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一、引言

随着大数据时代的来临，商业分析思维与实践在解决商业问题中发挥着越来越重要的作用。数据分析不仅可以帮助企业深入了解市场需求，优化产品和服务，还可以为企业决策提供科学依据。本文将探讨如何运用商业分析思维与实践，利用数据分析解决商业问题。

二、商业分析思维概述

商业分析思维是指以数据驱动的决策方法，通过收集、整理、分析和解读数据，发现数据背后的规律和趋势，从而解决商业问题的一种思维方式。商业分析思维强调数据与业务相结合，注重数据的实用性和可操作性。

三、数据分析在商业实践中的应用

1. 市场分析：通过对市场数据进行深入分析，了解市场需求、竞争态势和消费者行为，为企业制定营销策略提供依据。

2. 销售预测：利用历史销售数据，通过数据分析预测未来销售趋势，帮助企业制定合理的库存管理和销售计划。

3. 客户细分：通过客户数据的分析，将客户群体进行细分，以便更好地满足不同客户需求，提高客户满意度和忠诚度。

4. 风险评估与管理：通过数据分析识别潜在风险因素，评估企业面临的风险，制定相应的风险管理措施。

5. 供应链优化：通过对供应链数据的分析，优化采购、生产和物流等环节，降低成本、提高效率。

四、如何培养商业分析思维与实践能力

1. 建立数据驱动的思维方式：将数据分析作为决策的重要依据，培养基于数据的决策习惯。

2. 学习统计学基础：了解概率、统计推断和回归分析等统计学基础知识，为数据分析提供理论支持。

3. 掌握数据分析工具：学习并掌握常用的数据分析工具，如Excel、Python和R等，提高数据处理和分析能力。

4. 参与实际项目：通过参与企业或组织的数据分析项目，将理论知识应用于实际场景中，提升实践能力。

5. 持续学习和交流：关注数据分析领域的最新动态和发展趋势，与同行进行交流和学习，提升自己的专业素养。

五、结论

商业分析思维与实践是解决商业问题的重要手段之一。通过培养数据驱动的思维方式、掌握数据分析工具和方法、参与实际项目等方式，不断提升自己的商业分析能力。同时，持续关注数据分析领域的最新动态和发展趋势，为企业创造更大的价值。

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《商业分析思维与实践：用数据分析解决商业问题》

商业数据分析思维与实践高效指南：基本流程+基础知识+方法原理+操作步骤+案例应用，以业务为导向，深入数据分析与业务融合的底层逻辑，实现决策更科学、管理更高效、营销更精准。

亮点

1. 重思路：数据思维+分析框架，深入数据分析解决商业问题的底层逻辑
2. 重体系：分析过程+分析阶段，全流程、立体化解析大数据时代商业分析核心方法论
3. 重实战：分析方法+分析模型+分析工具，快速上手发现业务规律、解决实际问题
4. 重落地：可视化+数据解读+业务策略，实现商业数据分析与业务需求完美融合
5. 赠送资源：免费赠送全书案例源文件，供读者下载学习。

内容简介

本书以业务为导向，详细地讲解了如何通过大数据分析来解决商业问题。其目的在于运用大数据分析思维，帮助读者把学术知识应用于真实的业务场景，解决实际的业务问题。

本书基于业务问题，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照标准分析步骤对数据进行恰当的预处理，选择合适的分析方法和分析模型，使用恰当的分析工具对数据进行分析，以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解，帮助业务专家做出合适的业务判断，制定准确的业务策略。

本书既可作为各行各业的一线业务在线人员、业务决策人员、数据分析人员、企业管理人员的学习用书，也可以作为广大本科院校、高职高专院校的大数据相关专业的教材用书，还可作为从事大数据分析与应用培训的参考教材。

作者简介

傅一航，大数据培训讲师。计算机软件与理论硕士（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）。在华为工作十年，获得多个奖项及五项国家专利，对大数据技术有深入实践和研究！

专注于大数据分析、数据挖掘、数据建模、机器学习等应用技术，以及大数据系统部署解决方案，旨在将大数据技术应用于商业领域，帮助决策者实现管理决策、运营决策、营销决策！

