领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (212章)
《商业策略数据分析》分为六部分，分别讲解数据科学基础与EDIT 数字化工作模型、数据处理与可视化、根因分析、业务优化，以及数据治理与数据模型管理。其中，第一部分就是第1 章的内容，第二部分包含第2 章和第3 章，第三部分包含第4~8 章，第四部分包含第9~11 章，第部分包含第12 章和第13 章，每章分别针对当前部分的问题进行分析与处理。第六部分是第14章，是案例章节。 《商业策略数据分析》比较适合以下几类人群阅读。 （1）经常接触数据策略分析的业务人员。 本书能够帮助数据策略分析业务人员了解基本的策略分析思路与方法，掌握常见的策略分析工具，使其成为更加优秀的数据策略分析人员。 （2）数据分析入门者或有一定的数据分析基础，想要进一步了解数据策略分析思维与方法的读者。
第1章 EDIT模型概述
正文
第1章 EDIT模型概述1.1 探索阶段1.2 诊断阶段1.3 指导阶段1.4 工具支持1.5 本章练习题第2章 数据处理2.1 使用pandas读取结构化数据2.1.1 读取数据2.1.2 写出数据2.2 数据整合2.2.1 行、列操作2.2.2 条件查询2.2.3 横向连接2.2.4 纵向合并2.2.6 分组汇总2.2.7 拆分列2.2.8 赋值与条件赋值2.3 数据清洗2.3.1 重复值处理2.3.2 缺失值处理2.4 本章练习题第3章 指标体系与数据可视化3.1.1 Matplotlib绘图库3.1.2 Seaborn绘图库3.2 描述性统计分析与绘图3.2.1 描述性统计进行数据探索3.2.2 制作报表与统计制图3.2.3 制图的步骤3.3 指标体系3.3.1 建立指标标准3.3.2 什么是指标体系3.3.3 构建指标体系的意义3.3.4 构建指标库3.3.5 搭建管理分析视图和指标应用模式3.4 本章练习题第4章 数据采集与数据预处理4.1.1 市场研究中的数据4.1.2 概率抽样方法4.1.3 非概率抽样方法4.1.4 概率抽样和非概率抽样的比较4.2.1 市场调研流程4.2.2 市场调研目标设定4.2.3 市场调研前的准备工作4.2.4 实施调研4.3.1 数据预处理基本步骤4.3.2 错误数据识别与处理4.3.3 连续型变量离群值识别与处理4.3.4 分类型变量概化处理4.3.5 缺失值处理4.3.6 连续型变量分布形态转换4.3.7 连续型变量中心标准化或归一化4.3.8 变量降维4.3.9 WoE转换4.4 本章练习题第5章 宏观业务分析方法5.1 矩阵分析法5.2 连续型变量降维5.2.1 方法概述5.2.2 变量筛选5.2.3 维度归约5.3.1 主成分分析简介5.3.2 主成分分析原理5.3.3 主成分分析的运用5.3.4 实战案例：在Python中实现主成分分析5.3.5 基于主成分的冗余变量筛选5.4 因子分析5.4.1 因子分析模型5.4.2 因子分析算法5.4.3 实战案例：在Python中实现因子分析5.5 多维尺度分析5.6 本章练习题第6章 用户标签体系与用户画像6.1 标签体系的整体框架6.2 标签的分类6.2.1 从研究客体的数据类型角度分类6.2.2 从标签的时态角度分类6.2.3 从标签的加工角度分类6.2.4 业务指标与用户标签的关系6.3 用户画像6.3.1 细分市场与STP模型6.3.2 快速入手用户画像6.3.3 用户分群的发展历程6.3.4 用户的决策进程6.3.5 马斯洛需求理论6.3.6 用户消费的成本与收益6.3.7 用户细分的方法6.3.8 基于用户分群的精准营销6.3.9 标签与数据科学的过程6.4 实战案例：用Python实现用户画像6.4.1 使用Python进行用户画像的基础知识6.4.2 