《数据分析方法论和业务实战（全彩）》内容简介

数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。
陈友洋，毕业于香港中文大学和中山大学，腾讯前数据科学家，数据分析类公众号“渔好学”主理人，分享多篇数据相关的干货文章。在知乎（知乎账号：渔好学）上分享的数据分析相关文章的全网阅读量超2000000次，广受好评。在数据分析、数据体系搭建、数据科学方面具有多年经验，积累了丰富的数据分析项目经验。

作品目录

前言
第1章：数据分析基础
1.1、什么是数据分析
1.2、为什么要做数据分析
1.3、数据分析的步骤
1.4、数据分析师的日常工作
1.5、数据分析师的前景和发展
第2章：数据指标体系
2.1、数据指标和数据指标体系
2.2、为什么要搭建数据指标体系
2.3、常见的数据指标体系
第3章：如何搭建数据指标体系
3.1、什么是数据埋点
3.2、为什么要埋点
3.3、如何设计埋点方案
3.4、埋点的开发流程
3.5、指标体系搭建方法论
3.6、数据指标体系搭建实战
第4章：数据分析方法论
4.1、什么是数据分析方法
4.2、营销管理方法论
4.3、常用数据分析方法论及其应用
第5章：用户留存分析
5.1、什么是用户留存
5.2、为什么要进行用户留存分析
5.3、影响用户留存的可能因素
5.4、用户留存的3个阶段
5.5、用户留存分析的常见方法——挖掘Aha时刻
第6章：用户特征分析
6.1、用户特征分析适用的业务场景
6.2、用户特征分析的方法
6.3、用户特征分析和用户预测模型的区别与联系
6.4、评估用户特征
第7章：用户流失分析
7.1、什么是用户流失
7.2、用户流失分析常见错误
7.3、生命周期和流失
7.4、流失用户的确定方法
7.5、用户流失分析和预测
7.6、如何召回流失用户
7.7、总结
第8章：从零开始完成数据分析项目
8.1、项目背景
8.2、制订需求分析框架和分析计划
8.3、数据的提取和摸底
8.4、特征工程
8.5、初步搭建挖掘模型
8.6、完成分析报告和落地应用建议
8.7、制定具体的落地方案和评估方案
8.8、业务落地实验方案和效果评估
8.9、项目总结
第9章：关于数据分析师常见的困惑和问题
9.1、为什么数据分析师找工作这么难
9.2、数据分析师的专业选择
9.3、数据分析师面试流程
9.4、数据分析师最重要的能力
9.5、常见的数据分析师的困境