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商業(yè)分析思維與實踐:用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題 版權(quán)信息
- ISBN：9787301344224
- 條形碼：9787301344224 ; 978-7-301-34422-4
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
商業(yè)分析思維與實踐:用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題 本書特色
1.重思路：數(shù)據(jù)思維 分析框架，深入數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題的底層邏輯 2.重體系：分析過程 分析階段，全流程、立體化解析大數(shù)據(jù)時代商業(yè)分析核心知識點 3.重實戰(zhàn)：分析方法 分析模型 分析工具，快速上手發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律、解決實際問題 4.重落地：可視化 數(shù)據(jù)解讀 業(yè)務(wù)策略，實現(xiàn)商業(yè)數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)需求完美融合 5.贈送資源：免費贈送全書案例源文件，供讀者下載學(xué)習(xí)。
商業(yè)分析思維與實踐:用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題 內(nèi)容簡介
本書以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，詳細地講解了如何通過大數(shù)據(jù)分析來解決商業(yè)問題。其目的在于運用大數(shù)據(jù)分析思維，幫助讀者把學(xué)術(shù)知識應(yīng)用于真實的業(yè)務(wù)場景，解決實際的業(yè)務(wù)問題。 本書基于業(yè)務(wù)問題，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照標(biāo)準(zhǔn)分析步驟對數(shù)據(jù)進行恰當(dāng)?shù)念A(yù)處理，選擇合適的分析方法和分析模型，使用恰當(dāng)?shù)姆治龉ぞ邔?shù)據(jù)進行分析，以及對分析結(jié)果進行可視化和符合業(yè)務(wù)要求的解讀等內(nèi)容展開講解，幫助業(yè)務(wù)專家做出合適的業(yè)務(wù)判斷，制定準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)策略。 本書既可作為各行各業(yè)的一線業(yè)務(wù)在線人員、業(yè)務(wù)決策人員、數(shù)據(jù)分析人員、企業(yè)管理人員的學(xué)習(xí)用書，也可以作為廣大本科院校、高職高專院校的大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的教材用書，還可作為從事大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用培訓(xùn)的參考教材。
商業(yè)分析思維與實踐:用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題 目錄
第 I 部分
數(shù)據(jù)決策理論篇
第 1 章 從 0 到 1 解構(gòu)大數(shù)據(jù) 002
1.1 數(shù)字化背景 .002
1.2 大數(shù)據(jù)的三層認知 003
1.3 什么是大數(shù)據(jù) 005
1.4 大數(shù)據(jù)十字特征 .006
1.5 DIKW 體系 009
1.6 數(shù)據(jù)的本質(zhì) .010
1.7 大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全.011
本章小結(jié)013
第 2 章 數(shù)據(jù)決策的底層邏輯 014
2.1 數(shù)據(jù)的決策邏輯 .014
2.2 探索規(guī)律，按照規(guī)律來決策.015
2.3 發(fā)現(xiàn)變化，找到短板來決策.017
2.4 厘清關(guān)系，找影響因素做決策 020
2.5 預(yù)測未來，通過預(yù)判來決策.022
本章小結(jié)024
第 3 章 數(shù)據(jù)決策環(huán)節(jié) 025
3.1 數(shù)據(jù)決策路徑 .025
3.2 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化 .026
3.3 數(shù)據(jù)信息化 .027
