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『簡體書』商业分析全攻略:用数据分析解决商业问题(全彩)

書城自編碼: 3764038
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡數據庫
作者: 接地气的陈老师
國際書號(ISBN): 9787121436451
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2022-07-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 185.0

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編輯推薦:
将“数据分析”与“商业问题”结合
揭秘商业分析的底层逻辑
內容簡介:
内容简介商业分析有用吗?当然有用!商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。
作者结合自己多年的工作经验,用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。
本书分为6 篇,共17 章,其中第1 篇是概念篇,讲述商业分析的基本概念;第2 篇是基础篇,讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况;第3 篇是进阶篇,讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题;第4 篇是高阶篇,讲述如何应对复杂的商业难题;第5 篇是基础实践篇,通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题;第6 篇是高阶实践篇,通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。
本书的讲解思路是层层递进的,从简单场景到复杂场景,从基础的方法到复杂的方法。因此,无论读者是否有数据分析基础和经验,都建议从头开始阅读,这样可以一步步提升认知,更快地掌握商业分析的方法。
關於作者:
接地气的陈老师具有12年经验数据分析师,资深咨询顾问,盈余科技数据总监,公众号:接地气学堂 主理人。曾服务互联网,金融,零售,快消,耐用,家居,美容,保健品等15个行业,为企业打造线上线下融合数字化转型方案,进行ERP流程改造,落地CDP、CRM、MA等数字化系统40次以上。有丰富的数字化实战经验,对数据分析、数据运营、精准营销、数字化转型等工作有丰富经验和独到见解。
目錄
目录
第1篇 概念篇:认识商业分析
第1章 什么是商业分析 / 2
1.1 商业分析的含义 / 2
1.1.1 商业分析是什么 / 2
1.1.2 理解商业分析中的“分析” / 3
1.1.3 理解商业分析中的“商业” / 3
1.1.4 商业分析发展的历程 / 7
1.2 商业分析的意义 / 8
1.3 数字化时代的商业分析 / 10
1.4 必须具备的商业分析能力 / 13
1.5 本书说明与使用指南 / 14
第2章 商业分析的原动力:从追求商业成功开始 / 16
2.1 生活案例:“分析一下这样做能不能成功?” / 16
2.1.1 想要成功,从统一口径做起 / 16
2.1.2 在成功之前,先厘清增长路径 / 19
2.1.3 避免被欺骗,用数据识别商机 / 23
2.1.4 商业成功的秘诀:基于清晰的思考 / 25
2.1.5 以小见大,理解商业分析的基本做法 / 26
2.2 商业分析的基本功:理解商业模式 / 28
2.2.1 5 种基本的商业模式 / 28
2.2.2 常见的行业分类 / 31
2.2.3 企业内的部门架构 / 36
2.2.4 企业成本/ 收入的基本形态 / 40
第2篇 基础篇:全面认识现状
第3章 商业分析的起跑线:数据指标与指标体系 / 44
3.1 建立数据指标:商业分析的前提 / 44
3.2 提高数据质量:建立数据指标的关键 / 49
3.3 构建数据指标体系:全面观察问题 / 53
3.4 两种基本的指标逻辑模型 / 55
3.5 设立指标评价标准:从指标到结论 / 57
第4章 商业分析的基础方法:读出数据背后的含义 / 59
4.1 基础方法的作用 / 59
4.2 趋势分析法:读懂发展趋势的含义 / 60
4.3 自然周期分析法:读懂季节变化的含义 / 63
4.4 生命周期分析法:明白兴衰交替的含义 / 66
4.5 主动行为分析法:明白行为数据的含义 / 69
4.6 基础分析方法案例:解读异常指标 / 72
第5章 商业分析的初级方法:多指标、多维度开展分析 / 76
5.1 初级方法的作用 / 76
5.2 结构分析法:通过认识内部结构发现问题 / 77
5.3 分层分析法:通过区分高/ 中/ 低用户群体发现问题 / 79
5.4 同期群分析法:通过与同期对照发现问题 / 83
5.5 ROI 分析法/ 比率分析法:通过综合对比投入/ 产出发现问题 / 84
5.6 矩阵分析法:通过两个维度矩阵发现问题 / 86
5.7 盈亏平衡分析法:通过盈亏走势发现问题 / 89
5.8 对比分析法:通过树立正确的对比标杆发现问题 / 92
5.9 多指标综合评估法:通过综合多角度做出判断 / 95
5.10 初级方法案例:传统零售行业的经营分析 / 99
第3篇 进阶篇:精准解决问题
第6章 商业分析的中级目标:产品卖出去,库存降下来 / 111
6.1 生活案例:“为什么别人做就能成功,我一做就失败?” / 111
6.1.1 不懂销售渠道:使出浑身解数,为什么产品还是卖不出去 / 111
6.1.2 做好销售渠道:创造收入的发动机 / 113
6.1.3 不懂产品供应:产品质量尚可,为什么库存积压这么多 / 117
6.1.4 做好产品供应:稳定利润的“护城河” / 118
6.1.5 互联网行业独特的供给形式:平台模式 / 122
6.2 销售渠道分析:提高产出的关键 / 124
6.2.1 销售渠道分析的基本思路 / 124
6.2.2 互联网销售渠道分析 / 128
6.2.3 实体店铺销售渠道分析 / 135
6.2.4 电话销售渠道分析 / 141
6.2.5 业务员销售渠道分析 / 146
6.2.6 渠道分析的核心难题:数据质量 / 151
6.3 供给端分析:保持供给和需求间的动态平衡 / 152
6.3.1 供给端分析的基本思路 / 152
6.3.2 实物产品供给分析 / 156
6.3.3 虚拟产品供给分析 / 159
6.3.4 平台服务供给分析 / 162
第7章 商业分析的中级方法:构建分析体系,细致解决问题 / 165
7.1 中级方法的作用 / 165
7.2 OSM 模型:从商业目标出发建立数据体系 / 166
7.3 数据监控体系:系统监控商业发展走势 / 172
7.4 多维度诊断:确定商业问题源头 / 179
7.5 策略评估:确定商业行动顺序 / 185
7.6 标杆分析:快速积累商业成功的经验 / 189
