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內(nèi)容簡介:　　Big Date Overview數(shù)據(jù)，是比文字出現(xiàn)更早的工具，它幫助人類不斷拓展對客觀世界的認知，是社會生活中不可缺少的關(guān)鍵要素。身處大數(shù)據(jù)時代的我們，更加受到數(shù)據(jù)及其分析模型帶來的影響，既有各種生活的便利，情景化的舒爽，也有隱私泄露的不快。為了更好地掌握數(shù)據(jù)，正確地分析數(shù)據(jù)，精準地描述規(guī)律，我們必須掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識，而《縱觀大數(shù)據(jù) 建模、分析及應(yīng)用》將是打開這扇門的一把鑰匙。執(zhí)教十年，經(jīng)歷了從數(shù)據(jù)挖掘到大數(shù)據(jù)的云卷云舒，一代代的技術(shù)更迭，不變的是對數(shù)據(jù)知識探索的執(zhí)著初心。但是，咨詢者眾，待解惑者也不少，一一解答既無效率又沒效果，因此在去年萌生了寫《縱觀大數(shù)據(jù) 建模、分析及應(yīng)用》的想法。與理論型書籍不同，《縱觀大數(shù)據(jù) 建模、分析及應(yīng)用》的方法論是來自傳統(tǒng)理論但充分考慮了實戰(zhàn)環(huán)境而進行了適配性的修訂。希望讀者在閱讀時要注意，因地制宜，重神不重形，切不可機械照搬。第一章講創(chuàng)新思維。這是因為數(shù)據(jù)分析的起點就是頭腦，是思考，想做好數(shù)據(jù)分析，打開頭腦是重要的，沒有之一。第二章至第八章講數(shù)據(jù)分析。從數(shù)據(jù)本身開始，評述了統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)等分析技術(shù)，還介紹了由淺入深的三種主要工具軟件的使用技巧，非常適合有一定操作經(jīng)驗但亟須進階的操作者。第九章至第十六章則聚焦經(jīng)營分析。經(jīng)營分析是企業(yè)經(jīng)營重要的分析工具組合，可能融合了非常復(fù)雜的分析技術(shù)。

作者簡介:

目錄:Big Date Overview
第一章 思維能力特訓(xùn)
第一節(jié) 大腦如何轉(zhuǎn)彎
第二節(jié) 智慧之匙
第三節(jié) 人人皆可創(chuàng)新
第四節(jié) 阻礙創(chuàng)新的因素
第五節(jié) 創(chuàng)新的習(xí)慣
第六節(jié) 小測試：學(xué)到了多少？

第二章 數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論
第一節(jié) 數(shù)據(jù)分析：從狹義到廣義
第二節(jié) 數(shù)據(jù)的層次
第三節(jié) 初級的數(shù)據(jù)層
第四節(jié) 中級的統(tǒng)計層
第五節(jié) 高級的模型層

第三章 數(shù)統(tǒng)計分析：可敬的老前輩
第一節(jié) 從統(tǒng)計分析到數(shù)據(jù)挖掘
第二節(jié) 統(tǒng)計分析的輝煌時代
第三節(jié) 統(tǒng)計分析的無可奈何
第四節(jié) 統(tǒng)計分析的未來

第四章 Excel：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)管理
第一節(jié) 新功能怎么用
第二節(jié) 幾個大招
第三節(jié) 函數(shù)
第四節(jié) Excel操作技巧
第五節(jié) SmartArt

第五章 SPSS：處理大數(shù)據(jù)
第一節(jié) 基本功能介紹
第二節(jié) 文件操作
第三節(jié) 統(tǒng)計功能
第四節(jié) 分析功能

第六章 數(shù)據(jù)預(yù)處理：不可承受之重
第一節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理做什么
第二節(jié) 數(shù)據(jù)清洗
第三節(jié) 數(shù)據(jù)集成
第四節(jié) 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
第五節(jié) 數(shù)據(jù)歸約
第六節(jié) 數(shù)據(jù)離散化

第七章 建模：數(shù)據(jù)挖掘的本義
第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的過去和未來
第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的標準流程
第三節(jié) 主要模型介紹
第四節(jié) 回歸：最似然估計
第五節(jié) 聚類：回歸本質(zhì)
第六節(jié) 分類：與預(yù)測不同
第七節(jié) 關(guān)聯(lián)規(guī)則：煥發(fā)活力
第八節(jié) 過擬合與適用性：平衡精確與健壯

第八章 SAP Predictive Analytics：簡單為王
第一節(jié) 基本功能介紹
第二節(jié) 聚類模型
第三節(jié) 分類模型
第四節(jié) 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型

第九章 概論：經(jīng)營分析的常見錯誤
第一節(jié) 典型錯誤
第二節(jié) 經(jīng)營分析的概念和內(nèi)涵
第三節(jié) 經(jīng)營分析的能力要求
第四節(jié) 互聯(lián)網(wǎng)時代的經(jīng)營分析

第十章 質(zhì)的分析：定性分析方法
第一節(jié) 觀察法
第二節(jié) 訪談法
第三節(jié) CATI：市場調(diào)研利器
第四節(jié) 焦點小組座談會
第五節(jié) 案例分析法

第十一章 量的分析：定量分析方法
第一節(jié) 比較分析法
第二節(jié) 因素分析法
第三節(jié) 分組分析法
第四節(jié) 異常分析法
第五節(jié) 結(jié)構(gòu)分析法

第十二章 主題分析：每個月的那幾天
第一節(jié) 主題分析的概念
第二節(jié) 主題分析的組織方式
第三節(jié) 主題分析的關(guān)鍵點

第十三章 主題分析模板：簡單的靈魂
第一節(jié) 模板框架設(shè)計
第二節(jié) 雙表展示結(jié)構(gòu)
第三節(jié) 匯總表、過程表與月份表
第四節(jié) 公式邏輯與細節(jié)調(diào)整

第十四章 專題分析：價值所在
第一節(jié) 專題分析的概念
第二節(jié) 專題分析思路
第三節(jié) 數(shù)據(jù)提取與處理
第四節(jié) 數(shù)據(jù)分析與展示

第十五章 專題分析案例：事實說話
第一節(jié) 價值背離模型：用戶流失之源
第二節(jié) 移動業(yè)務(wù)融合比例分析
第三節(jié) 行業(yè)發(fā)展預(yù)測模型
第四節(jié) 業(yè)務(wù)發(fā)展預(yù)測模型
第五節(jié) 業(yè)務(wù)規(guī)模預(yù)測模型

第十六章 概論：營銷策劃的日常
第一節(jié) 營銷策劃的概念
第二節(jié) 營銷策劃技術(shù)演進
第三節(jié) 互聯(lián)網(wǎng) 時代的營銷策劃

第十七章 管理咨詢模型：必備武器庫
第一節(jié) STP模型
第二節(jié) SWOT 模型
第三節(jié) BCG矩陣
第四節(jié) 波特五力分析
第五節(jié) 基尼系數(shù)
第六節(jié) 蘭徹斯特模型

第十八章 方法論：不是僅靠經(jīng)驗
第一節(jié) 概論
第二節(jié) 市場分析
第三節(jié) 套餐設(shè)計
第四節(jié) 營銷準備
第五節(jié) 后評估
第六節(jié) 套餐優(yōu)化

第十九章 營銷策劃案例：經(jīng)典的背后
第一節(jié) 移動業(yè)務(wù)套餐