具体描述
资深数据分析师多年工作经验结晶，20余位行业专家联袂推荐！
数据分析领域的开创性著作，技术内容专业、细致、严谨；写作方式独辟蹊径，构思巧妙，生动有趣！
以企业经营中的案例为依托，将复杂的数据分析知识巧妙地融入其中，完整呈现数据分析项目的流程，系统阐述数据分析的专业思路、方法和技能！
真正的好书不在于给出答案，而在于给出思考问题的方法。本书选择人物对话的形式，通过一问一答把读者带入到思考问题的情境，耳濡目染，感同身受。思路上清晰连贯，表达上深入浅出，减少枯燥的概念，增加生动的故事和实用的案例；减少晦涩的公式推导，增加思路引导的互动情境。
本书章节逻辑清晰，从企业的一个个具化的需求出发，使读者对数据分析的了解循序渐进，将复杂的数据分析知识体系串成有机的整体；数据分析体系完整，从数据采集、数据清洗和加工，到战略数据分析、经营数据分析和投资数据分析等综合分析，最后到数据成果的精彩呈现均加以阐述，使读者完整了解到数据分析对企业各个环节的价值。书中的案例来源于企业经营的实际案例，实用性强，分析线索环环紧扣，分析方法细致严谨，数据展示简洁明了，难能可贵的是作者将自己多年在数据分析实际工作中的“解题”思路加以展现，为广大数据分析师们的实务工作提供了宝贵的借鉴。
本书在章节编排方面兼顾不同读者的需求：第1章可加强企业高管对数据分析的认识。第2章有助于想进入数据分析行业的有志之士明确发展方向和路径。第3章帮助在信息技术公司、软件公司、互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司、市场研究公司等从事数据分析工作的分析师进行自检。第4章到第8章有助于初中级数据分析师以及阅读使用数据分析报告的职业经理人提升数据分析的专业思路、方法和技能。
作者简介
陈哲（新浪博客：数据小宇军）资深数据分析师，从事数据分析研究和培训工作多年，先后在北京赛诺市场研究公司、北京奥维咨询有限公司、新浪乐居、中国商业联合会数据分析专业委员会任研究员、研究副总监、客户分析师、数据中心主任和讲师，不仅精通SPSS、EPIDATA、EXCEL等数据分析软件，而且熟悉数据分析的完整项目流程和各种数据分析模型方法。主持过近百个数据分析项目，项目类型涉及战略规划、投资项目评估、用户满意度分析、市场细分与目标市场选择、竞争分析、市场进入研究、用户使用习惯与态度研究、品牌资产评估、品牌形象诊断、新产品测试、定价研究、终端渠道点检、广告效果评估等多个领域，积累了丰富的经验。2012年开通新浪博客，坚持原创，后入驻微博达人并成为中国统计网的专栏作家，具有较为广泛的影响力。
读者群：156512289、125153871
目录信息
序
前言
第一篇 数据分析的价值与要求
第1章 内助出山2
1.1 决策困境的出路4
1.1.1 战略决策4
1.1.2 投资决策9
1.1.3 营销决策14
1.2 数据分析的前景16
1.2.1 成功案例17
1.2.2 行业发展18
1.3 数据价值问与答20
1.3.1 Q&A1：凭经验也可做决策20
1.3.2 Q&A2：数据分析提高决策成本21
1.3.3 Q&A3：调研数据不足信22
1.3.4 Q&A4：数据分析的组织结构23
1.3.5 Q&A5：数据分析部门的职责25
1.4 本章小结26
第2章 招兵买马28
2.1 分析师的岗位要求29
2.1.1 教育背景29
2.1.2 基本素质31
2.1.3 技能经验32
2.2 分析师的海阔天空33
2.2.1 发展方向33
2.2.2 晋升空间35
2.2.3 职业规划38
2.3 分析师的能力测试39
2.3.1 数据敏感性测试40
2.3.2 逻辑思维力测试42
2.4 本章小结48
第3章 优秀之路50
3.1 修四重提升境界52
3.1.1 第一重：深度52
3.1.2 第二重：信度55
3.1.3 第三重：效度59
