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• 数据分析
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• 统计分析
• Python
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• 商业分析
• 数据可视化
• 实战
• 案例分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284762

版次：1

商品编码：11935472

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：轻型纸

页数：216

字数：330000

正文语种：中文

内容简介

本书引入真实的案例， 以提供优质的数据分析服务、 撰写高质量的数据分析报告为目标。在阐述数据分析时， 力求以系统的观念从所研究主题的整体着眼， 综合不同的分析角度、 数据处理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示数据更本质的特点和更深层次的规律。书中以实际案例为背景， 说明综合采用统计方法、 数据挖掘方法进行数据分析的主要问题。

本书适合学过数据分析基础知识的读者阅读，也可供大学生、初入数据分析职场人员、参与CDA考试的人员学习使用。

作者简介

北京中盈达科技有限责任公司是中商联数据分析委员会下属的实体培训机构。中商联数据分析委员会，成立于2008年4月，是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业**的行业协会。以项目数据分析师事务所等企业为主体，以及从事与项目数据分析业相关的项目投资、项目数据分析、咨询服务、数据分析研究等方向的科研院所、大专院校、经营性企业、服务性企业和相关团体与个人自愿组成的全国性数据分析行业组织。协会目前已培养数据分析人才近2万名，建立项目数据分析师事务所百余家。__eol__

目录

第1章 营销决策数据分析
1．1 营销决策分析概述
1．1．1 产品决策
1．1．2 价格决策
1．1．3 渠道决策
1．1．4 广告与促销决策
1．1．5 新产品开发的决策
1．2 营销决策数据分析的综合案例
1．2．1 产品决策数据分析
1．2．2 价格决策数据分析
1．2．3 分销渠道决策数据分析的综合案例
1．2．4 广告与促销决策分析
1．2．5 用联合分析设计比萨饼
案例实务
西尔斯――用大数据降低成本
上品折扣――用大数据走全渠道营销
第2章 数据分析在市场分析与预测中的应用
2．1 市场分析与预测的概述
2．1．1 市场分析的研究内容
2．1．2 市场预测概述
2．2 市场预测分析的综合案例
2．2．1 回归分析与市场预测
2．2．2 时间序列分析与市场预测
2．3 定性定量相结合分析技术
2．3．1 专家小组预测法
2．3．2 德尔菲预测法
2．3．3 类比预测法
案例实务
Zara――可以预见未来的时尚圈
可口可乐――用大数据制定口味
IBM――用大数据预测股价走势
案例解析
第3章 客户数据分析
3．1 客户数据分析概述
3．1．1 客户获取分析
3．1．2 客户激活响应分析
3．1．3 客户保有分析
3．1．4 客户流失分析
3．1．5 客户满意度分析
3．1．6 客户价值分析
3．1．7 客户偏好分析
3．2 客户数据分析综合案例
3．2．1 客户偏好分析
3．2．2 因子分析的应用实例――不同地区六项经济指标数据分析
3．2．3 层次聚类与迭代聚类应用实例
3．2．4 KANO模型应用举例
3．2．5 方差分析的案例――关于北京市房地产的价格
案例实务
亚马逊的大数据技术案例分析
淘宝网掘金大数据金融市场
案例解析
第4章 生产采购数据分析
4．1 生产决策分析
4．1．1 生产决策分析概述
4．1．2 用线性规划模型制订最优的生产计划
4．2 采购决策分析
4．2．1 采购管理决策包含的内容
4．2．2 采购优化常用的分析工具及模型应用
4．2．3 库存管理分析
4．2．4 供应商选择――AHP层次分析法
4．2．5 建立科学的集成采购体系――ABC-XYZ分析法
4．2．6 库存优化与决策――啤酒游戏
案例实务
汽车制造行业大数据分析
工业大数据在制造企业的应用场景分析
附录

