《一本书玩转数据分析(第2版)》是一本数据分析宝典,介绍了数据分析的各种方法,如七何分析法、演绎树分析法、金字塔原理、4P营销理论、SWOT分析法、比较分析法、平均分析法、分组分析法、立体分析法等,帮助读者快速从新手成为数据分析的高手。 《一本书玩转数据分析(第2版)》共分为10章,内容包括走进数据分析的世界、落实数据分析操作、掌握数据整理的方法、掌握数据分析秘诀、为什么要运用数据分析、百度指数+好搜指数+站长工具+*商智、数据也要美美的、数据分析函数学习、与同行之间的角逐、利用数据实现营销目的。 《一本书玩转数据分析(第2版)》结构清晰、语言简洁、图解丰富,适合5类人群阅读:一是初学数据分析的新手;二是从事数据相关行业的个人;三是有意向学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生;四是希望通过数据分析挖金的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师;五是新媒体或者自媒体平台从事运营的相关人员、网站运营人员。
数据分析的专业分析方法不会怎么办?
《一本书玩转数据分析(第2版)》教您在Excel上巧用数据分析工具,快速、高效、准确的挖掘出数据背后的故事。
分析出来的数据不会进行美化怎么办?
《一本书玩转数据分析(第2版)》精选5种美化表格技巧、9种转换图形技巧、2种文本展示技巧,让您一看就懂,轻松掌控数据的美化操作。
数据分析在实际应用方面能做些什么?
《一本书玩转数据分析(第2版)》通过了解数据分析思维,分析数据报表、数据图表、数据趋势图等常见领域,举一反三,剖析数据应用到实际的生活中去。
前言
写作驱动
在这个数据大爆炸的时代,数据分析越来越被人们所重视,企业对数据分析人才的需求逐渐显现,越来越多的人才也热衷于数据分析师这个行业。将枯燥的数据一层层剥开,将数据背后的故事展示在人们的面前,只要这些故事运用合适,定然能为营销者挖到金桶。
本书以数据分析为核心,讲述在互联网飞速发展的背景下,作为新媒体平台如何实现数据化运营,并从基础、技巧、实战三个方面分别讲述数据分析的基础知识、设计技巧以及各行各业的各类案例,配合全程图解,帮助读者玩转信息图表的制作。
本书特色
本书主要特色是实战性、专业性、实用性,具体介绍如下。
图文结合,通俗易懂:本书通过理论与实际相结合,帮助读者了解数据分析的基本操作,并采用图解的方式进行分析,方便读者把握重点信息,快速了解核心知识,获得更好的阅读体验。
内容全面,技巧称王,专业性强:本书涵盖数据分析3类入门知识、4种分析工具、7 个分析步骤、13 种数据整理的方法、16 种美化图表法、10 种数据分析法等精华,以及通过数据分析如何实现商业变现。
即学即用,实用性强:本书所用的数据分析实例素材,可直接应用,或者以这些实例为模板,稍作修改即可使用。
适合人群
本书结构清晰、语言简洁、图解丰富,适合以下读者学习使用。
初学数据分析的新人。
从事数据分析相关行业的个人。
有意向学习数据分析的白领阶层、工薪阶层、学生。
希望通过数据分析挖金的个体老板、企业高管、政府媒体、网络数据分析师。
在新媒体或者自媒体平台从事运营的相关人员、网站运营人员等。
作者信息
本书由李军编著,参与编写的人员还有刘倩等人,在此表示感谢。由于作者知识水平有限,书中难免有疏漏之处,恳请广大读者批评、指正。
编 者
李军
知名电商人士,数据分析专家,10年以上数据挖掘和分析经验。 现为新媒体数据分析服务商,为京东、苏宁、国美等电商企业进行过数据服务。 特别擅长运用数据分析进行用户画像、精准定位、产品分析、爆款打造、引流涨粉、客户留存、成交转化等,为企业的营销运营降低成本,提升利润。 熟悉Excel、Hadoop、Hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库,能够对大数据条件下的消费者行为进行分析,并进行数据建模,实施结构化数据的管理。 著有《大数据:从海量到精准》、《实战大数据:客户定位和精准营销》、《新媒体和电商数据化运营:用户画像 爆款打造 营销分析 利润提升》等专业、畅销图书。
第1 章 启蒙:走进数据分析的世界 1
1.1 认清数据 2
1.1.1 数据在说话 2
1.1.2 数据在展现 4
1.1.3 分析的价值 4
1.1.4 数据分析的重要性 6
1.2 发展前景 6
1.2.1 需要分析人才 6
1.2.2 持续发展趋势 7
1.3 职业要求 9
1.3.1 了解任职方向 9
1.3.2 掌握分析方法 11
1.3.3 使用分析工具 11
1.3.4 拓展管理能力 12
1.3.5 增强设计能力 12
1.3.6 提高表达能力 13
1.3.7 熟知企业业务 13
第2 章 步骤:落实数据分析操作 15
2.1 操作步骤 16
2.1.1 了解分析目的 16
2.1.2 获取数据来源 16
2.1.3 数据加工处理 20
2.1.4 进行数据分析 20
2.1.5 深入挖掘数据 22
2.1.6 美化数据形式 22
2.1.7 制作数据报告 24
2.2 操作误区 28
2.2.1 脱离分析轨道 28