3.4 信息策略化 .028
3.5 案例：賺差價的營業(yè)員 028
本章小結(jié)030
第Ⅱ部分
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)篇
第 4 章 數(shù)據(jù)分析概述 032
4.1 認識業(yè)務(wù)分析階段 032
4.1.1 現(xiàn)狀分析 . 033
4.1.2 原因分析 . 033
4.1.3 預(yù)測分析 . 033
4.2 了解數(shù)據(jù)分析方法 034
4.2.1 描述性分析 . 034
4.2.2 診斷性分析 . 034
4.2.3 預(yù)測性分析 . 035
4.2.4 推斷性分析 . 035
4.2.5 專題性分析 . 035
4.3 熟知數(shù)據(jù)分析過程 035
4.3.1 第 1 步：明確目的 036
4.3.2 第 2 步：收集數(shù)據(jù) 038
4.3.3 第 3 步：整理數(shù)據(jù) 039
4.3.4 第 4 步：分析數(shù)據(jù) 040
4.3.5 第 5 步：呈現(xiàn)數(shù)據(jù) 043
4.3.6 第 6 步：形成結(jié)論 044
本章小結(jié)045
第 5 章 數(shù)據(jù)分析框架 046
5.1 數(shù)據(jù)分析思路 .046
5.2 精準(zhǔn)營銷分析框架（6R 準(zhǔn)則） 047
5.2.1 正確的客戶 . 048
5.2.2 正確的產(chǎn)品 . 049
5.2.3 合理的價格 . 049
5.2.4 *佳的時機 . 050
5.2.5 合適的方式 . 050
5.2.6 恰當(dāng)?shù)男畔?. 051
5.2.7 喜愛的套餐 . 051
5.3 精準(zhǔn)營銷分析過程 052
5.4 用戶行為分析框架（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 零售行業(yè)指標(biāo)體系 .058
5.5.1 人（銷售員、消費者） 058
5.5.2 貨（商品） . 059
5.5.3 場（店鋪） . 059
本章小結(jié)060
第 6 章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 061
6.1 預(yù)處理任務(wù) .061
6.2 數(shù)據(jù)集成 .062
6.2.1 樣本追加 . 063
6.2.2 變量合并 . 063
6.2.3 連接示例 . 067
6.3 數(shù)據(jù)清洗 .068
6.3.1 重復(fù)值處理 . 068
6.3.2 錯誤值處理 . 069
6.3.3 離群值處理 . 070
6.3.4 缺失值處理 . 074
6.4 樣本處理 .076
6.4.1 數(shù)據(jù)篩選 . 076
6.4.2 隨機抽樣 . 076
6.4.3 數(shù)據(jù)平衡 . 077
6.5 變量處理 .078
6.6 質(zhì)量評估 .079
本章小結(jié)080
第Ⅲ部分
描述統(tǒng)計分析篇
第 7 章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析基礎(chǔ) 082
7.1 認識數(shù)據(jù)集 .082
7.1.1 數(shù)據(jù)集格式 . 082
7.1.2 數(shù)據(jù)存儲類型 . 083
7.1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計類型 . 084
7.2 統(tǒng)計分析基礎(chǔ) .085
7.2.1 操作模式 . 085
7.2.2 關(guān)鍵要素 . 086
7.2.3 三個操作步驟 . 087
7.2.4 透視表組成結(jié)構(gòu) 088
7.3 常用統(tǒng)計指標(biāo) .089
7.3.1 集中趨勢 . 090
7.3.2 離散程度 . 092
7.3.3 分布形態(tài) . 094
7.3.4 統(tǒng)計匯總函數(shù) . 096
本章小結(jié)097
第 8 章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法 098
8.1 對比分析法 .098
8.1.1 案例：用戶特征分析 099
8.1.2 案例：增量不增收 100
8.1.3 統(tǒng)計分析思路框架 102
8.2 結(jié)構(gòu)分析法 .103
8.2.1 案例：靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析 104
8.2.2 案例：動態(tài)結(jié)構(gòu)分析 104
8.2.3 案例：財務(wù)結(jié)構(gòu)分析 105
8.3 分布分析法 .106
8.3.1 案例：運營商用戶消費分布 . 107
8.3.2 案例：銀行用戶消費分析 . 107
