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圖書標籤:

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• R語言
• 商業分析
• 數據可視化
• 實戰
• 案例分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284762

版次：1

商品編碼：11935472

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：輕型紙

頁數：216

字數：330000

正文語種：中文

內容簡介

本書引入真實的案例， 以提供優質的數據分析服務、 撰寫高質量的數據分析報告為目標。在闡述數據分析時， 力求以係統的觀念從所研究主題的整體著眼， 綜閤不同的分析角度、 數據處理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示數據更本質的特點和更深層次的規律。書中以實際案例為背景， 說明綜閤采用統計方法、 數據挖掘方法進行數據分析的主要問題。

本書適閤學過數據分析基礎知識的讀者閱讀，也可供大學生、初入數據分析職場人員、參與CDA考試的人員學習使用。

作者簡介

北京中盈達科技有限責任公司是中商聯數據分析委員會下屬的實體培訓機構。中商聯數據分析委員會，成立於2008年4月，是經國務院國有資産監督管理委員會審核同意、中華人民共和國民政部正式批準和登記的中國數據分析行業**的行業協會。以項目數據分析師事務所等企業為主體，以及從事與項目數據分析業相關的項目投資、項目數據分析、谘詢服務、數據分析研究等方嚮的科研院所、大專院校、經營性企業、服務性企業和相關團體與個人自願組成的全國性數據分析行業組織。協會目前已培養數據分析人纔近2萬名，建立項目數據分析師事務所百餘傢。__eol__

目錄

第1章 營銷決策數據分析
1．1 營銷決策分析概述
1．1．1 産品決策
1．1．2 價格決策
1．1．3 渠道決策
1．1．4 廣告與促銷決策
1．1．5 新産品開發的決策
1．2 營銷決策數據分析的綜閤案例
1．2．1 産品決策數據分析
1．2．2 價格決策數據分析
1．2．3 分銷渠道決策數據分析的綜閤案例
1．2．4 廣告與促銷決策分析
1．2．5 用聯閤分析設計比薩餅
案例實務
西爾斯――用大數據降低成本
上品摺扣――用大數據走全渠道營銷
第2章 數據分析在市場分析與預測中的應用
2．1 市場分析與預測的概述
2．1．1 市場分析的研究內容
2．1．2 市場預測概述
2．2 市場預測分析的綜閤案例
2．2．1 迴歸分析與市場預測
2．2．2 時間序列分析與市場預測
2．3 定性定量相結閤分析技術
2．3．1 專傢小組預測法
2．3．2 德爾菲預測法
2．3．3 類比預測法
案例實務
Zara――可以預見未來的時尚圈
可口可樂――用大數據製定口味
IBM――用大數據預測股價走勢
案例解析
第3章 客戶數據分析
3．1 客戶數據分析概述
3．1．1 客戶獲取分析
3．1．2 客戶激活響應分析
3．1．3 客戶保有分析
3．1．4 客戶流失分析
3．1．5 客戶滿意度分析
3．1．6 客戶價值分析
3．1．7 客戶偏好分析
3．2 客戶數據分析綜閤案例
3．2．1 客戶偏好分析
3．2．2 因子分析的應用實例――不同地區六項經濟指標數據分析
3．2．3 層次聚類與迭代聚類應用實例
3．2．4 KANO模型應用舉例
3．2．5 方差分析的案例――關於北京市房地産的價格
案例實務
亞馬遜的大數據技術案例分析
淘寶網掘金大數據金融市場
案例解析
第4章 生産采購數據分析
4．1 生産決策分析
4．1．1 生産決策分析概述
4．1．2 用綫性規劃模型製訂最優的生産計劃
4．2 采購決策分析
4．2．1 采購管理決策包含的內容
4．2．2 采購優化常用的分析工具及模型應用
4．2．3 庫存管理分析
4．2．4 供應商選擇――AHP層次分析法
4．2．5 建立科學的集成采購體係――ABC-XYZ分析法
4．2．6 庫存優化與決策――啤酒遊戲
案例實務
汽車製造行業大數據分析
工業大數據在製造企業的應用場景分析
附錄

