数据分析技术在企业运营中的应用指南.docVIP

数据分析技术在企业运营中的应用指南

TOC\o1-2\h\u14659第1章数据分析基础 4

325681.1数据分析概述 4

21891.1.1定义 4

256971.1.2目的 4

33501.1.3分类 4

131431.2数据分析流程 4

83611.2.1数据采集 4

135421.2.2数据预处理 5

118441.2.3数据分析 5

327251.2.4结果解释与评估 5

292681.2.5应用与优化 5

175861.3数据分析工具与技巧 5

291071.3.1数据分析工具 5

228681.3.2数据分析技巧 5

1466第2章数据采集与预处理 6

23302.1数据源选择与数据采集 6

35722.1.1数据源选择 6

62512.1.2数据采集 6

72032.2数据清洗与数据整合 6

74402.2.1数据清洗 6

219492.2.2数据整合 7

67322.3数据转换与数据存储 7

240772.3.1数据转换 7

17722.3.2数据存储 7

30361第3章数据可视化与摸索性分析 7

216683.1数据可视化基础 7

121583.1.1数据可视化原则 7

29253.1.2数据可视化工具 8

40623.2常见数据可视化图表与应用场景 8

247713.2.1柱状图与条形图 8

78323.2.2饼图与环形图 8

127943.2.3折线图 8

137913.2.4散点图与气泡图 8

168933.2.5热力图 8

83023.3摸索性数据分析方法 8

241103.3.1数据分布分析 8

136683.3.2关联性分析 8

274723.3.3异常值分析 9

41183.3.4聚类分析 9

88523.3.5时间序列分析 9

11095第4章数据分析方法与模型 9

185034.1描述性统计分析 9

92164.1.1频率分析 9

124634.1.2集中趋势分析 9

176004.1.3离散程度分析 9

197414.1.4分布形态分析 9

198454.1.5相关性分析 9

26224.2假设检验与预测模型 9

150924.2.1单样本假设检验 10

210304.2.2双样本假设检验 10

140194.2.3多样本假设检验 10

224614.2.4预测模型 10

245844.3机器学习算法在企业运营中的应用 10

159794.3.1分类算法 10

211614.3.2聚类算法 10

20954.3.3回归算法 10

203644.3.4深度学习 10

178124.3.5强化学习 10

13134第5章财务数据分析 11

77075.1财务报表分析 11

60065.1.1利润表分析 11

156285.1.2资产负债表分析 11

67915.1.3现金流量表分析 11

199255.2财务比率分析 11

279975.2.1偿债能力分析 11

195515.2.2营运能力分析 11

309045.2.3盈利能力分析 11

207345.3成本控制与预算管理 11

173845.3.1成本结构分析 11

319755.3.2预算编制与执行 11

199465.3.3成本效益分析 11

49425.3.4异常分析与应对 11

21637第6章市场数据分析 11

278156.1市场规模与趋势分析 11

84786.1.1市场规模估算 12

73136.1.2市场增长趋势分析 12

290226.2市场细分与目标客户定位 12

103596.2.1市场细分方法 12

4816.2.2目标客户定位 12

235366.3竞品分析与竞争力评估 12

131936.3.1竞品分析 13

290266.3.2竞争力评估 13

18465第7章销售数据分析 13

144507.1销售趋势与预测 13

229107.1.1获取销售数据 13

290047.1.2销售趋势分析 13

15997.1.