8.3.3 案例：運營商流量分布 109
8.4 趨勢分析法 .110
8.4.1 案例：手機銷量淡旺季 110
8.4.2 案例：訂單需求的周期性 . 111
8.4.3 案例：破解零售店的銷售規(guī)律 . 112
8.5 交叉分析法 .113
8.5.1 案例：各區(qū)域產(chǎn)品銷量 113
8.5.2 案例：產(chǎn)品偏好分析 114
8.5.3 案例：違約影響因素分析 . 117
8.6 杜邦分析法 .120
8.6.1 案例：凈資產(chǎn)收益率分析 . 121
8.6.2 案例：市場占有率分析 121
8.6.3 案例：銷售策略分析 122
8.7 漏斗分析法 .122
8.7.1 案例：電商轉(zhuǎn)化率分析 123
8.7.2 案例：消費者行為分析模型 . 125
本章小結(jié)126
第 9 章 數(shù)據(jù)的可視化分析 127
9.1 繪圖基本原則 .127
9.2 柱形圖 .128
9.2.1 簡單柱形圖 . 128
9.2.2 復(fù)式柱形圖 . 129
9.2.3 堆積柱形圖 . 129
9.2.4 百分比堆積柱形圖 130
9.2.5 畫圖原則 . 131
9.3 直方圖 .131
9.3.1 分布形態(tài) . 132
9.3.2 溢出值考慮 . 133
9.3.3 多組直方圖 . 134
9.3.4 畫圖原則 . 134
9.4 箱形圖 .135
9.4.1 簡單箱形圖 . 135
9.4.2 分組箱形圖 . 136
9.4.3 畫圖原則 . 137
9.5 餅圖 137
9.5.1 簡單餅圖 . 137
9.5.2 復(fù)合餅圖 . 138
9.5.3 畫圖原則 . 138
9.6 瀑布圖 .139
9.6.1 結(jié)構(gòu)瀑布圖 . 139
9.6.2 變化瀑布圖 . 140
9.6.3 畫圖原則 . 141
9.7 折線圖 .141
9.7.1 簡單折線圖 . 141
9.7.2 多折線圖 . 141
9.7.3 畫圖原則 . 142
9.8 散點圖 / 氣泡圖 142
9.8.1 散點圖 142
9.8.2 氣泡圖 143
9.8.3 畫圖原則 . 143
9.9 漏斗圖 .144
9.9.1 漏斗圖介紹 . 144
9.9.2 畫圖原則 . 144
9.10 象限圖 .144
9.10.1 象限圖介紹 . 145
9.10.2 畫圖原則 . 145
9.11 帕累托圖 .145
9.11.1 帕累托圖介紹 . 145
9.11.2 畫圖原則 . 146
本章小結(jié)146
第Ⅳ部分
影響因素分析篇
第 10 章 相關(guān)分析 148
10.1 影響因素分析 .148
10.2 相關(guān)分析 .150
10.2.1 相關(guān)分析種類 151
10.2.2 散點圖 . 151
10.2.3 相關(guān)系數(shù) . 153
10.2.4 顯著性檢驗 . 154
10.3 簡單相關(guān)分析步驟 155
10.3.1 第 1 步：繪制散點圖 156
10.3.2 第 2 步：計算相關(guān)系數(shù) . 157
10.3.3 第 3 步：顯著性檢驗 158
10.3.4 第 4 步：進行業(yè)務(wù)判斷 . 158
10.4 三種相關(guān)系數(shù) .158
10.4.1 Pearson 相關(guān)系數(shù) . 159
10.4.2 Spearman 相關(guān)系數(shù) . 160
10.4.3 Kendall 相關(guān)系數(shù) . 161
10.5 相關(guān)系數(shù)的選擇 .164
10.6 案例：消費水平影響因素分析 165
10.7 偏相關(guān)分析 .167
10.7.1 偏相關(guān)概念 . 168
10.7.2 計算公式 . 168
10.7.3 顯著性檢驗 . 168
10.7.4 案例：消費水平的偏相關(guān)分析 . 169
本章小結(jié)170
第 11 章 方差分析 171
11.1 方差分析的基本知識 .171
11.1.1 基本原理 . 172
11.1.2 方差分析前提條件 178
11.2 方差分析類別 .179
11.3 單因素方差分析 .179
11.3.1 單因素方差分析步驟 179
11.3.2 案例：單因素方差分析應(yīng)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：營銷廣告策略分析 . 186
11.4.3 案例：消費水平的影響因素分析 189
11.5 協(xié)方差分析 .193
11.5.1 基本原理 . 193
11.5.2 案例：生豬飼料效果差異性評估 194
11.5.3 案例：消費水平的影響因素分析 195
本章小結(jié)197
第 12 章 列聯(lián)分析 198
12.1 列聯(lián)分析的基本知識 .198
12.1.1 列聯(lián)表 . 199
12.1.2 期望值 . 199
12.2 卡方檢驗 .200