目录

第I部分

数据决策理论篇

第 1 章 从 0 到 1 解构大数据 002

1.1 数字化背景 .002

1.2 大数据的三层认知 003

1.3 什么是大数据 005

1.4 大数据十字特征 .006

1.5 DIKW 体系 009

1.6 数据的本质 .010

1.7 大数据不在于大，而在于全.011

本章小结013

第 2 章 数据决策的底层逻辑 014

2.1 数据的决策逻辑 .014

2.2 探索规律，按照规律来决策.015

2.3 发现变化，找到短板来决策.017

2.4 厘清关系，找影响因素做决策 020

2.5 预测未来，通过预判来决策.022

本章小结024

第 3 章 数据决策环节 025

3.1 数据决策路径 .025

3.2 业务数据化 .026

3.3 数据信息化 .027

3.4 信息策略化 .028

3.5 案例：赚差价的营业员 028

本章小结030

第Ⅱ部分

数据分析基础篇

第 4 章 数据分析概述 032

4.1 认识业务分析阶段 032

4.1.1 现状分析 . 033

4.1.2 原因分析 . 033

4.1.3 预测分析 . 033

4.2 了解数据分析方法 034

4.2.1 描述性分析 . 034

4.2.2 诊断性分析 . 034

4.2.3 预测性分析 . 035

4.2.4 推断性分析 . 035

4.2.5 专题性分析 . 035

4.3 熟知数据分析过程 035

4.3.1 第 1 步：明确目的 036

4.3.2 第 2 步：收集数据 038

4.3.3 第 3 步：整理数据 039

4.3.4 第 4 步：分析数据 040

4.3.5 第 5 步：呈现数据 043

4.3.6 第 6 步：形成结论 044

本章小结045

第 5 章 数据分析框架 046

5.1 数据分析思路 .046

5.2 精准营销分析框架（6R 准则） 047

5.2.1 正确的客户 . 048

5.2.2 正确的产品 . 049

5.2.3 合理的价格 . 049

5.2.4 最佳的时机 . 050

5.2.5 合适的方式 . 050

5.2.6 恰当的信息 . 051

5.2.7 喜爱的套餐 . 051

5.3 精准营销分析过程 052

5.4 用户行为分析框架（5W2H） 055

5.4.1 WHY . 056

5.4.2 WHAT 056

5.4.3 WHO . 056

5.4.4 WHEN 056

5.4.5 WHERE . 057

5.4.6 HOW . 057

5.4.7 HOW MUCH . 057

5.5 零售行业指标体系 .058

5.5.1 人（销售员、消费者） 058

5.5.2 货（商品） . 059

5.5.3 场（店铺） . 059

本章小结060

第 6 章 数据预处理 061

6.1 预处理任务 .061

6.2 数据集成 .062

6.2.1 样本追加 . 063

6.2.2 变量合并 . 063

6.2.3 连接示例 . 067

6.3 数据清洗 .068

6.3.1 重复值处理 . 068

6.3.2 错误值处理 . 069

6.3.3 离群值处理 . 070

6.3.4 缺失值处理 . 074

6.4 样本处理 .076

6.4.1 数据筛选 . 076

6.4.2 随机抽样 . 076

6.4.3 数据平衡 . 077

6.5 变量处理 .078

6.6 质量评估 .079

本章小结080

第Ⅲ部分

描述统计分析篇

第 7 章 数据统计分析基础 082

7.1 认识数据集 .082

7.1.1 数据集格式 . 082

7.1.2 数据存储类型 . 083

7.1.3 数据统计类型 . 084

7.2 统计分析基础 .085

7.2.1 操作模式 . 085

7.2.2 关键要素 . 086

7.2.3 三个操作步骤 . 087

7.2.4 透视表组成结构 088

7.3 常用统计指标 .089

7.3.1 集中趋势 . 090

7.3.2 离散程度 . 092

7.3.3 分布形态 . 094

7.3.4 统计汇总函数 . 096

本章小结097

第 8 章 数据统计分析方法 098

8.1 对比分析法 .098

8.1.1 案例：用户特征分析 099

8.1.2 案例：增量不增收 100