第4篇 高阶篇:深入洞察业务
第8章 商业分析的高级目标:产品出爆款,营销有成效 / 201
8.1 生活案例:营销也大有学问 / 201
8.1.1 都是营销活动,为什么效果不一样 / 201
8.1.2 增加收入的利器:营销活动 / 202
8.1.3 看似相同的产品,为何用户褒贬不一 / 206
8.1.4 保障收入的后盾:产品设计 / 207
8.1.5 互联网行业的特点:产品就是商品 / 208
8.2 用户分析:更好地认识用户 / 211
8.2.1 用户分析的基本思路 / 211
8.2.2 用户分析的关键:采集用户数据 / 213
8.2.3 认识用户的三大模型之RFM 模型 / 217
8.2.4 认识用户的三大模型之AARRR 模型 / 222
8.2.5 认识用户的三大模型之AIDMA / AISAS 模型 / 228
8.2.6 用户的生命周期消费与自然周期消费 / 230
8.2.7 用户分层模型与VIP 用户识别 / 232
8.2.8 用户生命周期价值与用户旅程分析 / 235
8.2.9 认识用户的要点:营销与数据紧密配合 / 238
8.3 产品分析:打造高质量产品 / 239
8.3.1 产品分析的基本思路 / 239
8.3.2 传统企业的产品分析 / 241
8.3.3 互联网企业的交易型产品分析 / 246
8.3.4 互联网企业的内容型产品分析 / 250
8.4 营销/ 运营分析:提升运营效率 / 254
8.4.1 营销/ 运营分析的基本思路 / 254
8.4.2 新媒体运营分析 / 258
8.4.3 内容运营分析 / 263
8.4.4 用户运营分析 / 266
8.4.5 活动运营分析 / 271
8.4.6 渠道运营分析 / 277
8.4.7 用户增长运营分析 / 283
第9章 商业分析的高级方法:从千头万绪中找出关键 / 289
9.1 高级方法的作用 / 289
9.2 自然增长率 / 290
9.3 单维度分析:从单维度检验业务假设 / 296
9.4 多维度分析:用MECE 方法处理多维度业务假设 / 299
9.5 数据测试分析:测试分析结论的正确性 / 308
9.6 因果关系分析:追溯问题源头 / 315
9.7 指标异动的关键原因分析:从多种原因中锁定关键原因 / 321
9.8 前瞻性分析:预判未来走势,发现商机 / 329
第5篇 基础实践篇:面对更复杂的商业问题
第10章 商业分析在传统企业中的综合应用 / 350
10.1 典型问题:新品上市,该如何分析 / 350
10.2 整体思路:5 步做出完整的分析 / 350
10.3 第一步:理解商业背景 / 351
10.4 第二步:制订分析计划 / 354
10.5 第三步:推导分析结论 / 357
10.6 第四步:跟进执行效果 / 360
10.7 第五步:全局复盘总结 / 364
10.8 场景延展:换个行业,该怎么分析 / 366
10.9 小结:一个完整的商业分析流程 / 368
第11章 商业分析在互联网企业中的综合应用 / 371
11.1 典型问题:用户流失率高了,该如何分析 / 371
11.2 整体思路:从多角度分析问题 / 372
11.3 从内部数据角度分析 / 379
11.4 从行业、竞品角度分析 / 383
11.5 从用户态度角度分析 / 388
11.6 小结:商业分析的6 种基本工具 / 390
11.7 深思:缺少工具,无法做出深入的分析 / 394
第12章 用商业分析指导决策 / 396
12.1 典型问题:如何提高销售业绩 / 396
12.2 整体思路:围绕投入/ 产出做分析 / 397
12.3 用商业分析指导销售 / 400
12.4 用商业分析指导运营 / 404
12.5 用商业分析指导促销 / 407
12.6 小结:综合型商业建议 / 408
第13章 总结:理解商业分析的真实难处 / 411
13.1 典型问题:在真实场景里,商业分析的四大难点 / 411
13.2 整体思路:用数据说话,以数据服人 / 413
13.3 第一步:用MECE 法构建解题逻辑树 / 418
13.4 第二步:用PEST 法分析外部因素 / 420
13.5 第三步:用逻辑树法拆解内部因素 / 424
13.6 第四步:用数据测试验证方案效果 / 427
13.7 第五步:基于分析结果,提出综合性的应对策略 / 429
13.8 小结:最高级的分析技巧是体系化作战 / 431
第6篇 高阶实践篇:解决商业分析中的疑难杂症
第14章 分清真实分析需求与伪分析需求 / 435
14.1 典型问题:“帮忙分析一下我的财务状况吧。” / 435
14.2 整体思路:从名词含义出发,步步为营 / 436
14.3 第一步:确认指标口径 / 436
14.4 第二步:了解问题背景 / 438
14.5 第三步:区分真实需求与伪需求 / 439
14.6 第四步:树立判断标准 / 440
14.7 第五步:推导分析结论 / 441
14.8 小结:专业分析的工作应这样做 / 443
第15章 通过数据主动发现问题 / 446
15.1 典型问题:“看到这些数字,我很慌!” / 446
15.2 整体思路:读出数据含义,判断数据走势 / 447
15.3 解读含义:从结合场景开始 / 448
15.4 深入解读:建立分析假设 / 448
15.5 持续跟踪:验证分析假设 / 449
15.6 复盘总结:发现问题规律 / 451
15.7 小结:商业分析,这样做到未卜先知 / 452
15.8 最后一个小问题:商业分析的最大痛点 / 455
第16章 通过商业分析驱动业务 / 457
16.1 典型问题:“老师,我没钱了,怎么办?” / 457
16.2 整体思路:分析原因,指导行动 / 458
16.3 总结原因:先看趋势,再谈个案 / 460
16.4 指导行动:追溯源头,分类思考 / 461
16.5 小结:从分析到业务行动,需要突破四大陷阱 / 465
第17章 总结:全面认识商业分析 / 467
17.1 商业分析适合解决的5 类问题 / 467
17.2 商业分析不能解决的4 类问题 / 473
17.3 将无解问题转换为可解问题 / 475
17.4 商业分析方法的优点与缺点 / 478
內容試閱
为什么要写这本书
商业分析有用吗?当然有用!企业想获得商业成功,个人想实现创业梦想,都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。
然而,市面上大部分名为“数据分析”的图书,都是在介绍如何操作Python、Excel、Power BI、Tableau、SQL 等工具,没有系统地介绍如何使用这些工具进行分析。市面上还有名为“企业管理”的图书,大多数止于说文解字,虽然在理论层面有详细介绍,但是没有结合数据分析方法做量化说明。
上述原因使得人们很难将“数据分析方法”与“商业问题的解决”联系起来,这也是本书想填补的空白。在本书中,作者结合自己多年的工作经验,认真和读者探讨:如何用数据分析来解决商业问题。本书从最简单的商业模式入手,逐步深入复杂的实际问题。

