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  • 一本書玩轉數據分析(第2版)
    該商品所屬分類:圖書 -> 數據庫
    【市場價】
    585-848
    【優惠價】
    366-530
    【作者】 李軍 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302533160
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    出版社:清華大學出版社
    ISBN:9787302533160
    商品編碼:57471822541

    品牌:文軒
    出版時間:2019-09-01
    代碼:69

    作者:李軍

        
        
    "



    作  者:李軍 著
    /
    定  價:69.8
    /
    出 版 社:清華大學出版社
    /
    出版日期:2019年09月01日
    /
    頁  數:254
    /
    裝  幀:平裝
    /
    ISBN:9787302533160
    /
    目錄
    ●第1 章 啟蒙:走進數據分析的世界 1
    1.1 認清數據  2
    1.1.1 數據在說話 2
    1.1.2 數據在展現 4
    1.1.3 分析的價值 4
    1.1.4 數據分析的重要性 6
    1.2 發展前景 6
    1.2.1 需要分析人纔 6
    1.2.2 持續發展趨勢 7
    1.3 職業要求 9
    1.3.1 了解任職方向 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 增強設計能力 12
    1.3.6 提高表達能力 13
    1.3.7 熟知企業業務 13
    第2 章 步驟:落實數據分析操作 15
    2.1 操作步驟 16
    2.1.1 了解分析目的 16
    2.1.2 獲取數據來源 16
    2.1.3 數據加工處理 20
    2.1.4 進行數據分析 20
    2.1.5 深入挖掘數據 22
    2.1.6 美化數據形式 22
    2.1.7 制作數據報告 24
    2.2 操作誤區 28
    2.2.1 脫離分析軌道 28
    2.2.2 忽視呈現效果 28
    第3 章 實操:掌握數據整理的方法 31
    3.1 數據排序 32
    3.1.1 數據升序 32
    3.1.2 快速排序 32
    3.1.3 高級排序 34
    3.1.4 自定義排序 37
    3.2 數據篩選 41
    3.2.1 單條件篩選 41
    3.2.2 多條件篩選 42
    3.2.3 高級篩選 45
    3.2.4 自定義篩選 47
    3.2.5 快速雙篩選 49
    3.2.6 重復值篩選 51
    3.3 數據彙總 54
    3.3.1 分類彙總 54
    3.3.2 彙總數據 54
    3.3.3 多字段彙總 56
    第4 章 方法:掌握數據分析秘訣 59
    4.1 思維模式 60
    4.1.1 養成分析思維模式 60
    4.1.2 培養數據分析能力 61
    4.1.3 打造創新性分析思維 63
    4.2 擺正思路 64
    4.2.1 七何分析法 64
    4.2.2 演繹樹分析法 67
    4.2.3 PEST 分析法 69
    4.2.4 金字塔原理 71
    4.2.5 4P 營銷理論 73
    4.2.6 SWOT 分析法 75
    4.3 應用分析  77
    4.3.1 比較分析法 77
    4.3.2 平均分析法 80
    4.3.3 分組分析法 82
    4.3.4 立體分析法 85
    第5 章 運營:為什麼要運用數據分析 89
    5.1 數據化運營 90
    5.1.1 為何分析數據 90
    5.1.2 運營者實時關注數據 94
    5.2 拉近距離 98
    5.2.1 熟悉後臺管理 98
    5.2.2 快速了解客戶 105
    5.2.3 實現用戶對接 108
    5.2.4 直指客戶要點 109
    5.2.5 把握引流時機 110
    第6 章 工具:百度指數+ 好搜指數+站長工具+ 京東商智 113
    6.1 百度指數 114
    6.1.1 熟悉功能模塊 114
    6.1.2 了解操作步驟 114
    6.2 好搜指數 118
    6.2.1 查看功能詳情 118
    6.2.2 了解分析步驟 119
    6.3 站長工具 124
    6.3.1 掌握使用功能 124
