CDA一級認證教材:商業數據分析（第4版）

目錄
第一篇 原理篇
第1章　數據分析思維2
1.1VUCA時代的數據分析需求 2
1.1.1　數據分析的歸納方法 .3
1.1.2　數據分析的演繹方法 .4
1.2　流程化企業數據分析需求 4
1.2.1　流程化企業的主要特點 .5
1.2.2　數據分析在流程中的落腳點 .6
1.3　企業數字化轉型的進展 8
1.3.1　以客戶體驗為中心的商業模式 .8
1.3.2　以數據分析為中心的架構模式轉型 .9
1.3.3　感知型企業成為眾多企業的發展目標 .10
1.4　企業需要的數據應用能力 12
1.4.1　企業數據應用能力概述 .12
1.4.2　企業決策層級和對數據的需求 .13
1.4.3　戰略層的數據需求 .14
1.4.4　管理層的數據需求 .15
1.4.5　運營層的數據需求 .15
1.4.6　操作層的數據需求 .16
1.5　數據分析的基本概念 17
1.5.1　對數據的理解 .17
1.5.2　對數據模型的理解 .19
1.5.3　數據分析的分類 .24
1.5.4　商業數據科學應用框架EDIT .27
1.6　本章小結 28
第2章　數據分析方法29
2.1　數據分析的基礎範式 29
2.1.1　分類分析 .30
2.1.2　鏈式分析 .48
2.1.3　相關分析 .57
2.2　由基礎分析範式引申出的6種分析方法 58
2.2.1　趨勢分析法 .59
2.2.2　對比分析法 .62
2.2.3　構成分析法 .63
2.2.4　分布分析法 .64
2.2.5　關系分析法 .66
2.2.6　流向分析法 .67
2.3　統計制圖原理 68
2.3.1　整理數據 .69
2.3.2　明確表達的信息 .69
2.3.3　確定比較的類型 .69
2.3.4　確定圖表類型 .70
2.3.5　統計圖的補充說明 .72
2.4　本章小結 73
第3章　商業數據分析框架74
3.1　商業數據分析體系構建 74
3.1.1　戰略分析 .77
3.1.2　財務視角 .78
3.1.3　客戶關系視角 .78
3.1.4　內部流程視角 .78
3.1.5　員工成長與文化建設視角 .79
3.2　商業數據分析總體流程 80
3.2.1　業務角度的商業數據分析的流程 .80
3.2.2　技術角度的商業數據分析的流程 .83
3.3　遠景戰略分析方法84
3.4　財務視角分析方法.91
3.4.1　企業收入趨勢分析示例 92
3.4.2　財務費用趨勢分析示例 .97
3.5　客戶與市場視角分析法 103
3.5.1　用戶細分分析 .104
3.5.2　電商平臺的客戶個性化營銷示例 .105
3.6　內部流程視角分析方法 109
3.6.1　VSM（價值流分析） .110
3.6.2　銀行貸款流程優化示例 .111
3.7　本章小結 114
第4章　戰略數據分析115
4.1　戰略數據分析基礎 115
4.1.1　表格結構數據操作說明 .116
4.1.2　輸入和資源需求 .119
4.2　戰略數據分析關鍵步驟1：桌面研究 .120
4.2.1　桌面研究概述 .120
4.2.2　行業分析方法和流程 .120
4.2.3　競品分析方法和流程 .133
4.3　戰略數據分析關鍵步驟2：調查研究 .144
4.3.1　調查研究流程 .144
4.3.2　定性方法和定量方法 .145
4.4　戰略數據分析報告呈現 147
4.5　本章小結 148
第5章　業務數據分析. 149
5.1　業務數據分析基礎149
5.1.1　業務數據分析產出物 150
5.1.2　業務數據分析中的關鍵術語151
5.2　輸入和資源需求..158
5.2.1　輸入需求 158
5.2.2　資源需求159
5.3　業務數據分析的步驟 159
5.3.1　明確業務關註事項..160
5.3.2　發現問題.161
5.3.3　歸因分析 .162
5.3.4　優化策略 .173
5.3.5　驗證想法 .174
5.4　報告呈現 178
5.5　本章小結 179

