本書從數據分析師培養的角度，結合大量的圖表、案例，提煉出新手數據分析師最急需了解的內容，幫助讀者從宏觀角度全面了解數據分析師的工作流程。對於想要入行的新手來說，這是一本非常實用的工具書。

●第1章 年薪的數據分析師都干什麼
1.1 數據分析師是什麼
1.1.1 數據分析師的等級標準
1.1.2 數據分析師的崗位職責
1.2 數據分析師的理論知識
1.2.1 數學統計知識
1.2.2 市場研究知識
1.3 數據分析的三種類型
1.3.1 描述性分析
1.3.2 探索性分析
1.3.3 驗證性分析
1.4 數據分析的工具
1.4.1 常用辦公軟件（Excel）
1.4.2 數據庫
1.4.3 統計分析工具
第2章 數據分析對企業有什麼意義
2.1 優化企業業務
2.1.1 全方位提升用戶體驗
2.1.2 優化整合企業資源
2.2 科學規劃企業營運
2.2.1 用數據發現新客戶
2.2.2 用數據衡量產品運營效果
2.2.3 用數據規劃企業發展藍圖
2.3 為企業增值
2.3.1 數據價值轉化為盈利模式
2.3.2 數據輔助業務擴充
第3章 收集數據：開啟數據分析的第一步
3.1 收集數據的三大原則
3.1.1 虛假數據不收集
3.1.2 誤差數據不收集
3.1.3 無用數據不收集
3.2 制訂數據收集計劃
3.2.1 確定工作範圍
3.2.2 建立必要的編碼原則
3.2.3 建立公用信息
3.2.4 BOM結構的確定
3.2.5 數據檢查
3.3 如何收集數據
3.3.1 明確收集數據的目的
3.3.2 決定數據分層因素
3.3.3 選擇正確抽樣方法
3.4 收集數據常見問題
3.4.1 不知從何處開始
3.4.2 收集過多的無效數據
3.4.3 收集的數據不全面
第4章 整理數據：將一手資料變為規範數據
4.1 整理數據的兩大原則
4.1.1 選擇性輸入
4.1.2 程式化輸出
4.2 四種數據整理方法
4.2.1 時間分配處理法
4.2.2 精簡分布處理法
4.2.3 設備結構處理法
4.2.4 中央處理器處理法
4.3 不規範數據整理
4.3.1 不規範數據界定
4.3.2 整理不規範數據的方法
第5章 分析數據：數據分析師的核心工作
5.1 哪些數據需要分析
5.1.1 財務數據
5.1.2 倉儲數據
5.1.3 營銷數據
5.1.4 人員數據
5.2 基本的數據分析方法
5.2.1 基礎分析法
5.2.2 進階分析法
5.3 三技巧玩轉數據分析
5.3.1 看分布：明確產品特點
5.3.2 看趨勢：追蹤產品發展
5.3.3 看細化：提升運營效率
5.4 做不好數據分析的原因
5.4.1 樣本容量不兼容
5.4.2 視覺效果過於美觀
5.4.3 因果關繫理解有誤
5.4.4 忽視沉默用戶
5.4.5 過度誇大數據作用
第6章 進階分析一：正確分析財務數據
6.1 資產利用效率分析
6.1.1 總資產周轉率
6.1.2 固定資產周轉率
6.1.3 應收款項周轉率
6.1.4 庫存周轉率
6.2 資金獲取情況分析
6.2.1 初始盈利能力
6.2.2 盈利水平
6.2.3 投資回報情況
6.2.4 資本保值增值能力
6.2.5 社會貢獻能力
6.3 債務穩定性分析
6.3.1 流動債務償還能力
6.3.2 長期債務償還能力
6.4 規模擴充前景分析
6.4.1 營業增長水平
6.4.2 近年利潤平均增長率
6.4.3 近年資本平均增長率
6.4.4 資本積累情況
6.4.5 固定資產可持續發展能力
第7章 進階分析二：正確分析倉儲數據
7.1 倉儲資源利用程度分析
7.1.1 地產利用效率
7.1.2 倉容利用率
7.1.3 有效範圍
7.1.4 設備使用情況
7.2 倉儲服務水平分析
7.2.1 缺貨率與準時交貨率
7.2.2 貨損、貨差賠償費率
7.2.3 顧客滿意度
7.3 倉儲績效評價分析
7.3.1 七大倉儲績效評價原則
7.3.2 進出貨效率評價分析
7.3.3 儲存作業評價分析
7.3.4 訂單處理評價分析
7.3.5 裝卸搬運評價分析
第8章 進階分析三：正確分析營銷數據
8.1 企業經營現狀分析
8.1.1 市場占有率
8.1.2 利潤分析
8.1.3 成本分析
8.2 企業銷售情況分析
8.2.1 現金流
8.2.2 毛利率
8.2.3 產品銷售收入
8.2.4 篩選合適的零售商
8.3 用戶相關指標分析
8.3.1 新產品購買情況
8.3.2 用戶獲取難度
8.3.3 用戶滿意程度
8.3.4 盈虧平衡分析
第9章 進階分析四：正確分析人員數據
9.1 人員基礎指標分析
9.1.1 人員數量
9.1.2 人員流動情況
9.1.3 人員結構分布
9.2 人員運作情況分析
9.2.1 招聘
9.2.2 培訓
9.2.3 薪酬
9.2.4 績效
9.2.5 雇傭情況
9.3 人員規劃效果分析
9.3.1 人均效益
9.3.工資盈利情況
第10章 展現數據：企業狀況一目了然
10.1 展示數據的兩種方法
10.1.1 圖表展示法
10.1.2 專業語言展示法
10.2 如何成為高效率的數據分析師
10.2.1 界面安排得當，不雜亂
10.2.化展示，生動有趣
10.2.3 合理控制數據準確度
第11章 撰寫數據分析報告：高水平數據分析師的推薦技能
11.1 數據分析報告的規範結構
11.1.1 標題
11.1.2 目錄
11.1.3 前言
11.1.4 問題及建議
11.1.5 附錄
11.1.6 標準財務分析報告示例
11.2 數據分析報告的易錯點
11.2.1 圖文安排不合理，層次混亂
11.2.2 隻提出問題，沒有解決方案
11.2.3 缺少明確結論，核心問題模糊 

隨著互聯網技術的普及，數據產生的速度加快，數據規模越來越龐大，企業對數據分析師的需求也隨之增加。數據分析師需要做好日常的數據收集與積累的工作，通過數據分析師制定適合企業的發展計劃，幫助企業在激烈的市場競爭中贏得主動權，實現跨越發展。目前靠前的企業中，大多已經簡歷了數據分析部門，知名互聯網公司如IBM、谷歌等企業尤其注重發展投資數據分析部門，培養數據分析團隊。數據分析師的分析結論與建議已經成為企業決策的重要參考。本書從數據分析師培養的角度，結合大量的圖表、案例，提煉出新手數據分析師最急需了解的內容，幫助讀者從宏觀角度全面了解數據分析師的工作流程。對於想要入行的新手來說，這是一本非常實用的工具書。