数据分析师养成宝典PDF电子书下载

第0章 说在前面的话 1

0.1 大数据分析案例 1

0.2 数据分析 2

0.2.1 数据分析不同于信息化系统 3

0.2.2 数据分析不同于统计分析 3

0.2.3 数据分析不同于数据挖掘 4

0.2.4 数据分析不同于数据管理 4

0.2.5 数据分析不同于商业智能 4

0.2.6 数据分析的内容 5

0.3 数据分析师 7

0.3.1 什么是数据分析师 7

0.3.2 基本要求 8

0.4 数据分析过程 10

0.4.1 业务理解 11

0.4.2 指标设计 12

0.4.3 数据建模 12

0.4.4 分析报告 13

业务理解篇 15

第1章 正确的思维观 15

1.1 数据思维 15

1.2 统计思维 16

1.2.1 统计学 16

1.2.2 描述 17

1.2.3 概括 20

1.2.4 分析 23

1.3 逻辑思维 24

1.3.1 上取/下钻思维 24

1.3.2 求同/求异思维 25

1.3.3 抽离/联合思维 25

1.3.4 离开/接近思维 25

1.3.5 层次思维 26

第2章 理解数据 27

2.1 数据是什么 27

2.2 数据所依存的背景 28

2.3 数据维度 29

2.4 数据敏感 32

2.5 数据质量 34

2.6 理解数据要注意的问题 35

2.6.1 不要对完美数据的盲目执着 35

2.6.2 小样本数据也能做数据分析 36

第3章 理解业务 38

3.1 全局了解——业务模型 38

3.2 动态了解——流程模型 38

3.3 静态了解——数据模型 39

3.4 动静结合——关键业务分析 39

3.5 数据业务化 40

第4章 理解用户 42

4.1 由粗到细，从宏观到微观 42

4.2 由少到多，收集不同层次的需求 42

4.3 数据分析师对理解用户需求的思考 43

4.3.1 如何用需求分析明确产品目标？ 43

4.3.2 数据分析师理解用户需求应该具备的基本素养 45

4.3.3 如何根据用户行为去驱动产品？ 46

指标设计篇 49

第5章 数据准备 49

5.1 数据探索 49

5.1.1 缺失值分析与处理 49

5.1.2 异常值分析与处理 53

5.1.3 不一致数据分析 61

5.2 数据整理 62

5.2.1 规范化 64

5.2.2 数据选择 65

5.2.3 数据归约 68

5.2.4 数据变换 70

5.3 数据集成 71

5.3.1 通过向量化重构数据 71

5.3.2 为数据添加新变量 72

5.3.3 数据透视表 74

5.3.4 列联表 78

5.3.5 数据整合 79

5.3.6 分组计算 83

第6章 数据指标 86

6.1 指标和维度 86

6.2 特征工程 87

6.2.1 特征工程作用 87

6.2.2 特征设计 88

6.2.3 特征选择 90

6.2.4 特征提取 90

6.3 指标设计基本方法 90

6.3.1 生成用于判别的变量 90

6.3.2 生成离散变量 91

6.3.3 业务标签化 91

6.4 典型业务指标设计 92

6.4.1 零售店铺数据分析指标 92

6.4.2 电商数据分析指标 94

第7章 数据认知 101

7.1 认知数据的平均水平和波动情况 101

7.2 认知数据的分布 102

7.3 利用相关系数理解数据之间的关系 103

7.4 通过对比认知数据 107

7.5 通过多维交叉来深入认知数据 108

7.6 周期性分析 108

7.7 贡献度分析 109

7.8 因子分析 111

数据建模篇 114

第8章 神经网络 114

8.1 模型原理 114

8.2 进阶指导 115

第9章 回归分析 117

9.1 模型原理 117

9.2 进阶指导 119

第10章 聚类分析 122

10.1 模型原理 122

10.2 进阶指导 123

第11章 关联分析 129

11.1 模型原理 129

11.2 进阶指导 130

第12章 决策树 134

12.1 模型原理 134

12.2 进阶指导 135

第13章 随机森林决策树 138

13.1 模型原理 138

13.2 进阶指导 138

第14章 自适应选择决策树 142

14.1 模型原理 142

14.2 进阶指导 143

