作品简介

随着互联网技术的普及,数据产生的速度加快,数据规模越来越庞大,企业对数据分析师的需求也随之增加。数据分析师需要做好日常的数据收集与积累的工作,通过数据分析制订适合企业的发展计划,帮助企业在激烈的市场竞争中赢得主动权,实现跨越发展。目前世界领先的企业中,大多已经建立了数据分析部门,知名互联网公司如IBM、谷歌等企业尤其注重发展投资数据分析部门,培养数据分析团队。数据分析师的分析结论与建议已经成为企业决策的重要参考。本书从数据分析师培养的角度,结合大量的图表、案例,提炼出新手数据分析师最急需了解的内容,帮助读者从宏观角度全面了解数据分析师的工作流程。对于想要入行的新手来说,这是一本非常实用的工具书。

高峰,重庆文理学院高级实验师,硕士生导师,韩国科学技术院访问学者。目前从事大数据智能计算、人工智能及机器学些、虚拟现实的研究及科技成果转化工作。发表学术论文近20篇,主持省部级以上教学科研项目7项。重庆市高校在线竞聘开放课程负责人,重庆市一流课程负责人。

作品目录

  • 前言
  • 第1章 年薪50万元的数据分析师都干什么
  • 1.1 数据分析师是什么
  • 1.2 数据分析师的理论知识
  • 1.3 数据分析的三种类型
  • 1.4 数据分析的工具
  • 第2章 数据分析对企业有什么意义
  • 2.1 优化企业业务
  • 2.2 科学规划企业营运
  • 2.3 为企业增值
  • 第3章 收集数据:开启数据分析的第一步
  • 3.1 收集数据的三大原则
  • 3.2 制订数据收集计划
  • 3.3 如何收集数据
  • 3.4 收集数据常见问题
  • 第4章 整理数据:将一手资料变为规范数据
  • 4.1 整理数据的两大原则
  • 4.2 四种数据整理方法
  • 4.3 不规范数据整理
  • 第5章 分析数据:数据分析师的核心工作
  • 5.1 哪些数据需要分析
  • 5.2 基本的数据分析方法
  • 5.3 三技巧玩转数据分析
  • 5.4 做不好数据分析的原因
  • 第6章 进阶分析一:正确分析财务数据
  • 6.1 资产利用效率分析
  • 6.2 资金获取情况分析
  • 6.3 债务稳定性分析
  • 6.4 规模扩充前景分析
  • 第7章 进阶分析二:正确分析仓储数据
  • 7.1 仓储资源利用程度分析
  • 7.2 仓储服务水平分析
  • 7.3 仓储绩效评价分析
  • 第8章 进阶分析三:正确分析营销数据
  • 8.1 企业经营现状分析
  • 8.2 企业销售情况分析
  • 8.3 用户相关指标分析
  • 第9章 进阶分析四:正确分析人员数据
  • 9.1 人员基础指标分析
  • 9.2 人员运作情况分析
  • 9.3 人员规划效果分析
  • 第10章 展现数据:企业状况一目了然
  • 10.1 展示数据的两种方法
  • 10.2 如何成为高效率的数据分析师
  • 第11章 撰写数据分析报告:高水平数据分析师的必备技能
  • 11.1 数据分析报告的规范结构
  • 11.2 数据分析报告的易错点
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