具体描述
如何分析数据，让营销更精准，让成本更低，实现利润极大化？
本书以“零基础”为起点，以“实战操作”为主线，通过7大数据分析方法、7种美化数据方式、8大专题全程讲解、75个专家提醒、408张图片全程图解，帮助读者实现数据分析从入门到精通，从新手成为数据分析高手。
本书内容丰富、实战性强，适合于对数据分析感觉兴趣的读者，特别是数据分析人员、销售策划人员等阅读参考。
《数据罗盘：从零到一的商业洞察》 简介： 在这个数据洪流的时代，信息如同潮水般涌来，真正稀缺的不是数据本身，而是驾驭数据、将其转化为洞察和行动的能力。本书并非一本枯燥的统计学教科书，它是一份为所有渴望在复杂商业环境中建立决策信心的职场人士量身打造的“数据罗盘”。它将引导你穿越数据分析的迷雾，让你从一个对数据感到迷茫的观察者，蜕变为能够主动利用数据驱动业务增长的实干家。 核心理念：跳出工具，直击商业本质 许多数据入门书籍的通病在于过度关注软件操作或复杂的数学模型，让人在学习过程中感到挫败。而《数据罗盘》采取了截然不同的路径。我们的核心理念是：数据分析的价值，永远在于它能解决什么商业问题，而不是它能运行多精密的算法。 本书将数据分析的整个流程解构为五个清晰的阶段：定义问题、数据获取与清洗、探索性分析、模型构建与验证，以及最终的洞察沟通。 我们将每一个阶段都紧密地与真实的商业场景挂钩，例如市场细分、用户流失预测、供应链优化等，确保你所学的每一个概念都能立即在实践中找到落点。 第一部分：锚定目标——数据思维的构建 在开始接触任何工具之前，你需要学会“像数据分析师一样思考”。本部分致力于培养读者的“数据敏感性”和“商业批判性思维”。 1. 从“我猜”到“我证”： 探讨如何将模糊的业务假设转化为清晰、可量化的研究问题（Metrics）。我们会深入解析“好的问题”的特征：明确性、可操作性和相关性。 2. 指标的陷阱与艺术： 为什么同一个业务目标，不同的指标体系会导致截然不同的决策？我们将剖析常见的KPI（关键绩效指标）设计误区，例如“虚荣指标”与“驱动性指标”的区别，并提供一套构建多层次指标体系的框架。 3. 因果关系的迷思： 在商业世界中，相关性往往被误认为是因果性。本章将用丰富的案例展示如何区分两者，并引入基础的实验设计理念（如A/B测试的逻辑），让你明白如何设计一个真正有效的验证过程。 第二部分：数据炼金术——高效的数据准备与清理 数据很少是完美的。本部分将重点攻克数据分析中最耗时、但至关重要的环节——数据清洗与预处理。我们不纠结于特定编程语言的语法，而是聚焦于数据异构性处理的逻辑和策略。 1. 数据的“污点”识别与治理： 如何系统地识别缺失值、异常值、重复记录和数据类型错误？我们将介绍一套系统化的数据质量检查清单，并提供在不同场景下处理缺失值的最佳实践（例如，插补策略的选择，以及为何有时删除比插补更安全）。 2. 结构化思维的力量： 学习如何将非结构化或半结构化的数据（如文本日志、传感器数据）转化为可供分析的结构化格式。重点介绍数据转换（ETL思想的简化版）的关键步骤，确保你的数据“干净”且“统一”。 3. 特征工程的直觉： 告别盲目堆砌变量。本章将教授如何根据业务理解，从原始数据中“创造”出更具解释力的特征（Feature Engineering），这是区分普通分析和高级洞察的关键一步。 第三部分：可视化叙事——让数据开口说话 数据分析的终点不是生成报告，而是成功说服决策者采取行动。可视化是连接数据与决策的桥梁。 1. 告别“五颜六色”的图表： 我们将摒弃那些花哨但信息量不足的图表，专注于高效传达核心信息的图表选择原则。例如，何时使用散点图揭示关系，何时使用堆叠柱状图展现构成变化。 2. 叙事驱动的可视化流程： 学习如何构建一个具有清晰逻辑流的故事线。一个优秀的商业演示，应该像一部电影，有铺垫（背景数据）、高潮（核心发现）和结局（行动建议）。 3. 交互式探索的设计要点： 对于需要用户深入探索的分析仪表盘（Dashboard），本章将指导你如何设计直观的筛选器、高亮机制和下钻路径，使用户能够自主验证你的结论，从而增强信任感。 第四部分：洞察挖掘——从描述到预测的飞跃 本部分将带领读者跨越描述性分析的门槛，初步接触如何利用数据来预测未来趋势和行为。 1. 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： EDA不只是画图。我们将展示如何利用分组聚合、透视分析和分布对比，在海量数据中系统性地发现潜在的模式和异常点，而非碰运气。 2. 基础预测模型的实用指南： 介绍回归分析（预测连续值）和分类分析（预测类别）的基础概念。重点在于模型的可解释性。我们不追求金融级别的复杂模型，而是聚焦于如何用最简单的模型（如线性回归）解释商业驱动因素，并评估其预测的可靠性边界。 3. 评估与迭代： 如何判断一个模型是“够用”还是“糟糕”？本章讲解如何使用非技术性的语言解释模型的准确性、召回率等评估指标，并指导读者根据业务反馈持续优化分析框架。 本书的独特价值： 本书的最大特点在于其“商业优先”的思维框架。我们提供的不是一套固定的公式，而是一套可迁移的、适应性强的分析方法论。 无论你是市场专员、运营经理，还是刚刚接触商业智能（BI）的职场新人，通过阅读《数据罗盘》，你将学会： 精准提问： 在数据浩瀚中，准确识别出最有价值的分析方向。 高效沟通： 将技术发现转化为管理层能理解并接受的战略语言。 建立信心： 掌握一套可靠的流程，让你在面对任何数据挑战时都能从容应对。 《数据罗盘》是为你指引方向的工具，它将帮你把零散的数据点连接成驱动业务增长的清晰航线。装备了它，你将不再惧怕数据，而是将数据视为最强大的盟友。