8.1.3 统计分析思路框架 102

8.2 结构分析法 .103

8.2.1 案例：静态结构分析 104

8.2.2 案例：动态结构分析 104

8.2.3 案例：财务结构分析 105

8.3 分布分析法 .106

8.3.1 案例：运营商用户消费分布 . 107

8.3.2 案例：银行用户消费分析 . 107

8.3.3 案例：运营商流量分布 109

8.4 趋势分析法 .110

8.4.1 案例：手机销量淡旺季 110

8.4.2 案例：订单需求的周期性 . 111

8.4.3 案例：破解零售店的销售规律 . 112

8.5 交叉分析法 .113

8.5.1 案例：各区域产品销量 113

8.5.2 案例：产品偏好分析 114

8.5.3 案例：违约影响因素分析 . 117

8.6 杜邦分析法 .120

8.6.1 案例：净资产收益率分析 . 121

8.6.2 案例：市场占有率分析 121

8.6.3 案例：销售策略分析 122

8.7 漏斗分析法 .122

8.7.1 案例：电商转化率分析 123

8.7.2 案例：消费者行为分析模型 . 125

本章小结126

第 9 章 数据的可视化分析 127

9.1 绘图基本原则 .127

9.2 柱形图 .128

9.2.1 简单柱形图 . 128

9.2.2 复式柱形图 . 129

9.2.3 堆积柱形图 . 129

9.2.4 百分比堆积柱形图 130

9.2.5 画图原则 . 131

9.3 直方图 .131

9.3.1 分布形态 . 132

9.3.2 溢出值考虑 . 133

9.3.3 多组直方图 . 134

9.3.4 画图原则 . 134

9.4 箱形图 .135

9.4.1 简单箱形图 . 135

9.4.2 分组箱形图 . 136

9.4.3 画图原则 . 137

9.5 饼图 137

9.5.1 简单饼图 . 137

9.5.2 复合饼图 . 138

9.5.3 画图原则 . 138

9.6 瀑布图 .139

9.6.1 结构瀑布图 . 139

9.6.2 变化瀑布图 . 140

9.6.3 画图原则 . 141

9.7 折线图 .141

9.7.1 简单折线图 . 141

9.7.2 多折线图 . 141

9.7.3 画图原则 . 142

9.8 散点图 / 气泡图 142

9.8.1 散点图 142

9.8.2 气泡图 143

9.8.3 画图原则 . 143

9.9 漏斗图 .144

9.9.1 漏斗图介绍 . 144

9.9.2 画图原则 . 144

9.10 象限图 .144

9.10.1 象限图介绍 . 145

9.10.2 画图原则 . 145

9.11 帕累托图 .145

9.11.1 帕累托图介绍 . 145

9.11.2 画图原则 . 146

本章小结146

第Ⅳ部分

影响因素分析篇

第 10 章 相关分析 148

10.1 影响因素分析 .148

10.2 相关分析 .150

10.2.1 相关分析种类 151

10.2.2 散点图 . 151

10.2.3 相关系数 . 153

10.2.4 显著性检验 . 154

10.3 简单相关分析步骤 155

10.3.1 第 1 步：绘制散点图 156

10.3.2 第 2 步：计算相关系数 . 157

10.3.3 第 3 步：显著性检验 158

10.3.4 第 4 步：进行业务判断 . 158

10.4 三种相关系数 .158

10.4.1 Pearson 相关系数 . 159

10.4.2 Spearman 相关系数 . 160

10.4.3 Kendall 相关系数 . 161

10.5 相关系数的选择 .164

10.6 案例：消费水平影响因素分析 165

10.7 偏相关分析 .167

10.7.1 偏相关概念 . 168

10.7.2 计算公式 . 168

10.7.3 显著性检验 . 168

10.7.4 案例：消费水平的偏相关分析 . 169

本章小结170

第 11 章 方差分析 171

11.1 方差分析的基本知识 .171

11.1.1 基本原理 . 172

11.1.2 方差分析前提条件 178

11.2 方差分析类别 .179

11.3 单因素方差分析 .179

11.3.1 单因素方差分析步骤 179