前言/序言

随着大数据概念的推广与普及，数据正在像石油、钢铁一样成为重要的原材料，以数据为重要驱动力的数据革命正在到来。相应人才能力的培养重点也在变革，尤其是整合企业数据的能力、探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力、进行精确快速实时行动的能力。

在数据化时代，人们将以各种数据为工作对象，将数据与传统产业结合起来，为帮助读者快速具备科学的数据分析思维，提升数据分析能力，本书在内容设计上满足了广大数据分析初学者渴望全面学习数据分析的要求。我们编写本套丛书，希望能够让学习者掌握数据分析思维能力，将技能运用到企业需要的岗位中，将能力转化为真正的价值。

本套丛书是在中国商业联合会数据分析专业委员会考试专家的指导下编写完成的。在编写过程中根据数据分析初学者的学习习惯，采用由浅入深、由易到难的方式讲解，读者还可以通过随书赠送的多媒体视频教学课程学习。本套丛书结构清晰，内容丰富，主要包括以下三册。

◆《CDA数据分析考试大纲》

本大纲是全国数据分析员职业技能水平考试的标准和命题依据，是专业技术人员能力测评和指导专业学习的依据。本大纲包括《CDA数据分析——零基础入门》、《CDA数据分析实务》两科考试的内容和范围，即数据分析思维能力考核，基础数据分析技术、数据采集、清洗、加工整理和图标展示等技术展现，是理论性、技术性和实践性很好的结合。

◆《CDA数据分析——零基础入门》

从理论层面解读大数据思维能力的培养，详解大数据基础能力培养的步骤，透过案例讲知识。教材中，概念、原理及理论叙述准确、精炼，知识点突出，难点分散，算法过程严谨，具有代表性和启发性，适应普通高等学校层次教学的需要。

◆《CDA数据分析实务》

侧重在企业实际经营过程中数据价值的发挥，针对企业中不同业务部门的活动、不同业务决策所需要的数据分析，提供了各种模型和算法的运用。

三本书是一个相对完整的体系，各有侧重。总结起来，本套丛书主要有以下特点。

1. 将数据分析方法和实务操作相结合，突出该学科的方法论作用。

2. 针对数据分析业务活动的实用性和操作性的特点，理论、操作和实务相结合，有利于读者全面掌握理论和应用。

3. 本书提供了丰富的全真案例。在实践部分提供的真实资料基础上，本书精选若干典型案例，为读者提供了比较全面的数据分析经验。

本套丛书为全国数据分析员专业技术考试指定教材，也可作为财政、金融、投资咨询等行业的企业经营分析、管理人员的数据分析方法学习工具用书或工作中的参考书。

本套丛书由中国商业联合会数据分析专业委员会（CDAC）主持编写，中国工信出版集团电子工业出版社负责出版。除主要编写人员外，还有很多专家也为本套丛书的编写和出版工作提供了宝贵的建议和意见，在此对他们的辛勤工作表示衷心的感谢！在本套丛书的编写工作中得到了工业和信息化部教育与考试中心的大力支持和帮助，在此表示特别的感谢！我们还要感谢中国工信出版集团电子工业出版社的编辑，正是他们的认真工作才使本书顺利出版。

