包郵CDA數據分析——零基礎入門+CDA 數據分析實務+CDA數據分析考試大綱 數據分析員 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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中國商業聯閤會數據分析專業委員會 著 著

圖書標籤:

• CDA數據分析
• 數據分析
• 零基礎
• 入門
• 實務
• 考試
• 數據分析員
• 包郵
• 教材
• 技能提升

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284762

商品編碼：13566728132

頁數：1

字數：1

內容簡介

作 譯 者：中國商業聯閤會數據分析專業委員會

齣版時間：2016-05    韆 字 數：330

版    次：01-01    頁    數：216

印刷時間：    開    本：16開

印    次：01-01    裝    幀：

I S B N ：9787121284762     

重    印：新書    換    版：

所屬分類：經濟管理 >> 工商管理 >> 管理與決策

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紙質書定價：￥39.0

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。

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

 

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

 

 

 

作 譯 者：中國商業聯閤會數據分析專業委員會

齣版時間：2016-05    韆 字 數：200

版    次：01-01    頁    數：132

印刷時間：    開    本：16開

印    次：01-01    裝    幀：

I S B N ：9787121284748     

重    印：新書    換    版：

所屬分類：經濟管理 >> 考試與認證 >> 其他

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紙質書定價：￥33.0

 

 

 

 

本書是根據CDA數據分析基礎和CDA數據分析實務編寫的考試大綱， 該大綱是關於考試科目、 提醒設置及知識點要求的指導性文件， 目的是讓學生便於瞭解數據分析基礎的大數據概念， 基本理論， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同時便於報考者準備和參加CDA數據分析員的考試。 本書適閤數據分析零基礎群體讀者閱讀， 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 譯 者：中國商業聯閤會數據分析專業委員會

齣版時間：2016-05    韆 字 數：300

版    次：01-01    頁    數：204

印刷時間：    開    本：16開

印    次：01-01    裝    幀：

I S B N ：9787121284755     

重    印：新書    換    版：

所屬分類：經濟管理 >> 工具書 >> 工具書

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紙質書定價：￥38.0 

 

 

 

該書基於通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必會的數據分析概念， 以圖文並茂、 理論與實操相結閤的方式， 按照CDA人纔培養考核要求進行編寫。全書分為6章， 分彆為數據分析概述、 數據收集與導入、 數據的清洗與預處理、 數據可視化呈現、 基礎數據分析、 綜閤分析。本書適閤數據分析零基礎群體讀者閱讀， 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。

 

第1章  數據分析概述

 

1.1  數據分析行業發展

 

1.1.1  大數據行業背景和發展趨勢

 

1.1.2  數據分析隱藏的風險和睏境

 

1.2  數據分析人纔的培養

 

1.2.1  大數據時代需要的人纔

 

1.2.2  數據分析人纔從事的工作和需要具備的能力

 

1.2.3  數據分析人纔的素質

 

1.3  數據分析基礎流程

 

1.3.1  數據分析的流程

 

1.3.2  數據分析的兩種重要的分析導嚮

 

遠程視頻： 數據和數據具體分類方法

 

案例實務

 

大數據拯救瞭他們

 

第2章  數據收集與導入

 

2.1  SQL語言和MySQL

 

2.1.1  SQL語言

 

2.1.2  MySQL

 

遠程視頻： 數據庫相關知識

 

2.1.3  數據處理工具——SPSS介紹

 

2.2  數據收集

 

2.2.1  機器收集數據

 

2.2.2  人工收集數據

 

遠程視頻： 大數據導入和傳統數據導入

 

2.3  數據輸入與導入

 

第3章  數據的清洗與預處理

 

3.1  數據處理

 

3.1.1  重復數據處理

 

3.1.2  缺失數據處理

 

3.1.3  檢查數據邏輯錯誤

 

3.1.4  檢查不閤理的關聯題

 

遠程視頻： 異常、 缺失值、 邏輯錯誤處理等清洗

 

3.2  數據整理與加工

 

3.2.1  數據抽取

 

3.2.2  數據排序

 

3.2.3  數據分組

 

3.2.4  數據轉換

 

3.2.5  數據計算

 

遠程視頻： 數據加工過程的詳解

 

第4章  數據可視化呈現

 

4.1  理解圖錶

 

4.2  數據錶的製作及呈現

 

4.2.1  數據錶的製作

 

4.2.2  數據錶的特殊功能

 

遠程視頻： 根據數據選圖錶

 

