智能决策的艺术:探索商业分析的最佳工具和方法

文章目录

  • 一、引言
  • 二、商业分析思维概述
  • 三、数据分析在商业实践中的应用
  • 四、如何培养商业分析思维与实践能力
  • 五、结论
  • 《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》
    • 亮点
    • 内容简介
    • 作者简介
    • 目录
    • 获取方式


一、引言

随着大数据时代的来临,商业分析思维与实践在解决商业问题中发挥着越来越重要的作用。数据分析不仅可以帮助企业深入了解市场需求,优化产品和服务,还可以为企业决策提供科学依据。本文将探讨如何运用商业分析思维与实践,利用数据分析解决商业问题。

二、商业分析思维概述

商业分析思维是指以数据驱动的决策方法,通过收集、整理、分析和解读数据,发现数据背后的规律和趋势,从而解决商业问题的一种思维方式。商业分析思维强调数据与业务相结合,注重数据的实用性和可操作性。

三、数据分析在商业实践中的应用

  1. 市场分析:通过对市场数据进行深入分析,了解市场需求、竞争态势和消费者行为,为企业制定营销策略提供依据。

  2. 销售预测:利用历史销售数据,通过数据分析预测未来销售趋势,帮助企业制定合理的库存管理和销售计划。

  3. 客户细分:通过客户数据的分析,将客户群体进行细分,以便更好地满足不同客户需求,提高客户满意度和忠诚度。

  4. 风险评估与管理:通过数据分析识别潜在风险因素,评估企业面临的风险,制定相应的风险管理措施。

  5. 供应链优化:通过对供应链数据的分析,优化采购、生产和物流等环节,降低成本、提高效率。

四、如何培养商业分析思维与实践能力

  1. 建立数据驱动的思维方式:将数据分析作为决策的重要依据,培养基于数据的决策习惯。

  2. 学习统计学基础:了解概率、统计推断和回归分析等统计学基础知识,为数据分析提供理论支持。

  3. 掌握数据分析工具:学习并掌握常用的数据分析工具,如Excel、Python和R等,提高数据处理和分析能力。

  4. 参与实际项目:通过参与企业或组织的数据分析项目,将理论知识应用于实际场景中,提升实践能力。

  5. 持续学习和交流:关注数据分析领域的最新动态和发展趋势,与同行进行交流和学习,提升自己的专业素养。

五、结论

商业分析思维与实践是解决商业问题的重要手段之一。通过培养数据驱动的思维方式、掌握数据分析工具和方法、参与实际项目等方式,不断提升自己的商业分析能力。同时,持续关注数据分析领域的最新动态和发展趋势,为企业创造更大的价值。


《商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题》

智能决策的艺术:探索商业分析的最佳工具和方法_第1张图片
商业数据分析思维与实践高效指南:基本流程+基础知识+方法原理+操作步骤+案例应用,以业务为导向,深入数据分析与业务融合的底层逻辑,实现决策更科学、管理更高效、营销更精准。

亮点

  1. 重思路:数据思维+分析框架,深入数据分析解决商业问题的底层逻辑
  2. 重体系:分析过程+分析阶段,全流程、立体化解析大数据时代商业分析核心方法论
  3. 重实战:分析方法+分析模型+分析工具,快速上手发现业务规律、解决实际问题
  4. 重落地:可视化+数据解读+业务策略,实现商业数据分析与业务需求完美融合
  5. 赠送资源:免费赠送全书案例源文件,供读者下载学习。

内容简介

本书以业务为导向,详细地讲解了如何通过大数据分析来解决商业问题。其目的在于运用大数据分析思维,帮助读者把学术知识应用于真实的业务场景,解决实际的业务问题。

本书基于业务问题,就如何搭建分析框架,厘清分析思路,按照标准分析步骤对数据进行恰当的预处理,选择合适的分析方法和分析模型,使用恰当的分析工具对数据进行分析,以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解,帮助业务专家做出合适的业务判断,制定准确的业务策略。

本书既可作为各行各业的一线业务在线人员、业务决策人员、数据分析人员、企业管理人员的学习用书,也可以作为广大本科院校、高职高专院校的大数据相关专业的教材用书,还可作为从事大数据分析与应用培训的参考教材。

作者简介

傅一航,大数据培训讲师。计算机软件与理论硕士(研究方向:数据挖掘、搜索引擎)。在华为工作十年,获得多个奖项及五项国家专利,对大数据技术有深入实践和研究!

