| 作 者: | 暂缺 |
| 出版社: | 化学工业出版社 |
| 丛编项: | |
| 版权说明: | 本书为出版图书,暂不支持在线阅读,请支持正版图书 |
| 标 签: | 暂缺 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
第1章
用数据分析解决问题的基本思路001
数据分析的正确方法:要想分析有价值,需要注意这几点002
确定直接与利润挂钩的要素:输出结果008
确定应关注的分析对象:分析单位011
找出产生差异的“特征”:解释变量017
自动确定分析方法:定性数据与定量数据020
时刻牢记三点进行分析024
数据分析前软件准备025
第2章
初级数据分析实例:如何增加营业额027
分析1:顾客的性别和婚姻情况会对营业额产生影响吗035
分析2:光顾次数与消费金额之间存在什么关系048
分析3:多元回归分析要做的准备―虚拟变量056
分析4:梳理影响销售的多个要因060
报告:我们应该采取什么措施来提高营业额呢
第3章
进阶数据分析实例1:拟定办公用品的营销战略
分析1:将销售数据重新统计成以员工为单位的数据079
分析2:合并销售、入职测试、压力测试的数据089
分析3:明确每位员工身上影响销售的特征099
报告:有良好销售业绩的是怎样的员工
第4章
进阶数据分析实例2:根据网站日志分析顾客行为
分析:对各类页面的访问次数进行多元回归分析
报告:具有何种行为的用户会贡献较高的销售额
第5章
进阶数据分析实例3:预测产品销量121
分析1:将各月的特征和过去的销量用作解释变量128
分析2:对各月的虚拟变量和销量进行多元回归分析134
分析3:预测今后的销量139
报告:准备多少库存伸缩量才能有效抑制机会损失的风险呢
第6章
活用高级技巧,让分析更高效、更深入147
软件准备:促进Excel进化为BI工具的PowerBI与SQLServer
活用术1:提高数据合并的效率150
活用术2:使用数据挖掘功能的多元回归分析156
活用术3:进行定性输出结果分析的朴素贝叶斯分类162
活用术4:分析会对输出结果产生影响的类型167
活用术5:迅速进行时间序列分析177
活用术6:分析结果的可视化182
第7章
本书总结189
后
记
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