3.1.4 第四重：通度60
3.2 悟四种专业态度62
3.2.1 态度一：避免从众心理62
3.2.2 态度二：避免偏见63
3.2.3 态度三：合理怀疑64
3.2.4 态度四：换位思考64
3.3 熟五大分析要素65
3.3.1 要素一：图纸65
3.3.2 要素二：材料66
3.3.3 要素三：步骤66
3.3.4 要素四：工具67
3.3.5 要素五：方法68
3.4 本章小结69
第二篇 数据分析的实战与应用
第4章 下单：设计方案72
4.1 揭开方案的面纱74
4.1.1 研究方案的作用74
4.1.2 研究方案的构成74
4.1.3 向1234原则看齐75
4.2 奏响方案七步曲77
4.2.1 明确研究目的77
4.2.2 分解研究内容78
4.2.3 找准研究对象82
4.2.4 选择方式方法83
4.2.5 计划项目周期83
4.2.6 估算项目报价84
4.2.7 确定项目组成员85
4.3 市场细分案例87
4.4 本章小结87
第5章 备料：数据采集89
5.1 解读数据的特征90
5.1.1 时效性90
5.1.2 分散性91
5.1.3 概率性91
5.1.4 再创性91
5.2 二手数据案头淘92
5.2.1 二手数据的价值93
5.2.2 二手数据的查找94
5.3 一手数据实地跑95
5.3.1 调查方法慎选择96
5.3.2 多快好省用抽样105
5.3.3 问卷设计细思量110
5.4 本章小结125
第6章 切配：数据处理127
6.1 入库：数据录入129
6.1.1 录入结构129
6.1.2 编码129
6.2 冲洗：数据清洗134
6.2.1 查重135
6.2.2 改缺135
6.2.3 纠错137
6.3 切堆：数据加工140
6.3.1 数据抽取140
6.3.2 数据排序与分组141
6.4 打焯：数据描述142
6.4.1 集中与离散趋势142
6.4.2 频数分布145
6.4.3 交叉分布147
6.5 本章小结150
第7章 烹饪：数据分析151
7.1 菜名：界定分析目的152
7.2 菜谱：梳理分析思路152
7.2.1 按时间维度153
7.2.2 按空间维度153
7.2.3 按综合维度154
7.3 厨艺：运用分析方法156
7.3.1 基础分析方法156
7.3.2 衍生分析方法161
7.3.3 春节策划案例分析161
7.4 菜肴1：战略分析 163
7.4.1 分析思路163
7.4.2 矩阵分析法与层次分析法171
7.5 菜肴2：投资分析185
7.5.1 分析思路185
7.5.2 预测分析法186
7.5.3 收益分析法200
7.5.4 风险分析法208
7.6 菜肴3：营销分析216
7.6.1 分析思路216
7.6.2 聚类分析218
7.6.3 KANO模型225
7.6.4 PSM模型229
7.6.5 品牌知觉图分析234
7.6.6 定标比超分析240
7.6.7 漏斗分析245
7.6.8 AIDA模型248
7.7 本章小结253
第8章 打荷：数据呈现255
8.1 盘饰：好文配好图256
8.1.1 明确要表达的信息256
8.1.2 选择图表类型257
8.1.3 制作选定的图表276
8.1.4 确定有效的表达292
8.2 摆放：报告闯四关299
8.2.1 报告的准备299
8.2.2 报告的种类300
8.2.3 报告的结构304
8.2.4 报告的论述308
8.3 本章小结314
· · · · · · (收起)
读后感
因为急切的需要一本数据分析的书，昨天大概看了下豆瓣的评分和网友的评价就买了。因为是在京东上买的，今天就收到了，拿起来看了几下。感觉内容没有相像中的好，搞一对夫妻在那对话，看着就烦，什么老婆，你好厉害之类的让人肉麻的话一大堆。后来觉得不对劲，这样的书，豆瓣评...
