更新时间：2025-06-03 14:28:27
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内容简介
前言
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
1.1 数据分析能更有说服力
1.2 数据分析能提升企业的效率
1.3 数据分析能提升项目的成功率
1.4 数据分析能增强项目的说服力
1.5 数据分析能及时发现异常
1.6 数据分析能建立自身的影响力
第2章 目标确认：数据分析的第一步
2.1 确认目标后再行动
2.2 避免出现信息差
2.3 别遗漏关键信息
2.4 目标确认的步骤
第3章 寻找需要的数据：数据分析的基础
3.1 数据分析需要原材料
3.2 常见的数据类型
3.3 用户行为数据
3.3.1 分析用户行为数据的目的
3.3.2 用户行为数据的分类
3.3.3 用户行为数据的特点
3.4 产品内容数据
3.4.1 分析产品内容数据的目的
3.4.2 产品内容数据的分类
3.4.3 产品内容数据的特点
3.5 交易数据
3.5.1 分析交易数据的目的
3.5.2 交易数据的分类
3.5.3 交易数据的特点
3.6 运营数据
3.6.1 分析运营数据的目的
3.6.2 运营数据的分类
3.6.3 运营数据的特点
3.7 用户线下行为数据
3.7.1 分析用户线下行为数据的目的
3.7.2 用户线下行为数据的分类
3.7.3 用户线下行为数据的特点
3.8 第三方数据
3.8.1 分析第三方数据的目的
3.8.2 第三方数据的分类
3.8.3 第三方数据的特点
第4章 理解业务流程：数据分析的核心
4.1 理解数据分析中的业务三要素
4.2 活跃用户数
4.2.1 理解活跃用户数
4.2.2 增加活跃用户数的常见方法
4.3 用户转化率
4.3.1 理解用户转化率
4.3.2 提升用户转化率的常见方法
4.4 营收规模
4.4.1 理解营收规模
4.4.2 扩大营收规模的常见方法
第5章 数据分析方法：五招快速上手
5.1 数据分析第一招：看变化
5.1.1 什么是看变化
5.1.2 变化数与变化率
5.1.3 环比与同比
5.2 数据分析第二招：做比较
5.2.1 什么是做比较
5.2.2 参照物的选择
5.2.3 目标达成情况
5.2.4 竞品对比
5.2.5 市场占有率
5.3 数据分析第三招：做拆分
5.3.1 什么是做拆分
5.3.2 按用户访问渠道拆分
5.3.3 按地理位置拆分
5.3.4 按用户属性拆分
5.4 数据分析第四招：看转化
5.4.1 什么是转化率
5.4.2 多层转化率的分析
5.4.3 转化率分析工具：漏斗图和用户旅程地图
5.5 数据分析第五招：发现规律与异常
5.5.1 什么是数据的规律与异常
5.5.2 发现规律
5.5.3 发现异常
第6章 撰写数据分析报告：展示数据分析结论
6.1 短促有力的结论
6.1.1 结论的组成
6.1.2 结论的几种类型
6.1.3 结论表达的原则
6.2 清晰的论证逻辑
6.2.1 论证逻辑要成立
6.2.2 论证逻辑的梳理方法
6.2.3 验证论证逻辑是否成立
6.3 汇报的作用
6.3.1 汇报关系到员工的标签
6.3.2 汇报关系到项目的推进
6.4 汇报工作的要点
第2篇 数据分析实例篇
第7章 数据分析实例：看清业务现状
7.1 寻找北极星指标：衡量业务发展的情况
7.1.1 什么是北极星指标
7.1.2 如何选北极星指标
7.2 北极星指标的统计
7.2.1 什么是月活跃用户数
