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  • 一本书玩转数据分析(第2版) 李军 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 李军著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2018-03-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 李军著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2018-03-01 00:00:00
    • 版次:2
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-04-01
    • 字数:262千字
    • 页数:254
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302533160
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    一本书玩转数据分析(第2版)

    作  者:李军 著
    定  价:69.8
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2019年09月01日
    页  数:254
    装  帧:平装
    ISBN:9787302533160
    主编推荐

     

    内容简介

    《一本书玩转数据分析(第2版)》是一本数据分析宝典,介绍了数据分析的各种方法,如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4P营销理论、SWOT分析法、比较分析法、平均分析法、分组分析法、立体分析法等,帮助读者快速从新手成为数据分析的高手。
    《一本书玩转数据分析(第2版)》共分为10章,内容包括走进数据分析的世界、落实数据分析操作、掌握数据整理的方法、掌握数据分析秘诀、为什么要运用数据分析、百度指数+好搜指数+站长工具+京东商智、数据也要美美的、数据分析函数学习、与同行之间的角逐、利用数据实现营销目的。
    《一本书玩转数据分析(第2版)》结构清晰、语言简洁、图解丰富,适合5类人群阅读:一是初学数据分析的新手;二是从事数据相关行业的个人;三是有意向学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生;四是希望通过数据分析“挖金”的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师;五是新媒体或null

    作者简介

     

