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第1章 用數(shù)據(jù)分析解決問題的基本思路001 數(shù)據(jù)分析的正確方法：要想分析有價值，需要注意這幾點002 確定直接與利潤掛鉤的要素：輸出結(jié)果008 確定應(yīng)關(guān)注的分析對象：分析單位011 找出產(chǎn)生差異的“特征”：解釋變量017 自動確定分析方法：定性數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)020 時刻牢記三點進(jìn)行分析024 數(shù)據(jù)分析前軟件準(zhǔn)備025 第2章 初級數(shù)據(jù)分析實例：如何增加營業(yè)額027 分析1：顧客的性別和婚姻情況會對營業(yè)額產(chǎn)生影響嗎035 分析2：光顧次數(shù)與消費金額之間存在什么關(guān)系048 分析3：多元回歸分析要做的準(zhǔn)備―虛擬變量056 分析4：梳理影響銷售的多個要因060 報告：我們應(yīng)該采取什么措施來提高營業(yè)額呢 067 第3章 進(jìn)階數(shù)據(jù)分析實例1：擬定辦公用品的營銷戰(zhàn)略 071 分析1：將銷售數(shù)據(jù)重新統(tǒng)計成以員工為單位的數(shù)據(jù)079 分析2：合并銷售、入職測試、壓力測試的數(shù)據(jù)089 分析3：明確每位員工身上影響銷售的特征099 報告：有良好銷售業(yè)績的是怎樣的員工 104 第4章 進(jìn)階數(shù)據(jù)分析實例2：根據(jù)網(wǎng)站日志分析顧客行為 109 分析：對各類頁面的訪問次數(shù)進(jìn)行多元回歸分析 115 報告：具有何種行為的用戶會貢獻(xiàn)較高的銷售額 118 第5章 進(jìn)階數(shù)據(jù)分析實例3：預(yù)測產(chǎn)品銷量121 分析1：將各月的特征和過去的銷量用作解釋變量128 分析2：對各月的虛擬變量和銷量進(jìn)行多元回歸分析134 分析3：預(yù)測今后的銷量139 報告：準(zhǔn)備多少庫存伸縮量才能有效抑制機(jī)會損失的風(fēng)險呢 145 第6章 活用高級技巧，讓分析更高效、更深入147 軟件準(zhǔn)備：促進(jìn)Excel進(jìn)化為BI工具的PowerBI與SQLServer 148 活用術(shù)1：提高數(shù)據(jù)合并的效率150 活用術(shù)2：使用數(shù)據(jù)挖掘功能的多元回歸分析156 活用術(shù)3：進(jìn)行定性輸出結(jié)果分析的樸素貝葉斯分類162 活用術(shù)4：分析會對輸出結(jié)果產(chǎn)生影響的類型167 活用術(shù)5：迅速進(jìn)行時間序列分析177 活用術(shù)6：分析結(jié)果的可視化182 第7章 本書總結(jié)189 后 記 197 How to 索引 199