12.3 列聯(lián)分析步驟 .201
12.4 案例：客戶流失的影響因素分析 201
本章小結(jié)205
第Ⅴ部分
統(tǒng)計推斷分析篇
第 13 章 概率論基礎(chǔ) 207
13.1 基本概念 .207
13.2 概率分布 .209
13.3 離散型概率分布 .210
13.3.1 概率分布表示 210
13.3.2 伯努利分布 . 212
13.3.3 二項分布 . 212
13.3.4 泊松分布 . 216
13.3.5 幾何分布 . 219
13.4 連續(xù)型概率分布 .221
13.4.1 概率分布表示 221
13.4.2 均勻分布 . 225
13.4.3 指數(shù)分布 . 226
13.4.4 正態(tài)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 隨機變量的數(shù)字特征 .239
13.6.1 數(shù)學(xué)期望 . 240
13.6.2 方差 240
本章小結(jié)241
第 14 章 參數(shù)估計 243
14.1 抽樣估計基礎(chǔ) .243
14.1.1 基本概念 . 243
14.1.2 抽樣方法 . 244
14.1.3 大數(shù)定律 . 246
14.1.4 中心極限定理 247
14.2 參數(shù)估計 .250
14.2.1 點估計 . 250
14.2.2 均值點估計 . 252
14.2.3 比例點估計 . 253
14.2.4 產(chǎn)品壽命估計 254
14.3 區(qū)間估計 .255
14.3.1 基本概念 . 255
14.3.2 均值區(qū)間估計 256
14.3.3 方差區(qū)間估計 260
14.3.4 比例區(qū)間估計 263
14.4 抽樣誤差 .265
14.5 樣本容量確定 .266
14.5.1 均值評估的樣本容量 266
14.5.2 比例評估的樣本容量 267
本章小結(jié)268
第 15 章 假設(shè)檢驗 269
15.1 基本思想 .269
15.1.1 反證法 . 270
15.1.2 小概率 . 270
15.2 檢驗種類 .270
15.3 基本步驟 .271
15.4 顯著性檢驗 .274
15.5 常用檢驗統(tǒng)計量 .277
15.5.1 均值檢驗 . 277
15.5.2 方差檢驗 . 283
15.5.3 比例檢驗 . 286
15.6 兩類錯誤 .287
15.7 案例：SPSS 中假設(shè)檢驗 .288
15.7.1 案例：周歲兒童身高 T 檢驗 . 288
15.7.2 案例：信用卡消費水平 T檢驗 289
本章小結(jié)291
第 16 章 雙樣本假設(shè)檢驗 292
16.1 兩獨立樣本檢驗 .292
16.1.1 均值差異檢驗 293
16.1.2 方差齊性檢驗 296
16.2 兩配對樣本檢驗 .297
16.2.1 案例：存活天數(shù)差異 298
16.2.2 案例：施肥對幼苗成長影響 . 299
16.2.3 案例：針織品斷裂強力差異檢驗 300
16.3 案例：Excel 中雙樣本檢驗 301
16.3.1 案例：供應(yīng)商交付周期差異評估 301
16.3.2 案例：農(nóng)作物產(chǎn)量差異分析 . 303
16.3.3 案例：樁長度的估計值與
實際值的差異評估 305
16.4 案例：SPSS 中雙樣本檢驗 .306
16.4.1 案例：促銷與非促銷效果差異檢驗 . 306
16.4.2 案例：煙齡和膽固醇關(guān)系檢驗 308
16.4.3 案例：減肥茶效果檢驗 . 309
本章小結(jié)310
參考文獻 311
第 1 章 從 0 到 1 解構(gòu)大數(shù)據(jù) 002
1.1 數(shù)字化背景 .002
1.2 大數(shù)據(jù)的三層認知 003
1.3 什么是大數(shù)據(jù) 005
1.4 大數(shù)據(jù)十字特征 .006
1.5 DIKW 體系 009
1.6 數(shù)據(jù)的本質(zhì) .010
1.7 大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全.011
本章小結(jié)013
第 2 章 數(shù)據(jù)決策的底層邏輯 014
2.1 數(shù)據(jù)的決策邏輯 .014
2.2 探索規(guī)律，按照規(guī)律來決策.015
2.3 發(fā)現(xiàn)變化，找到短板來決策.017
2.4 厘清關(guān)系，找影響因素做決策 020
2.5 預(yù)測未來，通過預(yù)判來決策.022
本章小結(jié)024
第 3 章 數(shù)據(jù)決策環(huán)節(jié) 025
3.1 數(shù)據(jù)決策路徑 .025
3.2 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化 .026
3.3 數(shù)據(jù)信息化 .027