4.3  數據圖的製作及呈現

 

4.3.1  常見數據圖的製作

 

4.3.2  其他數據圖的製作

 

4.4  數據圖的製作要點

 

第5章  基礎數據分析

 

5.1  對比分析

 

5.2  綫性規劃

 

5.2.1  綫性規劃模型的基本形式

 

5.2.2  綫性規劃模型的基本概念

 

5.2.3  綫性規劃模型的應用舉例

 

5.2.4  整數規劃

 

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  概率分析步驟

 

遠程視頻： 基礎統計分析

 

5.4  交叉分析

 

5.4.1  交叉分析法定義

 

5.4.2  實例分析

 

5.5  分類分析

 

5.5.1  聚類分析

 

5.5.2  判彆分析

 

5.6  相關分析

 

5.6.1  迴歸分析

 

遠程視頻： 一元迴歸和多元迴歸

 

5.6.2  時間序列分析

 

遠程視頻： 平穩序列、 綫性趨勢、 非綫性趨勢、 Winter指數、 季節啞變量、 分解預測

 

5.6.3  因子分析

 

第6章  綜閤分析

 

6.1  層次分析

 

6.1.1  層次分析的定義

 

6.1.2  層次分析的基本思路與應用步驟

 

6.2  聯閤分析

 

6.3  安索夫矩陣

 

6.3.1  基本模型

 

6.3.2  核心步驟

 

6.3.3  應用案例

 

6.4  波士頓矩陣

 

6.4.1  基本模型

 

6.4.2  操作步驟

 

6.5  GE矩陣

 

6.5.1  基本模型

 

6.5.2  基本步驟

 

6.5.3  應用技巧

 

6.5.4  應用模型

 

6.6  Graveyard模型

 

6.7  盈虧平衡分析

 

6.7.1  定義

 

6.7.2  假設條件

 

6.7.3  盈虧平衡分析分類

 

6.7.4  綫性盈虧平衡分析和非綫性盈虧平衡分析

 

6.8  敏感性分析

 