作者简介
李军
数据分析师，拥有10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》、《大数据时代的营销与商业分析》、《Excel函数与图表应用技巧500例》等。
目录信息
第1 章快速入门：认识数据分析
1.1 认识数据分析 2
1.1.1 数据分析的价值 2
1.1.2 数据分析的基本步骤 3
1.1.3 数据分析的4 大误区 7
1.1.4 几个常用术语 9
1.2 数据分析的前景 14
1.2.1 数据分析的成功案例 14
1.2.2 数据分析的行业发展 16
1.2.3 数据分析师的职业发展 17
1.3 数据分析方法论 19
1.3.1 什么是数据分析方法论 20
1.3.2 常用的5 大数据分析方法论 20
1.4 撰写数据分析报告 24
1.4.1 初识数据分析报告 24
1.4.2 数据分析报告具体目标 26
1.4.3 数据分析报告的结构 27
1.4.4 撰写报告时的注意事项 30
1.4.5 报告范例 32
第2 章材料准备：数据的采集与处理
2.1 认识数据 38 3
2.1.1 字段与记录 38
2.1.2 在Excel 中看出数据的类型 39
2.1.3 数据表的呈现 44
2.2 获取数据的来源 50
2.2.1 网站数据导入及更新 50
2.2.2 文本数据导入 54
2.3 学会处理数据 56
2.3.1 数据的清理 56
2.3.2 数据的抽样 65
2.3.3 数据的计算 67
第3 章分析依据：掌握数据分析方法
3.1 数据分析常用工具 72
3.1.1 数据透视表是什么 72
3.1.2 创建数据透视表 73
3.1.3 编辑数据透视表 74
3.2 数据分析七大方法 81
3.2.1 平均分析法 81
3.2.2 比较分析法 82
3.2.3 漏斗图分析法 84
3.2.4 数据矩阵分析法 85
3.2.5 交叉分析法 86
3.2.6 杜邦分析法 87
3.2.7 分组分析法 88
第4 章效果展现：数据图表的可视化
4.1 数据可视化 92
4.1.1 个性化的呈现方式 92
4.1.2 数据可视化的作用 94
4.1.3 数据可视化的工具 94
4.2 认识数据图表 98
4.2.1 图表的作用与分类 99
4.2.2 图表之间的关系 100
4.2.3 图表制作的方法 101
4.3 表格的制作方法 103
4.3.1 指定单元格规则 103
4.3.2 项目相应数据 106
4.3.3 使用图标集 108
4.3.4 使用数据条 110
4.3.5 使用迷你图 112
第5 章玩转图表：数据图表的转换与美化
5.1 转换图表显示效果 116
5.1.1 双坐标图 116
5.1.2 平均线图 119
5.1.3 瀑布图 122
5.1.4 成对条形图 125
5.1.5 蛇形图 129
5.1.6 矩阵图 136
5.1.7 漏斗图 139
5.2 美化数据图表 142
5.2.1 添加SmartArt 图形 142
5.2.2 图表全面大改造 144
第6 章提升性能：Access 数据库的使用技巧
6.1 Access 数据库 150
6.1.1 初识Access 数据库 150
6.1.2 导入数据的方法 151
6.1.3 SQL 语言 156
6.2 Access 数据库使用技巧 157
6.2.1 快速查询数据 157
6.2.2 快速计算数据 159
6.2.3 快速分组 161
第7 章分析工具：Excel 数据分析工具库
7.1 Excel 数据分析工具库简介 166
7.1.1 分析工具库的作用 166
7.1.2 安装分析工具库 167
7.2 使用Excel 数据分析工具库 169
7.2.1 回归分析 169
7.2.2 指数平滑 174
7.2.3 移动平均 177
7.2.4 描述性统计分析 179
7.2.5 抽样分析 182
7.2.6 相关分析 184
7.2.7 直方图 186
第8 章电子商务：数据分析管理
8.1 选择核心数据 190
8.1.1 会员数据 190
8.1.2 营销数据 191
8.1.3 行业数据 192
8.1.4 交易与服务数据 193
8.2 掌握核心指标 194
8.2.1 会员指标 194
8.2.2 流量指标 197
8.2.3 营运指标 199
8.2.4 转化指标 203
8.3 掌握核心方法 205
8.3.1 二八法则 205
8.3.2 排行榜分析方法 212
· · · · · · (收起)
1.1 认识数据分析 2
1.1.1 数据分析的价值 2
