隨著互聯網技術的普及，數據產生的速度加快，數據規模越來越龐大，企業對數據分析師的需求也隨之增加。數據分析師需要做好日常的數據收集與積累的工作，通過數據分析師制定適合企業的發展計劃，幫助企業在激烈的市場競爭中贏得主動權，實現跨越發展。目前世界領先的企業中，大多已經簡歷了數據分析部門，知名互聯網公司如IBM、谷歌等企業尤其注重發展投資數據分析部門，培養數據分析團隊。數據分析師的分析結論與建議已經成為企業決策的重要參考。本書從數據分析師培養的角度，結合大量的圖表、案例，提煉出新手數據分析師最急需了解的內容，幫助讀者從宏觀角度全面了解數據分析師的工作流程。對于想要入行的新手來說，這是一本非常實用的工具書。
高峰，重慶文理學院高級實驗師，碩士生導師，韓國科學技術院訪問學者。目前從事大數據智能計算、人工智能及機器學些、虛擬現實的研究及科技成果轉化工作。發表學術論文近20篇，主持省部級以上教學科研項目7項。重慶市高校在線競聘開放課程負責人，重慶市一流課程負責人。
第1章 年薪50萬元的數據分析師都干什么
1.1 數據分析師是什么 / 001
1.1.1 數據分析師的等級標準 / 002
1.1.2 數據分析師的崗位職責 / 003
1.2 數據分析師的理論知識 / 004
1.2.1 數學統計知識 / 005
1.2.2 市場研究知識 / 006
1.3 數據分析的三種類型 / 009
1.3.1 描述性分析 / 010
1.3.2 探索性分析 / 010
1.3.3 驗證性分析 / 012
1.4 數據分析的工具 / 013
1.4.1 常用辦公軟件（Excel） / 013
1.4.2 數據庫 / 013
1.4.3 統計分析工具 / 014
第2章 數據分析對企業有什么意義
2.1 優化企業業務 / 015
2.1.1 全方位提升用戶體驗 / 016
2.1.2 優化整合企業資源 / 016
2.2 科學規劃企業營運 / 017
2.2.1 用數據發現新客戶 / 018
2.2.2 用數據衡量產品運營效果 / 020
2.2.3 用數據規劃企業發展藍圖 / 021
2.3 為企業增值 / 023
2.3.1 數據價值轉化為盈利模式 / 023
2.3.2 數據輔助業務擴充 / 024
第3章 收集數據：開啟數據分析的第一步
3.1 收集數據的三大原則 / 026
3.1.1 虛假數據不收集 / 026
3.1.2 誤差數據不收集 / 029
3.1.3 無用數據不收集 / 033
3.2 制訂數據收集計劃 / 035
3.2.1 確定工作范圍 / 036
3.2.2 建立必要的編碼原則 / 036
3.2.3 建立公用信息 / 037
3.2.4 BOM結構的確定 / 037
3.2.5 數據檢查 / 038
3.3 如何收集數據 / 039
3.3.1 明確收集數據的目的 / 040
3.3.2 決定數據分層因素 / 042
3.3.3 選擇正確抽樣方法 / 044
3.4 收集數據常見問題 / 048
3.4.1 不知從何處開始 / 048
3.4.2 收集過多的無效數據 / 050
3.4.3 收集的數據不全面 / 050
第4章 整理數據：將一手資料變為規范數據
4.1 整理數據的兩大原則 / 053
4.1.1 選擇性輸入 / 054
4.1.2 程式化輸出 / 054
4.2 四種數據整理方法 / 056
4.2.1 時間分配處理法 / 056
4.2.2 精簡分布處理法 / 057
4.2.3 設備結構處理法 / 058
4.2.4 中央處理器處理法 / 060
4.3 不規范數據整理 / 062
4.3.1 不規范數據界定 / 063
4.3.2 整理不規范數據的方法 / 064
第5章 分析數據：數據分析師的核心工作
5.1 哪些數據需要分析 / 066
5.1.1 財務數據 / 067
5.1.2 倉儲數據 / 068
5.1.3 營銷數據 / 070
5.1.4 人員數據 / 073
5.2 基本的數據分析方法 / 075
5.2.1 基礎分析法 / 075
5.2.2 進階分析法 / 080
5.3 三技巧玩轉數據分析 / 083
5.3.1 看分布：明確產品特點 / 084
5.3.2 看趨勢：追蹤產品發展 / 085
5.3.3 看細化：提升運營效率 / 085
5.4 做不好數據分析的原因 / 086
