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体系化、可实战的方法论，助你迈向高级数据分析师。
内容简介
本书从初学者的角度出发，讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书进一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。
作者简介
作者姜文哲，毕业于中国人民大学，前腾讯、阿里巴巴数据科学家，拥有10年以上数据分析经验，积累了丰富的实战方法论。
章节目录
版权信息
内容简介
作者简介
前言
第1章 初来乍到：初识数据分析
1.1 什么是数据分析
1.2 为什么需要数据分析
1.3 数据分析的岗位类型
1.4 数据分析的具体工作内容
1.5 入门数据分析需要学习的知识
1.6 数据分析岗位当前发展现状
1.7 数据分析岗位未来趋势预判
1.8 你是否适合从事数据分析工作
1.9 本章小结
第2章 数据的来源：数据埋点
2.1 数据埋点基础知识
2.2 数据埋点全流程
2.3 埋点通用内容设计方案
2.4 埋点新页面设计方案
2.5 数据埋点管理平台
2.6 埋点常见问题汇总
2.7 本章小结
第3章 数据的工厂：数据仓库
3.1 数据仓库基础知识
3.2 数据仓库分层设计
3.3 数据仓库建设规范
3.4 数据分析师需要掌握数据仓库的程度
3.5 短视频业务数据仓库建设案例
3.6 本章小结
第4章 量化的基础：数据指标体系
4.1 什么是数据指标体系
4.2 数据指标体系的作用
4.3 如何搭建数据指标体系
4.4 如何维护数据指标体系
4.5 搜索引擎行业数据指标体系
4.6 短视频行业数据指标体系
4.7 电商行业数据指标体系
4.8 本章小结
第5章 指标异动原因：归因分析
5.1 归因分析基础概念
5.2 指标异动分析排查步骤
5.3 快速定位异常维度的方法
5.4 如何量化维度值变化的贡献度
5.5 指标异动常见因素汇总
5.6 搜索引擎行业异动分析实战案例
5.7 本章小结
第6章 前瞻未来表现：预测分析
6.1 预测分析基础概念
6.2 产品短期健康度监控
6.3 产品长期目标制订
6.4 本章小结
第7章 因果推断方式：AB实验
7.1 什么是AB实验
7.2 AB实验最佳流程
7.3 实验设计阶段
7.4 实验运行阶段
7.5 实验评估阶段
7.6 实验放量阶段
7.7 实验归档阶段
7.8 因果推断其他方式
7.9 本章小结
第8章 探索产品迭代：产品分析
8.1 产品分析主要涉及的内容
8.2 描述产品当前现状及发现问题点
8.3 探索产品问题的本质及找到改进点
8.4 本章小结
第9章 用户长期维系：用户增长
9.1 用户增长架构简介
9.2 潜客期用户分析方法及策略
9.3 新增期用户分析方法及策略
9.4 成长期、成熟期用户分析方法及策略
9.5 衰退期、流失期用户分析方法及策略
9.6 用户画像价值及搭建思路
9.7 本章小结
第10章 工作产出呈现：总结汇报
10.1 日常工作总结汇报
10.2 例行周会月会汇报
10.3 数据分析项目汇报
10.4 本章小结
第11章 工作中的困惑：数据分析师如何破局
11.1 思维困惑：数据分析常见的八大思维误区
11.2 应用困惑：数据分析常用到的十种统计学方法
11.3 应用困惑：数据分析结合算法的七种应用场景
11.4 工具困惑：数据分析师掌握工具的程度
11.5 工作困惑：如何改善工作中的三大被动局面
11.6 工作困惑：数据分析团队可自主推动的八件事情
11.7 职业困惑：数据分析师的职业上升通道
11.8 职业困惑：数据分析师提升能力的方式
11.9 本章小结
第12章 临门一脚：面试指导
12.1 数据分析师面试简历修改技巧
12.2 面试前必须要做的准备工作
12.3 数据分析师完整面试流程及应答技巧
12.4 让面试官快速对你产生好感的自我介绍方式
12.5 面试环节回答开放性问题的几点技巧
12.6 面试环节必知的软技巧
12.7 面试环节一定要问的几个问题
12.8 面试前后判断岗位是否靠谱的几点技巧
12.9 同时拿到多个Offer时如何进行选择
12.10 汇总面试常考的SQL题
12.11 汇总面试常考的AB实验题
12.12 汇总面试常考的业务题
12.13 本章小结
数据分析实践：专业知识和职场技巧是2024年由清华大学出版社出版,作者姜文哲。
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