近幾年，數據分析、人工智慧、大數據平臺等概念十分火爆，有些人感歎：雖然學會了調用軟體演算法庫檔，在面對真實的業務問題時卻不知道從哪裡下手；雖然接觸了一個又一個能做數據分析的軟體工具，真要處理一個業務問題時，卻發現自己需要什麼樣的數據反而成了第一道門檻……“道不遠人”，好的東西不應該只作為高深莫測的內容讓人敬而遠之。
本書將數據分析的思維作為主幹，銜接數據分析的各個環節，輔之以案例，幫助讀者建立體系化的數據分析知識，使數據分析成為一個普通技能，在工作和生活中發揮分析並解決問題的作用，最終實現“人人可做數據分析”。
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$ 516 | 人人可做數據分析：從數據分析到數據驅動運營
作者：于琪 出版社：電子工業出版社 出版日期：2023-09-01 語言：簡體中文 規格：平裝 / 167頁 / 19 x 26 x 1 cm / 普通級/ 1-1  博客來 - 工程技術
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：人人可做數據分析：從數據分析到數據驅動運營
內容簡介
作者介紹
于琪，東南大學軟體工程碩士，本科就讀于山東大學電氣自動化專業。工作十多年一直在工業領域做研發、專案經理、產品經理，曾帶領團隊開發過產線管理系統、倉儲物資管理系統等智慧製造領域的方案元件，深入調研過電子、機加工、重型器械、醫藥化工等行業，給很多企業做過實施方案，深知製造企業的痛點、難點和解決方法。現任西門子中國研究院優選製造自動化方向研發總監。
目錄
第1章 緒論 001
1.1 數據分析話題的“樹模型”知識框架 001
1.2 數據分析話題同樣存在“量變引起質變”的問題 004
1.3 數據分析與其他學科的關係 006
第2章 數據獲取、存儲與整理 008
2.1 什麼是數據，數位就是數據嗎 009
2.2 不同的應用場景對應不同的數據獲取方式 010
2.3 工業協定採集數據 011
2.4 網頁埋點採集數據 014
2.5 數據庫及合併表單 017
2.6 數據清洗 022
2.7 數據整理，多維度拆解 026
2.8 數據集 035
2.9 數據估算 042
第3章 大數據平臺架構 045
3.1 大數據時代的傳統數據處理方法 046
3.2 大數據架構 048
3.3 大數據平臺的數據獲取、處理、輸出與展示 056
3.4 大數據平臺不是核心 064
第4章 數據思維之基礎問題 065
4.1 數據演算法VS數據應用 065
4.2 AI高大上，傳統手段失效了嗎 067
4.3 以前常用的一些方法論，如5W2H法不靈了 068
4.4 資訊摘要的敏感性，抓重點的能力 070
4.5 物聯網等技術的發展催生了新的數據應用場景 071
4.6 對數據分析的預期，要有合理的參照系 072
第5章 數據思維之數據素養 074
5.1 數位時代，數據素養是重要的技能 074
5.2 把一個具體業務問題轉化成一個數據可分析問題 076
5.3 層層拆解，才見真章 081
5.4 細緻拆解與辛普森悖論 084
5.5 減熵：把事情流程化，把關係圖譜化 086
5.6 指標思維 090
第6章 常見的數據分析綜合方法 096
6.1 針對業務問題的“假設檢驗” 096
6.2 分類利器：波士頓矩陣與RFM模型 100
6.3 行動步驟利器：AARRR模型與UJM模型 109
6.4 業務分析框架OSM 113
6.5 成交總額GMV 116
第7章 數據視覺化 120
7.1 數據視覺化的意義：探索性分析 120
7.2 常見的數據視覺化圖表 122
7.3 數據視覺化舉例 125
第8章 人工智慧與傳統數據分析的關係 130
8.1 數據分析、傳統演算法、人工智慧之間的範疇關係 131
8.2 目標的一致性及適用場景的區別 132
8.3 以統計為主的傳統數據分析及其工具 134
8.4 機器學習 139
第9章 數據驅動運營 147
9.1 不同業務層次都有哪些數據分析需求 147
9.2 不同行業領域都有些哪些數據分析需求 148
9.3 數據驅動運營概述 150
9.4 牛刀小試的一個例子 156
9.5 數據分析與公司戰略地圖 161
參考文獻 168
1.1 數據分析話題的“樹模型”知識框架 001
1.2 數據分析話題同樣存在“量變引起質變”的問題 004
1.3 數據分析與其他學科的關係 006
第2章 數據獲取、存儲與整理 008
2.1 什麼是數據，數位就是數據嗎 009
2.2 不同的應用場景對應不同的數據獲取方式 010
2.3 工業協定採集數據 011
2.4 網頁埋點採集數據 014
2.5 數據庫及合併表單 017
2.6 數據清洗 022
2.7 數據整理，多維度拆解 026
2.8 數據集 035
2.9 數據估算 042
第3章 大數據平臺架構 045
3.1 大數據時代的傳統數據處理方法 046
3.2 大數據架構 048
3.3 大數據平臺的數據獲取、處理、輸出與展示 056
3.4 大數據平臺不是核心 064
第4章 數據思維之基礎問題 065
4.1 數據演算法VS數據應用 065
4.2 AI高大上，傳統手段失效了嗎 067
4.3 以前常用的一些方法論，如5W2H法不靈了 068
4.4 資訊摘要的敏感性，抓重點的能力 070
4.5 物聯網等技術的發展催生了新的數據應用場景 071
4.6 對數據分析的預期，要有合理的參照系 072
第5章 數據思維之數據素養 074
5.1 數位時代，數據素養是重要的技能 074
5.2 把一個具體業務問題轉化成一個數據可分析問題 076
5.3 層層拆解，才見真章 081
5.4 細緻拆解與辛普森悖論 084
5.5 減熵：把事情流程化，把關係圖譜化 086
5.6 指標思維 090
第6章 常見的數據分析綜合方法 096
6.1 針對業務問題的“假設檢驗” 096
6.2 分類利器：波士頓矩陣與RFM模型 100
6.3 行動步驟利器：AARRR模型與UJM模型 109
6.4 業務分析框架OSM 113
6.5 成交總額GMV 116
第7章 數據視覺化 120
7.1 數據視覺化的意義：探索性分析 120
7.2 常見的數據視覺化圖表 122
7.3 數據視覺化舉例 125
第8章 人工智慧與傳統數據分析的關係 130
8.1 數據分析、傳統演算法、人工智慧之間的範疇關係 131
8.2 目標的一致性及適用場景的區別 132
8.3 以統計為主的傳統數據分析及其工具 134
8.4 機器學習 139
第9章 數據驅動運營 147
9.1 不同業務層次都有哪些數據分析需求 147
9.2 不同行業領域都有些哪些數據分析需求 148
9.3 數據驅動運營概述 150
9.4 牛刀小試的一個例子 156
9.5 數據分析與公司戰略地圖 161
參考文獻 168
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