目录
第1篇 方法
第1章 业务指标
1.1 如何理解数据？
1.2 常用的指标有哪些？
1.2 如何选择指标？
1.4 指标体系和报表
第2章 分析方法
2.1 5W2H分析方法
2.2 逻辑树分析方法
2.3 行业分析方法
2.4 多维度拆解分析方法
2.5 对比分析方法
2.6 假设检验分析方法
2.7 相关分析方法
2.8 群组分析方法
2.9 RFM分析方法
2.10 AARRR模型分析方法
2.11 漏斗分析方法
第3章 用数据分析解决问题
3.1 数据分析解决问题的过程
3.2 如何明确问题？
3.3 如何分析原因？
3.4 如何提出建议？
3.5 总结
第2篇 实战
第4章 国内电商行业
4.1 业务知识
4.2 案例分析
第5章 跨境电商行业
5.1 业务知识
5.2 案例分析
第6章 金融信贷行业
6.1 业务知识
6.2 案例分析
第7章 金融第三方支付行业
7.1 业务知识
7.2 案例分析
第8章 家政行业
8.1 业务知识
8.2 案例分析
第9章 旅游行业
9.1 业务知识
9.2 案例分析
第10章 在线教育行业
10.1 业务知识
10.2 案例分析
第11章 运营商行业
11.1 业务知识
11.2 案例分析
第12章 内容行业
12.1 业务知识
12.2 案例分析
第13章 房产行业
13.1 业务知识
13.2 案例分析
第14章 汽车行业
14.1 业务知识
14.2 案例分析
第15章 零售行业
15.1 业务知识
15.2 案例分析
附录 常见的业务面试题
参考文献
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内容简介
数据分析不是某个固定的职位，而是人工智能时代的通用能力。你会看到各行业的招聘中都会要求应聘者具备数据分析能力。所以，具备数据分析能力可以极大地提升你在职场中的竞争力。
然而，很多人掌握了数据分析工具（如Excel、SQL、Python等），面对工作还是不知道如何展开分析，经常会遇到下面这些问题：
（1）手里拿了一堆数据，却不知道怎么去利用；
（2）业务部门不满意，总觉得你分析得不深入；
（3）准备面试或找到新工作后，不知道如何快速掌握该行业的业务知识。
本书可以帮助从事数据分析相关工作的读者解决以上问题，具备数据分析的能力。本书分为两篇，第一篇为“方法”，介绍了指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题。
第二篇为“实战”，介绍如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题。我们将在这一篇分享 来自不同行业的业务知识，以及如何用数据分析解决问题的案例，每一章都从业务模式、业务指标、案例分析三个方面展开。
通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。这样当你在工作中遇到新的问题时，也能够知道如何展开分析。
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