數據分析原理：6步解決業(yè)務分析難題

目 錄
第1章　數據分析始于懂業(yè)務，切于指標體系 001
1.1　怎樣才叫懂業(yè)務并高于業(yè)務視角 002
1.1.1　懂業(yè)務的三個標準 003
1.1.2　什么是高于業(yè)務視角 008
1.2　如何才能成為懂業(yè)務的專家 014
1.2.1　多想一步，不做只為完成工作的“機器人” 015
1.2.2　主動思考，培養(yǎng)批判性思維 018
1.3　四步法建立指標體系 021
1.3.1　指標的含義 021
1.3.2　指標體系的定義 022
1.3.3　指標體系建立的四個步驟 023
1.4　五大行業(yè)的業(yè)務目標和指標體系 028
1.4.1　能源行業(yè)的目標和指標體系——以中石化為例 029
1.4.2　政務行業(yè)的目標和指標體系——以粵省事為例 033
1.4.3　金融行業(yè)的目標和指標體系——以建行App 為例 035
1.4.4　教育行業(yè)的目標和指標體系——以騰訊課堂為例 037
1.4.5　互聯網行業(yè)的目標和指標體系 039

第2章　良好的目標拆解能夠讓分析事半功倍 043
2.1　目標拆解的核心法則 044
2.1.1　MECE 法則是什么 045
2.1.2　如何做到完全窮盡和相互獨立 046
2.1.3　MECE 法則實踐案例 051
2.2　利用公式法進行拆解 055
2.2.1　公式法的定義 055
2.2.2　生活中的問題用公式法拆解 055
2.2.3　銷售中的問題用公式法拆解 057
2.2.4　互聯網中的問題用公式法拆解 059
2.3　利用路徑法進行拆解 064
2.3.1　路徑法的定義 064
2.3.2　路徑法的案例：分析某清理工具App 的日活趨勢 064
2.4　利用模塊法進行拆解 068
2.4.1　模塊法的定義 069
2.4.2　模塊法的案例：利用商業(yè)畫布模型拆解商業(yè)問題 069

第3章　數據的選取對最終分析產生關鍵性的影響 075
3.1　常見的數據類型和獲取途徑 076
3.1.1　數據的類型 076
3.1.2　數據的獲取渠道 078
3.1.3　外部競爭對手數據的獲取 081
3.1.4　內部數據的提取 082
3.2　選取數據和數據預處理 092
3.2.1　選取數據的原則 092
3.2.2　數據預處理 095

第4章　業(yè)務模塊決定分析方法的適用場景 103
4.1　行業(yè)分析 104
4.1.1　行業(yè)分析的目的確認 105
4.1.2　系統(tǒng)性資料搜集和整理 108
4.1.3　找到行業(yè)的痛點 112
4.1.4　形成自己的策略和觀點 114
4.2　市場規(guī)模預測分析 117
4.2.1　時間序列預測法 117
4.2.2　用戶構成預測法 121
4.3　渠道質量評估 125
4.3.1　渠道的定義、分類和管理 126
4.3.2　渠道質量分析法 128
4.3.3　渠道反作弊分析法 133
4.4　產品分析 136
4.4.1　產品的功能設計合理性分析 136
4.4.2　產品的健康度分析 143
4.4.3　產品精細化分群運營分析 145
4.5　運營活動分析 150
4.5.1　活動目標拆解分析法 152
4.5.2　設計活動內容之選品分析法 155
4.5.3　活動前上線預熱之優(yōu)惠券營銷分析 157
4.5.4　活動正式上線之指標體系日常監(jiān)控分析 160
4.5.5　活動后效果復盤之整體效果分析 161
4.6　用戶增長分析 163
4.6.1　用戶留存率增長分析 165
4.6.2　用戶流失率降低分析 171

第5章　推演、組織、驗證出正確的結論 177
5.1　合理推演，避免謬誤，從而得出正確的結論 178
5.1.1　過度簡化因果謬誤 178
5.1.2　滑坡謬誤 180
5.1.3　忽略常見原因謬誤 182
5.1.4　事后歸因謬誤 183
5.1.5　以偏概全謬誤 184
5.2　分析結論的組織：金字塔原理的使用 186
5.2.1　結論的三個層次 186
5.2.2　什么是金字塔原理 189
5.2.3　如何運用金字塔原理 190
5.3　多數分析結論都需要靠AB 測試來驗證 193
5.3.1　AB 測試的應用場景 193
5.3.2　AB 測試四步法 194
5.3.3　AB 測試的常見誤區(qū) 198

第6章　數據分析的展現方式 201
6.1　圖表是數據分析結論的最直觀展現方式 202
6.1.1　“圖表三千，只取一瓢” 203
6.1.2　根據論證邏輯，選擇合適的圖表 203
6.1.3　錦上添花的其他圖表類型 209
6.1.4　圖表需要優(yōu)化：圖表優(yōu)化的三大原則 211
6.2　分析報告能把數據分析的結論和思考進一步升華 216
6.2.1　克服拖延癥最好的辦法：“先把手弄臟” 216
6.2.2　搭好基礎框架就完成了至少80% 的工作 216
6.2.3　細心打磨，增強專業(yè)說服力 217
6.3　把數據分析的結論娓娓道來 218
6.3.1　匯報是達到業(yè)務目的的手段 218
6.3.2　用講故事的邏輯組織你的匯報 220
6.3.3　優(yōu)秀匯報的成熟模型：SCQA 和ZUORA 222
6.3.4　說在最后：準備好面對問題和挑戰(zhàn) 225