2.2.2 忽视呈现效果 28
第3 章 实操:掌握数据整理的方法 31
3.1 数据排序 32
3.1.1 数据升序 32
3.1.2 快速排序 32
3.1.3 高级排序 34
3.1.4 自定义排序 37
3.2 数据筛选 41
3.2.1 单条件筛选 41
3.2.2 多条件筛选 42
3.2.3 高级筛选 45
3.2.4 自定义筛选 47
3.2.5 快速双筛选 49
3.2.6 重复值筛选 51
3.3 数据汇总 54
3.3.1 分类汇总 54
3.3.2 汇总数据 54
3.3.3 多字段汇总 56
第4 章 方法:掌握数据分析秘诀 59
4.1 思维模式 60
4.1.1 养成分析思维模式 60
4.1.2 培养数据分析能力 61
4.1.3 打造创新性分析思维 63
4.2 摆正思路 64
4.2.1 七何分析法 64
4.2.2 演绎树分析法 67
4.2.3 PEST 分析法 69
4.2.4 金字塔原理 71
4.2.5 4P 营销理论 73
4.2.6 SWOT 分析法 75
4.3 应用分析 77
4.3.1 比较分析法 77
4.3.2 平均分析法 80
4.3.3 分组分析法 82
4.3.4 立体分析法 85
第5 章 运营:为什么要运用数据分析 89
5.1 数据化运营 90
5.1.1 为何分析数据 90
5.1.2 运营者实时关注数据 94
5.2 拉近距离 98
5.2.1 熟悉后台管理 98
5.2.2 快速了解客户 105
5.2.3 实现用户对接 108
5.2.4 直指客户要点 109
5.2.5 把握引流时机 110
第6 章 工具:百度指数 好搜指数 站长工具 京东商智 113
6.1 百度指数 114
6.1.1 熟悉功能模块 114
6.1.2 了解操作步骤 114
6.2 好搜指数 118
6.2.1 查看功能详情 118
6.2.2 了解分析步骤 119
6.3 站长工具 124
6.3.1 掌握使用功能 124
6.3.2 了解操作步骤 124
6.4 京东商智 128
6.4.1 商智概念解读 128
6.4.2 查看功能详情 128
6.4.3 了解实操步骤 129
第7 章 亮眼:数据也要美美的 137
7.1 图表概念 138
7.1.1 什么是图表 138
7.1.2 图表的作用 139
7.1.3 图表的类型 139
7.2 美化表格 141
7.2.1 色阶 141
7.2.2 突出 143
7.2.3 数据条 145
7.2.4 图标集 147
7.2.5 迷你图 148
7.3 转换图形 150
7.3.1 条形图 150
7.3.2 折线图 157
7.3.3 平均线图 162
7.3.4 阶梯图 167
7.3.5 饼图 171
7.3.6 重坐标图 174
7.3.7 圆珠图 177
7.3.8 蜘蛛网图 181
7.3.9 温度计式图 182
7.4 文本展示 184
7.4.1 插入图片 184
7.4.2 SmartArt 186
第8 章 扩展:数据分析函数学习 191
8.1 时间函数 192
8.1.1 组合日期 192
8.1.2 突出实时 194
8.1.3 推算工作日 195
8.1.4 提出月份 199
8.1.5 时分秒值 200
8.2 逻辑函数 200
8.2.1 IF 201
8.2.2 满足条件 202
8.2.3 参数求反 203
8.2.4 捕捉错误 205
8.3 求值函数 206
8.3.1 最大值 206
8.3.2 最小值 207
8.3.3 数据个数 208
8.3.4 不计空格 209
8.3.5 数据汇总 211
8.3.6 指定求和 211
8.3.7 平均值 213
8.3.8 乘积计算 215
8.4 处理错误 216
8.4.1 关于日期 216
8.4.2 关于公式 216
8.4.3 关于引用 217
8.4.4 关于参数 218
8.4.5 关于空白 219
8.4.6 寻找错误 219
第9章 竞争:与同行之间的角逐 223
9.1 知己知彼 224
9.1.1 扩展战略 224
9.1.2 找准方向 225
9.1.3 了解对手 226
9.2 寻找数据 228
9.2.1 查看对手名称 228
9.2.2 成为对手用户 230
9.2.3 进入对手官网 231
9.2.4 查找招聘信息 233
9.2.5 运用分析平台 233
9.3 胜券在握 234
9.3.1 比较分析 234
9.3.2 波特分析 236
第10 章 变现:利用数据实现营销目的 239
10.1 营销的意义 240
10.1.1 带来商业利益 240
10.1.2 将数据与营销融合 241
10.2 营销过程 242
10.2.1 多方搜集数据 243
10.2.2 统计后台数据 245
10.2.3 进行数据分组 246
10.2.4 分析精准用户 247
10.2.5 得出分析结论 248
10.2.6 开展营销工作 249
10.3 营销目的 249
10.3.1 了解营销模式 250
10.3.2 掌握营销法则 252
10.3.3 实现商业变现 253