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出版者:科学

作者:杰创文化

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2011-5

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030305916

丛书系列:

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图书名称：《职场数据分析实战指南：从零构建高效报告系统》 图书简介 第一部分：职场数据分析思维与基础构建 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再是单纯的记录，而是驱动决策、塑造竞争力的核心资产。然而，许多职场人士面对海量数据时，往往感到无从下手，缺乏将原始数据转化为有洞察力报告的能力。《职场数据分析实战指南：从零构建高效报告系统》正是为解决这一痛点而编写的。本书旨在系统性地培养读者建立起一套严谨、高效的数据分析思维框架，并提供从基础操作到高级应用的全流程实战指导。 本书的第一部分聚焦于“为什么分析”和“如何思考”。我们首先深入探讨了现代职场中数据分析的战略地位，解析了不同行业（如市场营销、财务运营、人力资源）对数据报告的具体需求。我们强调，分析的起点永远是清晰的业务问题，而非数据的堆砌。 第一章：数据驱动决策的底层逻辑 本章将打破传统观念中对“数据分析师”的刻板印象，阐述任何职场人士都应具备的基本数据素养。我们将介绍结构化思维在数据分析中的应用，教授读者如何运用金字塔原理来分解复杂的业务问题，并转化为可量化的分析目标。内容包括：如何定义关键绩效指标（KPIs），如何设计有效的假设检验流程，以及如何区分描述性分析、诊断性分析和预测性分析的边界。我们提供了大量的案例分析，展示了在不明确目标时，数据分析如何演变成徒劳的“数据挖掘”。 第二章：数据源的识别、采集与初步治理 有效分析的前提是高质量的数据。本章是实践的基础。我们将详细介绍企业常见的数据源类型，包括关系型数据库（如SQL查询的初步概念介绍）、平面文件（如CSV、TXT）、API接口数据以及SaaS系统导出数据。 重点内容包括： 1. 数据采集的规范化流程： 介绍如何安全、合规地从不同来源获取数据，并强调数据权限管理的重要性。 2. 数据质量的初步评估（Profiling）： 如何识别缺失值、异常值、重复记录和格式不一致等常见问题。我们提供了一套快速检查表（Checklist），帮助读者在导入数据后立即进行“健康检查”。 3. 环境搭建与工具选型： 鉴于现代分析环境的多样性，我们不局限于单一工具，而是引导读者根据项目规模和复杂度，选择合适的工具栈，包括桌面端分析软件和轻量级云端协作工具的引入。 第二部分：核心数据处理与转换技术 数据清洗和转换（ETL的“T”部分）占据了分析工作的绝大部分时间，但往往被初学者所忽视。本书用大量篇幅，侧重于教授如何运用现代工具，高效、可重复地完成数据准备工作。 第三章：高级数据清洗与重塑技术 本章将深入讲解数据重塑（Reshaping）的艺术。在处理来自不同系统的数据时，数据往往是非标准化的，例如“宽表”和“长表”的转换需求。 核心技能点涵盖： 字符串处理的精细化管理： 使用正则表达式（Regex）进行复杂模式匹配、替换和提取，解决文本数据中的“脏乱差”问题。 日期与时间维度的时间序列处理： 如何正确解析跨时区、多格式的日期数据，并构建连续的时间序列，为后续的趋势分析打下基础。 数据合并与关联的艺术： 掌握不同类型的连接（Join）操作的精确含义和应用场景，避免因连接错误导致数据量级的偏差。 第四章：构建结构化的维度与事实表 为了支持后续的报告和可视化，数据必须被组织成适合分析的结构。本章详细介绍了维度建模的基础概念，即如何将杂乱的事务数据转化为易于理解的报表结构。 我们将教授如何设计和创建关键的计算字段，例如： 指标衍生与比率计算： 如何正确计算转化率、投入产出比（ROI）、客户终身价值（CLV）等核心业务指标，并确保计算逻辑在不同报表间的一致性。 使用窗口函数进行同期对比和排名： 这是实现复杂对比分析（如同比、环比、滑动平均）的关键技术，我们提供了大量基于实际场景的函数应用范例。 第三部分：构建动态、交互式的决策支持系统 数据准备就绪后，下一步是将洞察直观地传达给决策者。本书的第三部分完全聚焦于报告的自动化、动态化和交互性，旨在帮助读者建立起一套“一劳永逸”的报告系统。 第五章：报表设计的叙事逻辑与可视化原则 “一张图胜过千言万语”的前提是这张图必须“说对故事”。本章从认知心理学角度出发，解析优秀报告的要素： 1. 清晰的故事线索： 引导观众从“现象”到“原因”再到“建议”的逻辑路径。 2. 选择最合适的图表类型： 针对不同的数据关系（对比、分布、构成、趋势），推荐最佳的可视化载体，并明确指出应避免的“误导性图表”。 3. 信息层级与视觉降噪： 如何通过颜色、字体、布局来突出关键信息，并有效去除图表中的“图表垃圾”（Chart Junk）。 第六章：搭建自动化报告仪表板（Dashboard） 本书最后一部分将实战演练如何利用现代数据可视化工具（如Power BI 或 Tableau的基础功能模块，重点在于逻辑构建而非特定软件的深度技巧）快速搭建起动态仪表板。 重点涵盖： 交互性设计： 如何设置过滤器、钻取（Drill-down）功能，使用户能够自主探索数据，解决“我想知道更多”的需求。 报告的性能优化： 针对大型数据集，如何优化数据模型和计算，确保仪表板加载速度满足职场应用的要求。 报告的发布与维护： 介绍如何设置数据刷新机制，确保决策者每天看到的是最新的、无需人工干预的报告。 本书的特色与目标读者 本书不是一本工具的“功能手册”，而是一本解决实际业务问题的“方法论指导书”。我们侧重于培养读者的“分析思维链”：从业务问题出发，设计数据结构，执行清洗转换，最终交付具有指导意义的报告。 目标读者包括： 职场新人、希望从传统职能岗位转型至数据驱动岗位的专业人士、需要定期制作业务报告的部门主管以及寻求提升工作效率的职场精英。阅读本书后，您将不再是被动的数据接收者，而是能够主动驾驭数据、影响业务走向的核心力量。

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