评分昨天收到《数据分析：企业的贤内助》，这真是一本值得拥有和花足够多时间去认真学习的好书。作为资深数据分析师，作者把专业深奥的数据分析方法通过讲故事的形式通俗易懂、系统完整地呈现给读者，让我们这些菜鸟也终于开始敢于“直面”数据分析了。 感谢陈老师（@数据小宇军） ...
评分最初是因为参加项目数据分析师培训的时候认识了本书的作者，当时感觉陈老师在讲课时思路很清晰，善于启迪学员去思考。前段时间听说陈老师的书出来了，虽然我没有从事数据分析工作，但是出于好奇，仍然买了一本，并且参加了读者见面会。看完整本书，有这么几个感觉： 一、作者...
评分相信只要看过这本书的人第一感受一定是一份沉甸甸的收获！这本书不仅适合数据分析的新人及高手看，做其他工作的人也适合看。我的一个做数据架构师的同事翻看了我手上这本书后说的第一句话是“这本书价格应该不便宜！”翻看后面的价格后说“果然如此！无论从书的质量、排版、内...
评分期待了好久，终于拿到这本书了。迫不及待的翻看起来，全书采用对话的形式进行讲解，内容生动有趣，列举事例与日常生活相贴近，最主要的是在看的过程中不知不觉地掌握了处理数据的思维和方法。是一本非常实用的工具书，在此隆重向大伙儿推荐一下《数据分析-企业的贤内助》。
用户评价
这本书的价值，远不止于它提供的技术方法，更在于它所传递的思维方式。作者在书中反复强调“带着问题去分析”的重要性，而不是“为了分析而分析”。这让我深刻理解到，数据分析的最终目的是为了解决实际问题，为企业创造价值，而不是单纯地追求技术的“酷炫”。 我特别喜欢书中关于“因果关系与相关关系”的区分。过去，我常常会混淆这两者，看到两个数据指标一起波动，就误以为存在因果关系。这本书用清晰的例子解释了相关性不等于因果性，并提供了一些初步判断因果关系的方法。这对我避免在决策时犯下“张冠李戴”的错误提供了极大的帮助。现在，我不再轻易地从表面数据上得出结论，而是会更深入地探究数据背后的逻辑，努力找到真正的驱动因素，从而制定出更有效的行动方案。
评分从这本书中，我最大的收获之一是对“数据驱动决策”有了全新的认知。过去，我总觉得数据分析是技术部门的事情，是属于那些懂代码、懂统计的人的专属领域。但《数据分析：企业的贤内助》彻底颠覆了我的这个想法。它用非常生动易懂的语言，阐释了即使没有深厚的技术背景，也能运用数据分析来提升工作效率和决策质量。书中有一个章节专门讲如何与数据分析师有效沟通，如何清晰地表达自己的业务需求，以及如何理解他们提出的分析结果。这对我来说简直是及时雨。我经常遇到这样的情况：技术部门做出来的报告，我看不懂，或者他们提出的建议，我无法判断其背后的逻辑。这本书就像一座桥梁，连接了业务部门和技术部门，让我能够更自如地在两者之间游走，成为一个既懂业务又懂数据的“桥梁型人才”。 书中的一个案例，讲的是一家零售企业如何利用销售数据来优化库存管理。我当时就觉得特别触动。过去，我们的库存管理很大程度上依赖于销售人员的经验和直觉，经常出现断货或者积压的情况，造成不必要的损失。这本书则教我如何通过历史销售数据、季节性因素、促销活动等多种维度，建立一个预测模型，从而更准确地预测未来的销售需求，并据此调整库存水平。它还强调了数据的“闭环”思维，即分析的结论不是终点，而是行动的起点，并且要持续追踪行动的效果，不断优化模型。这种严谨的科学态度，让我看到了提升企业运营效率的巨大潜力。
