“移动互联网+电商营销”实战宝典系列一本书玩转数据分析(第2版)

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“移动互联网+电商营销”实战宝典系列一本书玩转数据分析(第2版)

“移动互联网+电商营销”实战宝典系列一本书玩转数据分析(第2版)

作者:李军

开 本:其他

书号ISBN:9787302533160

定价:69.8

出版时间:2019-09-01

出版社:清华大学出版社

“移动互联网+电商营销”实战宝典系列一本书玩转数据分析(第2版) 本书特色

《一本书玩转数据分析(第2版)》是一本数据分析宝典,介绍了数据分析的各种方法,如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4P营销理论、SWOT分析法、比较分析法、平均分析法、分组分析法、立体分析法等,帮助读者快速从新手成为数据分析的高手。 《一本书玩转数据分析(第2版)》共分为10章,内容包括走进数据分析的世界、落实数据分析操作、掌握数据整理的方法、掌握数据分析秘诀、为什么要运用数据分析、百度指数+好搜指数+站长工具+*商智、数据也要美美的、数据分析函数学习、与同行之间的角逐、利用数据实现营销目的。 《一本书玩转数据分析(第2版)》结构清晰、语言简洁、图解丰富,适合5类人群阅读:一是初学数据分析的新手;二是从事数据相关行业的个人;三是有意向学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生;四是希望通过数据分析“挖金”的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师;五是新媒体或者自媒体平台从事运营的相关人员、网站运营人员。

“移动互联网+电商营销”实战宝典系列一本书玩转数据分析(第2版) 内容简介

《一本书玩转数据分析(第2版)》是一本数据分析宝典,介绍了数据分析的各种方法,如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4P营销理论、SWOT分析法、比较分析法、平均分析法、分组分析法、立体分析法等,帮助读者快速从新手成为数据分析的高手。 《一本书玩转数据分析(第2版)》共分为10章,内容包括走进数据分析的世界、落实数据分析操作、掌握数据整理的方法、掌握数据分析秘诀、为什么要运用数据分析、百度指数+好搜指数+站长工具+京东商智、数据也要美美的、数据分析函数学习、与同行之间的角逐、利用数据实现营销目的。 《一本书玩转数据分析(第2版)》结构清晰、语言简洁、图解丰富,适合5类人群阅读:一是初学数据分析的新手;二是从事数据相关行业的个人;三是有意向学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生;四是希望通过数据分析“挖金”的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师;五是新媒体或者自媒体平台从事运营的相关人员、网站运营人员。

“移动互联网+电商营销”实战宝典系列一本书玩转数据分析(第2版) 目录

第1 章 启蒙:走进数据分析的世界 1
1.1 认清数据  2
1.1.1 数据在说话 2
1.1.2 数据在展现 4
1.1.3 分析的价值 4
1.1.4 数据分析的重要性 6
1.2 发展前景 6
1.2.1 需要分析人才 6
1.2.2 持续发展趋势 7
1.3 职业要求 9
1.3.1 了解任职方向 9
1.3.2 掌握分析方法 11
1.3.3 使用分析工具 11
1.3.4 拓展管理能力 12
1.3.5 增强设计能力 12
1.3.6 提高表达能力 13
1.3.7 熟知企业业务 13
第2 章 步骤:落实数据分析操作 15
2.1 操作步骤 16
2.1.1 了解分析目的 16
2.1.2 获取数据来源 16
2.1.3 数据加工处理 20
2.1.4 进行数据分析 20
2.1.5 深入挖掘数据 22
2.1.6 美化数据形式 22
2.1.7 制作数据报告 24
2.2 操作误区 28
2.2.1 脱离分析轨道 28
2.2.2 忽视呈现效果 28
第3 章 实操:掌握数据整理的方法 31
3.1 数据排序 32
3.1.1 数据升序 32
3.1.2 快速排序 32
3.1.3 高级排序 34
3.1.4 自定义排序 37
3.2 数据筛选 41
3.2.1 单条件筛选 41
3.2.2 多条件筛选 42
3.2.3 高级筛选 45
3.2.4 自定义筛选 47
3.2.5 快速双筛选 49
3.2.6 重复值筛选 51
3.3 数据汇总 54
3.3.1 分类汇总 54
3.3.2 汇总数据 54
3.3.3 多字段汇总 56
第4 章 方法:掌握数据分析秘诀 59
4.1 思维模式 60
4.1.1 养成分析思维模式 60
4.1.2 培养数据分析能力 61
4.1.3 打造创新性分析思维 63
4.2 摆正思路 64
4.2.1 七何分析法 64
4.2.2 演绎树分析法 67
4.2.3 PEST 分析法 69
4.2.4 金字塔原理 71
4.2.5 4P 营销理论 73
4.2.6 SWOT 分析法 75
4.3 应用分析  77
4.3.1 比较分析法 77
4.3.2 平均分析法 80
4.3.3 分组分析法 82
4.3.4 立体分析法 85
第5 章 运营:为什么要运用数据分析 89
5.1 数据化运营 90

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