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出版者:北京希望电子出版社

作者:全国计算机信息高新技术考试教材编写委员会 编

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2000-7

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787900044556

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 办公软件
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• 技能提升

精通数据分析与商业智能：从入门到精通的实战指南 本书旨在为渴望在数据驱动的世界中脱颖而出的专业人士、数据分析爱好者以及希望实现职业转型的人士，提供一套全面、深入且高度实战化的数据分析与商业智能（BI）解决方案。本书内容完全聚焦于如何从海量数据中提取有价值的洞察，构建高效的数据模型，并最终将数据转化为可执行的商业决策。 本书内容体系严谨，结构清晰，分为四大核心模块，确保读者不仅理解理论基础，更能熟练掌握前沿工具的应用。 --- 第一部分：数据分析的基石与思维重塑 (Foundations and Analytical Mindset) 本部分着重于打下坚实的数据素养基础，并培养数据驱动的决策思维。 1. 数据素养与分析思维导论： 数据驱动的商业环境解析： 深入探讨现代企业如何利用数据进行竞争优势构建、风险管理和客户洞察。 分析思维的构建： 介绍结构化问题解决框架（如CRISP-DM、MECE原则在数据分析中的应用），强调“提出正确的问题”比“得出正确的答案”更重要。 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）： 从数据源识别、采集、清洗、存储、分析到最终报告的全流程解析，明确每个阶段的关键控制点。 2. 统计学基础在商业决策中的应用： 描述性统计的精要： 集中讲解均值、中位数、标准差、四分位数等指标在业务报告中的直观解读与误区辨析。 推断性统计的实践： 详细介绍假设检验（t检验、方差分析ANOVA）在A/B测试、产品改进验证中的具体步骤和业务含义。 相关性与因果性的辨析： 强调在商业语境中避免“相关不代表因果”的逻辑陷阱，介绍因果推断的初步概念。 抽样方法的选择与业务影响： 针对市场调研、用户行为统计，讲解如何选择科学的抽样方法以保证结果的代表性。 3. 关系型数据库基础与SQL实战： 关系型数据库原理回顾： 快速回顾范式理论（1NF, 2NF, 3NF），重点讲解视图（Views）和索引（Indexes）对查询性能的实际影响。 核心SQL技能的深度掌握： 不仅限于SELECT、JOIN、GROUP BY，本书将重点讲解窗口函数（Window Functions，如ROW_NUMBER(), RANK(), LAG(), LEAD()）在复杂业务报表（如同期对比、用户留存率计算）中的高效应用。 高级SQL技巧： 掌握存储过程（Stored Procedures）和CTE（Common Table Expressions）的书写规范与性能优化，实现复杂的数据提取与转换逻辑封装。 --- 第二部分：核心数据处理与可视化工具精通 (Core Processing and Visualization Mastery) 本模块专注于当前业界最主流的两大工具体系：Excel/Python的数据处理能力，以及Tableau/Power BI的专业可视化。 1. Excel/Google Sheets的高阶数据透视与建模： 超越基础函数： 深入讲解数组公式（Array Formulas）和命名区域的管理，提升表格处理效率。 数据透视表的终极技巧： 掌握数据透视表的切片器（Slicers）、时间线（Timelines）的应用，以及使用DAX（在Excel Power Pivot中）进行轻量级数据建模。 数据清洗与验证： 利用Power Query (Get & Transform Data) 进行复杂数据的导入、合并、去重和转换，实现数据处理流程自动化。 2. Python在数据分析中的实战框架： Pandas深度应用： 专注于DataFrame的索引操作、数据合并（Merge/Join）、时间序列数据的处理（resampling, rolling windows）在财务分析、销售预测中的应用案例。 Numpy的高效计算： 讲解向量化操作，以及如何利用Numpy加速纯Python代码中的数值运算。 数据预处理的自动化脚本： 编写健壮的Python脚本，自动完成数据缺失值填充策略、异常值检测与修正，为后续建模做准备。 3. 商业智能工具的视觉叙事（Tableau/Power BI）： 数据连接与模型构建： 讲解如何高效连接多源数据（数据库、Excel、云端），并建立正确的关系模型（星型/雪花模型）。 交互式仪表板设计原则： 遵循“少即是多”的原则，讲解如何选择最适合业务场景的图表类型（如瀑布图展示绩效分解、散点图展示关联强度）。 高级计算与参数控制： 掌握创建LOD表达式（Tableau）或Measure/DAX（Power BI）来实现复杂指标计算（如客户生命周期价值CLV、同期增长率Year-over-Year）。 移动端优化与权限管理： 确保报告在不同设备上的展示效果，并理解数据安全与查看权限的设置。 --- 第三部分：高级分析技术与预测建模 (Advanced Analytics and Predictive Modeling) 本部分将分析的深度扩展至机器学习的基础应用，重点关注商业预测和客户细分。 1. 描述性分析到诊断性分析的跨越： 业务指标（KPIs）体系设计： 如何构建平衡计分卡（BSC）框架，确保分析指标与企业战略目标对齐。 漏斗分析与转化路径优化： 针对电商、SaaS等业务场景，利用Cohort Analysis（同期群分析）深入挖掘用户流失原因。 RFM模型在客户分群中的实战： 详细讲解如何运用R（近期度）、F（频率）、M（价值）对客户进行分层，并制定差异化的营销策略。 2. 基础预测模型与时间序列分析： 线性回归模型： 讲解如何解释回归系数的业务含义（如价格弹性分析），并评估模型的拟合优度（R-squared, p-value）。 时间序列分解与平稳性： 介绍如何分解趋势、季节性和随机波动，并应用移动平均、指数平滑法进行短期预测。 模型验证与迭代： 强调交叉验证（Cross-Validation）在商业预测中的重要性，确保模型在未知数据上的可靠性。 3. 聚类分析在市场细分中的应用： K-Means聚类算法解析： 重点讲解肘部法则（Elbow Method）确定最佳簇数，并对输出的客户群进行业务标签化描述。 结果的可视化与解释： 如何使用雷达图等工具，清晰地向决策层展示不同客户群体的特征差异。 --- 第四部分：数据驱动的决策输出与项目管理 (Decision Output and Project Management) 数据分析的价值最终体现在报告和决策的落地。本部分关注报告的呈现技巧和分析项目的管理流程。 1. 高效的报告与沟通技巧： 叙事性报告的结构： 遵循“结论先行、数据支撑、建议明确”的结构，撰写面向高管的摘要。 数据可视化陷阱规避： 识别并避免误导性的图表（如Y轴未从零开始、颜色滥用），确保信息传递的准确性。 讲述数据故事（Data Storytelling）： 运用框架（Context-Conflict-Resolution）将复杂分析转化为引人入胜的商业故事。 2. 数据分析项目的实施与协作： 敏捷分析方法论： 介绍如何将数据分析项目融入敏捷开发流程，进行快速原型迭代。 跨职能团队协作： 如何与工程师、产品经理、市场人员有效沟通数据需求和分析结果，确保分析成果能被业务系统采纳。 分析结果的持续监控与反馈： 建立数据看板的自动刷新机制，并设计业务反馈循环，确保分析模型的持续优化。 本书的每一章都配有详尽的实战案例（涵盖金融、零售、SaaS等多个行业），并提供配套的数据集和代码模板，旨在将读者从理论知识的接收者，迅速培养成能够独立领导和交付数据分析项目的实战专家。

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