前言/序言

隨著大數據概念的推廣與普及，數據正在像石油、鋼鐵一樣成為重要的原材料，以數據為重要驅動力的數據革命正在到來。相應人纔能力的培養重點也在變革，尤其是整閤企業數據的能力、探索數據背後價值和製定精確行動綱領的能力、進行精確快速實時行動的能力。

在數據化時代，人們將以各種數據為工作對象，將數據與傳統産業結閤起來，為幫助讀者快速具備科學的數據分析思維，提升數據分析能力，本書在內容設計上滿足瞭廣大數據分析初學者渴望全麵學習數據分析的要求。我們編寫本套叢書，希望能夠讓學習者掌握數據分析思維能力，將技能運用到企業需要的崗位中，將能力轉化為真正的價值。

本套叢書是在中國商業聯閤會數據分析專業委員會考試專傢的指導下編寫完成的。在編寫過程中根據數據分析初學者的學習習慣，采用由淺入深、由易到難的方式講解，讀者還可以通過隨書贈送的多媒體視頻教學課程學習。本套叢書結構清晰，內容豐富，主要包括以下三冊。

◆《CDA數據分析考試大綱》

本大綱是全國數據分析員職業技能水平考試的標準和命題依據，是專業技術人員能力測評和指導專業學習的依據。本大綱包括《CDA數據分析——零基礎入門》、《CDA數據分析實務》兩科考試的內容和範圍，即數據分析思維能力考核，基礎數據分析技術、數據采集、清洗、加工整理和圖標展示等技術展現，是理論性、技術性和實踐性很好的結閤。

◆《CDA數據分析——零基礎入門》

從理論層麵解讀大數據思維能力的培養，詳解大數據基礎能力培養的步驟，透過案例講知識。教材中，概念、原理及理論敘述準確、精煉，知識點突齣，難點分散，算法過程嚴謹，具有代錶性和啓發性，適應普通高等學校層次教學的需要。

◆《CDA數據分析實務》

側重在企業實際經營過程中數據價值的發揮，針對企業中不同業務部門的活動、不同業務決策所需要的數據分析，提供瞭各種模型和算法的運用。

三本書是一個相對完整的體係，各有側重。總結起來，本套叢書主要有以下特點。

1. 將數據分析方法和實務操作相結閤，突齣該學科的方法論作用。

2. 針對數據分析業務活動的實用性和操作性的特點，理論、操作和實務相結閤，有利於讀者全麵掌握理論和應用。

3. 本書提供瞭豐富的全真案例。在實踐部分提供的真實資料基礎上，本書精選若乾典型案例，為讀者提供瞭比較全麵的數據分析經驗。

本套叢書為全國數據分析員專業技術考試指定教材，也可作為財政、金融、投資谘詢等行業的企業經營分析、管理人員的數據分析方法學習工具用書或工作中的參考書。

本套叢書由中國商業聯閤會數據分析專業委員會（CDAC）主持編寫，中國工信齣版集團電子工業齣版社負責齣版。除主要編寫人員外，還有很多專傢也為本套叢書的編寫和齣版工作提供瞭寶貴的建議和意見，在此對他們的辛勤工作錶示衷心的感謝！在本套叢書的編寫工作中得到瞭工業和信息化部教育與考試中心的大力支持和幫助，在此錶示特彆的感謝！我們還要感謝中國工信齣版集團電子工業齣版社的編輯，正是他們的認真工作纔使本書順利齣版。

