数据分析方法论和业务实战 pdf下载

本书从数据分析在行业内的应用出发，全面地介绍了漏斗分析、相关分析、RFM用户分群、5W2H等多种常用的数据分析方法，从方法到实践。

数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。

陈友洋，毕业于香港中文大学和中山大学，腾讯前数据科学家，数据分析类公众号“渔好学”主理人，分享多篇数据相关的干货文章。在知乎（知乎账号：渔好学）上分享的数据分析相关文章的全网阅读量超2 000 000次，广受好评。在数据分析、数据体系搭建、数据科学方面具有多年经验，积累了丰富的数据分析项目经验。

本书涵盖了数据分析的系统知识和业务实践，不仅涵盖了数据分析的基本工具、思维和方法论，还包括具体的业务问题应用，是市面上难得的理论与实际相结合的作品。本书内容囊括了作者多年工作沉淀的丰富经验，体现了作者在数据分析方面的深厚造诣，无论是对于入门者，还是互联网从业者，都是一本难得的图书。

赵猛，腾讯算法工程师

作者从实操角度切入，将数据分析经典方法论与业务工作融会贯通，真实案例为引，以创新模式拓宽数据分析应用的阳光大道，引人入胜、百看不厌。

刘王翔，中国移动资深项目经理

数据分析是一门艺术，既需要业务知识，也需要数据分析方法。本书从数据分析在行业内的应用出发，全面地介绍了漏斗分析、相关分析、RFM用户分群、5W2H等多种常用的数据分析方法，从方法到实践，由表及里，由浅入深，是一本不可多得的好书。

李渝方，“数据万花筒”公众号主编

《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》作者，阿里巴巴前数据分析师

1. 什么是用户画像分析

我们经常在淘宝网购物，作为淘宝方，他们想知道用户是什么样的，年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等，这样的一个用户描述就是用户画像分析。

在实际工作中，用户画像分析是一个重要的数据分析手段，帮助产品策划人员对产品功能进行迭代，帮助产品运营人员做用户增长。

作为产品策划人员，需要策划一个好的功能，获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值，那么了解用户并做用户画像分析，是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环节。

作为产品运营人员，比如针对用户的拉新、挽留、付费、裂变等的运营，用户画像分析可以帮助产品运营人员去找到他们的潜在用户，从而用各种运营手段去触达。因为，当我们知道群体特征时，也基本可以判定潜在用户也是类似的一群人，这样才可以精准地寻找新用户，提高ROI。

总的来说，用户画像分析就是基于大量的数据，建立用户的属性标签体系，同时利用这种属性标签体系去描述用户。

2. 用户画像分析的作用

用户画像分析的作用主要有以下几个方面（见图4-22）。

（1）广告投放。

在做用户增长时，我们需要在一些外部渠道投放广告，吸引可能的潜在用户，比如，B站在抖音上投放广告。

我们在选择平台进行投放时，有了用户画像分析，就可以精准地进行广告投放，比如，抖音中主要的用户年龄为是18～24岁，那么广告投放时就可以针对这部分用户群体，提高投放的ROI（见图4-23）。假如我们没有进行用户画像分析，那么可能会出现投了很多次广告，结果没有人点击的情况。

（2）精准营销。

假如某个电商平台需要做一个活动，给不同层次的用户发放不同的券，就需要利用用户画像分析对用户进行划分，比如，划分成不同付费次数的用户，然后根据不同付费次数发放不同的优惠券。给付费次数在1～10次的用户发放10元优惠券，依此类推（见图4-24）。

（3）个性化推荐。

个性化推荐即精确的内容分发，比如，我们在音乐类APP中会看到每日推荐，这是因为运营人员在做点击率预估模型（预测给你推荐的歌曲会不会被点击）时，会考虑用户画像属性，这样才有可能推荐用户喜欢的类型。比如，根据你是“90后”，喜欢伤感的音乐，喜欢周杰伦这些属性，推荐类似的歌曲给你，这就是基于用户画像推荐。

（4）风控检测。

风控检测主要是金融或者银行业涉及得比较多，常见的问题是银行怎么决定是否放贷给申请人。普遍的解决方法是搭建一个风控预测模型，预测申请人是否有可能不还贷款。模型的背后就有用户画像分析的功劳。用户的收入水平、教育水平、职业、是否有家庭、是否有房子，以及过去的诚信记录，这些画像数据都关系到模型预测是否准确（见图4-25）。

（5）产品设计。

互联网的产品价值离不开用户、需求、场景这三大元素，所以在做产品设计时，要知道用户到底是怎样的一群人，他们的具体情况是什么，他们有什么特别需求，这样才可以设计出对应解决他们需求和痛点的产品功能。

在产品功能迭代时，我们需要分析用户画像行为数据，发现用户的流失情况。典型的场景是用漏斗模型分析转化情况，就是基于用户的行为数据发现流失严重的页面，从而优化对应的页面。比如，我们发现从下载到点击付款的转化率特别低，这可能是付款按钮做得有问题，可以有针对性地优化按钮的位置等。同时，还可以分析这部分转化率主要是在哪部分用户群体中低，假如发现高龄用户的转化率要比中青年的转化率低很多，则有可能是因为字体的设置及按钮位置不显眼等，或者操作不方便。

（6）数据分析。

在进行描述性数据分析时，经常需要用户画像的数据，比如，描述抖音中某美食类博主的用户群体特征，可以关注他们观看其他抖音视频的情况，关注其他博主的情况等（见图4-26）。

简单来说，用户画像分析可以帮助数据分析师更加清晰地刻画用户。

3. 如何搭建用户画像。

用户画像架构如图4-27所示。

本书缘起

前几年我就在公众号“渔好学”中更新数据分析相关的文章，想把自己这些年的工作经验总结一下，希望可以给想要从事数据分析的人员提供一些帮助。但是公众号的文章比较零散，对于想要系统学习数据分析的人来说不太方便。

所以，想要写一本书，希望可以把数据分析的知识系统性地分享出来，能够真正给想要从事数据分析的人一点帮助。

本书特色

本书和市面上常见的数据分析图书不一样，已出版的很多图书可能对数据分析方法没有这么详细的介绍，导致很多读者在看完这些书之后，遇到实际的业务问题时仍然不知道如何分析。

我觉得数据分析最重要的就是能够解决业务的痛点，能够把业务问题转化成数据分析可以解决的问题，然后用相应的数据分析方法去解决。无论是在实际工作中还是在面试时，都经常会遇到。

所以，本书利用互联网公司中实际遇到的数据分析的案例，配合数据分析的方法论，讲述完整的分析步骤和思路，给读者呈现在互联网公司中，数据分析师是如何工作的。

本书读者定位

考虑到本书的读者可能会有不同的数据分析的基础，所以本书在第1章和第2章介绍了数据分析的基础知识，包括什么是数据分析、数据分析常见的分析步骤等，内容由浅入深， 方便零基础的读者学习。

另外，对于想要从事数据分析行业的读者来说，在数据分析的前景和工作内容上都有很多疑问，本书也单独对这些内容做了解答，对于数据分析常见的面试问题做了详细拆解，为大家在面试数据分析师时提供更多的准备。

所以，如果你是想要从事数据分析工作的人员，但是不知道如何开始，请一定要好好读完本书。

致谢

感谢我的家人，感谢他们的默默付出，让我有更多的时间可以打磨本书，为大家输出高质量的内容。

感谢电子工业出版社的石倩、张慧敏两位编辑对本书细致、认真的修改，让书中的内容可以更加完善。

作者