11.3.2 案例：单因素方差分析应用 . 180

11.4 多因素方差分析 .183

11.4.1 基本原理 . 183

11.4.2 案例：营销广告策略分析 . 186

11.4.3 案例：消费水平的影响因素分析 189

11.5 协方差分析 .193

11.5.1 基本原理 . 193

11.5.2 案例：生***效果差异性评估 194

11.5.3 案例：消费水平的影响因素分析 195

本章小结197

第 12 章 列联分析 198

12.1 列联分析的基本知识 .198

12.1.1 列联表 . 199

12.1.2 期望值 . 199

12.2 卡方检验 .200

12.3 列联分析步骤 .201

12.4 案例：客户流失的影响因素分析 201

本章小结205

第Ⅴ部分

统计推断分析篇

第 13 章 概率论基础 207

13.1 基本概念 .207

13.2 概率分布 .209

13.3 离散型概率分布 .210

13.3.1 概率分布表示 210

13.3.2 伯努利分布 . 212

13.3.3 二项分布 . 212

13.3.4 泊松分布 . 216

13.3.5 几何分布 . 219

13.4 连续型概率分布 .221

13.4.1 概率分布表示 221

13.4.2 均匀分布 . 225

13.4.3 指数分布 . 226

13.4.4 正态分布 . 229

13.5 其他常用分布 .233

13.5.1 χ 2 分布 . 233

13.5.2 F 分布 236

13.5.3 T 分布 238

13.6 随机变量的数字特征 .239

13.6.1 数学期望 . 240

13.6.2 方差 240

本章小结241

第 14 章 参数估计 243

14.1 抽样估计基础 .243

14.1.1 基本概念 . 243

14.1.2 抽样方法 . 244

14.1.3 大数定律 . 246

14.1.4 中心极限定理 247

14.2 参数估计 .250

14.2.1 点估计 . 250

14.2.2 均值点估计 . 252

14.2.3 比例点估计 . 253

14.2.4 产品寿命估计 254

14.3 区间估计 .255

14.3.1 基本概念 . 255

14.3.2 均值区间估计 256

14.3.3 方差区间估计 260

14.3.4 比例区间估计 263

14.4 抽样误差 .265

14.5 样本容量确定 .266

14.5.1 均值评估的样本容量 266

14.5.2 比例评估的样本容量 267

本章小结268

第 15 章 假设检验 269

15.1 基本思想 .269

15.1.1 反证法 . 270

15.1.2 小概率 . 270

15.2 检验种类 .270

15.3 基本步骤 .271

15.4 显著性检验 .274

15.5 常用检验统计量 .277

15.5.1 均值检验 . 277

15.5.2 方差检验 . 283

15.5.3 比例检验 . 286

15.6 两类错误 .287

15.7 案例：SPSS 中假设检验 .288

15.7.1 案例：周岁**身高 T 检验 . 288

15.7.2 案例：信用卡消费水平 T检验 289

本章小结291

第 16 章 双样本假设检验 292

16.1 两独立样本检验 .292

16.1.1 均值差异检验 293

16.1.2 方差齐性检验 296

16.2 两配对样本检验 .297

16.2.1 案例：存活天数差异 298

16.2.2 案例：施肥对幼苗成长影响 . 299

16.2.3 案例：针织品断裂强力差异检验 300

16.3 案例：Excel 中双样本检验 301

16.3.1 案例：供应商交付周期差异评估 301

16.3.2 案例：农作物产量差异分析 . 303

16.3.3 案例：桩长度的估计值与

实际值的差异评估 305

16.4 案例：SPSS 中双样本检验 .306

16.4.1 案例：促销与非促销效果差异检验 . 306

16.4.2 案例：烟龄和胆固醇关系检验 308

16.4.3 案例：减肥茶效果检验 . 309

本章小结310

参考文献 311

获取方式

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