………………………………

……………………………………………………

大數據時代的數據洞察力：從零開始，實踐緻遠 在這個信息爆炸的時代，數據早已滲透到我們生活的方方麵麵，成為驅動決策、創造價值的核心資源。無論是商業運營、科學研究，還是社會發展，都離不開對海量數據的深入理解和有效運用。然而，麵對紛繁復雜的數據，許多人感到無從下手，迷失在數據的海洋中。如何纔能掌握駕馭數據、從中提煉洞察的能力？如何纔能成為一名能夠為組織帶來真正價值的數據分析師？ 本書旨在為渴望進入數據分析領域，或希望係統提升數據分析技能的讀者提供一份詳盡的學習路徑和實踐指南。我們深知，理論知識的儲備是基礎，而實際操作的演練則是通往精通的關鍵。因此，本書將從最基礎的概念講起，逐步深入到核心的分析方法和工具，並結閤實際案例，引導讀者一步步建立起完整的數據分析思維體係和實操能力。 第一部分：數據分析的基石——概念與思維 在著手任何具體的數據分析項目之前，理解數據分析的本質、核心概念以及分析師應具備的思維模式至關重要。本部分將帶領您穿越數據分析的迷霧，構建起堅實的基礎。 什麼是數據分析？ 我們將從最樸素的定義齣發，揭示數據分析的真正含義——它不僅僅是數字的堆砌，更是從數據中發現規律、洞察趨勢、支持決策的過程。您將瞭解到數據分析的價值所在，以及它如何賦能各個行業。 數據分析的流程與方法論： 數據分析並非雜亂無章，它遵循一套嚴謹的流程。我們將詳細講解從明確業務問題、收集和理解數據、數據清洗與預處理、探索性數據分析（EDA）、模型構建與評估，到最終結果呈現與溝通的完整流程。同時，您將接觸到諸如描述性分析、診斷性分析、預測性分析、規範性分析等不同類型的數據分析，理解它們在不同場景下的應用。 數據分析師的核心素養： 一名優秀的數據分析師需要具備哪些特質？我們不僅會關注技術技能，更會強調邏輯思維、批判性思維、解決問題的能力、業務理解力以及溝通協作能力。您將明白，數據分析師的角色遠不止是技術操作員，更是業務的“偵探”和“參謀”。 數據倫理與隱私保護： 在數據分析日益普及的今天，數據倫理和隱私保護變得尤為重要。本部分將引導您認識到在使用和分析數據時應承擔的責任，瞭解相關的法律法規和行業準則，確保數據分析的閤規性和道德性。 第二部分：數據分析的工具箱——技術與實踐 掌握瞭數據分析的理論基礎和思維方式，接下來便是學習和運用強大的工具來完成實際操作。本部分將聚焦於數據分析領域最常用、最核心的技術和工具，通過大量的實踐操作，讓您熟練掌握數據處理和分析的各項技能。 編程語言基礎： Python和R是當前數據分析領域最受歡迎的兩大編程語言。我們將從基礎語法入手，逐步引導您掌握使用Python（以Pandas、NumPy庫為主）或R（以dplyr、tidyr庫為主）進行數據導入、清洗、轉換和初步分析的方法。您將學會如何有效地處理缺失值、異常值，如何進行數據閤並、拆分，以及如何對數據進行分組、聚閤等常用操作。 數據庫與SQL： 大多數數據都存儲在數據庫中。本部分將為您講解關係型數據庫的基本概念，並重點介紹SQL（Structured Query Language）這一強大的數據庫查詢語言。您將學會如何編寫SQL語句來查詢、篩選、連接、更新和管理數據庫中的數據，這是數據提取和預處理的關鍵技能。 數據可視化： “一張圖勝過韆言萬語”。數據可視化是將復雜數據轉化為直觀易懂圖錶的重要手段。您將學習使用Matplotlib、Seaborn（Python）或ggplot2（R）等工具創建各種統計圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖等，並通過圖錶清晰地展示數據中的模式、趨勢和關聯。 統計學基礎在數據分析中的應用： 統計學是數據分析的理論支撐。我們將迴顧和講解在數據分析中常用的統計學概念，例如描述性統計（均值、中位數、方差等）、概率分布、假設檢驗、相關性分析、迴歸分析等，並演示如何在實際數據分析中應用這些統計方法來驗證假設、發現關係。 探索性數據分析（EDA）的實踐： EDA是理解數據、發現隱藏模式的關鍵階段。您將學習如何運用統計學方法和數據可視化技術，係統地探索數據集的特徵、變量之間的關係，識彆潛在的問題，為後續建模提供依據。 第三部分：數據分析的進階——模型與應用 掌握瞭基礎工具和方法後，我們將進一步深入到更高級的數據分析技術，包括機器學習模型，以及如何將這些技術應用於解決實際業務問題。 機器學習入門： 機器學習是實現數據分析自動化和預測能力的核心。本部分將介紹監督學習（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機等）和無監督學習（如K-means聚類、主成分分析等）的基本概念和常用算法。您將學習如何選擇閤適的模型，如何對模型進行訓練、評估和調優，以及如何解釋模型的預測結果。 常用數據分析模型的應用場景： 我們將通過大量案例，展示如何將不同的數據分析模型應用於實際問題。例如，如何利用分類模型進行客戶流失預測，如何利用迴歸模型預測銷售額，如何利用聚類模型進行用戶細分，如何利用時間序列模型預測未來趨勢等。 AB測試與實驗設計： 在互聯網産品和營銷領域，AB測試是一種衡量不同策略效果的有力工具。您將學習如何設計和執行AB測試，如何分析測試結果，並基於數據做齣科學的決策。 數據分析報告的撰寫與溝通： 數據分析的最終價值體現在如何有效地將分析結果傳達給非技術人員。本部分將指導您如何構建清晰、有邏輯、有說服力的數據分析報告，如何使用圖錶和簡潔的語言解釋復雜的分析結果，並如何與業務團隊進行有效溝通，推動數據驅動的決策。 第四部分：走嚮專業——考試與職業發展 對於希望獲得行業認可、提升職業競爭力的讀者，本部分將為您提供關於數據分析師認證考試的指導，以及關於職業發展路徑的建議。 CDA 數據分析考試大綱解讀： 本部分將詳細解析CDA（Certified Data Analyst）數據分析師考試的大綱，幫助您梳理考試的知識體係和重點。您將瞭解到考試覆蓋的各個知識點，以及如何有針對性地進行復習和準備。 CDA 數據分析實務指導： 結閤考試大綱，我們將提供一係列的實務練習和案例分析，幫助您鞏固所學知識，並將理論與實踐相結閤。通過大量的練習，您將能夠更好地理解和掌握考試所需的各項技能。 數據分析師的職業發展路徑： 成為一名優秀的數據分析師隻是一個開始。本部分將探討數據分析師在不同行業、不同層級的職業發展可能性，以及如何通過持續學習和經驗積纍，不斷提升自己的職業價值。 誰適閤閱讀本書？ 零基礎的初學者： 對數據分析充滿興趣，但不知道從何開始的您。 希望係統學習的在校學生： 計算機科學、統計學、數學、經濟學等相關專業的學生，希望鞏固數據分析知識。 希望轉型的職場人士： 計劃進入數據分析行業，或希望將數據分析技能應用於現有工作的白領。 對數據驅動決策感興趣的管理者： 希望瞭解如何利用數據提升業務績效的領導者。 準備參加CDA數據分析師認證考試的考生： 希望獲得係統性指導和實務練習的備考者。 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一份帶您踏上數據分析之旅的嚮導。我們相信，通過係統的學習和大量的實踐，您將能夠掌握數據分析的核心技能，培養齣敏銳的數據洞察力，並在大數據時代乘風破浪，實現個人價值的最大化。現在，就讓我們一起開啓這段精彩的數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據領域充滿熱情，但又苦於缺乏係統性指導的學習者，我一直以來都在尋找一本能夠真正幫助我入門並深入理解數據分析的書籍。《包郵CDA數據分析——零基礎入門+CDA 數據分析實務+CDA數據分析考試大綱 數據分析員》這個組閤，聽起來就像是我夢寐以求的學習寶典。 我尤其看重“零基礎入門”部分。我希望它能顛覆我以往對數據分析的刻闆印象，用更加生動、貼近生活化的方式來介紹基礎概念。例如，它能否從“為什麼我們需要數據分析”這個根本問題齣發，結閤一些日常生活中遇到的例子，比如購物的推薦算法、交通的擁堵預測等，來解釋數據分析的魅力和價值？我期望它能夠避開過於抽象的理論，而是通過“做什麼”、“怎麼做”的實際操作來引導讀者。如果能包含一些關於數據收集、清洗的基礎知識，以及一些簡單易上手的工具介紹，比如Excel的進階功能，我會感到非常欣喜。 “CDA數據分析實務”對我來說，是檢驗學習成果、提升實操能力的關鍵。我希望這部分能夠提供一些更加貼近真實商業場景的案例分析，比如如何通過用戶行為數據來優化産品設計，如何利用銷售數據來預測未來趨勢，或者如何通過市場調研數據來製定營銷策略。我希望能看到作者是如何從一個商業問題齣發，一步步拆解、收集、分析數據，最終得齣 actionable insights（可執行的見解）的過程。我非常期待能夠學習到數據可視化方麵的技巧，以及如何用數據說話，讓非技術背景的人也能理解分析結果。 而“CDA數據分析考試大綱”則為我的學習路徑提供瞭明確的指引。我希望這份大綱能夠清晰地標示齣考試的重點、難點，以及可能涉及到的各個知識模塊。通過大綱，我能夠更有效地分配我的學習時間和精力，確保我的學習方嚮與考試要求高度契閤。如果書中能提供一些針對考試的練習題，並附有詳細的解答和思路解析，那將是莫大的幫助。 總體而言，我希望這套書能夠成為我從數據分析的“門外漢”蛻變為一名閤格的數據分析師的階梯。我期待它能夠提供一套完整的學習方案，讓我能夠掌握必要的數據分析思維、工具和方法，並且為未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

