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| 內容簡介： |
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本书主要向读者介绍基于互联网技术的数据分析原理与方法，帮助读者理解并掌握数据分析能力，可使用到实践中并提升工作能力。本书具体内容包括学数据分析有什么用，数据分析的基础方法，数据分析的起点，数据分析的基础，数据分析的准备；通过数据分析看清现实，通过数据分析抓住业务增长机会，通过数据分析发现异常、处理异常、防止异常，通过数据分析预测与推荐，通过数据分析服务线下业务，数据分析结果汇报，以及让数据分析结果落地实践。
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| 關於作者： |
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程靖，一个产品经理，也是一个分享者。曾在百度、360、美团外卖、阿里巴巴工作。本书系统沉淀了我在各个企业的数据实战方法论，涵盖用户行为分析、产品迭代优化、商业价值挖掘三大模块，通过 50 + 真实场景案例，深度解析如何用数据思维破解业务难题。希望无论是想提升数据分析能力的从业者，还是寻求数据驱动转型的管理者，均可在书中找到可落地的实战路径。
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| 目錄：
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第1 篇 数据分析基础篇
第1 章 数据分析：职场人的强大武器 ........................................................................... 2
1.1 数据分析能更有说服力 ............................................................................... 2
1.2 数据分析能提升企业的效率 ....................................................................... 4
1.3 数据分析能提升项目的成功率 ................................................................... 5
1.4 数据分析能增强项目的说服力 ................................................................... 7
1.5 数据分析能及时发现异常 ........................................................................... 9
1.6 数据分析能建立自身的影响力 ................................................................. 10
第2 章 目标确认：数据分析的第一步 ......................................................................... 12
2.1 确认目标后再行动 .................................................................................... 12
2.2 避免出现信息差 ........................................................................................ 14
2.3 别遗漏关键信息 ........................................................................................ 16
2.4 目标确认的步骤 ........................................................................................ 18
第3 章 寻找需要的数据：数据分析的基础 ................................................................. 21
3.1 数据分析需要原材料................................................................................. 21
3.2 常见的数据类型 ........................................................................................ 22
3.3 用户行为数据 ............................................................................................ 23
3.3.1 分析用户行为数据的目的 ............................................................. 23
3.3.2 用户行为数据的分类 ..................................................................... 25
3.3.3 用户行为数据的特点 ..................................................................... 26
3.4 产品内容数据 ............................................................................................ 27
3.4.1 分析产品内容数据的目的 ............................................................. 27
3.4.2 产品内容数据的分类 ..................................................................... 28
3.4.3 产品内容数据的特点 ..................................................................... 28
3.5 交易数据 .................................................................................................... 29
3.5.1 分析交易数据的目的 ..................................................................... 29
3.5.2 交易数据的分类 ............................................................................. 30
3.5.3 交易数据的特点 ............................................................................. 31
3.6 运营数据 .................................................................................................... 32
3.6.1 分析运营数据的目的 ..................................................................... 32
3.6.2 运营数据的分类 ............................................................................. 32
3.6.3 运营数据的特点 ............................................................................. 33
3.7 用户线下行为数据 .................................................................................... 34
3.7.1 分析用户线下行为数据的目的 ..................................................... 34
3.7.2 用户线下行为数据的分类 ............................................................. 34
3.7.3 用户线下行为数据的特点 ............................................................. 34
3.8 第三方数据 ................................................................................................ 35
3.8.1 分析第三方数据的目的 ................................................................. 35
3.8.2 第三方数据的分类 ......................................................................... 36
3.8.3 第三方数据的特点 ......................................................................... 36
第4 章 理解业务流程：数据分析的核心 ..................................................................... 38
4.1 理解数据分析中的业务三要素 ................................................................. 38
4.2 活跃用户数 ................................................................................................ 41
4.2.1 理解活跃用户数 ............................................................................. 41
4.2.2 增加活跃用户数的常见方法 ......................................................... 43
4.3 用户转化率 ................................................................................................ 44
4.3.1 理解用户转化率 ............................................................................. 44
4.3.2 提升用户转化率的常见方法 ......................................................... 45
4.4 营收规模 .................................................................................................... 46
4.4.1 理解营收规模 ................................................................................. 46
4.4.2 扩大营收规模的常见方法 ............................................................. 47
第5 章 数据分析方法：5 招快速上手 .......................................................................... 48
5.1 数据分析第一招：看变化 ......................................................................... 49
5.1.1 什么是看变化 ................................................................................. 49
5.1.2 变化数与变化率 ............................................................................. 49
5.1.3 环比与同比 ..................................................................................... 51
5.2 数据分析第二招：做比较 ......................................................................... 54
5.2.1 什么是做比较 ................................................................................. 54
5.2.2 参照物的选择 ................................................................................. 55
5.2.3 目标达成情况 ................................................................................. 56
5.2.4 竞品对比 ......................................................................................... 59
5.2.5 市场占有率 ..................................................................................... 63
5.3 数据分析第三招：做拆分 ......................................................................... 64
5.3.1 什么是做拆分 ................................................................................. 64
5.3.2 按用户访问渠道拆分 ..................................................................... 65
5.3.3 按地理位置拆分 ............................................................................. 68
5.3.4 按用户属性拆分 ............................................................................. 69
5.4 数据分析第四招：看转化 ......................................................................... 71
5.4.1 什么是转化率 ................................................................................. 71
5.4.2 多层转化率的分析 ......................................................................... 71
5.4.3 转化率分析工具：漏斗图和用户旅程地图 ................................. 72
5.5 数据分析第五招：发现规律与异常 ......................................................... 74
5.5.1 什么是数据的规律与异常 ............................................................. 74
5.5.2 发现规律 ......................................................................................... 75
5.5.3 发现异常 ......................................................................................... 80
第6 6
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