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商业分析方法与技巧指南

TOC\o1-2\h\u24596第1章商业分析基础 4

224451.1数据驱动的决策理念 4

217861.1.1数据的收集与处理 4

182001.1.2数据分析的方法与技巧 4

116461.1.3数据驱动的决策应用 4

50191.2商业分析的核心能力 4

271461.2.1数据分析技能 4

36711.2.2业务理解能力 5

94291.2.3沟通与协作能力 5

103931.2.4创新思维能力 5

49291.3商业分析工具概述 5

200661.3.1Excel 5

217341.3.2Python 5

240861.3.3R 5

243191.3.4Tableau 5

28359第2章数据收集与处理 5

41142.1数据来源与采集方法 5

250172.1.1企业内部数据 6

55992.1.2公开数据 6

248412.1.3第三方数据服务 6

245532.1.4用户行为数据 6

155252.2数据清洗与预处理 6

274022.2.1数据清洗 7

245712.2.2数据预处理 7

222662.3数据存储与管理 7

117722.3.1数据存储 7

319152.3.2数据管理 7

15981第3章数据分析方法 7

135443.1描述性统计分析 7

37453.1.1频率分布与直方图 7

144993.1.2集中趋势度量 8

23143.1.3离散程度度量 8

42893.1.4分布形态 8

87713.2摸索性数据分析 8

311013.2.1数据可视化 8

326413.2.2异常值分析 8

321403.2.3相关性分析 8

311273.2.4多变量分析 8

285803.3假设检验与推断统计 8

104673.3.1假设检验基本概念 8

238413.3.2单样本假设检验 8

189163.3.3双样本假设检验 8

109633.3.4方差分析 8

18683.3.5卡方检验 9

218223.3.6非参数检验 9

24005第4章数据可视化与报告撰写 9

224784.1数据可视化原则与技巧 9

119744.1.1保证信息准确性 9

68704.1.2选择合适的图表类型 9

8114.1.3简洁明了 9

16164.1.4适当使用颜色 9

172584.1.5优化布局与排版 9

19644.2常见数据可视化工具 9

68174.2.1MicrosoftExcel 10

28844.2.2Tableau 10

89054.2.3PowerBI 10

118094.2.4Python数据可视化库 10

112204.3报告撰写结构与要点 10

213034.3.1报告封面与目录 10

154984.3.2背景与目标 10

243944.3.3数据分析与可视化 10

90424.3.4结论与建议 10

146064.3.5附录 10

24148第5章市场趋势分析 11

223425.1市场趋势分析方法 11

75705.1.1定性分析 11

135565.1.2定量分析 11

304465.2竞争对手分析 11

9755.2.1竞争对手识别 11

253975.2.2竞争对手分析 12

306155.3市场预测与决策 12

52845.3.1市场预测 12

64145.3.2决策 12

31371第6章用户行为分析 12

178126.1用户画像与行为数据 12

89416.1.1用户画像构建 12

268046.1.2行为数据分析 13

292736.2用户行为分析模型 13

100316.2.1RFM模型 13

110846.2.2AARRR模型 13

121026.2.3用户行为路径分析 14

189056.3用户留存与转化策略 14

164566.3.1用户留存策略 14

75406.3.2用户转化策略 14

19384第7章产品分析 14

66597.1产品功能与功能