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。

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《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。

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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本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、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。

《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》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。 《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》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...(展开全部)

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、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。

《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》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。 《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》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...(展开全部)