1.1.2 数据分析的基本步骤 3
1.1.3 数据分析的4 大误区 7
1.1.4 几个常用术语 9
1.2 数据分析的前景 14
1.2.1 数据分析的成功案例 14
1.2.2 数据分析的行业发展 16
1.2.3 数据分析师的职业发展 17
1.3 数据分析方法论 19
1.3.1 什么是数据分析方法论 20
1.3.2 常用的5 大数据分析方法论 20
1.4 撰写数据分析报告 24
1.4.1 初识数据分析报告 24
1.4.2 数据分析报告具体目标 26
1.4.3 数据分析报告的结构 27
1.4.4 撰写报告时的注意事项 30
1.4.5 报告范例 32
第2 章材料准备：数据的采集与处理
2.1 认识数据 38 3
2.1.1 字段与记录 38
2.1.2 在Excel 中看出数据的类型 39
2.1.3 数据表的呈现 44
2.2 获取数据的来源 50
2.2.1 网站数据导入及更新 50
2.2.2 文本数据导入 54
2.3 学会处理数据 56
2.3.1 数据的清理 56
2.3.2 数据的抽样 65
2.3.3 数据的计算 67
第3 章分析依据：掌握数据分析方法
3.1 数据分析常用工具 72
3.1.1 数据透视表是什么 72
3.1.2 创建数据透视表 73
3.1.3 编辑数据透视表 74
3.2 数据分析七大方法 81
3.2.1 平均分析法 81
3.2.2 比较分析法 82
3.2.3 漏斗图分析法 84
3.2.4 数据矩阵分析法 85
3.2.5 交叉分析法 86
3.2.6 杜邦分析法 87
3.2.7 分组分析法 88
第4 章效果展现：数据图表的可视化
4.1 数据可视化 92
4.1.1 个性化的呈现方式 92
4.1.2 数据可视化的作用 94
4.1.3 数据可视化的工具 94
4.2 认识数据图表 98
4.2.1 图表的作用与分类 99
4.2.2 图表之间的关系 100
4.2.3 图表制作的方法 101
4.3 表格的制作方法 103
4.3.1 指定单元格规则 103
4.3.2 项目相应数据 106
4.3.3 使用图标集 108
4.3.4 使用数据条 110
4.3.5 使用迷你图 112
第5 章玩转图表：数据图表的转换与美化
5.1 转换图表显示效果 116
5.1.1 双坐标图 116
5.1.2 平均线图 119
5.1.3 瀑布图 122
5.1.4 成对条形图 125
5.1.5 蛇形图 129
5.1.6 矩阵图 136
5.1.7 漏斗图 139
5.2 美化数据图表 142
5.2.1 添加SmartArt 图形 142
5.2.2 图表全面大改造 144
第6 章提升性能：Access 数据库的使用技巧
6.1 Access 数据库 150
6.1.1 初识Access 数据库 150
6.1.2 导入数据的方法 151
6.1.3 SQL 语言 156
6.2 Access 数据库使用技巧 157
6.2.1 快速查询数据 157
6.2.2 快速计算数据 159
6.2.3 快速分组 161
第7 章分析工具：Excel 数据分析工具库
7.1 Excel 数据分析工具库简介 166
7.1.1 分析工具库的作用 166
7.1.2 安装分析工具库 167
7.2 使用Excel 数据分析工具库 169
7.2.1 回归分析 169
7.2.2 指数平滑 174
7.2.3 移动平均 177
7.2.4 描述性统计分析 179
7.2.5 抽样分析 182
7.2.6 相关分析 184
7.2.7 直方图 186
第8 章电子商务：数据分析管理
8.1 选择核心数据 190
8.1.1 会员数据 190
8.1.2 营销数据 191
8.1.3 行业数据 192
8.1.4 交易与服务数据 193
8.2 掌握核心指标 194
8.2.1 会员指标 194
8.2.2 流量指标 197
8.2.3 营运指标 199
8.2.4 转化指标 203
8.3 掌握核心方法 205
8.3.1 二八法则 205
8.3.2 排行榜分析方法 212
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
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从实用的角度讲解数据分析，配合大量经典且有代表性的举例，把理论和实践和好结合在一起，让我等菜鸟也能一气学完
评分数据分析在企业的日常经营分析中，具有以下三大作用。 ·现状分析，提供企业现阶段整体运营情况，以及企业各项业务的构成，其中包括各项业务的发展以及变动情况。 ·原因分析，确定企业所存在问题的原因，针对原因做出相应的解决方案。 ·预测分析，对企业未来的发展趋势做预测，便于企业制订运营计划。
评分从实用的角度讲解数据分析，配合大量经典且有代表性的举例，把理论和实践和好结合在一起，让我等菜鸟也能一气学完
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