由於書中概念和術語數目繁多，書中有不當之處，懇請讀者批評指正。我們的電子郵箱： services@chinacpda.org。

中國商業聯閤會數據分析專業委員會教材編寫專傢組

2016年3月

洞悉數據洪流，駕馭商業智慧 在這個信息爆炸的時代，數據早已不再是冰冷的數字堆砌，而是驅動企業決策、洞察市場趨勢、優化運營效率的寶貴資産。然而，海量數據的價值並非唾手可得，它需要專業的工具、嚴謹的方法和深刻的洞察力去挖掘、提煉和應用。 本書是一本緻力於幫助讀者從容應對數據挑戰，充分釋放數據潛力的實踐指南。我們深知，在瞬息萬變的商業環境中，能夠準確解讀數據、發現隱藏規律，並將其轉化為切實可行商業策略的專業人纔，是企業最核心的競爭力之一。因此，本書將帶領您深入瞭解數據分析的全流程，從數據的獲取、清洗、處理，到模型的構建、評估，再到最終的解讀與應用，為您的數據分析之旅提供一條清晰而堅實的路徑。 本書內容概覽： 第一部分：數據分析的基石——準備與探索 在正式開啓數據分析之旅前，紮實的準備工作至關重要。本部分將從零開始，為您打下堅實的數據分析基礎。 理解數據： 我們將首先探討不同類型數據的特點與來源，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，以及它們在商業場景中的典型應用。您將學習如何根據業務需求，準確識彆和定義需要分析的數據集，並瞭解數據采集的常用方法，如數據庫查詢、API接口、網絡爬蟲等。 數據質量的守護者——數據清洗與預處理： 現實世界的數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、重復值、格式不一緻等問題。本章將詳細介紹各種數據清洗技術，包括缺失值填充（均值、中位數、眾數、插值法、模型預測）、異常值檢測與處理（箱綫圖、Z-score、IQR、聚類）、重復值識彆與去除、數據類型轉換、文本數據規範化（大小寫轉換、去停用詞、詞乾提取、詞形還原）等。您將掌握如何係統性地、高效地處理數據中的“噪音”，確保數據的準確性和可用性。 數據探索性分析（EDA）： 在深入建模之前，通過EDA對數據進行初步探索是理解數據分布、發現潛在關係、識彆數據特徵的關鍵步驟。本章將教授您如何運用描述性統計（均值、中位數、方差、標準差、百分位數）和可視化方法（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖、頻率分布圖）來揭示數據的內在規律。您將學會如何識彆數據中的趨勢、周期性、離群點，以及變量之間的相關性，為後續的建模提供有價值的綫索。 第二部分：數據分析的核心——建模與挖掘 在完成數據準備與探索後，我們將進入數據分析的核心環節——利用各種統計和機器學習模型，從數據中挖掘有價值的洞察。 統計建模入門： 本章將為您介紹迴歸分析的基本原理與應用。您將學習如何構建綫性迴歸模型，理解模型係數的含義，掌握模型評估指標（R-squared, Adjusted R-squared, MSE, RMSE）的應用，並瞭解如何處理多重共綫性、異方差等問題。我們將通過實際案例，展示迴歸模型在預測銷售額、分析價格影響因素等商業場景中的強大作用。 分類模型的藝術： 在許多商業問題中，我們需要將數據分到不同的類彆，例如用戶是否會流失、交易是否為欺詐等。本章將深入講解幾種常用的分類模型，包括邏輯迴歸（Logistic Regression）、決策樹（Decision Tree）和支持嚮量機（SVM）。您將學習如何理解模型的原理、構建模型、選擇閤適的評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC），並掌握如何應對類彆不平衡的問題。 聚類分析的智慧： 聚類是一種無監督學習技術，旨在將相似的數據點分到同一個簇中，常用於客戶細分、市場分區、異常檢測等場景。本章將詳細介紹K-Means聚類算法的原理、步驟和應用。您將學習如何選擇閤適的K值、評估聚類結果，並探索聚類在用戶畫像構建、産品推薦等方麵的實踐應用。 時間序列分析與預測： 商業運營往往離不開對未來趨勢的預測，時間序列數據在其中扮演著重要角色。本章將介紹時間序列數據的特點，以及ARIMA、指數平滑等經典時間序列模型。您將學習如何識彆時間序列中的趨勢、季節性、周期性，並利用模型進行短期和長期的預測，為庫存管理、産能規劃等決策提供支持。 關聯規則挖掘——揭示商品間的秘密： “啤酒與尿布”的經典故事揭示瞭關聯規則挖掘的強大力量。本章將介紹Apriori算法等關聯規則挖掘方法，幫助您發現數據項之間的有趣關聯，例如在超市購物籃中，哪些商品經常被一同購買。這將為商品陳列、促銷策略、交叉銷售等提供重要的依據。 第三部分：數據分析的應用——解讀與實踐 數據分析的最終目的在於驅動決策和創造價值。本部分將聚焦於如何有效地解讀分析結果，並將數據洞察轉化為可執行的商業策略。 數據可視化：故事的講述者： 好的可視化能夠讓復雜的數據一目瞭然。本章將介紹各種常用的數據可視化圖錶類型及其適用場景，包括摺綫圖、柱狀圖、餅圖、散點圖、地圖可視化、儀錶盤等。您將學習如何選擇最閤適的圖錶來傳達您的發現，並掌握使用主流可視化工具（如Python的Matplotlib、Seaborn，或Tableau、Power BI等）來創建富有洞察力的數據報告。 商業問題的解決之道——案例研究： 為幫助讀者更好地將所學知識應用於實際，本章將提供多個來自不同行業的真實商業案例。我們將從實際業務問題齣發，逐步分析如何運用本書介紹的數據分析方法，一步步解決問題，最終得齣 actionable insights。案例將涵蓋營銷效果評估、客戶流失預測、風險控製、運營優化等多個方麵，讓您親身體驗數據分析的價值。 數據分析的進階之路： 瞭解瞭基本的數據分析方法後，我們還將簡要介紹一些更高級的數據分析技術和發展趨勢，例如深度學習在數據分析中的應用、大數據處理框架（如Spark）的簡介、A/B測試的原理與實踐等，為您的持續學習和深入研究指明方嚮。 本書特色： 實踐導嚮： 本書注重理論與實踐的結閤，力求讓讀者在掌握數據分析理論的同時，也能熟練運用各種工具和方法解決實際問題。 通俗易懂： 我們力求用清晰、簡潔的語言解釋復雜的數據分析概念，避免過多的專業術語，讓不同背景的讀者都能輕鬆理解。 案例豐富： 大量的實際案例貫穿全書，幫助讀者更好地理解知識的應用場景，並從中獲得啓發。 工具聚焦（此處可根據實際書籍具體情況調整，例如：） 本書將重點介紹使用Python及其強大的數據科學庫（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）進行數據分析，並提供詳細的代碼示例，方便讀者上手實踐。 無論您是剛剛踏入數據分析領域的新手，還是希望提升自身數據分析能力的在職人士，亦或是對數據驅動決策充滿好奇的企業管理者，本書都將是您不可或缺的良師益友。通過本書的學習，您將能夠更自信地駕馭數據，從紛繁的數據洪流中洞察商業的智慧，為個人和組織的成長注入新的動力。讓我們一起，用數據點亮決策，用分析創造價值！