专注于大数据分析、数据挖掘、数据建模、机器学习等应用技术,以及大数据系统部署解决方案,旨在将大数据技术应用于商业领域,帮助决策者实现管理决策、运营决策、营销决策!

目录

第I部分

数据决策理论篇

第 1 章 从 01 解构大数据 002

1.1 数字化背景 .002

1.2 大数据的三层认知 003

1.3 什么是大数据 005

1.4 大数据十字特征 .006

1.5 DIKW 体系 009

1.6 数据的本质 .010

1.7 大数据不在于大,而在于全.011

本章小结013

第 2 章 数据决策的底层逻辑 014

2.1 数据的决策逻辑 .014

2.2 探索规律,按照规律来决策.015

2.3 发现变化,找到短板来决策.017

2.4 厘清关系,找影响因素做决策 020

2.5 预测未来,通过预判来决策.022

本章小结024

第 3 章 数据决策环节 025

3.1 数据决策路径 .025

3.2 业务数据化 .026

3.3 数据信息化 .027

3.4 信息策略化 .028

3.5 案例:赚差价的营业员 028

本章小结030

第Ⅱ部分

数据分析基础篇

第 4 章 数据分析概述 032

4.1 认识业务分析阶段 032

4.1.1 现状分析 . 033

4.1.2 原因分析 . 033

4.1.3 预测分析 . 033

4.2 了解数据分析方法 034

4.2.1 描述性分析 . 034

4.2.2 诊断性分析 . 034

4.2.3 预测性分析 . 035

4.2.4 推断性分析 . 035

4.2.5 专题性分析 . 035

4.3 熟知数据分析过程 035

4.3.1 第 1 步:明确目的 036

4.3.2 第 2 步:收集数据 038

4.3.3 第 3 步:整理数据 039

4.3.4 第 4 步:分析数据 040

4.3.5 第 5 步:呈现数据 043

4.3.6 第 6 步:形成结论 044

本章小结045

第 5 章 数据分析框架 046

5.1 数据分析思路 .046

5.2 精准营销分析框架(6R 准则) 047

5.2.1 正确的客户 . 048

5.2.2 正确的产品 . 049

5.2.3 合理的价格 . 049

5.2.4 最佳的时机 . 050

5.2.5 合适的方式 . 050

5.2.6 恰当的信息 . 051

5.2.7 喜爱的套餐 . 051

5.3 精准营销分析过程 052

5.4 用户行为分析框架(5W2H) 055

5.4.1 WHY . 056

5.4.2 WHAT 056

5.4.3 WHO . 056

5.4.4 WHEN 056

5.4.5 WHERE . 057

5.4.6 HOW . 057

5.4.7 HOW MUCH . 057

5.5 零售行业指标体系 .058

5.5.1 人(销售员、消费者) 058

5.5.2 货(商品) . 059

5.5.3 场(店铺) . 059

本章小结060

第 6 章 数据预处理 061

6.1 预处理任务 .061

6.2 数据集成 .062

6.2.1 样本追加 . 063

6.2.2 变量合并 . 063

6.2.3 连接示例 . 067

6.3 数据清洗 .068

6.3.1 重复值处理 . 068

6.3.2 错误值处理 . 069

6.3.3 离群值处理 . 070

6.3.4 缺失值处理 . 074

6.4 样本处理 .076

6.4.1 数据筛选 . 076

6.4.2 随机抽样 . 076

6.4.3 数据平衡 . 077

6.5 变量处理 .078

6.6 质量评估 .079

本章小结080

第Ⅲ部分

描述统计分析篇

第 7 章 数据统计分析基础 082

7.1 认识数据集 .082

7.1.1 数据集格式 . 082

7.1.2 数据存储类型 . 083

7.1.3 数据统计类型 . 084

7.2 统计分析基础 .085

7.2.1 操作模式 . 085

7.2.2 关键要素 . 086

7.2.3 三个操作步骤 . 087

7.2.4 透视表组成结构 088

7.3 常用统计指标 .089

7.3.1 集中趋势 . 090

7.3.2 离散程度 . 092

7.3.3 分布形态 . 094

7.3.4 统计汇总函数 . 096

本章小结097

第 8 章 数据统计分析方法 098

8.1 对比分析法 .098

8.1.1 案例:用户特征分析 099

