给新手的企业数据分析实战 9787121393679

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作者: 周召安
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121393679

出版时间: 2020-08
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 周召安
出版社: 电子工业出版社

ISBN: 9787121393679
出版时间: 2020-08

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教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 计算机与互联网

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30961527

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作者简介
海南智企数据分析师事务所有限公司联合创始人、数据分析师某高校“商业数据分析与应用”专业建设委员会委员

目录
=
第1 篇熟悉数据分析工具
=
第1 章快速了解数据分析 / 2
1.1 何谓数据分析 /. 2
1.1.1 数据分析的定义 /. 3
1.1.2 数据分析的作用 /. 3
1.2 了解常用的数据分析工具 /. 4
1.3 怎么配合使用多个数据分析工具 /. 5
1.4 常用的数据分析指标 /. 5
1.5 企业对数据分析的期望 / 7
1.5.1 便于高效观察数据 /. 7
1.5.2 找出关键指标异常的原因 /. 8
1.5.3 评估策略 /. 8
1.5.4 利用数据进行资源配置 /. 8
=
第2 章快速熟悉SPSS Modeler 和MySQL /. 9
2.1 初识SPSS Modeler / 9
2.2 实例1：建立每日客户消费数据处理模型 /. 16
2.2.1 读取及检查数据源 /. 16
2.2.2 筛选数据 /. 20
2.2.3 汇总数据 /. 21
2.2.4 新增一列来求每天的会员订单均价 /. 25
2.2.5 合并数据 /. 26
2.3 实例2：将处理好的数据存储到MySQL 数据库中 / 28
2.3.1 安装Wampserver 与Navicat for MySQL / 28
2.3.2 连接服务器，新建数据库 /. 29
2.3.3 配置ODBC 数据源 / 30
2.3.4 将数据写入MySQL 数据库 / 32
2.4 实例3：在MySQL 中处理数据 /. 35
2.4.1 了解基本的My SQL 语句 /. 35
2.4.2 了解添加了条件的MySQL 语句 / 40
2.4.3 用函数处理数据 /. 44
=
第3 章快速熟悉Power BI / 48
3.1 初识Power BI /. 48
3.1.1 了解数据可视化 /. 48
3.1.2 了解Power BI 的功能模块 / 50
3.2 实例4：建立度量值，实时处理数据 /. 54
3.2.1 整体思路 /. 55
3.2.2 连接数据库并加载表 /. 55
3.2.3 清洗数据 /. 57
3.2.4 准备日期表 /. 60
3.2.5 关联表间关系 /. 63
3.2.6 用简单DAX 函数创建度量值 /. 64
3.3 实例5：放置图表控件，形成仪表盘 /. 68
3.3.1 构建仪表盘内容 /. 68
3.3.2 添加筛选控件 /. 71
3.3.3 分享仪表盘 /. 73
=
第2 篇商品分析
=
第4 章现有商品分析——增强核心竞争优势 /. 76
4.1 相关知识 / 76
4.1.1 商品市场策略 /. 76
4.1.2 常见销售额走势特征分析 /. 78
4.1.3 特殊销售额走势特征分析 /. 79
4.1.4 商品结构分析 /. 81
4.2 实例6：分析某餐饮企业的商品结构 /. 83
4.2.1 整理出商品销售额汇总表 /. 84
4.2.3 将商品进行分类 /. 89
4.2.4 根据分类来统计指标 /. 94
4.2.5 解读分析结果并制订调整计划 /. 98
=
第5 章新商品分析——延续核心竞争优势 / 101
5.1 相关知识 / 101
5.1.1 定位新商品 /. 101
5.1.2 如何获取准确的客户需求 /. 102
5.2 实例7：评估客户需求 /. 103
5.2.1 理解分析方法 /. 104
5.2.2 设计问卷 /. 106
5.2.3 收集并清洗数据 /. 107
5.2.4 据据公式计算数据 /. 109
5.3 实例8：验证客户需求 /. 110
5.3.1 观察价格变动引起的需求变化 /. 110
5.3.2 调研客户的价格期望 /. 111
5.3.3 分析得到的结果 /. 113
=
第3 篇客户分析
=
第6 章管理客户——找出客户消费规律 /. 116
6.1 相关知识 / 116
6.1.1 灵活定义客户群体 /. 116
6.1.2 常见的“拉新”策略 /. 116
6.1.3 老客户维护策略 /. 117
6.2 实例9：挖掘客户消费行为 / 118
6.2.1 整体思路 /. 118
6.2.2 数据预处理 /. 119
6.2.3 提取客户第1 次消费行为数据 /. 121
6.2.4 调整挖掘模型 /. 125
6.2.5 实现自动挖掘 /. 130
6.3 实例10：挖掘客户流失概率 / 133
6.3.1 整体思路 /. 134
6.3.2 定义流失客户 /. 134
6.3.3 建立“档案表” /. 136
6.3.4 计算流失概率指标 /. 142
6.3.5 解读得到的结果 /. 144
=
第7 章资源配置——让客户营销更有价值 / 146
7.1 相关知识 / 146
7.1.1 客户细分的常用方法 /. 146
7.1.2 客户价值识别的三大指标——R、F、M /. 147
7.2 实例11：企业客户分析 /. 148
7.2.1 统计指标情况 /. 149
7.2.2 查看新客户覆盖情况 /. 153
7.2.3 挖掘第2 次交易的周期规律 /. 157
7.2.4 分析客户的价值 /. 159
7.3 实例12：动态展示RFM 分析的结果 / 167
7.3.1 准备数据 /. 167
7.3.2 创建参数切片器 /. 168
7.3.3 创建度量值及数据标准化 /. 169
7.3.4 划分客群 /. 171
7.3.5 数据可视化 /. 172

内容摘要
这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线，通过实例，采用“思路—方法—具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。本书共分为3篇。第1篇，带领读者了解数据分析并熟悉3个最常用的数据分析工具——SPSSModeler、PowerBI和MySQL。也许你之前都没有听说过SPSSModeler和PowerBI，但请不要担心，它们真的很容易上手。第2篇商品分析，介绍了企业中两个典型的分析——现有商品分析和新商品分析。现有商品分析，就是帮你发现现有的商品结构是否存在问题，以增强核心竞争优势；新商品分析，就是评估客户需求和验证客户需求，以延续核心竞争优势。第3篇客户分析，共介绍了4个实例——挖掘客户消费行为、挖掘客户流失概率、企业客户分析、动态展示RFM分析的结果。本书能够帮助初学者快速迈入数据分析的大门，也能对管理人员有所启发。

主编推荐
"本书的读者门槛较低，就算您属于以下两类人员，也可以学习本书。
（1）无数据分析知识、经验的人。有的读者可能接近没有接触过数据分析，对于比较常用的“环比”“同比”的概念还不甚清楚，更不了解数据分析的思路和方法，本书会一一解释清楚。
（2）无软件操作经验。这些读者只知道Excel，没有接触过SPSS Modeler、Power BI这样的分析工具。本书可以使读者轻松掌握这两种分析工具。"
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