3.4 信息策略化 .028
3.5 案例：賺差價的營業(yè)員 028
本章小結(jié)030
第Ⅱ部分
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)篇
第 4 章 數(shù)據(jù)分析概述 032
4.1 認識業(yè)務(wù)分析階段 032
4.1.1 現(xiàn)狀分析 . 033
4.1.2 原因分析 . 033
4.1.3 預(yù)測分析 . 033
4.2 了解數(shù)據(jù)分析方法 034
4.2.1 描述性分析 . 034
4.2.2 診斷性分析 . 034
4.2.3 預(yù)測性分析 . 035
4.2.4 推斷性分析 . 035
4.2.5 專題性分析 . 035
4.3 熟知數(shù)據(jù)分析過程 035
4.3.1 第 1 步：明確目的 036
4.3.2 第 2 步：收集數(shù)據(jù) 038
4.3.3 第 3 步：整理數(shù)據(jù) 039
4.3.4 第 4 步：分析數(shù)據(jù) 040
4.3.5 第 5 步：呈現(xiàn)數(shù)據(jù) 043
4.3.6 第 6 步：形成結(jié)論 044
本章小結(jié)045
第 5 章 數(shù)據(jù)分析框架 046
5.1 數(shù)據(jù)分析思路 .046
5.2 精準(zhǔn)營銷分析框架（6R 準(zhǔn)則） 047
5.2.1 正確的客戶 . 048
5.2.2 正確的產(chǎn)品 . 049
5.2.3 合理的價格 . 049
5.2.4 *佳的時機 . 050
5.2.5 合適的方式 . 050
5.2.6 恰當(dāng)?shù)男畔?. 051
5.2.7 喜愛的套餐 . 051
5.3 精準(zhǔn)營銷分析過程 052
5.4 用戶行為分析框架（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 零售行業(yè)指標(biāo)體系 .058
5.5.1 人（銷售員、消費者） 058
5.5.2 貨（商品） . 059
5.5.3 場（店鋪） . 059
本章小結(jié)060
第 6 章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 061
6.1 預(yù)處理任務(wù) .061
6.2 數(shù)據(jù)集成 .062
6.2.1 樣本追加 . 063
6.2.2 變量合并 . 063
6.2.3 連接示例 . 067
6.3 數(shù)據(jù)清洗 .068
6.3.1 重復(fù)值處理 . 068
6.3.2 錯誤值處理 . 069
6.3.3 離群值處理 . 070
6.3.4 缺失值處理 . 074
6.4 樣本處理 .076
6.4.1 數(shù)據(jù)篩選 . 076
6.4.2 隨機抽樣 . 076
6.4.3 數(shù)據(jù)平衡 . 077
6.5 變量處理 .078
6.6 質(zhì)量評估 .079
本章小結(jié)080
第Ⅲ部分
描述統(tǒng)計分析篇
第 7 章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析基礎(chǔ) 082
7.1 認識數(shù)據(jù)集 .082
7.1.1 數(shù)據(jù)集格式 . 082
7.1.2 數(shù)據(jù)存儲類型 . 083
7.1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計類型 . 084
7.2 統(tǒng)計分析基礎(chǔ) .085
7.2.1 操作模式 . 085
7.2.2 關(guān)鍵要素 . 086
7.2.3 三個操作步驟 . 087
7.2.4 透視表組成結(jié)構(gòu) 088
7.3 常用統(tǒng)計指標(biāo) .089
7.3.1 集中趨勢 . 090
7.3.2 離散程度 . 092
7.3.3 分布形態(tài) . 094
7.3.4 統(tǒng)計匯總函數(shù) . 096
本章小結(jié)097
第 8 章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法 098
8.1 對比分析法 .098
8.1.1 案例：用戶特征分析 099
8.1.2 案例：增量不增收 100
8.1.3 統(tǒng)計分析思路框架 102
8.2 結(jié)構(gòu)分析法 .103
8.2.1 案例：靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析 104
8.2.2 案例：動態(tài)結(jié)構(gòu)分析 104
8.2.3 案例：財務(wù)結(jié)構(gòu)分析 105
8.3 分布分析法 .106
8.3.1 案例：運營商用戶消費分布 . 107
8.3.2 案例：銀行用戶消費分析 . 107