評分☆☆☆☆☆

老實說，我拿到這本書的時候，並沒有抱有特彆高的期望，畢竟數據分析的書籍市麵上實在太多瞭，很多都韆篇一律。但翻開之後，我被它獨特的邏輯和嚴謹的論證所吸引。作者的寫作風格非常直接，不繞彎子，直擊核心問題。它沒有花費大量的篇幅去介紹各種基礎概念，而是直接將讀者帶入到實際操作的場景中，通過一個個具體的問題，引導我們去思考和學習。我尤其欣賞書中對“數據質量”的重視，作者反復強調瞭數據清洗和預處理的重要性，並給齣瞭一些非常實用的技巧。這一點對於我來說非常重要，因為很多時候，我們在數據分析中遇到的瓶頸，往往不是模型不夠高級，而是數據本身存在問題。這本書讓我意識到，紮實的基礎工作是進行有效數據分析的基石。它並沒有教我一些花哨的技巧，而是讓我學會瞭如何“把事情做對”，這對我來說更有價值。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考，如何在信息爆炸的時代，有效地利用數據來做齣更好的決策。這本書給瞭我很多啓發。它沒有給我灌輸晦澀難懂的理論，而是通過大量的真實案例，展示瞭數據分析在各個領域的應用。從市場營銷到金融風控，從産品優化到運營管理，書中幾乎涵蓋瞭所有你能想到的業務場景。我尤其喜歡它在分析問題時，那種抽絲剝繭的邏輯。它會先提齣一個業務目標，然後一步步地引導你去思考需要收集哪些數據，如何分析這些數據，最終如何得齣結論。這種循序漸進的教學方式，讓我能夠更容易地理解整個分析過程。而且，書中還提供瞭很多關於數據可視化和報告撰寫的建議，這對我來說非常實用，因為最終的數據分析成果需要能夠清晰地傳達給非技術人員。它讓我明白，數據分析不僅僅是冰冷的數字，更是關於如何講好一個數據故事，以及如何用數據驅動業務的增長。

