數據分析實戰寶典

安妮

數據分析實戰寶典
  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2026-03-01
  • 售價: $648
  • 貴賓價: 9.5 折 $615
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 400
  • ISBN: 7121522608
  • ISBN-13: 9787121522604
  • 相關分類: Data-visualization

    • 立即出貨 (庫存 < 3)

買這商品的人也買了...

簡體書新到貨｜2書75折 ( 10/6-10/15 ) 詳見活動內容 »

相關主題

商品描述

本書聚焦數據分析師面臨的“工具熟練卻難解 業務問題”這一核心困境，提出了一套系統化實戰 框架。該框架內容涵蓋指標體系、專題分析與專項 拆解，依托人、貨（商戶與商品）、場（渠道與流 量）三維聯動，逐層定位問題根因。具體來說，總 結了加減乘除拆解法，以量化指標波動因素；並結 合技術模型落地（模型代碼實現）與業務推動路徑 （理解-設計-推動溝通鏈），打通從分析到決策的 閉環。 書中借助精心總結的各類業務大圖，可有力地 助力分析師迅速梳理覆雜的業務脈絡，深入理解業 務核心要點，高效輸出對業務 價值的內容。這 些業務大圖涵蓋業務的各個關鍵環節和層面，以清 晰直觀的視覺呈現方式，為分析師提供全面而系統 的業務視角，使其能快速把握業務的整體架構與內 在邏輯，進而精準提煉有價值的信息，為業務決策 提供堅實支持。 本書精準契合四類讀者需求：幫助初級分析師 建立標準化分析範式，擺脫“取數工具人”困境； 賦能有3年經驗者突破業務診斷瓶頸，掌握歸因與模 型落地技能；助力業務負責人依據數據對齊團隊目 標，降低決策試錯成本；支持轉行者系統構建“思 維+實操+溝通”能力三角。

作者簡介

安妮，互聯網大廠戰略經營商業數據分析總監，數據破局實戰派專家。 曾供職於滴滴、阿裏巴巴等頭部企業，深耕數據驅動業務實戰領域十餘載，主導過數十個從0到1的業務數據化項目。 小紅書賬號“安妮數據破局”（ID：5502957967）主理人，致力於將大廠實戰經驗提煉為可覆用的數據方法論，幫助大家用數據驅動商業增長。

目錄大綱

第1篇 走進分析師的世界
第1章 分析師的職業全景與成長密碼
1.1 分析師的角色與職責
1.1.1 戰略分析師：企業航向的掌舵者
1.1.2 經營分析師：經營效能的優化師
1.1.3 商業分析師：增長引擎的設計師
1.1.4 數據科學家：智能決策的
1.1.5 BI工程師：業務決策的“可視化翻譯官”
1.2 商業分析師的能力要求
1.2.1 能力一：技術硬功——數據能力
1.2.2 能力二：業務內功——對業務的理解轉換能力
1.2.3 能力三：溝通軟功——推動決策
1.3 商業分析師的成長路徑
1.3.1 階段（1、2年）：建立數據可信力
1.3.2 第二階段（2、3年）：構建因果洞察力
1.3.3 第三階段（3～5年）：形成預判力和決策力
1.3.4 第四階段（5年以上）：掌握邏輯遷移力
1.3.5 各階段思維範式演進
第2篇 構建業務洞察基石：指標體系與自動化應用
第2章 構建指標體系
2.1 認識指標體系
2.1.1 指標體系的特點
2.1.2 構建指標體系的步驟
2.1.3 構建指標體系的“三要”“三不要”
2.2 具體構建過程——尋找北極星指標
2.2.1 確定北極星指標的過程
2.2.2 【案例】某知名民宿平臺的北極星指標
2.2.3 6個行業的北極星指標
2.3 具體構建過程——北極星指標下鉆
2.3.1 按維度下鉆
2.3.2 按計算口徑下鉆
2.3.3 按發生主體下鉆
2.3.4 按流程鏈路下鉆
2.3.5 多種下鉆交叉使用
第3章 識別定位異常數據波動
3.1 理解波動類型
3.1.1 正確理解波動
3.1.2 波動理解誤區
3.2 識別波動類型
3.2.1 業務邏輯驗證
3.2.2 統計模型檢測
3.2.3 專家經驗診斷
3.3 定位異常波動的原因
3.3.1 橫向拆解：從全局到局部的切片分析
3.3.2 縱向溯源：沿著業務流程追蹤斷點
3.3.3 拉長周期：捕捉慢性惡化的微弱信號
3.4 應對異常波動的策略
3.4.1 一級響應：黃金24小時緊急止損
3.4.2 二級響應：3～7天系統修覆期
3.4.3 三級響應：1～3個月周期重塑期
第4章 識別異動後，進行核心指標拆解歸因
4.1 GMV拆解歸因
4.1.1 步：公式拆解
4.1.2 第二步：維度拆解
4.1.3 第三步：動態關聯歸因
4.2 訂單拆解歸因
4.2.1 成交訂單量的本質
4.2.2 需求側診斷：用戶為什麼不買單
4.2.3 供給側診斷：商家為什麼供不上貨
4.2.4 匹配側診斷：資源為什麼對不準
4.2.5 覆合歸因：多因素交織時的拆解方法
4.3 供給側指標拆解歸因
4.3.1 供給側-量指標拆解歸因
4.3.2 供給側-效率指標拆解歸因
4.4 用戶側指標拆解歸因
4.4.1 用戶側-量指標拆解歸因
4.4.2 用戶側-效率指標拆解歸因
第5章 指標拆解歸因的應用組合
5.1 加法拆解法：原理與應用
5.1.1 靜態拆解法：橫截面下的結構洞察
5.1.2 動態拆解法：時間維度下的變動歸因
5.1.3 靜態拆解法和動態拆解法總結
5.2 減法拆解法：原理與應用
5.2.1 靜態拆解法：橫截面下的損耗洞察
5.2.2 動態拆解法：時間維度下的損耗歸因
5.2.3 靜動結合拆解法
5.3 乘法拆解法：原理與應用
5.3.1 靜態拆解法：流程效率的截面掃描
5.3.2 動態拆解法：單因子變動敏感性分析
5.3.3 動態拆解法：多因子變動LMDI分析
5.4 除法拆解法：原理與應用
5.4.1 靜態拆解法：橫截面下的流程鏈路拆解
5.4.2 動態拆解法：單因子和多因子變動分析
第6章 指標體系搭建典型1：體驗指標體系搭建
6.1 體驗指標體系搭建步驟
6.1.1 明確業務目標與用戶體驗維度的關聯關系
6.1.2 根據用戶體驗維度，量化體驗指標體系
6.1.3 根據指標體系，確定體驗總分計算方式
6.2 阿裏巴巴五度模型的搭建
6.2.1 明確體驗目標，搭建體驗維度
6.2.2 量化體驗指標
6.2.3 確定體驗總分計算方式
6.3 【案例】五度模型在電商導購頁面的應用
6.3.1 指標體系搭建與數據變動
6.3.2 原因分析與數據驗證
6.3.3 解決方案與實施效果
第7章 指標體系搭建典型2：電商行業（阿裏巴巴/京東/拼多多類）指標體系搭建
7.1 人——用戶側指標體系
7.1.1 用戶規模指標
7.1.2 用戶規模指標歸因
7.1.3 用戶質量指標
7.1.4 用戶質量指標歸因
7.1.5 【案例】某電商公司的MAU異常報警治理
7.2 貨——商品側指標體系
7.2.1 商品規模指標
7.2.2 商品規模指標歸因
7.2.3 商品效率指標
7.2.4

類似商品