5.4.1 樣本容量不兼容 / 086
5.4.2 視覺效果過于美觀 / 087
5.4.3 因果關系理解有誤 / 089
5.4.4 忽視沉默用戶 / 090
5.4.5 過度夸大數據作用 / 090
第6章 進階分析一：正確分析財務數據
6.1 資產利用效率分析 / 092
6.1.1 總資產周轉率 / 093
6.1.2 固定資產周轉率 / 093
6.1.3 應收款項周轉率 / 094
6.1.4 庫存周轉率 / 095
6.2 資金獲取情況分析 / 096
6.2.1 初始盈利能力 / 096
6.2.2 盈利水平 / 098
6.2.3 投資回報情況 / 100
6.2.4 資本保值增值能力 / 101
6.2.5 社會貢獻能力 / 103
6.3 債務穩定性分析 / 103
6.3.1 流動債務償還能力 / 104
6.3.2 長期債務償還能力 / 105
6.4 規模擴充前景分析 / 107
6.4.1 營業增長水平 / 107
6.4.2 近年利潤平均增長率 / 109
6.4.3 近年資本平均增長率 / 110
6.4.4 資本積累情況 / 111
6.4.5 固定資產可持續發展能力 / 111
第7章 進階分析二：正確分析倉儲數據
7.1 倉儲資源利用程度分析 / 114
7.1.1 地產利用效率 / 115
7.1.2 倉容利用率 / 115
7.1.3 有效范圍 / 116
7.1.4 設備使用情況 / 116
7.2 倉儲服務水平分析 / 117
7.2.1 缺貨率與準時交貨率 / 117
7.2.2 貨損、貨差賠償費率 / 118
7.2.3 顧客滿意度 / 118
7.3 倉儲績效評價分析 / 119
7.3.1 七大倉儲績效評價原則 / 119
7.3.2 進出貨效率評價分析 / 121
7.3.3 儲存作業評價分析 / 122
7.3.4 訂單處理評價分析 / 124
7.3.5 裝卸搬運評價分析 / 125
第8章 進階分析三：正確分析營銷數據
8.1 企業經營現狀分析 / 127
8.1.1 市場占有率 / 128
8.1.2 利潤分析 / 129
8.1.3 成本分析 / 130
8.2 企業銷售情況分析 / 132
8.2.1 現金流 / 133
8.2.2 毛利率 / 134
8.2.3 產品銷售收入 / 135
8.2.4 篩選合適的零售商 / 138
8.3 用戶相關指標分析 / 141
8.3.1 新產品購買情況 / 141
8.3.2 用戶獲取難度 / 143
8.3.3 用戶滿意程度 / 144
8.3.4 盈虧平衡分析 / 146
第9章 進階分析四：正確分析人員數據
9.1 人員基礎指標分析 / 148
9.1.1 人員數量 / 148
9.1.2 人員流動情況 / 150
9.1.3 人員結構分布 / 153
9.2 人員運作情況分析 / 156
9.2.1 招聘 / 156
9.2.2 培訓 / 159
9.2.3 薪酬 / 163
9.2.4 績效 / 165
9.2.5 雇傭情況 / 166
9.3 人員規劃效果分析 / 167
9.3.1 人均效益 / 167
9.3.2 萬元工資盈利情況 / 168
第10章 展現數據：企業狀況一目了然
10.1 展示數據的兩種方法 / 170
10.1.1 圖表展示法 / 171
10.1.2 專業語言展示法 / 175
10.2 如何成為高效率的數據分析師 / 178
10.2.1 界面安排得當，不雜亂 / 179
10.2.2 多元化展示，生動有趣 / 181
10.2.3 合理控制數據精確度 / 182
第11章 撰寫數據分析報告：高水平數據分析師的必備技能
11.1 數據分析報告的規范結構 / 185
11.1.1 標題 / 186
11.1.2 目錄 / 187
11.1.3 前言 / 188
11.1.4 問題及建議 / 189
11.1.5 附錄 / 189
11.1.6 標準財務分析報告示例 / 190
11.2 數據分析報告的易錯點 / 195
11.2.1 圖文安排不合理，層次混亂 / 195
11.2.2 只提出問題，沒有解決方案 / 196
11.2.3 缺少明確結論，核心問題模糊 / 197
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