书:pan.baidu.com/s/1BfkJHHKsp9ehsUcr55ZzXA?pwd=0ffp
方法篇
- 业务指标：介绍如何理解数据，常用的业务指标有哪些，以及如何选择指标来构建指标体系和报表。
- 分析方法：涵盖5W2H、逻辑树、行业分析（如PEST分析）、多维度拆解、对比、假设检验、相关、群组、RFM、AARRR模型、漏斗等多种分析方法。
- 用数据分析解决问题：阐述数据分析解决问题的过程，包括明确问题、分析原因、提出建议和总结。
实战篇
- 国内电商行业：
- 业务知识：包括电商平台的运营模式、用户行为特点等。
- 案例分析：通过数据分析解决电商平台的用户留存、转化率提升等问题。
- 跨境电商行业：
- 业务知识：介绍跨境电商的市场环境、物流模式等。
- 案例分析：利用数据分析优化跨境电商的选品策略、提升用户体验。
- 金融信贷行业：
- 涉及信贷风险评估、用户信用等级划分等业务知识。
- 通过数据分析提高信贷审批效率、降低坏账率。
- 金融第三方支付行业：
- 介绍支付流程、支付安全等业务知识。
- 案例分析：利用数据分析提升支付系统的稳定性和安全性。
- 家政行业：
- 业务知识包括家政服务类型、用户需求特点等。
- 通过数据分析优化家政服务的匹配效率、提升用户满意度。
- 旅游行业：
- 涉及旅游线路规划、用户行为分析等业务知识。
- 案例分析：利用数据分析提升旅游产品的个性化推荐效果。
- 在线教育行业：
- 业务知识包括在线课程设计、用户学习行为等。
- 通过数据分析优化课程内容、提高用户学习效果。
- 运营商行业：
- 涉及用户通信行为分析、网络优化等业务知识。
- 案例分析：利用数据分析提升运营商的网络质量和用户满意度。
- 内容行业：
- 业务知识包括内容创作、分发、用户互动等。
- 通过数据分析优化内容策略、提升用户粘性。
- 房产行业：
- 涉及房产市场趋势分析、用户购房行为等业务知识。
- 案例分析：利用数据分析提升房产销售的精准度和效率。
- 汽车行业：
- 业务知识包括汽车销售、售后服务等。
- 通过数据分析优化汽车销售策略、提升用户满意度。
- 零售行业：
- 涉及商品库存管理、用户购买行为等业务知识。
- 案例分析：利用数据分析优化商品组合、提升销售额。
请注意，由于篇幅限制，这里提供的是各行业原文内容的要点概括，并非完整的原文内容。如需获取更详细的信息，建议直接查阅《数据分析思维：分析方法和业务知识》一书。