在一線從業十餘年的數據分析專家周文全老師通過大量真實的工作場景和實戰案例繫統地教你如何破局。閱讀本書，你會對業務理解、目標拆分和指標建立有一個全新的認識，培養基於業務需求主動思考和具有批判性思維的工作習慣，同時本書對數據的獲取、分析和展示方法也有細致講解，既啟發你如何想，又教你如何做。

●第1章 數據分析始於懂業務，切於指標體繫 001
1.1 怎樣纔叫懂業務並高於業務視角 002
1.1.1 懂業務的三個標準 003
1.1.2 什麼是高於業務視角 008
1.2 如何纔能成為懂業務的專家 014
1.2.1 多想一步，不做隻為完成工作的“機器人” 015
1.2.2 主動思考，培養批判性思維 018
1.3 四步法建立指標體繫 021
1.3.1 指標的含義 021
1.3.2 指標體繫的定義 022
1.3.3 指標體繫建立的四個步驟 023
1.4 五大行業的業務目標和指標體繫 028
1.4.1 能源行業的目標和指標體繫——以中石化為例 029
1.4.2 政務行業的目標和指標體繫——以粵省事為例 033
1.4.3 金融行業的目標和指標體繫——以建行App 為例 035
1.4.4 教育行業的目標和指標體繫——以騰訊課堂為例 037
1.4.5 互聯網行業的目標和指標體繫 039
第2章 良好的目標拆解能夠讓分析事半功倍 043
2.1 目標拆解的核心法則 044
2.1.1 MECE 法則是什麼 045
2.1.2 如何做到接近窮盡和相互獨立 046
2.1.3 MECE 法則實踐案例 051
2.2 利用公式法進行拆解 055
2.2.1 公式法的定義 055
2.2.2 生活中的問題用公式法拆解 055
2.2.3 銷售中的問題用公式法拆解 057
2.2.4 互聯網中的問題用公式法拆解 059
2.3 利用路徑法進行拆解 064
2.3.1 路徑法的定義 064
2.3.2 路徑法的案例：分析某清理工具App 的日活趨勢 064
2.4 利用模塊法進行拆解 068
2.4.1 模塊法的定義 069
2.4.2 模塊法的案例：利用商業畫布模型拆解商業問題 069
第3章 數據的選取對最終分析產生關鍵性的影響 075
3.1 常見的數據類型和獲取途徑 076
3.1.1 數據的類型 076
3.1.2 數據的獲取渠道 078
3.1.3 外部競爭對手數據的獲取 081
3.1.4 內部數據的提取 082
3.2 選取數據和數據預處理 092
3.2.1 選取數據的原則 092
3.2.2 數據預處理 095
第4章 業務模塊決定分析方法的適用場景 103
4.1 行業分析 104
4.1.1 行業分析的目的確認 105
4.1.2 繫統性資料搜集和整理 108
4.1.3 找到行業的痛點 112
4.1.4 形成自己的策略和觀點 114
4.2 市場規模預測分析 117
4.2.1 時間序列預測法 117
4.2.2 用戶構成預測法 121
4.3 渠道質量評估 125
4.3.1 渠道的定義、分類和管理 126
4.3.2 渠道質量分析法 128
4.3.3 渠道反作弊分析法 133
4.4 產品分析 136
4.4.1 產品的功能設計合理性分析 136
4.4.2 產品的健康度分析 143
4.4.3 產品精細化分群運營分析 145
……

本書繫統地介紹了數據如何始於業務、取於業務、用於業務。既有扎實的理論鋪設，又有具體的案例支撐，通俗易懂地回答了數據“怎麼來”和“怎麼用”的問題。同時，本書總結出了解決業務分析難題的六大步驟，包括對最終數據分析產生關鍵影響的數據源的選取方法，以及通過對業務模塊的判斷確定分析方法的適用場景，最終推演、驗證、分析出結論，並選擇很優的分析結果展現方式，讓數據分析全過程形成閉環。 本書的內容從底層原理出發，幫助讀者打好數據分析基本功。在原理的講解過程中，通過提問、思考、解答、案例分享的方式，結合三位專家十多年的行業經驗，讓讀者從根本上理解數據分析、學會數據分析。本書適合數據分析從業也、數據分析愛好者閱讀，也適合大中專院校數據相關專業的老師和學生使用。

周文全,黃怡媛,馬炯雄 著