8.3.3 案例：運營商流量分布 109
8.4 趨勢分析法 .110
8.4.1 案例：手機銷量淡旺季 110
8.4.2 案例：訂單需求的周期性 . 111
8.4.3 案例：破解零售店的銷售規(guī)律 . 112
8.5 交叉分析法 .113
8.5.1 案例：各區(qū)域產(chǎn)品銷量 113
8.5.2 案例：產(chǎn)品偏好分析 114
8.5.3 案例：違約影響因素分析 . 117
8.6 杜邦分析法 .120
8.6.1 案例：凈資產(chǎn)收益率分析 . 121
8.6.2 案例：市場占有率分析 121
8.6.3 案例：銷售策略分析 122
8.7 漏斗分析法 .122
8.7.1 案例：電商轉(zhuǎn)化率分析 123
8.7.2 案例：消費者行為分析模型 . 125
本章小結(jié)126
第 9 章 數(shù)據(jù)的可視化分析 127
9.1 繪圖基本原則 .127
9.2 柱形圖 .128
9.2.1 簡單柱形圖 . 128
9.2.2 復(fù)式柱形圖 . 129
9.2.3 堆積柱形圖 . 129
9.2.4 百分比堆積柱形圖 130
9.2.5 畫圖原則 . 131
9.3 直方圖 .131
9.3.1 分布形態(tài) . 132
9.3.2 溢出值考慮 . 133
9.3.3 多組直方圖 . 134
9.3.4 畫圖原則 . 134
9.4 箱形圖 .135
9.4.1 簡單箱形圖 . 135
9.4.2 分組箱形圖 . 136
9.4.3 畫圖原則 . 137
9.5 餅圖 137
9.5.1 簡單餅圖 . 137
9.5.2 復(fù)合餅圖 . 138
9.5.3 畫圖原則 . 138
9.6 瀑布圖 .139
9.6.1 結(jié)構(gòu)瀑布圖 . 139
9.6.2 變化瀑布圖 . 140
9.6.3 畫圖原則 . 141
9.7 折線圖 .141
9.7.1 簡單折線圖 . 141
9.7.2 多折線圖 . 141
9.7.3 畫圖原則 . 142
9.8 散點圖 / 氣泡圖 142
9.8.1 散點圖 142
9.8.2 氣泡圖 143
9.8.3 畫圖原則 . 143
9.9 漏斗圖 .144
9.9.1 漏斗圖介紹 . 144
9.9.2 畫圖原則 . 144
9.10 象限圖 .144
9.10.1 象限圖介紹 . 145
9.10.2 畫圖原則 . 145
9.11 帕累托圖 .145
9.11.1 帕累托圖介紹 . 145
9.11.2 畫圖原則 . 146
本章小結(jié)146
第Ⅳ部分
影響因素分析篇
第 10 章 相關(guān)分析 148
10.1 影響因素分析 .148
10.2 相關(guān)分析 .150
10.2.1 相關(guān)分析種類 151
10.2.2 散點圖 . 151
10.2.3 相關(guān)系數(shù) . 153
10.2.4 顯著性檢驗 . 154
10.3 簡單相關(guān)分析步驟 155
10.3.1 第 1 步：繪制散點圖 156
10.3.2 第 2 步：計算相關(guān)系數(shù) . 157
10.3.3 第 3 步：顯著性檢驗 158
10.3.4 第 4 步：進行業(yè)務(wù)判斷 . 158
10.4 三種相關(guān)系數(shù) .158
10.4.1 Pearson 相關(guān)系數(shù) . 159
10.4.2 Spearman 相關(guān)系數(shù) . 160
10.4.3 Kendall 相關(guān)系數(shù) . 161
10.5 相關(guān)系數(shù)的選擇 .164
10.6 案例：消費水平影響因素分析 165
10.7 偏相關(guān)分析 .167
10.7.1 偏相關(guān)概念 . 168
10.7.2 計算公式 . 168
10.7.3 顯著性檢驗 . 168
10.7.4 案例：消費水平的偏相關(guān)分析 . 169
本章小結(jié)170
第 11 章 方差分析 171
11.1 方差分析的基本知識 .171
11.1.1 基本原理 . 172
11.1.2 方差分析前提條件 178
11.2 方差分析類別 .179
11.3 單因素方差分析 .179
11.3.1 單因素方差分析步驟 179
11.3.2 案例：單因素方差分析應(yīng)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：營銷廣告策略分析 . 186
11.4.3 案例：消費水平的影響因素分析 189
11.5 協(xié)方差分析 .193
11.5.1 基本原理 . 193
11.5.2 案例：生豬飼料效果差異性評估 194
11.5.3 案例：消費水平的影響因素分析 195
本章小結(jié)197
第 12 章 列聯(lián)分析 198
12.1 列聯(lián)分析的基本知識 .198
12.1.1 列聯(lián)表 . 199
12.1.2 期望值 . 199
12.2 卡方檢驗 .200
12.3 列聯(lián)分析步驟 .201