由于书中概念和术语数目繁多，书中有不当之处，恳请读者批评指正。我们的电子邮箱： services@chinacpda.org。

中国商业联合会数据分析专业委员会教材编写专家组

2016年3月

洞悉数据洪流，驾驭商业智慧 在这个信息爆炸的时代，数据早已不再是冰冷的数字堆砌，而是驱动企业决策、洞察市场趋势、优化运营效率的宝贵资产。然而，海量数据的价值并非唾手可得，它需要专业的工具、严谨的方法和深刻的洞察力去挖掘、提炼和应用。 本书是一本致力于帮助读者从容应对数据挑战，充分释放数据潜力的实践指南。我们深知，在瞬息万变的商业环境中，能够准确解读数据、发现隐藏规律，并将其转化为切实可行商业策略的专业人才，是企业最核心的竞争力之一。因此，本书将带领您深入了解数据分析的全流程，从数据的获取、清洗、处理，到模型的构建、评估，再到最终的解读与应用，为您的数据分析之旅提供一条清晰而坚实的路径。 本书内容概览： 第一部分：数据分析的基石——准备与探索 在正式开启数据分析之旅前，扎实的准备工作至关重要。本部分将从零开始，为您打下坚实的数据分析基础。 理解数据： 我们将首先探讨不同类型数据的特点与来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及它们在商业场景中的典型应用。您将学习如何根据业务需求，准确识别和定义需要分析的数据集，并了解数据采集的常用方法，如数据库查询、API接口、网络爬虫等。 数据质量的守护者——数据清洗与预处理： 现实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复值、格式不一致等问题。本章将详细介绍各种数据清洗技术，包括缺失值填充（均值、中位数、众数、插值法、模型预测）、异常值检测与处理（箱线图、Z-score、IQR、聚类）、重复值识别与去除、数据类型转换、文本数据规范化（大小写转换、去停用词、词干提取、词形还原）等。您将掌握如何系统性地、高效地处理数据中的“噪音”，确保数据的准确性和可用性。 数据探索性分析（EDA）： 在深入建模之前，通过EDA对数据进行初步探索是理解数据分布、发现潜在关系、识别数据特征的关键步骤。本章将教授您如何运用描述性统计（均值、中位数、方差、标准差、百分位数）和可视化方法（直方图、散点图、箱线图、热力图、频率分布图）来揭示数据的内在规律。您将学会如何识别数据中的趋势、周期性、离群点，以及变量之间的相关性，为后续的建模提供有价值的线索。 第二部分：数据分析的核心——建模与挖掘 在完成数据准备与探索后，我们将进入数据分析的核心环节——利用各种统计和机器学习模型，从数据中挖掘有价值的洞察。 统计建模入门： 本章将为您介绍回归分析的基本原理与应用。您将学习如何构建线性回归模型，理解模型系数的含义，掌握模型评估指标（R-squared, Adjusted R-squared, MSE, RMSE）的应用，并了解如何处理多重共线性、异方差等问题。我们将通过实际案例，展示回归模型在预测销售额、分析价格影响因素等商业场景中的强大作用。 分类模型的艺术： 在许多商业问题中，我们需要将数据分到不同的类别，例如用户是否会流失、交易是否为欺诈等。本章将深入讲解几种常用的分类模型，包括逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Tree）和支持向量机（SVM）。您将学习如何理解模型的原理、构建模型、选择合适的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC），并掌握如何应对类别不平衡的问题。 聚类分析的智慧： 聚类是一种无监督学习技术，旨在将相似的数据点分到同一个簇中，常用于客户细分、市场分区、异常检测等场景。本章将详细介绍K-Means聚类算法的原理、步骤和应用。您将学习如何选择合适的K值、评估聚类结果，并探索聚类在用户画像构建、产品推荐等方面的实践应用。 时间序列分析与预测： 商业运营往往离不开对未来趋势的预测，时间序列数据在其中扮演着重要角色。本章将介绍时间序列数据的特点，以及ARIMA、指数平滑等经典时间序列模型。您将学习如何识别时间序列中的趋势、季节性、周期性，并利用模型进行短期和长期的预测，为库存管理、产能规划等决策提供支持。 关联规则挖掘——揭示商品间的秘密： “啤酒与尿布”的经典故事揭示了关联规则挖掘的强大力量。本章将介绍Apriori算法等关联规则挖掘方法，帮助您发现数据项之间的有趣关联，例如在超市购物篮中，哪些商品经常被一同购买。这将为商品陈列、促销策略、交叉销售等提供重要的依据。 第三部分：数据分析的应用——解读与实践 数据分析的最终目的在于驱动决策和创造价值。本部分将聚焦于如何有效地解读分析结果，并将数据洞察转化为可执行的商业策略。 数据可视化：故事的讲述者： 好的可视化能够让复杂的数据一目了然。本章将介绍各种常用的数据可视化图表类型及其适用场景，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、地图可视化、仪表盘等。您将学习如何选择最合适的图表来传达您的发现，并掌握使用主流可视化工具（如Python的Matplotlib、Seaborn，或Tableau、Power BI等）来创建富有洞察力的数据报告。 商业问题的解决之道——案例研究： 为帮助读者更好地将所学知识应用于实际，本章将提供多个来自不同行业的真实商业案例。我们将从实际业务问题出发，逐步分析如何运用本书介绍的数据分析方法，一步步解决问题，最终得出 actionable insights。案例将涵盖营销效果评估、客户流失预测、风险控制、运营优化等多个方面，让您亲身体验数据分析的价值。 数据分析的进阶之路： 了解了基本的数据分析方法后，我们还将简要介绍一些更高级的数据分析技术和发展趋势，例如深度学习在数据分析中的应用、大数据处理框架（如Spark）的简介、A/B测试的原理与实践等，为您的持续学习和深入研究指明方向。 本书特色： 实践导向： 本书注重理论与实践的结合，力求让读者在掌握数据分析理论的同时，也能熟练运用各种工具和方法解决实际问题。 通俗易懂： 我们力求用清晰、简洁的语言解释复杂的数据分析概念，避免过多的专业术语，让不同背景的读者都能轻松理解。 案例丰富： 大量的实际案例贯穿全书，帮助读者更好地理解知识的应用场景，并从中获得启发。 工具聚焦（此处可根据实际书籍具体情况调整，例如：） 本书将重点介绍使用Python及其强大的数据科学库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）进行数据分析，并提供详细的代码示例，方便读者上手实践。 无论您是刚刚踏入数据分析领域的新手，还是希望提升自身数据分析能力的在职人士，亦或是对数据驱动决策充满好奇的企业管理者，本书都将是您不可或缺的良师益友。通过本书的学习，您将能够更自信地驾驭数据，从纷繁的数据洪流中洞察商业的智慧，为个人和组织的成长注入新的动力。让我们一起，用数据点亮决策，用分析创造价值！

