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数据分析实战：方法、工具与可视化
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第2章 数据分析基础知识

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2025-03-25 01:57:25
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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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