    精彩内容

    目录
    第1 章 启蒙:走进数据分析的世界 1
    1.1 认清数据  2
    1.1.1 数据在说话 2
    1.1.2 数据在展现 4
    1.1.3 分析的价值 4
    1.1.4 数据分析的重要性 6
    1.2 发展前景 6
    1.2.1 需要分析人才 6
    1.2.2 持续发展趋势 7
    1.3 职业要求 9
    1.3.1 了解任职方向 9
    1.3.2 掌握分析方法 11
    1.3.3 使用分析工具 11
    1.3.4 拓展管理能力 12
    1.3.5 增强设计能力 12
    1.3.6 提高表达能力 13
    1.3.7 熟知企业业务 13
    第2 章 步骤:落实数据分析操作 15
    2.1 操作步骤 16
    2.1.1 了解分析目的 16
    2.1.2 获取数据来源 16
    2.1.3 数据加工处理 20
    2.1.4 进行数据分析 20
    2.1.5 深入挖掘数据 22
    2.1.6 美化数据形式 22
    2.1.7 制作数据报告 24
    2.2 操作误区 28
    2.2.1 脱离分析轨道 28
    2.2.2 忽视呈现效果 28
    第3 章 实操:掌握数据整理的方法 31
    3.1 数据排序 32
    3.1.1 数据升序 32
    3.1.2 快速排序 32
    3.1.3 高级排序 34
    3.1.4 自定义排序 37
    3.2 数据筛选 41
    3.2.1 单条件筛选 41
    3.2.2 多条件筛选 42
    3.2.3 高级筛选 45
    3.2.4 自定义筛选 47
    3.2.5 快速双筛选 49
    3.2.6 重复值筛选 51
    3.3 数据汇总 54
    3.3.1 分类汇总 54
    3.3.2 汇总数据 54
    3.3.3 多字段汇总 56
    第4 章 方法:掌握数据分析秘诀 59
    4.1 思维模式 60
    4.1.1 养成分析思维模式 60
    4.1.2 培养数据分析能力 61
    4.1.3 打造创新性分析思维 63
    4.2 摆正思路 64
    4.2.1 七何分析法 64
    4.2.2 演绎树分析法 67
    4.2.3 PEST 分析法 69
    4.2.4 金字塔原理 71
    4.2.5 4P 营销理论 73
    4.2.6 SWOT 分析法 75
    4.3 应用分析  77
    4.3.1 比较分析法 77
    4.3.2 平均分析法 80
    4.3.3 分组分析法 82
    4.3.4 立体分析法 85
    第5 章 运营:为什么要运用数据分析 89
    5.1 数据化运营 90
    5.1.1 为何分析数据 90
    5.1.2 运营者实时关注数据 94
    5.2 拉近距离 98
    5.2.1 熟悉后台管理 98
    5.2.2 快速了解客户 105
    5.2.3 实现用户对接 108
    5.2.4 直指客户要点 109
    5.2.5 把握引流时机 110
    第6 章 工具:百度指数+ 好搜指数+站长工具+ 京东商智 113
    6.1 百度指数 114
    6.1.1 熟悉功能模块 114
    6.1.2 了解操作步骤 114
    6.2 好搜指数 118
    6.2.1 查看功能详情 118
    6.2.2 了解分析步骤 119
    6.3 站长工具 124
    6.3.1 掌握使用功能 124
    6.3.2 了解操作步骤 124
    6.4 京东商智 128
    6.4.1 商智概念解读 128
    6.4.2 查看功能详情 128
    6.4.3 了解实操步骤 129
    第7 章 亮眼:数据也要美美的 137
    7.1 图表概念 138
    7.1.1 什么是图表 138
    7.1.2 图表的作用 139
    7.1.3 图表的类型 139
    7.2 美化表格 141
    7.2.1 色阶 141
    7.2.2 突出 143
    7.2.3 数据条 145
    7.2.4 图标集 147
    7.2.5 迷你图 148
    7.3 转换图形 150
    7.3.1 条形图 150
    7.3.2 折线图 157
    7.3.3 平均线图 162
    7.3.4 阶梯图 167
    7.3.5 饼图 171
    7.3.6 重坐标图 174
    7.3.7 圆珠图 177
    7.3.8 蜘蛛网图 181
    7.3.9 温度计式图 182
    7.4 文本展示 184
    7.4.1 插入图片 184
    7.4.2 SmartArt 186
    第8 章 扩展:数据分析函数学习 191
    8.1 时间函数 192
    8.1.1 组合日期 192
    8.1.2 突出实时 194
    8.1.3 推算工作日 195
    8.1.4 提出月份 199
    8.1.5 时分秒值 200
    8.2 逻辑函数 200
    8.2.1 IF 201
    8.2.2 满足条件 202
    8.2.3 参数求反 203
    8.2.4 捕捉错误 205
    8.3 求值函数 206
    8.3.1 优选值 206
    8.3.2 最小值 207
    8.3.3 数据个数 208
    8.3.4 不计空格 209
    8.3.5 数据汇总 211
    8.3.6 指定求和 211
    8.3.7 平均值 213
    8.3.8 乘积计算 215
    8.4 处理错误 216
    8.4.1 关于日期 216
    8.4.2 关于公式 216
    8.4.3 关于引用 217
    8.4.4 关于参数 218
    8.4.5 关于空白 219
    8.4.6 寻找错误 219
    第9章 竞争:与同行之间的角逐 223
    9.1 知己知彼 224
    9.1.1 扩展战略 224
    9.1.2 找准方向 225
    9.1.3 了解对手 226
    9.2 寻找数据 228
    9.2.1 查看对手名称 228
    9.2.2 成为对手用户 230
    9.2.3 进入对手官网 231
    9.2.4 查找招聘信息 233
    9.2.5 运用分析平台 233
    9.3 胜券在握 234
    9.3.1 比较分析 234
    9.3.2 波特分析 236
    第10 章 变现:利用数据实现营销目的 239
    10.1 营销的意义 240
    10.1.1 带来商业利益 240
    10.1.2 将数据与营销融合 241
    10.2 营销过程  242
    10.2.1 多方搜集数据 243
    10.2.2 统计后台数据 245
    10.2.3 进行数据分组 246
    10.2.4 分析精准用户 247
    10.2.5 得出分析结论 248
    10.2.6 开展营销工作 249
    10.3 营销目的  249
    10.3.1 了解营销模式 250
    10.3.2 掌握营销法则 252
    10.3.3 实现商业变现 253

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