    6.3.2 了解操作步驟 124
    6.4 京東商智 128
    6.4.1 商智概念解讀 128
    6.4.2 查看功能詳情 128
    6.4.3 了解實操步驟 129
    第7 章 亮眼:數據也要美美的 137
    7.1 圖表概念 138
    7.1.1 什麼是圖表 138
    7.1.2 圖表的作用 139
    7.1.3 圖表的類型 139
    7.2 美化表格 141
    7.2.1 色階 141
    7.2.2 突出 143
    7.2.3 數據條 145
    7.2.4 圖標集 147
    7.2.5 迷你圖 148
    7.3 轉換圖形 150
    7.3.1 條形圖 150
    7.3.2 折線圖 157
    7.3.3 平均線圖 162
    7.3.4 階梯圖 167
    7.3.5 餅圖 171
    7.3.6 重坐標圖 174
    7.3.7 圓珠圖 177
    7.3.8 蜘蛛網圖 181
    7.3.9 溫度計式圖 182
    7.4 文本展示 184
    7.4.1 插入圖片 184
    7.4.2 SmartArt 186
    第8 章 擴展:數據分析函數學習 191
    8.1 時間函數 192
    8.1.1 組合日期 192
    8.1.2 突出實時 194
    8.1.3 推算工作日 195
    8.1.4 提出月份 199
    8.1.5 時分秒值 200
    8.2 邏輯函數 200
    8.2.1 IF 201
    8.2.2 滿足條件 202
    8.2.3 參數求反 203
    8.2.4 捕捉錯誤 205
    8.3 求值函數 206
    8.3.1 優選值 206
    8.3.2 最小值 207
    8.3.3 數據個數 208
    8.3.4 不計空格 209
    8.3.5 數據彙總 211
    8.3.6 指定求和 211
    8.3.7 平均值 213
    8.3.8 乘積計算 215
    8.4 處理錯誤 216
    8.4.1 關於日期 216
    8.4.2 關於公式 216
    8.4.3 關於引用 217
    8.4.4 關於參數 218
    8.4.5 關於空白 219
    8.4.6 尋找錯誤 219
    第9章 競爭:與同行之間的角逐 223
    9.1 知己知彼 224
    9.1.1 擴展戰略 224
    9.1.2 找準方向 225
    9.1.3 了解對手 226
    9.2 尋找數據 228
    9.2.1 查看對手名稱 228
    9.2.2 成為對手用戶 230
    9.2.3 進入對手官網 231
    9.2.4 查找招聘信息 233
    9.2.5 運用分析平臺 233
    9.3 勝券在握 234
    9.3.1 比較分析 234
    9.3.2 波特分析 236
    第10 章 變現:利用數據實現營銷目的 239
    10.1 營銷的意義 240
    10.1.1 帶來商業利益 240
    10.1.2 將數據與營銷融合 241
    10.2 營銷過程  242
    10.2.1 多方搜集數據 243
    10.2.2 統計後臺數據 245
    10.2.3 進行數據分組 246
    10.2.4 分析精準用戶 247
    10.2.5 得出分析結論 248
    10.2.6 開展營銷工作 249
    10.3 營銷目的  249
    10.3.1 了解營銷模式 250
    10.3.2 掌握營銷法則 252
    10.3.3 實現商業變現 253
    內容簡介
    《一本書玩轉數據分析(第2版)》是一本數據分析寶典,介紹了數據分析的各種方法,如七何分析法、演繹樹分析法、金字塔原理、4P營銷理論、SWOT分析法、比較分析法、平均分析法、分組分析法、立體分析法等,幫助讀者快速從新手成為數據分析的高手。
    《一本書玩轉數據分析(第2版)》共分為10章,內容包括走進數據分析的世界、落實數據分析操作、掌握數據整理的方法、掌握數據分析秘訣、為什麼要運用數據分析、百度指數+好搜指數+站長工具+京東商智、數據也要美美的、數據分析函數學習、與同行之間的角逐、利用數據實現營銷目的。
    《一本書玩轉數據分析(第2版)》結構清晰、語言簡潔、圖解豐富,適合5類人群閱讀:一是初學數據分析的新手;二是從事數據相關行業的個人;三是有意向學習數據分析的白領階層、工薪階層、學生;四是希望通過數據分析“挖金”的個體老板、企業高管、政府媒體、網絡數據分析師;五是新媒體或等



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