看到《包郵CDA數據分析——零基礎入門+CDA 數據分析實務+CDA數據分析考試大綱 數據分析員》這個標題，我的學習熱情瞬間被點燃瞭！我一直對數據背後隱藏的秘密感到好奇，但總覺得門檻很高，望而卻步。這次看到“零基礎入門”，讓我覺得這是一個非常好的機會，可以開始我的數據探索之旅。 我特彆希望“零基礎入門”能夠非常耐心和細緻，從最基本的問題入手。比如，為什麼數據如此重要？它能幫助我們做些什麼？我希望它能用生動形象的語言，結閤實際生活中的例子，來解釋一些基礎的概念，而不是直接拋齣枯燥的定義。我期待它能介紹一些基礎的統計學概念，比如均值、中位數、標準差，以及它們在數據分析中的應用，但要用易於理解的方式來呈現。同時，我也希望它能介紹一些入門級的數據處理和可視化工具，比如Excel的強大功能，或者一些免費的在綫工具，讓我能夠立刻動手實踐。 “CDA數據分析實務”這部分，我更是充滿瞭期待。我希望它能通過一些真實的商業案例，來展示數據分析在不同行業和場景中的應用。比如，如何分析用戶行為數據來提升産品用戶體驗？如何通過市場數據來優化廣告投放策略？我希望能看到作者是如何將理論知識轉化為實際的分析步驟，如何進行數據清洗、特徵工程、模型選擇和結果解讀。我特彆希望能學習到一些關於數據報告撰寫和數據可視化的技巧，用圖錶清晰有效地傳達分析結果，讓非技術人員也能理解。 而“CDA數據分析考試大綱”則為我的學習提供瞭明確的目標和方嚮。我希望它能夠清晰地列齣考試的考察範圍、重點難點，以及題型結構。有瞭這份大綱，我就可以更有針對性地進行復習，知道哪些知識點是必須掌握的，哪些是需要深入理解的。如果書中能提供一些模擬題，並且附有詳細的解析，那將是對我備考的巨大幫助。 總的來說，我購買這套書的初衷，是希望能夠獲得一個係統、全麵的數據分析學習路徑。我期待它能讓我從一個對數據一無所知的新手，成長為一個能夠獨立進行數據分析，並能通過專業考試的閤格的數據分析員。我相信這套書將會是我在數據分析領域的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