本书内容概要
本书分为6 篇,共17 章,其中:
第1 篇:概念篇(第1、2 章),讲述商业分析的基本概念;
第2 篇:基础篇(第3~5 章),讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况;
第3 篇:进阶篇(第6、7 章),讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题;
第4 篇:高阶篇(第8、9 章),讲述如何应对复杂的商业难题;
第5 篇:基础实践篇(第10~13 章),通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题;
第6 篇:高阶实践篇(第14~17 章),通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。

本书适合的读者
数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家、数据运营专家等专业数据岗位的工作者。本书可以让他们理解商业逻辑,以便更好地服务业务部门,不做“取数机器”。
销售管理者、运营人员、营销策划、产品经理等,以及平时工作中对数据分析技能有需求的人。本书提供了大量简单、可行的方法,可以让他们快速将其运用到工作中,进而产生效果。
在校学生、自由职业者、个体经营者。本书通俗地介绍了数据分析方法如何在商业场景中应用,使读者可以快速建立认知,拓宽视野,避免盲目凭感觉。
本书在写作时,尽可能少地使用专业的统计学、数据概念,因此适合不同类型的读者阅读,包括对如何用数据分析方法解决企业问题感兴趣的读者。
本书学习建议
本书的讲解思路是层层递进的,从简单的场景到复杂的场景,从基础的方法到复杂的方法。因此,无论读者是否有数据分析经验,都建议从头开始阅读,这样可以一步步提升认知,更快地掌握商业分析的方法。
当然,在实际工作中,商业场景千变万化,作者在有限的篇幅里,不能穷举所有问题的分析思路。如果读者觉得自己所处的商业场景很特殊,想要和作者进一步交流,可以联系作者,直接获得指导。
作 者

 

 

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