评分这本书的语言风格非常接地气，没有那些令人望而生畏的专业术语堆砌。作者像是站在你的角度，用一种循循善诱的方式，将复杂的概念娓娓道来。我印象最深刻的是关于“数据可视化”的那一部分。我一直觉得图表就是让数据看起来更“洋气”一点，但这本书让我明白，好的可视化远不止于此。它是一种强大的沟通工具，能够将复杂的数据关系清晰、直观地呈现出来，帮助决策者快速抓住问题的关键。 书中提供了一些关于如何选择合适图表类型的建议，以及如何设计出既美观又具有信息量的图表。比如，折线图适合展示趋势，柱状图适合比较不同类别，饼图适合展示占比等等。它还讲到了一些常见的可视化误区，比如滥用三维图表，或者选择过于复杂的图表导致信息混乱。我按照书中的建议，尝试用一些简单的工具（甚至是一些免费的在线工具）来制作图表，发现效果真的不一样。以前提交的报告，大家可能只看个大概，现在我用清晰的图表呈现，大家都能很快理解我的意图，讨论也变得更有针对性。这不仅节省了时间，还大大提升了沟通效率。
评分这本《数据分析：企业的贤内助》简直是一本宝藏！我刚拿到这本书的时候，就被它朴实却直击要害的书名吸引了。作为一名在传统行业摸爬滚打多年的管理者，我深切体会到信息不对称带来的决策困境，以及凭经验和直觉做决定的风险。这本书的出现，就像给我打开了一扇通往更理性、更高效决策的大门。它不像市面上很多泛泛而谈的理论书籍，上来就讲高深的统计模型或者复杂的编程语言。这本书更注重的是“为什么”和“如何做”，它从企业实际运营的痛点出发，一步步引导读者理解数据分析在不同业务场景下的价值。 我尤其欣赏的是书中关于“业务问题拆解”的部分。过去，我常常是遇到问题就想解决，但往往抓不住问题的本质，分析来分析去，结论却与实际脱节。这本书教会我，在进行任何数据分析之前，都要先清晰地定义业务目标，然后将大问题分解成一系列可操作、可量化的小问题。这个过程非常有条理，就像给一位经验丰富的大夫看病，先问清楚哪里不舒服，再逐一排查，而不是上来就开一堆药。书中列举了许多贴近实际的案例，比如如何通过分析客户流失率来优化营销策略，如何通过用户行为数据来改进产品设计，每一个案例都讲解得非常细致，从数据收集的注意事项，到初步的数据清洗和探索性分析，再到最后的结论解读和行动建议，都给出了切实可行的步骤。读完这部分，我感觉自己仿佛拥有了一个万能的“分析工具箱”，可以应对各种各样的业务挑战。
评分在阅读《数据分析：企业的贤内助》的过程中，我最大的感受是这本书真正做到了“授人以渔”。它并没有直接给你现成的答案，而是教会你如何去寻找答案。书中的每一个章节，都像是一个精心设计的“导航系统”，指引我沿着正确的方向前进。 我特别赞赏书中关于“业务指标体系建设”的章节。我过去常常感到茫然，不知道该关注哪些指标，也不知道如何构建一个全面、有效的指标体系来衡量业务的健康度。这本书从顶层设计出发，教我如何根据企业的战略目标，分解出关键的业务指标，并对这些指标进行层层梳理，形成一个逻辑清晰、相互关联的体系。它还强调了指标的动态性和周期性，提醒我们不能一成不变，要根据业务发展和市场变化及时调整。这让我看到了如何通过系统性的指标管理，来更全面地洞察业务状况，并及时发现潜在的问题和机会。
评分《数据分析：企业的贤内助》这本书，真的给我带来了一种“豁然开朗”的感觉。我原本以为数据分析离我很遥远，就像一个高不可攀的山峰。但这本书就像一座阶梯，一步步地引导我攀登。其中关于“数据质量的重要性”和“如何识别和处理异常数据”的部分，我读了又读，受益匪浅。过去，我们常常忽略了数据的“干净”程度，直接拿来就用，结果分析出来的结果也是“鬼扯”。 这本书让我意识到，数据质量是数据分析的基石。如果地基不牢，上面的建筑再漂亮也难以持久。作者详细讲解了数据清洗的各种方法，比如如何处理缺失值、重复值，如何识别和修正错误的数据录入，甚至是如何进行一些基础的数据验证。它还强调了建立数据质量监控机制的重要性，让数据在源头上就尽可能地准确和完整。我开始反思我们过去的工作流程，发现确实有很多可以改进的地方。现在，在进行任何分析之前，我都会先花时间关注数据的质量，这让我避免了很多不必要的返工，也让我的分析结果更加可靠。
