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業務數據分析(五招破解業務難題)

  • 作者：程靖|責編:王靜
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121499609
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：182
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書專註于互聯網業務的數據分析，不是只講解枯燥的理論和公式，而是通過一系列生動的案例和故事，讓讀者在輕鬆的氛圍中掌握數據分析的精髓。
    本書主要內容包括數據分析在職場中的作用、數據分析的具體步驟，以及互聯網業務數據分析案例，讓讀者能將所學知識運用到真實的場景中，真正改善業務流程、提升業務能力。
    數據分析並不簡單，它要求我們具有批判性思維，不斷質疑和驗證。在本書中，我們將一起學習如何提出正確的問題、如何設計合理的實驗，以及如何解讀數據背後的含義。我們要學會在數據的海洋中找到真正的燈塔，而不是被錯誤的信號所迷惑。
作者介紹
程靖|責編:王靜
    程靖，前百度、360產品經理，曾參與負責多款公司核心產品，帶領團隊做出日活躍用戶上千萬人、日收入百萬元量級的產品，擁有多年互聯網產品經理經驗。現擔任美團網高級產品經理，從事大數據相關工作。人人都是產品經理社區專家、起點學院優質導師，業問、饅頭商學院分享嘉賓。
目錄
第1篇  數據分析基礎篇
  第1章  數據分析：職場人的強大武器
    1.1  數據分析能更有說服力
    1.2  數據分析能提升企業的效率
    1.3  數據分析能提升項目的成功率
    1.4  數據分析能增強項目的說服力
    1.5  數據分析能及時發現異常
    1.6  數據分析能建立自身的影響力
  第2章  目標確認：數據分析的第一步
    2.1  確認目標后再行動
    2.2  避免出現信息差
    2.3  別遺漏關鍵信息
    2.4  目標確認的步驟
  第3章  尋找需要的數據：數據分析的基礎
    3.1  數據分析需要原材料
    3.2  常見的數據類型
    3.3  用戶行為數據
      3.3.1  分析用戶行為數據的目的
      3.3.2  用戶行為數據的分類
      3.3.3  用戶行為數據的特點
    3.4  產品內容數據
      3.4.1  分析產品內容數據的目的
      3.4.2  產品內容數據的分類
      3.4.3  產品內容數據的特點
    3.5  交易數據
      3.5.1  分析交易數據的目的
      3.5.2  交易數據的分類
      3.5.3  交易數據的特點
    3.6  運營數據
      3.6.1  分析運營數據的目的
      3.6.2  運營數據的分類
      3.6.3  運營數據的特點
    3.7  用戶線下行為數據
      3.7.1  分析用戶線下行為數據的目的
      3.7.2  用戶線下行為數據的分類
      3.7.3  用戶線下行為數據的特點
    3.8  第三方數據
      3.8.1  分析第三方數據的目的
      3.8.2  第三方數據的分類
      3.8.3  第三方數據的特點
  第4章  理解業務流程：數據分析的核心
    4.1  理解數據分析中的業務三要素
    4.2  活躍用戶數
      4.2.1  理解活躍用戶數
      4.2.2  增加活躍用戶數的常見方法
    4.3  用戶轉化率
      4.3.1  理解用戶轉化率
      4.3.2  提升用戶轉化率的常見方法
    4.4  營收規模
      4.4.1  理解營收規模

      4.4.2  擴大營收規模的常見方法
  第5章  數據分析方法：5招快速上手
    5.1  數據分析第一招：看變化
      5.1.1  什麼是看變化
      5.1.2  變化數與變化率
      5.1.3  環比與同比
    5.2  數據分析第二招：做比較
      5.2.1  什麼是做比較
      5.2.2  參照物的選擇
      5.2.3  目標達成情況
      5.2.4  競品對比
      5.2.5  市場佔有率
    5.3  數據分析第三招：做拆分
      5.3.1  什麼是做拆分
      5.3.2  按用戶訪問渠道拆分
      5.3.3  按地理位置拆分
      5.3.4  按用戶屬性拆分
    5.4  數據分析第四招：看轉化
      5.4.1  什麼是轉化率
      5.4.2  多層轉化率的分析
      5.4.3  轉化率分析工具：漏斗圖和用戶旅程地圖
    5.5  數據分析第五招：發現規律與異常
      5.5.1  什麼是數據的規律與異常
      5.5.2  發現規律
      5.5.3  發現異常
  第6章  撰寫數據分析報告：展示數據分析結論
    6.1  短促有力的結論
      6.1.1  結論的組成
      6.1.2  結論的幾種類型
      6.1.3  結論表達的原則
    6.2  清晰的論證邏輯
      6.2.1  論證邏輯要成立
      6.2.2  論證邏輯的梳理方法
      6.2.3  驗證論證邏輯是否成立
    6.3  彙報的作用
      6.3.1  彙報關係到員工的標籤
      6.3.2  彙報關係到項目的推進
    6.4  彙報工作的要點
第2篇  數據分析實例篇
  第7章  數據分析實例：看清業務現狀
    7.1  尋找北極星指標：衡量業務發展的情況
      7.1.1  什麼是北極星指標
      7.1.2  如何選北極星指標
    7.2  北極星指標的統計
      7.2.1  什麼是月活躍用戶數
      7.2.2  如何統計月活躍用戶數
      7.2.3  多種統計口徑的處理
  第8章  數據分析實例：了解指標規律與變化
    8.1  觀察與總結數據規律
    8.2  與市場進行對比

  第9章  數據分析實例：提升營收效率輔助產品升級
    9.1  研究轉化率情況
    9.2  提升利潤
  第10章  數據分析實例：尋找用戶增長機會
    10.1  羅列與分析方向：新客構成分析
    10.2  評估成本/收益：計算投入產出比
    10.3  提升投入產出比：減少預算的浪費
    10.4  分析趨勢：目前產品所處生命周期
  第11章  數據分析實例：發現業務中的異常
    11.1  什麼是異常
    11.2  設立異常指標
    11.3  定位異常原因
    11.4  學會質疑
  第12章  數據分析實例：為用戶提供個性化推薦
    12.1  個性化推薦的方法
    12.2  內容協同過濾
    12.3  用戶偏好推薦
    12.4  商品關聯推薦
  第13章  數據分析實例：項目彙報展示成果
    13.1  項目彙報技巧
    13.2  項目彙報要點
  第14章  數據分析實例：推動合作
    14.1  制訂項目計劃
    14.2  說服合作方
    14.3  低成本驗證
  第15章  數據分析實例：提升用戶體驗
    15.1  用戶體驗的核心數據
    15.2  預防問題
    15.3  提升客服響應速度
  第16章  請做好準備：數據時代已經來臨
    16.1  數據分析驅動行動：從思維到實踐
    16.2  數據時代的個人成長
    16.3  一切才剛剛開始

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