编辑推荐

数据思维与案例解析，剖析分析痛点，明确问题和方法。

内容简介

　　《活用数据：驱动业务的数据分析实战》是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书，有理论、有方法、有实战案例。《活用数据：驱动业务的数据分析实战》第1~3章首先对“怎么想”进行了解答，通过明确分析问题、开启分析思路、打开分析视角，依次回答数据思维的3个核心问题：解决什么问题、分析哪些内容、分析到何种程度。第4~8章对企业常见的9项业务需求进行案例解析，回答“怎么做”的问题。这9项业务需求包括战略选择、用户偏好、客户分类、品牌建设、规模预测、产品设计、价格制定、渠道评价、促销配置。通过对具体案例的思考和操作，提升读者的业务理解力、逻辑思维力和动手实践力，加强读者分析和解决问题的水平。

　　《活用数据：驱动业务的数据分析实战》具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色，同时在思路上清晰连贯，在表达上深入浅出，既能帮助数据分析从业者入门和提升，也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。

作者简介

　　陈哲

　　毕业于中国人民大学，拥有10余年数据研究和培训经验。先后在家电市场研究公司、互联网公司、数据分析协会、大学担任项目经理、研究总监、数据中心主任、大学讲师。

　　主持过企业战略研究、消费者使用习惯与态度分析、市场细分与定位、品牌资产诊断、新产品测试、渠道终端点检、用户画像、客户满意度、互联网营销运营等多个数据分析项目。

　　服务过的企业有飞利浦、三星、长虹、苏宁、新加坡胜安航空公司、新浪等，具有丰富的数据分析业务实战经验。

　　2013年因独著出版《数据分析：企业的贤内助》一书被51CTO评为“IT类图书zui受读者欢迎的作者奖”。2018年开通微信公众号“数据小宇军”，坚持原创，分享数据分析思维、方法、工具、技能及案例应用干货，本书配套的数据资料可在微信公众号下载。

