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153千字 字数
2021-03-01 发行日期
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主编推荐语

这本书详尽地阐述了数据分析的方方面面。数据不应再是企业沉睡的金矿，而应成为每一项重大商业决策和业务增长的有效依据。

内容简介

面对大数据这一势不可挡的时代潮流，所有企业都需要思考如何在实际工作中挖掘数据，充分发挥数据分析师的才能，进而有效地利用数据完成商业决策。

本书首先讲解数据本身，重点介绍如何选择正确的数据源，确保数据的质量和可靠性，然后讨论数据分析，组织需要获取拥有必备技术和工具并能洞察数据变化的人才。接下来几章介绍具体的分析工作，包括性能分析、设计指标、A/B测试和原型讲解等，随之深入到分析价值链的下一环节：利用分析结果和数据见解做出决策。

目录

  • 版权信息
  • O'Reilly Media, Inc. 介绍
  • 中文版赞誉
  • 前言
  • 第1章 数据驱动意味着什么
  • 1.1 数据收集
  • 1.2 数据访问
  • 1.3 报表
  • 1.4 报警
  • 1.5 从报表和报警到分析
  • 1.6 数据驱动的特征
  • 1.7 分析成熟度
  • 1.8 小结
  • 第2章 数据质量
  • 2.1 数据质量的各个方面
  • 2.2 脏数据
  • 2.2.1 数据生成
  • 2.2.2 数据录入
  • 2.2.3 缺失数据
  • 2.2.4 多重记录
  • 2.2.5 截尾数据
  • 2.2.6 计量单位
  • 2.2.7 默认值
  • 2.3 数据世系
  • 2.4 数据质量是共同承担的责任
  • 第3章 数据收集
  • 3.1 全量收集
  • 3.2 数据源的优先级
  • 3.3 关联数据
  • 3.4 数据收集
  • 3.5 购买数据
  • 数据集的价值
  • 3.6 数据留存
  • 第4章 分析组织
  • 4.1 分析师类型
  • 4.1.1 数据分析师
  • 4.1.2 数据工程师和分析工程师
  • 4.1.3 商业分析师
  • 4.1.4 数据科学家
  • 4.1.5 统计学家
  • 4.1.6 金融工程师
  • 4.1.7 会计和财务分析师
  • 4.1.8 数据可视化专家
  • 4.2 分析需要团队协作
  • 4.3 技能和素质
  • 4.4 辅助工具
  • 4.4.1 探索性数据分析和统计建模
  • 4.4.2 数据库查询
  • 4.4.3 文件审查和操作
  • 4.5 分析组织结构
  • 4.5.1 集中型
  • 4.5.2 分散型
  • 第5章 数据分析
  • 5.1 什么是分析
  • 5.2 分析的类型
  • 5.2.1 描述性分析
  • 5.2.2 探索性分析
  • 5.2.3 推断分析
  • 5.2.4 预测分析
  • 5.2.5 因果分析
  • 第6章 指标设计
  • 6.1 指标设计
  • 6.1.1 简单
  • 6.1.2 标准化
  • 6.1.3 准确
  • 6.1.4 精确
  • 6.1.5 相对和绝对
  • 6.1.6 稳健
  • 6.1.7 直接
  • 6.2 KPI
  • 6.2.1 KPI案例
  • 6.2.2 多少个KPI
  • 6.2.3 KPI的定义和目标
  • 第7章 用数据讲故事
  • 7.1 讲故事
  • 7.2 第一步
  • 7.2.1 想达到什么目的
  • 7.2.2 受众是谁
  • 7.2.3 使用什么媒介
  • 7.3 大力推销
  • 7.4 数据可视化
  • 7.4.1 选择图表
  • 7.4.2 设计图表元素
  • 7.5 传达
  • 7.5.1 信息图
  • 7.5.2 仪表板
  • 7.6 小结
  • 第8章 A/B测试
  • 8.1 为何要做A/B测试
  • 8.2 怎么做：A/B测试中的最佳实践
  • 8.2.1 实验之前
  • 8.2.2 运行实验
  • 8.3 其他方法
  • 8.3.1 多变量测试
  • 8.3.2 贝叶斯定理中的“强盗”
  • 8.4 文化内涵
  • 第9章 决策
  • 9.1 决策制定得如何
  • 数据驱动、数据启发还是数据影响
  • 9.2 是什么让决策变得困难
  • 9.2.1 数据
  • 9.2.2 文化
  • 9.2.3 认知障碍
  • 9.2.4 直觉会在何处奏效
  • 9.3 解决方案
  • 9.3.1 动机
  • 9.3.2 能力
  • 9.3.3 触发器
  • 9.4 小结
  • 第10章 数据驱动型文化
  • 10.1 开放、信任的文化
  • 10.2 广泛的数据通识
  • 10.3 目标优先的文化
  • 10.4 求知好问的文化
  • 10.5 迭代、学习型的文化
  • 10.6 反HiPPO文化
  • 10.7 数据领导
  • 第11章 数据驱动型的首席高管
  • 11.1 首席数据官
  • 11.1.1 首席数据官的职责
  • 11.1.2 成功的秘密
  • 11.1.3 首席数据官的未来
  • 11.2 首席分析官
  • 11.3 小结
  • 第12章 隐私、道德和风险
  • 12.1 尊重隐私
  • 无意泄露
  • 12.2 要有同理心
  • 提供选择
  • 12.3 数据质量
  • 12.4 安全
  • 12.5 执行
  • 12.6 小结
  • 第13章 结论
  • 扩展阅读
  • 分析组织
  • 数据分析与数据科学
  • 决策制定
  • 数据可视化
  • A/B测试
  • 附录 A 关于数据不合理的有效性：为什么数据越多越好
  • A.1 最近邻类型问题
  • A.2 相对频率问题
  • A.3 估计单变量分布问题
  • A.4 多变量问题
  • 附录 B 愿景声明
  • B.1 价值
  • B.2 启动
  • 关于作者
  • 关于封面
  • 看完了
  • 版权声明
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。