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考，如何在信息爆炸的时代，有效地利用数据来做出更好的决策。这本书给了我很多启发。它没有给我灌输晦涩难懂的理论，而是通过大量的真实案例，展示了数据分析在各个领域的应用。从市场营销到金融风控，从产品优化到运营管理，书中几乎涵盖了所有你能想到的业务场景。我尤其喜欢它在分析问题时，那种抽丝剥茧的逻辑。它会先提出一个业务目标，然后一步步地引导你去思考需要收集哪些数据，如何分析这些数据，最终如何得出结论。这种循序渐进的教学方式，让我能够更容易地理解整个分析过程。而且，书中还提供了很多关于数据可视化和报告撰写的建议，这对我来说非常实用，因为最终的数据分析成果需要能够清晰地传达给非技术人员。它让我明白，数据分析不仅仅是冰冷的数字，更是关于如何讲好一个数据故事，以及如何用数据驱动业务的增长。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到这本书的时候，并没有抱有特别高的期望，毕竟数据分析的书籍市面上实在太多了，很多都千篇一律。但翻开之后，我被它独特的逻辑和严谨的论证所吸引。作者的写作风格非常直接，不绕弯子，直击核心问题。它没有花费大量的篇幅去介绍各种基础概念，而是直接将读者带入到实际操作的场景中，通过一个个具体的问题，引导我们去思考和学习。我尤其欣赏书中对“数据质量”的重视，作者反复强调了数据清洗和预处理的重要性，并给出了一些非常实用的技巧。这一点对于我来说非常重要，因为很多时候，我们在数据分析中遇到的瓶颈，往往不是模型不够高级，而是数据本身存在问题。这本书让我意识到，扎实的基础工作是进行有效数据分析的基石。它并没有教我一些花哨的技巧，而是让我学会了如何“把事情做对”，这对我来说更有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术细节有着强烈探索欲的读者，总希望能够深入了解每一个工具和算法的底层原理。而这本书，恰好满足了我的这一需求。它在讲解数据分析方法论的同时，并没有回避对底层技术的阐述。比如，在介绍某种统计模型时，它不仅会说明如何应用，还会简要提及该模型是如何工作的，甚至给出一些关于其优缺点的理论分析。这种深度让我感觉非常有收获，不再是仅仅停留在“知其然”的层面。我喜欢它在讲解过程中，会引入一些相关的数学概念，虽然我不是数学专业出身，但作者用非常易懂的方式进行了解释，让我能够理解方法的逻辑基础。这让我对接下来的学习充满了信心，我相信通过对这些细节的掌握，我将能够更灵活地运用各种数据分析工具，并根据实际情况做出更优化的选择。它让我感觉到，我正在一步步接近数据分析的“核心”，而不仅仅是表面上的应用。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我提升数据驱动决策能力的书，特别是如何将复杂的数据转化为 actionable insights。这本《[某本未提及书名]》给了我很大的启发。它没有直接抛出大量的公式和模型，而是从更宏观的视角，探讨了数据在不同业务场景下的应用价值。书中的案例分析非常贴近实际，让我能够清晰地看到数据是如何被用来优化产品、提升用户体验、甚至驱动战略转型的。我特别喜欢它在讲解方法论时，强调的“业务理解先行”的原则，这与我一直以来认为的“技术服务于业务”的理念不谋而合。对于我这种身处业务一线，但又渴望掌握数据工具的读者来说，这种视角显得尤为珍贵。我希望通过这本书，能够学会如何更好地与数据科学家沟通，更精准地提出业务需求，以及更有效地解读数据分析的结果，最终将这些知识转化为实实在在的业务成果。它让我明白，数据分析不仅仅是技术活，更是一门关于洞察和沟通的艺术。