拿到《包郵CDA數據分析——零基礎入門+CDA 數據分析實務+CDA數據分析考試大綱 數據分析員》這本書，我的第一反應就是“終於等到你瞭！”。我一直覺得數據分析是一個非常酷的技能，但每次想學的時候，都會被各種術語和復雜的流程弄得暈頭轉嚮。我不是科班齣身，對數學和統計學也有些畏懼，所以“零基礎入門”這個標簽對我來說簡直是救星。 我希望“零基礎入門”部分能夠像一位經驗豐富的朋友，用最接地氣的方式告訴我：數據到底是什麼？我們為什麼要分析數據？以及最重要的一點，學習數據分析到底能給我帶來什麼？我期待它能從最簡單的概念開始，比如“數據清洗”到底要洗掉什麼？“數據可視化”為什麼這麼重要？我希望它能介紹一些我能馬上用起來的工具，比如Excel的各種函數和圖錶製作，或者是一些易於上手的可視化軟件。韆萬不要一開始就丟給我一堆復雜的算法，讓我覺得遙不可及。 “CDA數據分析實務”是我接下來最期待的部分。我希望它能帶領我走進真實的數據世界。比如，如果我是一個小電商的店主，我應該如何分析我的銷售數據，找齣哪些産品最受歡迎，哪些客戶最忠誠？或者，如果我在做一場綫上推廣活動，我應該如何收集和分析用戶反饋，來評估活動的效果？我希望能看到一些從問題齣發，到數據收集，再到分析和得齣結論的全過程。我特彆想學習如何將分析結果清晰地呈現齣來，讓老闆或者同事能夠一目瞭然地明白我的意思。 “CDA數據分析考試大綱”則為我的學習旅程提供瞭一個明確的終點。我希望它能清楚地告訴我，為瞭成為一名閤格的數據分析師，我需要掌握哪些知識和技能。如果它能給齣一些模擬題，或者分析往年考題的特點，那就太棒瞭。這樣我就可以知道，哪些是重點，哪些是需要花更多時間去理解的內容，避免走彎路。 總之，我希望這套書能給我一個係統性的學習框架，讓我不再是東一榔頭西一棒槌地學習。我希望它能讓我從一個“數據小白”，一步步成長為一個能夠自信地運用數據來解決問題，並且能夠通過專業考試的“數據達人”。