評分☆☆☆☆☆

收到！以下是五段以讀者口吻撰寫的，不包含“CDA數據分析實務”具體內容的圖書評價，每段約300字，風格和內容差異顯著，力求自然： 這本書的封麵設計就透露著一種專業而又不失親和的氣息，深邃的藍色背景搭配簡潔的字體，讓我還沒翻開就對它産生瞭好奇。作為一名剛剛涉足數據領域不久的新手，我一直在尋找一本能夠清晰梳理行業脈絡、又能提供切實操作指導的書籍。市麵上相關的書籍琳琅滿目，但很多要麼過於理論化，要麼又過於零散，讓人難以構建完整的知識體係。我期望通過閱讀這本書，能夠更係統地瞭解數據分析的整個流程，從數據收集、清洗、探索性分析，到模型構建和結果解讀。特彆是對於那些在實際工作中經常遇到的模糊地帶，比如如何選擇閤適的分析方法、如何有效地進行數據可視化來傳達信息，我希望能在這本書中找到清晰的解答。這本書的作者似乎擁有豐富的實戰經驗，從書名就可以感受到一種“實務”的紮根感，這讓我對接下來的閱讀充滿期待，希望它能成為我探索數據世界的得力助手，幫助我從“知其然”邁嚮“知其所以然”，最終能夠獨立地解決實際問題，而非停留在概念層麵。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對技術細節有著強烈探索欲的讀者，總希望能夠深入瞭解每一個工具和算法的底層原理。而這本書，恰好滿足瞭我的這一需求。它在講解數據分析方法論的同時，並沒有迴避對底層技術的闡述。比如，在介紹某種統計模型時，它不僅會說明如何應用，還會簡要提及該模型是如何工作的，甚至給齣一些關於其優缺點的理論分析。這種深度讓我感覺非常有收獲，不再是僅僅停留在“知其然”的層麵。我喜歡它在講解過程中，會引入一些相關的數學概念，雖然我不是數學專業齣身，但作者用非常易懂的方式進行瞭解釋，讓我能夠理解方法的邏輯基礎。這讓我對接下來的學習充滿瞭信心，我相信通過對這些細節的掌握，我將能夠更靈活地運用各種數據分析工具，並根據實際情況做齣更優化的選擇。它讓我感覺到，我正在一步步接近數據分析的“核心”，而不僅僅是錶麵上的應用。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠幫助我提升數據驅動決策能力的書，特彆是如何將復雜的數據轉化為 actionable insights。這本《[某本未提及書名]》給瞭我很大的啓發。它沒有直接拋齣大量的公式和模型，而是從更宏觀的視角，探討瞭數據在不同業務場景下的應用價值。書中的案例分析非常貼近實際，讓我能夠清晰地看到數據是如何被用來優化産品、提升用戶體驗、甚至驅動戰略轉型的。我特彆喜歡它在講解方法論時，強調的“業務理解先行”的原則，這與我一直以來認為的“技術服務於業務”的理念不謀而閤。對於我這種身處業務一綫，但又渴望掌握數據工具的讀者來說，這種視角顯得尤為珍貴。我希望通過這本書，能夠學會如何更好地與數據科學傢溝通，更精準地提齣業務需求，以及更有效地解讀數據分析的結果，最終將這些知識轉化為實實在在的業務成果。它讓我明白，數據分析不僅僅是技術活，更是一門關於洞察和溝通的藝術。

評分☆☆☆☆☆

數據分析實務，中國商業

評分☆☆☆☆☆

有很多業務類的說明，還行吧，但也隻能作為初步指導，還是要多去參考其他的資料

評分☆☆☆☆☆

內容十分豐富，值得買，很好！

評分☆☆☆☆☆

非常喜歡，很詳細。不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

書，到瞭挺不錯的，繼續支持。

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東西很好 信任京東 會繼續支持！

評分☆☆☆☆☆

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