章节目录

封面

作者简介

版权页

推荐语

推荐序

前言

目录

思维篇

第1章 明确分析问题

1.1 Why：为什么分析

1.1.1 识别机会

1.1.2 规避风险

1.1.3 问题诊断

1.2 What：分析什么

1.2.1 战略分析

1.2.2 用户偏好分析

1.2.3 STP分析

1.2.4 品牌建设分析

1.2.5 营销组合分析

1.3 How：如何分析

1.3.1 开启分析思路

1.3.2 打开分析视角

1.4 本章结构图

第2章 开启分析思路

2.1 学会提问

2.2 熟悉模型

【案例2】构建某地产公司客户满意度指标体系

2.3 结构与时间思维

【案例3】如何做用户偏好分析

2.4 演绎思维

2.4.1 标准式演绎

2.4.2 常见式演绎

【案例4】应用4W模式进行爱情战略分析

2.5 重要性思维

【案例5】KANO模型的重要性思维

2.6 综合案例：如何研究某餐饮企业的顾客满意度

2.7 本章结构图

第3章 打开分析视角

3.1 引例：新浪微博访问量分析

3.2 对比视角

3.2.1 对比的类型

3.2.2 对比的可信度

【案例1】如何比较员工工资与工龄的差异

【案例2】如何处理分类维度

3.3 相关视角

3.3.1 规模预测

3.3.2 精准营销

【案例3】从颜色偏好看精准营销

3.4 分类视角

3.4.1 分类的价值

3.4.2 分类的步骤与方法

3.5 描述视角

3.5.1 集中趋势与离中趋势

3.5.2 个体波动的研究价值

【案例4】疑似车险欺诈的“标的车”分析

3.6 如何在业务应用中选择分析视角

3.6.1 视角与方法

3.6.2 方法与应用

3.7 综合案例：航空公司项目分析价值的提升

3.8 本章结构图

实战篇

第4章 战略分析案例解析——某购物中心网上商城战略分析

4.1 研究目的：战略选择

4.2 研究内容：环境分析

4.2.1 宏观环境分析

4.2.2 市场环境分析

4.2.3 竞争环境分析

4.3 定性与定量分析方法

4.3.1 定性：SWOT分析

4.3.2 定量：内外因素评价矩阵

4.4 内外因素数据获取

4.4.1 外部因素数据

4.4.2 内部因素数据

4.5 内外因素得分计算

4.5.1 评分的计算

4.5.2 权重的计算

4.5.3 最终得分的计算

4.6 制作战略选择矩阵图及解读

4.6.1 分析思路

4.6.2 图表制作

4.6.3 结果解读

4.7 本章结构图

第5章 用户偏好分析案例解析——某彩电企业用户偏好分析

5.1 研究目的：差异化营销

5.1.1 差异化营销的必要性

5.1.2 差异化营销的可行性

5.2 研究内容：五阶段和七要素

5.2.1 分析内容

5.2.2 调查问卷

5.3 用户偏好数据获取

5.3.1 调研计划

5.3.2 数据录入

5.4 调研数据处理

5.4.1 数据清洗

5.4.2 数据读取

5.5 数据分析架构

5.5.1 分析目录

5.5.2 分析体系

5.6 数据分析方法

5.6.1 频数统计

5.6.2 均值分析

5.6.3 方差分析

5.6.4 比较均值

5.6.5 交叉分析

5.7 分析结果解读

5.7.1 用户整体偏好分析

5.7.2 各类用户偏好检验

5.7.3 各类用户偏好对比

5.7.4 用户基本特征描述

5.8 本章结构图

第6章 STP分析案例解析——甲保险公司客户分类分析

6.1 研究目的：精准营销

6.2 研究内容：客户分类维度

6.2.1 事前分类维度

6.2.2 事后分类维度

6.3 数据获取与处理

6.3.1 调查问卷设计

6.3.2 调研计划

6.3.3 数据处理

6.4 数据分析架构

6.4.1 客户细分

6.4.2 目标客户选择

6.4.3 目标客户定位

6.5 数据分析与输出结果

6.5.1 确定分类维度

6.5.2 分类维度的数据消减

6.5.3 分类维度的数据转化

6.5.4 细分方法的选择

6.5.5 聚类分析

6.5.6 目标客户选择

6.5.7 目标客户定位

6.6 分析结果解读

6.6.1 分析思路

6.6.2 分析主体

6.6.3 结论建议

6.7 本章结构图

第7章 品牌建设分析案例解析——某手机品牌建设分析

7.1 研究目的：提升品牌价值

7.1.1 品牌的内涵

7.1.2 品牌的价值

7.2 研究内容：品牌认知与行为

7.2.1 品牌形象分析

7.2.2 品牌知名度分析

7.2.3 品牌流转分析

7.3 数据获取与处理

7.3.1 调研计划

7.3.2 数据处理

7.4 品牌形象分析与解读

7.4.1 品牌知觉图的基本思想

7.4.2 品牌知觉图的制作

7.4.3 分析结果解读

7.5 品牌知名度分析与解读

7.5.1 Graveyard模型的基本思想

7.5.2 Graveyard模型的制作

7.5.3 分析结果解读

7.6 品牌流转分析与解读

7.6.1 品牌流转程度分析

7.6.2 品牌流转方向分析

7.6.3 品牌流转原因分析

7.7 本章结构图

第8章 营销组合分析案例解析——甲厨电公司的营销决策

8.1 研究目的：营销决策

8.2 研究内容：营销组合分析

8.2.1 产品决策分析

8.2.2 定价决策分析

8.2.3 流量渠道价值评价

8.2.4 促销资源配置分析

8.3 规模预测分析

8.3.1 预测思路与方法

8.3.2 季节分解法预测

8.3.3 类比法与因素推算法预测

8.3.4 回归预测

8.4 产品属性分析

8.4.1 关于产品属性的观点

8.4.2 KANO模型的基本思想

8.4.3 基于KANO模型的问卷设计

8.4.4 KANO模型的数据准备

8.4.5 确定属性分类依据

8.4.6 判断记录的属性类别

8.4.7 Better-Worse系数矩阵

8.4.8 分析结果解读

8.5 定价决策分析

8.5.1 定价问题与分析方法

8.5.2 PSM模型的基本思想

8.5.3 基于PSM模型的调查问卷设计

8.5.4 基于PSM模型的数据准备

8.5.5 最优价格与价格范围分析

8.5.6 三类市场的规模分析

8.5.7 分析结果解读

8.6 流量渠道价值评价

8.6.1 评价思路：确定影响因素

8.6.2 评价指标：ROI与Engagement

8.6.3 数据准备：电商转化数据

8.6.4 评价指标的计算

8.6.5 评价方法：矩阵分析

8.6.6 评价方法：归因分析

8.7 促销资源配置

8.7.1 问题界定与方法选择

8.7.2 资源配置三要素

8.7.3 线性规划的基本思想

8.7.4 媒体组合案例解析

8.8 本章结构图

反侵权盗版声明

活用数据：驱动业务的数据分析实战是2019年由电子工业出版社出版,作者陈哲。

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