8.1.2 案例:增量不增收 100

8.1.3 统计分析思路框架 102

8.2 结构分析法 .103

8.2.1 案例:静态结构分析 104

8.2.2 案例:动态结构分析 104

8.2.3 案例:财务结构分析 105

8.3 分布分析法 .106

8.3.1 案例:运营商用户消费分布 . 107

8.3.2 案例:银行用户消费分析 . 107

8.3.3 案例:运营商流量分布 109

8.4 趋势分析法 .110

8.4.1 案例:手机销量淡旺季 110

8.4.2 案例:订单需求的周期性 . 111

8.4.3 案例:破解零售店的销售规律 . 112

8.5 交叉分析法 .113

8.5.1 案例:各区域产品销量 113

8.5.2 案例:产品偏好分析 114

8.5.3 案例:违约影响因素分析 . 117

8.6 杜邦分析法 .120

8.6.1 案例:净资产收益率分析 . 121

8.6.2 案例:市场占有率分析 121

8.6.3 案例:销售策略分析 122

8.7 漏斗分析法 .122

8.7.1 案例:电商转化率分析 123

8.7.2 案例:消费者行为分析模型 . 125

本章小结126

第 9 章 数据的可视化分析 127

9.1 绘图基本原则 .127

9.2 柱形图 .128

9.2.1 简单柱形图 . 128

9.2.2 复式柱形图 . 129

9.2.3 堆积柱形图 . 129

9.2.4 百分比堆积柱形图 130

9.2.5 画图原则 . 131

9.3 直方图 .131

9.3.1 分布形态 . 132

9.3.2 溢出值考虑 . 133

9.3.3 多组直方图 . 134

9.3.4 画图原则 . 134

9.4 箱形图 .135

9.4.1 简单箱形图 . 135

9.4.2 分组箱形图 . 136

9.4.3 画图原则 . 137

9.5 饼图 137

9.5.1 简单饼图 . 137

9.5.2 复合饼图 . 138

9.5.3 画图原则 . 138

9.6 瀑布图 .139

9.6.1 结构瀑布图 . 139

9.6.2 变化瀑布图 . 140

9.6.3 画图原则 . 141

9.7 折线图 .141

9.7.1 简单折线图 . 141

9.7.2 多折线图 . 141

9.7.3 画图原则 . 142

9.8 散点图 / 气泡图 142

9.8.1 散点图 142

9.8.2 气泡图 143

9.8.3 画图原则 . 143

9.9 漏斗图 .144

9.9.1 漏斗图介绍 . 144

9.9.2 画图原则 . 144

9.10 象限图 .144

9.10.1 象限图介绍 . 145

9.10.2 画图原则 . 145

9.11 帕累托图 .145

9.11.1 帕累托图介绍 . 145

9.11.2 画图原则 . 146

本章小结146

第Ⅳ部分

影响因素分析篇

第 10 章 相关分析 148

10.1 影响因素分析 .148

10.2 相关分析 .150

10.2.1 相关分析种类 151

10.2.2 散点图 . 151

10.2.3 相关系数 . 153

10.2.4 显著性检验 . 154

10.3 简单相关分析步骤 155

10.3.1 第 1 步:绘制散点图 156

10.3.2 第 2 步:计算相关系数 . 157

10.3.3 第 3 步:显著性检验 158

10.3.4 第 4 步:进行业务判断 . 158

10.4 三种相关系数 .158

10.4.1 Pearson 相关系数 . 159

10.4.2 Spearman 相关系数 . 160

10.4.3 Kendall 相关系数 . 161

10.5 相关系数的选择 .164

10.6 案例:消费水平影响因素分析 165

10.7 偏相关分析 .167

10.7.1 偏相关概念 . 168

10.7.2 计算公式 . 168

10.7.3 显著性检验 . 168

10.7.4 案例:消费水平的偏相关分析 . 169

本章小结170

第 11 章 方差分析 171

11.1 方差分析的基本知识 .171

11.1.1 基本原理 . 172

11.1.2 方差分析前提条件 178

11.2 方差分析类别 .179

11.3 单因素方差分析 .179

11.3.1 单因素方差分析步骤 179

11.3.2 案例:单因素方差分析应用 . 180

