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105千字 字数
2021-08-01 发行日期
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主编推荐语

数据分析师需求增加，助企业竞争，本书助新手全面了解工作流程。

内容简介

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。目前世界领先的企业中，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最急需了解的内容，帮助读者从宏观角度全面了解数据分析师的工作流程。对于想要入行的新手来说，这是一本非常实用的工具书。

目录

  • 封面
  • 前折页
  • 版权信息
  • 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
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。