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前言 业务导向的大数据分析
第Ⅰ部分 数据决策理论篇
第1章 从0到1解构大数据
1.1 数字化背景
1.2 大数据的三层认知
1.3 什么是大数据
1.4 大数据十字特征
1.5 DIKW体系
1.6 数据的本质
1.7 大数据不在于大，而在于全
本章小结
第2章 数据决策的底层逻辑
2.1 数据的决策逻辑
2.2 探索规律，按照规律来决策
2.3 发现变化，找到短板来决策
2.4 厘清关系，找影响因素做决策
2.5 预测未来，通过预判来决策
本章小结
第3章 数据决策环节
3.1 数据决策路径
3.2 业务数据化
3.3 数据信息化
3.4 信息策略化
3.5 案例：赚差价的营业员
本章小结
第Ⅱ部分 数据分析基础篇
第4章 数据分析概述
4.1 认识业务分析阶段
4.2 了解数据分析方法
4.3 熟知数据分析过程
本章小结
第5章 数据分析框架
5.1 数据分析思路
5.2 精准营销分析框架（6R准则）
5.3 精准营销分析过程
5.4 用户行为分析框架（5W2H）
5.5 零售行业指标体系
本章小结
第6章 数据预处理
6.1 预处理任务
6.2 数据集成
6.3 数据清洗
6.4 样本处理
6.5 变量处理
6.6 质量评估
本章小结
第Ⅲ部分 描述统计分析篇
第7章 数据统计分析基础
7.1 认识数据集
7.2 统计分析基础
7.3 常用统计指标
本章小结
第8章 数据统计分析方法
8.1 对比分析法
8.2 结构分析法
8.3 分布分析法
8.4 趋势分析法
8.5 交叉分析法
8.6 杜邦分析法
8.7 漏斗分析法
本章小结
第9章 数据的可视化分析
9.1 绘图基本原则
9.2 柱形图
9.3 直方图
9.4 箱形图
9.5 饼图
9.6 瀑布图
9.7 折线图
9.8 散点图/气泡图
9.9 漏斗图
9.10 象限图
9.11 帕累托图
本章小结
第Ⅳ部分 影响因素分析篇
第10章 相关分析
10.1 影响因素分析
10.2 相关分析
10.3 简单相关分析步骤
10.4 三种相关系数
10.5 相关系数的选择
10.6 案例：消费水平影响因素分析
10.7 偏相关分析
本章小结
第11章 方差分析
11.1 方差分析的基本知识
11.2 方差分析类别
11.3 单因素方差分析
11.4 多因素方差分析
11.5 协方差分析
本章小结
第12章 列联分析
12.1 列联分析的基本知识
12.2 卡方检验
12.3 列联分析步骤
12.4 案例：客户流失的影响因素分析
本章小结
第Ⅴ部分 统计推断分析篇
第13章 概率论基础
13.1 基本概念
13.2 概率分布
13.3 离散型概率分布
13.4 连续型概率分布
13.5 其他常用分布
13.6 随机变量的数字特征
本章小结
第14章 参数估计
14.1 抽样估计基础
14.2 参数估计
14.3 区间估计
14.4 抽样误差
14.5 样本容量确定
本章小结
第15章 假设检验
15.1 基本思想
15.2 检验种类
15.3 基本步骤
15.4 显著性检验
15.5 常用检验统计量
15.6 两类错误
15.7 案例：SPSS中假设检验
本章小结
第16章 双样本假设检验
16.1 两独立样本检验
16.2 两配对样本检验
16.3 案例：Excel中双样本检验
16.4 案例：SPSS中双样本检验
本章小结
参考文献
封底
更新时间：2025-03-27 18:52:09
完结共132章
倒序