用户画像在诊断阶段中的应用6.4.3 样本数据集介绍6.4.4 使用SQL语句进行数据处理6.4.5 使用Python做用户画像6.5 本章练习题第7章 使用统计学方法进行变量有效性测试7.1 假设检验7.1.1 假设检验的基本概念7.1.2 假设检验中的两类错误7.1.3 假设检验与区间估计的联系7.1.4 假设检验的基本步骤7.1.5 配对样本t检验7.2 方差分析7.2.1 单因素方差分析7.2.2 多因素方差分析7.3 列联表分析与卡方检验7.3.1 列联表7.3.2 卡方检验7.4 线性回归7.4.1 简单线性回归7.4.2 多元线性回归7.4.3 多元线性回归的变量筛选7.4.4 线性回归模型的经典假设7.4.5 建立线性回归模型的基本步骤7.5 逻辑回归7.5.1 逻辑回归的相关关系分析7.5.2 逻辑回归模型及实现7.5.3 逻辑回归的极大似然估计7.5.4 模型评估7.5.5 因果推断模型7.6 本章练习题(1)7.6 本章练习题(2)7.6 本章练习题(3)8.2 效应分解法8.3.2 ARMA模8.3.3 在Python中进行AR建模8.4.1 差分与ARIMA模型8.4.2 在Python中进行ARIMA建模8.5 ARIMA建模方法总结8.6 本章练习题第9章 用户分群方法9.1 用户细分与聚类9.1.1 用户细分的重要意义9.1.2 用户细分的不同商业主题9.2 聚类分析的基本概念9.3 聚类模型的评估9.3.1 轮廓系数9.3.2 平方根标准误差9.3.3 R29.3.4 ARI9.4 层次聚类9.4.1 层次聚类的算法描述9.4.2 层次聚类分群数量的确定9.4.3 层次聚类应用简单案例9.4.4 层次聚类的特点9.5 K-means聚类算法9.5.1 K-means聚类算法描述9.5.2 K-means聚类算法的应用：用户细分9.6 聚类事后分析：决策树应用9.6.1 决策树的基本概念9.6.2 决策树解读用户分群后的特征9.7 本章练习题第10章 业务流程分析与流程优化10.1 价值流程图10.2.1 转换漏斗10.2.2 对比测试10.3 本章练习题第11章 运筹优化模型11.1 线性规划11.2 整数规划11.3 二次规划11.4 本章练习题第12章 数据治理12.1 数据治理的驱动因素12.2 数据治理体系12.2.1 数据治理域12.2.2 数据管理域12.2.3 数据应用域12.3 如何开展数据治理12.3.1 准确地定位数据治理12.3.2 明确数据应用方向12.3.3 多层级全方位进行治理12.4 本章练习题第13章 数据模型管理13.1 数据分类13.2.1 数据架构的基本概念13.2.2 数据模型介绍13.2.3 数据建模基础13.2.4 主题域分类13.2.5 概念模型13.2.6 逻辑模型13.2.7 物理模型13.3 数据建模案例13.4 数据仓库体系和ETL13.5 本章练习题第14章 智能对话分析与预测14.1 导入数据14.2.1 缺失值14.2.2 重复值14.2.3 异常值14.2.4 相关分析14.3.1 多变量图14.3.2 回归拟合图14.3.3 联合分布图14.4.1 划分数据集14.4.2 初步建模14.4.3 模型优化14.4.4 模型预测与评估15.1 CDA职业概述15.1.1 CDA职业背景15.1.2 CDA职业特点15.1.3 CDA职业前景15.2 CDA认证简介15.2.1 CDA认证标准15.2.2 CDA认证方式15.2.3 CDA认证流程15.2.4 CDA认证证书15.3 CDA持证人与会员15.3.1 成为CDA会员15.3.2 CDA持证人权益15.3.3 年检和继续教育
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