第二篇　技術篇
第6章　描述性統計分析.182
6.1　變量度量類型與統計量 182
6.1.1　變量度量類型與分布類型 .182
6.1.2　分類變量的參數（統計量） .185
6.1.3　連續變量的集中趨勢參數（統計量） .186
6.1.4　連續變量的離散程度參數（統計量） .188
6.1.5　數據分布的對稱與高矮 .189
6.1.6　統計量與報表和統計制圖的關系 .190
6.2　總體參數和樣本統計量 192
6.3　參數估計方法 194
6.3.1　點估計 .194
6.3.2　區間估計和中心極限定理 .194
6.4　本章小結 197
第7章　指標體系構建方法198
7.1　指標概述 198
7.1.1　指標的基本概念 .198
7.1.2　指標值的計算 .200
7.2　通用指標介紹 201
7.2.1　求和類指標計算方法 .201
7.2.2　計數類指標計算方法 .201
7.2.3　比較類指標計算方法 .202
7.3　場景指標介紹 203
7.3.1　按企業產品類型劃分 .204
7.3.2　按部門職能劃分 .204
7.4　指標體系介紹 206
7.4.1　指標技術加工角度分類 .206
7.4.2　指標業務層級角度分類 .208
7.4.3　指標庫 .209
7.4.4　維度庫 .210
7.5　指標體系自上而下搭建方法 211
7.5.1　設計框架 .211
7.5.2　核心術語和主要技術 .212
7.5.3　設計方法 .215
7.5.4　實踐方案 .219
7.6　本章小結 224
第8章　SQL語言基礎與MySQL入門.225

8.1　SQL語言概況 .225
8.2　SQL查詢語句 .226
8.2.1　簡單查詢並對數據過濾與排序 .228
8.2.2　創建新列 .232
8.2.3　在查詢中實現匯總和分組匯總 .236
8.2.4　表的橫向連接 .238
8.2.5　子查詢 .248
8.2.6　表縱向合並和集合操作語句 .249
8.3　SQL創建表或視圖 .251
8.4　本章小結 253
第9章　用戶標簽體系與用戶畫像專題254
9.1　案例：某企業基於用戶標簽的營銷 254
9.2　標簽的分類 256
9.21究客體的數據類型角度分類 .256
9.2.2從標簽的時態角度分類 .258
9.2.3從標簽的加工角度分類 .259
9.3　用戶畫像 262
9.3.1　用戶分群的發展歷程 .262
9.3.2　快速入手用戶畫像 .263
9.3.3　用戶細分的方法 .265
9.4　案例：用SQL和Excel實現用戶畫像 .268
9.4.1　制作用戶畫像的思路 .268
9.4.2　案例數據集介紹 .269
9.4.3　使用SQL進行數據處理 273
9.4.4　使用Excel做用戶畫像 278
9.5　本章小結 281
第10章　簡單時間序列分析方法.282
10.1　認識時間序列 282
10.2　效應分解法時間序列分析 283
10.2.1　效應分解法的直觀理解 .283
10.2.2　算法解析 .285
10.2.3　使用Power BI演示效應分解法 287
10.3　案例：時間序列預測 290
10.4　本章小結 294

第三篇　管理篇
第11章　數據治理297
11.1　數據治理驅動因素 297
11.2　數據治理體系 298
11.2.1　數據治理域299
11.2.2　數據管理域302
11.2.3　數據應用域306
11.3　如何開展數據治理 309
11.3.1　準確地定位數據治理309
11.3.2　明確數據應用方向310
11.3.3　多層級全方位進行治理311
11.4　本章小結 311
第12章　數據模型與數據建模312
12.1　數據分類 312
12.2　數據架構和數據模型 315
12.2.1　數據架構的基本概念 .315
12.2.2　數據模型基礎和數據模型類型 .316
12.2.3　數據建模的層次 .328
12.3　數據倉庫體系和ETL 330
12.4　本章小結 334
第13章　指標體系管理335
13.1　指標管理 335
13.1.1　指標數據元和指標數據標準 .335
13.1.2　指標數據質量評價維度 .338
13.2　企業級指標體系建設方法與步驟 338
13.2.1　指標體系構建方法 .339
13.2.2　企業級指標體系全生命周期建設步驟 .340
13.3　指標體系管理的問題與挑戰 342
13.3.1　指標體系管理的常見問題 .342
13.3.2　指標體系管理面臨的挑戰 .343
13.4　指標體系管理 344
13.4.1　指標體系的生命周期 .344
13.4.2　指標體系的管理體系 .345
13.5　本章小結 348