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图书基本信息 | |||
图书名称 | 给新手的企业数据分析实战 | 作者 | 周召安 |
定价 | 59.00元 | 出版社 | 电子工业出版社 |
ISBN | 9787121393679 | 出版日期 | 2020-08-01 |
字数 | 258000 | 页码 | 184 |
版次 | 装帧 | 平装 | |
开本 | 16开 | 商品重量 |
内容提要 | |
这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。 本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线,通过实例,采用“思路―方法―具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。 / 本书共分为3 篇: 篇,带领读者了解数据分析并熟悉3 个 常用的数据分析工具――SPSS Modeler、Power BI 和MySQL。 也许你之前都没有听说过SPSS Modeler 和Power BI,但请不要担心,它们真的很容易上手。 第2 篇商品分析,介绍了企业中两个典型的分析――现有商品分析和新商品分析。 - 现有商品分析,就是帮你发现现有的商品结构是否存在问题,以增强核心竞争优势; - 新商品分析,就是评估客户需求和验证客户需求,以延续核心竞争优势。 第3 篇客户分析,共介绍了4 个实例――挖掘客户消费行为、挖掘客户流失概率、企业客户分析、动态展示RFM 分析的结果。 / 本书能够帮助初学者快速迈入数据分析的大门,也能对管理人员有所启发。 |
目录 | |
= 篇 熟悉数据分析工具 = 章 快速了解数据分析 / 2 1.1 何谓数据分析 /. 2 1.1.1 数据分析的定义 /. 3 1.1.2 数据分析的作用 /. 3 1.2 了解常用的数据分析工具 /. 4 1.3 怎么配合使用多个数据分析工具 /. 5 1.4 常用的数据分析指标 /. 5 1.5 企业对数据分析的期望 / 7 1.5.1 便于高效观察数据 /. 7 1.5.2 找出关键指标异常的原因 /. 8 1.5.3 评估策略 /. 8 1.5.4 利用数据进行资源配置 /. 8 = 第2 章 快速熟悉SPSS Modeler 和MySQL /. 9 2.1 初识SPSS Modeler / 9 2.2 实例1:建立每日客户消费数据处理模型 /. 16 2.2.1 读取及检查数据源 /. 16 2.2.2 筛选数据 /. 20 2.2.3 汇总数据 /. 21 2.2.4 新增一列来求每天的会员订单均价 /. 25 2.2.5 合并数据 /. 26 2.3 实例2:将处理好的数据存储到MySQL 数据库中 / 28 2.3.1 安装Wampserver 与Navicat for MySQL / 28 2.3.2 连接服务器,新建数据库 /. 29 2.3.3 配置ODBC 数据源 / 30 2.3.4 将数据写入MySQL 数据库 / 32 2.4 实例3:在MySQL 中处理数据 /. 35 2.4.1 了解基本的My SQL 语句 /. 35 2.4.2 了解添加了条件的MySQL 语句 / 40 2.4.3 用函数处理数据 /. 44 = 第3 章 快速熟悉Power BI / 48 3.1 初识Power BI /. 48 3.1.1 了解数据可视化 /. 48 3.1.2 了解Power BI 的功能模块 / 50 3.2 实例4:建立度量值,实时处理数据 /. 54 3.2.1 整体思路 /. 55 3.2.2 连接数据库并加载表 /. 55 3.2.3 清洗数据 /. 57 3.2.4 准备日期表 /. 60 3.2.5 关联表间关系 /. 63 3.2.6 用简单DAX 函数创建度量值 /. 64 3.3 实例5:放置图表控件,形成仪表盘 /. 68 3.3.1 构建仪表盘内容 /. 68 3.3.2 添加筛选控件 /. 71 3.3.3 分享仪表盘 /. 73 = 第2 篇 商品分析 = 第4 章 现有商品分析DD增强核心竞争优势 /. 76 4.1 相关知识 / 76 4.1.1 商品市场策略 /. 76 4.1.2 常见销售额走势特征分析 /. 78 4.1.3 特殊销售额走势特征分析 /. 79 4.1.4 商品结构分析 /. 81 4.2 实例6:分析某餐饮企业的商品结构 /. 83 4.2.1 整理出商品销售额汇总表 /. 84 4.2.3 将商品进行分类 /. 89 4.2.4 根据分类来统计指标 /. 94 4.2.5 解读分析结果并制订调整计划 /. 98 = 第5 章 新商品分析DD延续核心竞争优势 / 101 5.1 相关知识 / 101 5.1.1 定位新商品 /. 101 5.1.2 如何获取准确的客户需求 /. 102 5.2 实例7:评估客户需求 /. 103 5.2.1 理解分析方法 /. 104 5.2.2 设计问卷 /. 106 5.2.3 收集并清洗数据 /. 107 5.2.4 据据公式计算数据 /. 109 5.3 实例8:验证客户需求 /. 110 5.3.1 观察价格变动引起的需求变化 /. 110 5.3.2 调研客户的价格期望 /. 111 5.3.3 分析得到的结果 /. 113 = 第3 篇 客户分析 = 第6 章 管理客户DD找出客户消费规律 /. 116 6.1 相关知识 / 116 6.1.1 灵活定义客户群体 /. 116 6.1.2 常见的“拉新”策略 /. 116 6.1.3 老客户维护策略 /. 117 6.2 实例9:挖掘客户消费行为 / 118 6.2.1 整体思路 /. 118 6.2.2 数据预处理 /. 119 6.2.3 提取客户 次消费行为数据 /. 121 6.2.4 调整挖掘模型 /. 125 6.2.5 实现自动挖掘 /. 130 6.3 实例10:挖掘客户流失概率 / 133 6.3.1 整体思路 /. 134 6.3.2 定义流失客户 /. 134 6.3.3 建立“档案表” /. 136 6.3.4 计算流失概率指标 /. 142 6.3.5 解读得到的结果 /. 144 = 第7 章 资源配置DD让客户营销更有价值 / 146 7.1 相关知识 / 146 7.1.1 客户细分的常用方法 /. 146 7.1.2 客户价值识别的三大指标DDR、F、M /. 147 7.2 实例11:企业客户分析 /. 148 7.2.1 统计指标情况 /. 149 7.2.2 查看新客户覆盖情况 /. 153 7.2.3 挖掘第2 次交易的周期规律 /. 157 7.2.4 分析客户的价值 /. 159 7.3 实例12:动态展示RFM 分析的结果 / 167 7.3.1 准备数据 /. 167 7.3.2 创建参数切片器 /. 168 7.3.3 创建度量值及数据标准化 /. 169 7.3.4 划分客群 /. 171 7.3.5 数据可视化 /. 172 |
作者介绍 | |
海南智企数据分析师事务所有限公司联合创始人、数据分析师某高校“商业数据分析与应用”专业建设委员会委员 |
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本书的读者门槛较低,就算您属于以下两类人员,也可以学习本书。 |