第15章 SVM 146

15.1 模型原理 146

15.2 进阶指导 148

第16章 建模指导 149

16.1 建模要注意的问题 149

16.2 R语言中建模常用包 150

16.3 数据分析模型的原理和应用场景 151

价值展现篇 158

第17章 如何写好数据分析报告 158

17.1 数据的价值 158

17.1.1 收入 158

17.1.2 支出 159

17.1.3 风险 159

17.1.4 参照系 160

17.2 讲故事 160

17.2.1 数据讲故事的四大要点 161

17.2.2 阿里指数能告诉你 161

17.3 如何写报告 166

17.3.1 写作原则 166

17.3.2 报告的类型和分析能力 166

17.3.3 报告的细节 168

17.4 报告的结构 168

17.4.1 标题 168

17.4.2 背景与目标 169

17.4.3 项目说明 169

17.4.4 分析思路 170

17.4.5 分析主体 170

17.4.6 总结与建议 171

17.5 文字表达 172

17.5.1 突出关键信息 172

17.5.2 避免啰唆的表达 172

17.5.3 站在读者角度 173

17.5.4 不带主观臆断 173

17.6 分析过程 173

17.6.1 样本选择 173

17.6.2 方法实施 175

17.7 注意事项 175

第18章 数据可视化 177

18.1 什么是数据可视化 177

18.2 数据可视化的作用 178

18.3 可视化建议 180

18.4 科学与艺术的结合 182

18.5 可视化细节 186

18.6 R语言绘图 187

18.6.1 低水平绘图命令 187

18.6.2 高水平绘图命令 192

18.6.3 交互式绘图命令 201

18.7 图形适用场景 214

第19章 数据分析报告制作工具 220

19.1 knitr包 220

19.1.1 安装knitr 220

19.1.2 Markdown语法 221

19.1.3 报告制作 223

19.2 rmarkdown包 224

19.2.1 创建RMarkdown 225

19.2.2 RMarkdown文本处理 225

19.2.3 插入代码块 226

19.2.4 结果的输出 227

实战进阶篇 231

第20章 校园网中推荐者的推荐价值分析 231

20.1 业务理解 231

20.2 指标设计 232

20.3 描述性分析 234

20.4 模型分析 236

20.5 分析报告 237

第21章 上市企业财务报表分析与ST预测 240

21.1 业务理解 240

21.2 指标设计 241

21.3 描述性分析 244

21.4 模型分析 246

21.5 分析报告 247

第22章 为什么销售会减少——验证性分析 250

22.1 业务理解 250

22.2 指标设计 250

22.3 描述性分析 254

22.4 结论与建议 255

第23章 什么样的顾客会选择离开——探索性分析 256

23.1 业务理解 256

23.2 指标设计 257

23.3 描述性分析 258

23.4 结论与建议 260

第24章 哪种广告的效果更好——假设检验 261

24.1 业务理解 261

24.2 数据建模 262

24.3 模型分析 264

24.4 结论与建议 267

第25章 如何获得更多的用户——多元回归分析 268

25.1 业务理解 268

25.2 数据建模 269

25.3 模型分析 269

25.4 结论与建议 271

第26章 航空公司顾客价值分析——聚类 272

26.1 业务理解 272

26.2 指标设计 272

26.3 模型构建 278

26.4 模型评价 278

26.5 结论与建议 280

第27章 窃电用户行为分析——决策树 282

27.1 业务理解 282

27.2 简单指标设计 283

27.3 描述性分析 286

27.4 复杂指标设计 288

27.5 数据建模 291

27.6 模型分析 294

27.7 结论与建议 295

参考文献 296

附录 297

附录A R语言中常用数据处理函数 297

附录B 大数据原理 303

附录C 可视化数据挖掘Rattle包 308

后记 311