評分☆☆☆☆☆

這套《包郵CDA數據分析——零基礎入門+CDA 數據分析實務+CDA數據分析考試大綱 數據分析員》真是解決瞭我多年的燃眉之急！我一直想往數據分析這個方嚮發展，但每次看到那些密密麻麻的公式和代碼就頭疼，總感覺自己學不會。特彆是看到一些招聘信息裏對數據分析師的要求，總覺得距離自己太遙遠瞭，所以一直停留在“想學”的階段，遲遲沒有開始。 這次看到“零基礎入門”，我心頭一亮。我希望這部分能真的做到“零基礎”，從最最基礎的常識講起。比如，數據分析到底能乾嘛？為什麼企業那麼看重數據分析？它和我們平時說的“查數據”有什麼區彆？我希望它能用生動的例子，而不是枯燥的定義，來解釋這些問題。最好能介紹一些簡單易學的工具，比如Excel的一些高級技巧，或者像Power BI這樣直觀的可視化工具。我真的怕一開始就被高深的統計學或者編程語言嚇退，所以希望它的入門部分能讓我覺得“原來數據分析這麼有趣，我好像也能學會！” “CDA數據分析實務”則是我更關注的部分，因為我知道，光有理論是不夠的，關鍵在於怎麼用。我期待這部分能有一些真實世界的案例，比如分析電商平颱的銷售數據，找齣用戶購買習慣的規律；或者分析社交媒體數據，瞭解用戶對某個産品的看法。我希望能看到作者是如何一步步地從原始數據開始，經過清洗、轉換、分析，最後得齣有價值的結論，並且如何用圖錶清晰地展示齣來。我特彆想知道，在分析過程中，作者是如何思考的，遇到問題會怎麼解決。 “CDA數據分析考試大綱”對我來說，就像一張通關秘籍。我希望它能明確考試的範圍和重點，讓我知道哪些是必須掌握的，哪些是錦上添花的。如果能有針對性的練習題，那就更好瞭。比如，考什麼題型？有哪些陷阱？通過這個大綱，我希望能明確我的學習目標，並且在學習過程中知道自己離目標還有多遠。 總而言之，我希望這套書能夠循序漸進，讓我從對數據分析的一無所知，到能夠看懂並進行基本的數據分析，再到最終能夠通過考試，獲得職業上的認可。我希望它不僅僅是一本書，更是一個能夠引領我進入數據分析世界的嚮導。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這套《包郵CDA數據分析——零基礎入門+CDA 數據分析實務+CDA數據分析考試大綱 數據分析員》，心裏真是湧動著一股學習的熱情。我一直對數據分析這個領域充滿瞭好奇，但又苦於沒有係統的入門途徑，總是在網上零散地看些文章，感覺像是在大海裏撈針，效率不高，而且很容易被誤導。這本書的齣現，就像給我指明瞭一個清晰的方嚮。 首先，從“零基礎入門”這部分內容來看，我非常期待它能為我這樣一個完全沒有數據分析背景的人，搭建起一個堅實的地基。我希望它能從最基礎的概念講起，比如什麼是數據、數據的類型、數據分析的意義等等，用通俗易懂的語言解釋這些核心概念，避免一開始就拋齣太多專業術語，讓我望而卻步。同時，我也期望它能介紹一些常用的數據分析工具，比如Excel、SQL，甚至是一些基礎的Python或R語言的入門知識，並且有配套的練習題，讓我能夠動手實踐，加深理解。 我設想，“CDA數據分析實務”這部分會更加側重於實際應用，這正是我最需要的部分。我希望它能夠涵蓋一些典型的數據分析場景，比如用戶行為分析、銷售數據分析、市場營銷效果評估等等。通過案例的講解，我能夠學習到如何將理論知識應用到實際工作中，如何提齣問題、收集數據、清洗數據、進行探索性數據分析、建模以及最終的報告撰寫。我尤其期待能夠看到一些關於數據可視化技巧的介紹，因為我覺得清晰、有說服力的數據圖錶能夠極大地提升分析報告的價值。 而“CDA數據分析考試大綱”則讓我感到備受鼓舞。它意味著這套書的內容是經過行業認可的，並且能夠幫助我為未來的職業發展做好準備。我希望這份大綱能夠清晰地列齣考試的重點、難點以及考察的知識點範圍，讓我能夠有針對性地進行復習和準備。同時，我也希望書中能夠提供一些模擬試題或者往年真題的分析，讓我能夠提前瞭解考試的題型和難度，做到心中有數。 總的來說，我購買這套書的初衷，是希望能夠係統地學習數據分析的知識體係，掌握必備的技能，並最終能夠勝任數據分析員的崗位。我非常期待它能夠帶領我從零開始，逐步深入，最終能夠自信地麵對數據，從中發現價值，並為企業的發展做齣貢獻。這套書的“包郵”優惠也讓我覺得非常劃算，我堅信這次投資絕對物超所值。

評分☆☆☆☆☆

極差商傢，掛京東名譽買二手書，沒包裝，書頁發黃，書內容模糊不清，不用說經常買書的親知道是什麼貨瞭吧，和他們聯係所有責任推給齣版社，真是沒話說假的齣版社能給你正版書嗎？你當然沒責任，是消費者的錯

評分☆☆☆☆☆

挺好！

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很好，很快。

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不錯的書

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一般

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