评分我一直认为，一个优秀的书籍，不仅要传授知识，更要能够激发读者的思考和行动。而《数据分析：企业的贤内助》无疑做到了这一点。我读完之后，并没有感到“知识爆炸”的疲惫，反而充满了想要立刻去实践的冲动。 书中关于“如何将分析结果转化为可执行的行动”的章节，让我受益匪浅。很多时候，我们辛辛苦苦做出来的分析报告，最终却束之高阁，无法真正落地。这本书提供了一些实用的方法，教我们如何将分析结论转化为具体的行动计划，并如何与团队成员协作，共同推动这些行动的实施。它还强调了持续跟踪和评估行动效果的重要性，形成一个“分析-行动-评估-再分析”的闭环。这种务实的指导，让我看到了数据分析的真正价值所在，那就是驱动业务增长和实现企业目标。
评分这本书的出现，对我来说，简直是一场“及时雨”。我最近刚好负责一个新项目的推进，在项目的前期策划阶段，我就遇到了很多需要依赖数据来支撑决策的问题。以前，我可能会凭经验拍脑袋，或者去请教一些资深的前辈，但结果往往是模棱两可，缺乏说服力。 《数据分析：企业的贤内助》这本书，给了我一套系统的方法论。它教会我如何从项目目标出发，去识别关键的数据需求，然后去收集、整理和分析这些数据。书中的案例，让我看到了数据分析是如何帮助企业发现新的市场机会、优化运营流程、提升客户满意度的。我特别喜欢其中关于“用户画像”的构建部分，它让我明白，如何通过对用户行为数据的分析，来更深入地理解目标用户的需求和偏好，从而为产品设计和营销策略提供更精准的指导。读完之后，我感觉自己对项目有了更清晰的思路，也有了更强的信心去推动它。
评分作为一名长期在企业中工作的人，我深知信息和数据的价值。但过去，我总觉得如何有效利用这些数据是一件非常复杂的事情。《数据分析：企业的贤内助》这本书，就像一位经验丰富的老友，以一种非常亲切的方式，为我揭开了数据分析的神秘面纱。 我尤其欣赏书中关于“风险识别与规避”方面的论述。它让我明白，数据分析不仅可以帮助我们发现机会，更可以帮助我们预测和规避风险。书中列举了一些常见的风险，比如市场风险、运营风险、信用风险等，并介绍了如何利用数据分析来识别这些风险的早期预警信号。这对于管理者来说，无疑是非常宝贵的知识。我开始意识到，通过对数据的深入洞察，我们可以更加主动地应对挑战，而不是被动地承受损失。这本书的实用性，真的超乎我的想象。
评分我是一个对新事物总是充满好奇，但又有些畏手畏脚的人。在接触《数据分析：企业的贤内助》之前，我总觉得数据分析是个很高深的学问，需要很强的数学和编程背景。但这本书完全打消了我的顾虑。它用非常平实易懂的语言，把数据分析的各个环节都讲得明明白白，让我觉得原来数据分析并没有那么“遥不可及”。 尤其让我感到惊喜的是，书中不仅仅是讲“做什么”，还讲“为什么这么做”。比如，在讲到如何进行数据探索性分析时，它会解释为什么要做这些步骤，这些步骤能够帮助我们发现什么，避免什么。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对数据分析的理解更加深刻，也更有信心将学到的知识应用到实际工作中。书中提出的很多小技巧，比如如何用Excel进行一些基础的数据处理，如何利用一些免费的在线工具来快速生成图表，都非常实用，我立刻就可以上手实践。
评分微信读书推荐的，看了两章，实在是看不下去，这种方式的写作太尴尬了。
评分讲的不错，比较实用，浅显，以后学数据挖掘可以再翻
评分营销部分最有感慨，其实做什么事情都不是单纯的拍脑门
评分好吧 其实Excel也挺神奇的。。。
评分简单易懂
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