析方法的集大成著作，由知名数据分析研究机构CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编著而成。书中内容源自对各行业领军企业实际业务数据分析技能需求的提炼及总结，这些企业包括但不限于京东、阿里巴巴、腾讯、百度、德勤、毕马威、IBM、微软、GrowingIO 等。全书由八大部分构成：绪论、表格结构数据与表结构数据、数据库应用、描述性统计分析、多维数据透视分析、业务分析方法、业务分析报告与数据可视化报表、CDA 职业发展。

本书是企业业务数据分析方法的集大成著作，由知名数据分析研究机构CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编著而成。书中内容源自对各行业领军企业实际业务数据分析技能需求的提炼及总结，这些企业包括但不限于京东、阿里巴巴、腾讯、百度、德勤、毕马威、IBM、微软、GrowingIO 等。全书由八大部分构成：绪论、表格结构数据与表结构数据、数据库应用、描述性统计分析、多维数据透视分析、业务分析方法、业务分析报告与数据可视化报表、CDA 职业发展。

《商业数据分析思维：用有效的分析推动业务增长（全彩）》是一本指导读者用数据分析思维解决商业问题的实战指南。用数据分析问题更重要的是如何思考问题，这与我们的思维方式有关。不同的思维方式看待问题的角度是不一样的，真正掌握了数据分析思维的人，即使对数据工具和分析套路了解得不多，也能很好地解决问题。 《商业数据分析思维：用有效的分析推动业务增长（全彩）》分为三个部分，分别是思维篇、流程篇和实战篇。思维篇介绍了数据分析师需要掌握的常见思维能力，包括定义问题的思维、分析问题的思维、解决问题的思维。流程篇介绍了一个完整的数据分析流程，以及每个步骤内的具体操作方法和注意事项，包括分析流程、定义和分析问题、提出建议、结论汇报、其他分析方法。实战篇通过讲述不同场景的分析案例，帮助读者更好地掌握思维和流程的具体应用，包括用户增长分析案例、产品的用户留存分析案例、营销转化分...(展开全部)

真实世界的数据都是多模态的，真正的通用人工智能（AGI）必将超越单一模态的局限。本书作者基于其多年在工业界的大数据技术经验，系统而全面地探讨了多模态数据技术，从基础概念到关键技术，再到典型应用，全方位讲解多模态数据分析的核心技术与前沿实践。首先详尽地介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图片、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，系统介绍了统计分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等多种方法、模型，包括GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合直播视频、医疗领域等案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。 本书体系化强、案例丰富，以"理论框架—技术路径—实战案例”层层递进的方式提供了完整的知识链路，主体基于Python语言的大量实例代码，可以帮助读者学以致用。 本书既可作为数据分析师、数据科学家、数据工程师、算法工程师等数据相关从业者的学习用书，也可作为高校数学、统计、计算机等相关专业的教材使用。