11.4 多因素方差分析 .183

11.4.1 基本原理 . 183

11.4.2 案例:营销广告策略分析 . 186

11.4.3 案例:消费水平的影响因素分析 189

11.5 协方差分析 .193

11.5.1 基本原理 . 193

11.5.2 案例:生***效果差异性评估 194

11.5.3 案例:消费水平的影响因素分析 195

本章小结197

第 12 章 列联分析 198

12.1 列联分析的基本知识 .198

12.1.1 列联表 . 199

12.1.2 期望值 . 199

12.2 卡方检验 .200

12.3 列联分析步骤 .201

12.4 案例:客户流失的影响因素分析 201

本章小结205

第Ⅴ部分

统计推断分析篇

第 13 章 概率论基础 207

13.1 基本概念 .207

13.2 概率分布 .209

13.3 离散型概率分布 .210

13.3.1 概率分布表示 210

13.3.2 伯努利分布 . 212

13.3.3 二项分布 . 212

13.3.4 泊松分布 . 216

13.3.5 几何分布 . 219

13.4 连续型概率分布 .221

13.4.1 概率分布表示 221

13.4.2 均匀分布 . 225

13.4.3 指数分布 . 226

13.4.4 正态分布 . 229

13.5 其他常用分布 .233

13.5.1 χ 2 分布 . 233

13.5.2 F 分布 236

13.5.3 T 分布 238

13.6 随机变量的数字特征 .239

13.6.1 数学期望 . 240

13.6.2 方差 240

本章小结241

第 14 章 参数估计 243

14.1 抽样估计基础 .243

14.1.1 基本概念 . 243

14.1.2 抽样方法 . 244

14.1.3 大数定律 . 246

14.1.4 中心极限定理 247

14.2 参数估计 .250

14.2.1 点估计 . 250

14.2.2 均值点估计 . 252

14.2.3 比例点估计 . 253

14.2.4 产品寿命估计 254

14.3 区间估计 .255

14.3.1 基本概念 . 255

14.3.2 均值区间估计 256

14.3.3 方差区间估计 260

14.3.4 比例区间估计 263

14.4 抽样误差 .265

14.5 样本容量确定 .266

14.5.1 均值评估的样本容量 266

14.5.2 比例评估的样本容量 267

本章小结268

第 15 章 假设检验 269

15.1 基本思想 .269

15.1.1 反证法 . 270

15.1.2 小概率 . 270

15.2 检验种类 .270

15.3 基本步骤 .271

15.4 显著性检验 .274

15.5 常用检验统计量 .277

15.5.1 均值检验 . 277

15.5.2 方差检验 . 283

15.5.3 比例检验 . 286

15.6 两类错误 .287

15.7 案例:SPSS 中假设检验 .288

15.7.1 案例:周岁**身高 T 检验 . 288

15.7.2 案例:信用卡消费水平 T检验 289

本章小结291

第 16 章 双样本假设检验 292

16.1 两独立样本检验 .292

16.1.1 均值差异检验 293

16.1.2 方差齐性检验 296

16.2 两配对样本检验 .297

16.2.1 案例:存活天数差异 298

16.2.2 案例:施肥对幼苗成长影响 . 299

16.2.3 案例:针织品断裂强力差异检验 300

16.3 案例:Excel 中双样本检验 301

16.3.1 案例:供应商交付周期差异评估 301

16.3.2 案例:农作物产量差异分析 . 303

16.3.3 案例:桩长度的估计值与

实际值的差异评估 305

16.4 案例:SPSS 中双样本检验 .306

16.4.1 案例:促销与非促销效果差异检验 . 306

16.4.2 案例:烟龄和胆固醇关系检验 308

16.4.3 案例:减肥茶效果检验 . 309

本章小结310

参考文献 311

获取方式

  • 京东:https://item.jd.com/14310244.html
  • 当当:http://product.dangdang.com/29667324.html

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