评分☆☆☆☆☆

收到！以下是五段以读者口吻撰写的，不包含“CDA数据分析实务”具体内容的图书评价，每段约300字，风格和内容差异显著，力求自然： 这本书的封面设计就透露着一种专业而又不失亲和的气息，深邃的蓝色背景搭配简洁的字体，让我还没翻开就对它产生了好奇。作为一名刚刚涉足数据领域不久的新手，我一直在寻找一本能够清晰梳理行业脉络、又能提供切实操作指导的书籍。市面上相关的书籍琳琅满目，但很多要么过于理论化，要么又过于零散，让人难以构建完整的知识体系。我期望通过阅读这本书，能够更系统地了解数据分析的整个流程，从数据收集、清洗、探索性分析，到模型构建和结果解读。特别是对于那些在实际工作中经常遇到的模糊地带，比如如何选择合适的分析方法、如何有效地进行数据可视化来传达信息，我希望能在这本书中找到清晰的解答。这本书的作者似乎拥有丰富的实战经验，从书名就可以感受到一种“实务”的扎根感，这让我对接下来的阅读充满期待，希望它能成为我探索数据世界的得力助手，帮助我从“知其然”迈向“知其所以然”，最终能够独立地解决实际问题，而非停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

有很多业务类的说明，还行吧，但也只能作为初步指导，还是要多去参考其他的资料

评分☆☆☆☆☆

很好的书，实用性强，便于学习。

评分☆☆☆☆☆

有很多业务类的说明，还行吧，但也只能作为初步指导，还是要多去参考其他的资料

评分☆☆☆☆☆

还行吧

评分☆☆☆☆☆

东西不错，买的很值得，用起来也很棒，赞。

评分☆☆☆☆☆

还不错 对自己的思维和能力有提高

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

正版。不错。。没有错别字。。

评分☆☆☆☆☆

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