具体描述
作 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会
出版时间：2016-05 千 字 数：330
版 次：01-01 页 数：216
印刷时间： 开 本：16开
印 次：01-01 装 帧：
I S B N ：9787121284762
重 印：新书 换 版：
所属分类：经济管理 >> 工商管理 >> 管理与决策
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纸质书定价：￥39.0
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。
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小优的生产计划
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
作 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会
出版时间：2016-05 千 字 数：200
版 次：01-01 页 数：132
印刷时间： 开 本：16开
印 次：01-01 装 帧：
I S B N ：9787121284748
重 印：新书 换 版：
所属分类：经济管理 >> 考试与认证 >> 其他
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纸质书定价：￥33.0
本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。 本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 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 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会
出版时间：2016-05 千 字 数：300
版 次：01-01 页 数：204
印刷时间： 开 本：16开
印 次：01-01 装 帧：
I S B N ：9787121284755
重 印：新书 换 版：
所属分类：经济管理 >> 工具书 >> 工具书
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纸质书定价：￥38.0
该书基于通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必会的数据分析概念， 以图文并茂、 理论与实操相结合的方式， 按照CDA人才培养考核要求进行编写。全书分为6章， 分别为数据分析概述、 数据收集与导入、 数据的清洗与预处理、 数据可视化呈现、 基础数据分析、 综合分析。本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 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。
第1章 数据分析概述
1.1 数据分析行业发展
1.1.1 大数据行业背景和发展趋势
1.1.2 数据分析隐藏的风险和困境
1.2 数据分析人才的培养
1.2.1 大数据时代小需要的人才
1.2.2 数据分析人才从事的工作和需要具备的能力
1.2.3 数据分析人才必备的素质
1.3 数据分析基础流程
1.3.1 数据分析的流程
1.3.2 数据分析的两种重要的分析导向
远程视频： 数据和数据具体分类方法
案例实务
大数据拯救了他们
第2章 数据收集与导入
2.1 SQL语言和MySQL
2.1.1 SQL语言
2.1.2 MySQL
远程视频： 数据库相关知识
2.1.3 数据处理工具——SPSS介绍
2.2 数据收集
2.2.1 机器收集数据
2.2.2 人工收集数据
远程视频： 大数据导入和传统数据导入
2.3 数据输入与导入
第3章 数据的清洗与预处理
3.1 数据处理
3.1.1 重复数据处理
3.1.2 缺失数据处理
3.1.3 检查数据逻辑错误
3.1.4 检查不合理的关联题
远程视频： 异常、 缺失值、 逻辑错误处理等清洗
3.2 数据整理与加工
3.2.1 数据抽取
3.2.2 数据排序
3.2.3 数据分组
3.2.4 数据转换
3.2.5 数据计算
远程视频： 数据加工过程的详解
第4章 数据可视化呈现
4.1 理解图表
4.2 数据表的制作及呈现
4.2.1 数据表的制作
4.2.2 数据表的特殊功能
远程视频： 根据数据选图表
4.3 数据图的制作及呈现
4.3.1 常见数据图的制作
4.3.2 其他数据图的制作
4.4 数据图的制作要点
第5章 基础数据分析
5.1 对比分析
5.2 线性规划
5.2.1 线性规划模型的基本形式
5.2.2 线性规划模型的基本概念
5.2.3 线性规划模型的应用举例
5.2.4 整数规划
5.3 概率分析
5.3.1 基本原理
5.3.2 概率分析方法
5.3.3 概率分析步骤
远程视频： 基础统计分析
5.4 交叉分析
5.4.1 交叉分析法定义
5.4.2 实例分析
5.5 分类分析
5.5.1 聚类分析
5.5.2 判别分析
5.6 相关分析
5.6.1 回归分析
远程视频： 一元回归和多元回归
5.6.2 时间序列分析
远程视频： 平稳序列、 线性趋势、 非线性趋势、 Winter指数、 季节哑变量、 分解预测
5.6.3 因子分析
第6章 综合分析
6.1 层次分析
6.1.1 层次分析的定义
6.1.2 层次分析的基本思路与应用步骤
6.2 联合分析
6.3 安索夫矩阵
6.3.1 基本模型
6.3.2 核心步骤
6.3.3 应用案例
6.4 波士顿矩阵
6.4.1 基本模型
6.4.2 操作步骤
6.5 GE矩阵
6.5.1 基本模型
6.5.2 基本步骤
6.5.3 应用技巧
6.5.4 应用模型
6.6 Graveyard模型
6.7 盈亏平衡分析
6.7.1 定义
6.7.2 假设条件
6.7.3 盈亏平衡分析分类
6.7.4 线性盈亏平衡分析和非线性盈亏平衡分析
6.8 敏感性分析
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