職場的競爭歸根結底是核心競爭力的競爭，數據分析市場越來越飽和，企業高層越來越看重數據價值落地，數據運營悄然成為行業新興稀缺人纔，它能夠跳脫技術工作與業務決策緊密結合決定了它長青的職業生命力，同時於每一位數據從業者而言，它也是推薦的一項核心職場能力。很多數據分析師、數據工程師不懂業務，很多業務決策人員揣著業務高見又受限於不懂如何做數據分析……如何將數據結果和業務決策結合起來發揮數據價值正是本書設計的初衷和內容，全書以案例實戰為主，涉獵多個零售行業，涵蓋企業眾多常見的業務場景，數據應用流程闡等

●第1篇 零售企業基礎分析方法應用
第1章 開啟數據化業務洞察：基礎分析方法002
1.1 趨勢分析003
1.2 對比分析005
1.3 分布分析009
1.4 組成分析013
1.5 關繫分析015
1.6 其他分析方法017
1.7 本章小結019
第2章 讓客單價“飛”起來：購物籃分析020
2.1 從經典故事的起源探索購物籃分析的奧秘020
2.2 兩個案例：購物籃分析數據化決策怎麼用022
2.2.1 模型適用的零售業務場景022
2.2.2 案例1：不合時宜的服飾可以不打折清倉嗎025
2.2.3 案例2：如何輕松獲取私域運營流量（新零售場景）030
2.3 購物籃分析模型的實現034
2.4 本章小結036
第3章 擒賊先擒王，高效降本增益：帕累托分析038
3.1 二八定律誕生的科學性038
3.2 兩個案例：帕累托分析數據化決策怎麼用040
3.2.1 模型適用的零售業務場景040
3.2.2 案例1：降本增益，1500多個商品如何優化041
3.2.3 案例2：企業的用戶貢獻分布健康嗎（CRM管理）045
3.3 帕累托分析模型的實現049
3.4 本章小結054
第4章 精準定位，業績優化有方向：像限分析056
4.1 像限分割的數學邏輯原理057
4.2 兩個案例：像限分析數據化決策怎麼用060
4.2.1 模型適用的零售業務場景060
4.2.2 案例1：餐廳的菜品如何管理優化062
4.2.3 案例2：紙業零售商如何提升門店業績066
4.3 像限分析模型的實現070
4.4 本章小結074
第2篇 零售企業進階分析方法應用
第5章 快速釐清自己，掌握外部形勢：SWOT分析076
5.1 SWOT分析的原理076
5.2 兩個案例：SWOT分析數據化決策怎麼用079
5.2.1 模型適用的零售業務場景080
5.2.2 案例1：用戶眼中的品牌是什麼樣的（市場決策）081
5.2.3 案例2：備選開店的3家購物中心該如何選擇（企業戰略）085
5.3 本章小結091
第6章 1分鐘梳理10萬個用戶的商業價值：RFM分析092
6.1 RFM分析的邏輯原理093
6.2 兩個案例：RFM分析數據化決策怎麼用095
6.2.1 模型適用的零售業務場景095
6.2.2 案例1：你的高價值用戶在哪裡（CRM）097
6.2.3 案例2：打折清倉的靴子賣給誰（營銷決策）103
6.3 RFM分析模型的實現107
6.4 本章小結110
第7章 不懂商業數據分析？先來聽它說：杜邦分析112
7.1 從經典起源看杜邦分析如何“解”112
7.2 兩個案例：杜邦分析數據化決策怎麼用114
7.2.1 模型適用的零售業務場景114
7.2.2 案例1：上個月的營業總成本為何這麼高（財務分析）117
7.2.3 案例2：如何快速學會商業分析（商業思維）120
7.3 杜邦分析模型的實現124
7.4 本章小結125
……

本書主要內容：
12個數據分析模型在化業務場景中如何支持決策，實現業務賦能。
本書主要解決以下問題：
·針對不同的業務場景，分析模型怎麼選？
·利用數據分析解決業務問題的完整思路是怎樣的？
·商業分析如何養成？分析結果如何落地？
本書適合讀者：
數據分析師、市場分析師、商業分析師、數據運營官、業務決策者、強數據意識企業高層領導，以及其他對數據分析或數據運營感興趣或欲轉行從事數據分析或數據運營工作的人員。