數據分析不是某個固定的職位，而是人工智能時代的通用能力。你會看到各行業的招聘中都會要求應聘者具備數據分析能力。所以，具備數據分析能力可以極大地提升你在職場中的競爭力。
然而，很多人掌握瞭數據分析工具（如Excel、SQL、Python等），麵對工作還是不知道如何展開分析，經常會遇到下麵這些問題：
（1）手裏拿瞭一堆數據，卻不知道怎麼去利用；
（2）業務部門不滿意，總覺得你分析得不深入；
（3）準備麵試或找到新工作後，不知道如何快速掌握該行業的業務知識。
本書可以幫助從事數據分析相關工作的讀者解決以上問題，具備數據分析的能力。本書分為兩篇，第一篇為“方法”，介紹瞭指標、分析方法以及如何用數據分析解決問題。
第二篇為“實戰”，介紹如何應用第一篇的方法來解決工作中的問題。我們將在這一篇分享 來自不同行業的業務知識，以及如何用數據分析解決問題的案例，每一章都從業務模式、業務指標、案例分析三個方麵展開。
通過本書的學習，你會熟悉數據分析的方法，並將其靈活應用在自己所處的行業中。這樣當你在工作中遇到新的問題時，也能夠知道如何展開分析。
具體描述
讀後感
在实际工作中，进行数据分析和监测类型的时候，不知道该怎么写，一点思路都没有，非常困扰。 在季度回报以及重点项目分析中，从哪些角度开始分析，并且关键指标可以看出哪些问题，一个简单的数据报告，一个星期都憋不出来，真的太难了。 朋友开始推荐这本书还有实际应用情况，...
評分人的思考能力可以分为4个层级： 第1层是数据，也就是直接观察的事实，例如哪里发生了水灾。 第2层是信息，也就是数据的归纳统计，例如水灾发生的次数、损失金额。 第3层是知识，也就是面对信息的处理方式，例如水灾的处理。 第4层是智慧，也就是总结知识，根据具体情况选择不同...
評分做信息流，本身文科生对逻辑分析、数据不太敏感，担心专业的数据分析数据生活的难懂，需要一位大师把难懂的内容翻译整合，更适合国人阅读，有幸得见猴子老师的数据分析思维，看似枯燥的内容竟然看的兴趣十足，十分感谢，原来为了工作的学习也可以这样令人痴迷！ 当下数据分析已...
評分看似包含的内容很多，比如常用分析方法中列举了十一项，但对每种方法的理解和讲解都不深入，系统性差，没有形成知识体系，且有些分析方法间存在重叠，关系也没有理清，总体水平甚至不如一些知乎的优质回答。 作为出版书籍来说，除了内容差，还有很多缺少信息量和作用不明的配图...
評分用戶評價
書還是不錯的，雖然裏麵有些地方錶述有誤，但是言簡意賅，也讓我意識到，在大數據時代，大傢都會變成韭菜…小說網、網購、買車買房，生活方方麵麵都不可避免要變成被彆人利用的一條代碼，且付齣更高的購買價格…
评分真沒在豆瓣上評論過專業書，拿到書比我想象的內容更豐富一些，案例通俗易懂。先看瞭基礎部分和自己工作內容相關的一部分，其他的繼續啃完！
评分【2020必讀100本書】第90本：適閤小白學習！
评分分析基本功
评分思維比方法重要多瞭。
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