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数据分析实战：方法、工具与可视化
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简介
数据分析实战：方法、工具与可视化
方法
数据
工具
实战
可视化
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封面
内容提要
序
服务与支持
前言
第1章 为什么人人都要懂数据分析
1.1 产品经理为什么要懂数据分析
1.2 产品经理的数据分析实战案例
1.3 市场营销人员为什么要懂数据分析
1.4 公司领导、业务负责人为什么要懂数据分析
第2章 数据分析基础知识
2.1 PV和UV
2.2 指标
2.3 用户画像和拆分维度
2.4 用户行为漏斗
2.5 科学的AB实验
2.6 净收益检验
第3章 做一名优秀的数据分析师
3.1 数据分析师与数据观
3.2 对数据分析师岗位的一些理解
第4章 数据分析师的思维方式
4.1 数据分析的基本流程——形成“一根线”
4.2 数据分析的两个重要思维模型——“树”与“田”
第5章 海盗法则与指标体系建模
5.1 海盗法则
5.2 构建指标体系
第6章 数据分析方法
6.1 数据分析工具箱
6.2 现状分析
6.3 异常值发现
6.4 定位问题
第7章 AB测试——提高销售转化率
7.1 AB测试简介
7.2 AB测试的统计理论基础——假设检验
7.3 AB测试流程和实验
7.4 综合案例：Panda公司通过AB测试优化促销信息展示方案
7.5 AB测试进阶
第8章 用户画像
8.1 用户画像概况：用户画像概念及应用领域
8.2 用户画像构建途径
8.3 用户画像实战
第9章 数据可视化与Tableau操作
9.1 数据可视化概述
9.2 Tableau数据可视化基础
附录A 为什么抽样方差公式的分母中是n-1
附录B 时间序列趋势分解的Python代码
附录C 分词的Python代码
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