12.4 案例：客戶流失的影響因素分析 201
本章小結(jié)205
第Ⅴ部分
統(tǒng)計推斷分析篇
第 13 章 概率論基礎(chǔ) 207
13.1 基本概念 .207
13.2 概率分布 .209
13.3 離散型概率分布 .210
13.3.1 概率分布表示 210
13.3.2 伯努利分布 . 212
13.3.3 二項分布 . 212
13.3.4 泊松分布 . 216
13.3.5 幾何分布 . 219
13.4 連續(xù)型概率分布 .221
13.4.1 概率分布表示 221
13.4.2 均勻分布 . 225
13.4.3 指數(shù)分布 . 226
13.4.4 正態(tài)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 隨機變量的數(shù)字特征 .239
13.6.1 數(shù)學(xué)期望 . 240
13.6.2 方差 240
本章小結(jié)241
第 14 章 參數(shù)估計 243
14.1 抽樣估計基礎(chǔ) .243
14.1.1 基本概念 . 243
14.1.2 抽樣方法 . 244
14.1.3 大數(shù)定律 . 246
14.1.4 中心極限定理 247
14.2 參數(shù)估計 .250
14.2.1 點估計 . 250
14.2.2 均值點估計 . 252
14.2.3 比例點估計 . 253
14.2.4 產(chǎn)品壽命估計 254
14.3 區(qū)間估計 .255
14.3.1 基本概念 . 255
14.3.2 均值區(qū)間估計 256
14.3.3 方差區(qū)間估計 260
14.3.4 比例區(qū)間估計 263
14.4 抽樣誤差 .265
14.5 樣本容量確定 .266
14.5.1 均值評估的樣本容量 266
14.5.2 比例評估的樣本容量 267
本章小結(jié)268
第 15 章 假設(shè)檢驗 269
15.1 基本思想 .269
15.1.1 反證法 . 270
15.1.2 小概率 . 270
15.2 檢驗種類 .270
15.3 基本步驟 .271
15.4 顯著性檢驗 .274
15.5 常用檢驗統(tǒng)計量 .277
15.5.1 均值檢驗 . 277
15.5.2 方差檢驗 . 283
15.5.3 比例檢驗 . 286
15.6 兩類錯誤 .287
15.7 案例：SPSS 中假設(shè)檢驗 .288
15.7.1 案例：周歲兒童身高 T 檢驗 . 288
15.7.2 案例：信用卡消費水平 T檢驗 289
本章小結(jié)291
第 16 章 雙樣本假設(shè)檢驗 292
16.1 兩獨立樣本檢驗 .292
16.1.1 均值差異檢驗 293
16.1.2 方差齊性檢驗 296
16.2 兩配對樣本檢驗 .297
16.2.1 案例：存活天數(shù)差異 298
16.2.2 案例：施肥對幼苗成長影響 . 299
16.2.3 案例：針織品斷裂強力差異檢驗 300
16.3 案例：Excel 中雙樣本檢驗 301
16.3.1 案例：供應(yīng)商交付周期差異評估 301
16.3.2 案例：農(nóng)作物產(chǎn)量差異分析 . 303
16.3.3 案例：樁長度的估計值與
實際值的差異評估 305
16.4 案例：SPSS 中雙樣本檢驗 .306
16.4.1 案例：促銷與非促銷效果差異檢驗 . 306
16.4.2 案例：煙齡和膽固醇關(guān)系檢驗 308
16.4.3 案例：減肥茶效果檢驗 . 309
本章小結(jié)310
參考文獻 311
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商業(yè)分析思維與實踐:用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題 作者簡介
傅一航
----------------------------
傅一航，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)講師。計算機軟件與理論碩士（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，獲得多個獎項及五項國家專利，對大數(shù)據(jù)技術(shù)有深入實踐和研究！
專注于大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模、機器學(xué)習(xí)等應(yīng)用技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案，旨在將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域，幫助決策者實現(xiàn)管理決策、運營決策、營銷決策！
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