数据分析之道：用数据思维指导业务实战

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4 篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗(AARRR) 模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。

这是一本以数据思维为核心，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础及案例分析等内容的专业书籍。全书分为4篇，包括数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11章的内容。 在数据思维的概念和培养方法中，书中首先定义了数据思维，并阐述了数据思维的重要性以及如何培养数据思维。数据思维包括对新业务建立合理的指标体系，并制定相应的评价标准以监控业务发展；合理地运用统计学知识、分析方法解决业务问题、探究原因、预测结果以及评估活动效果；面对不同的业务场景，选择合适的分析方法定位问题，以辅助业务提升。 在数据来源及体系建设中，书中详细讲解了数据埋点的设计方法和实例，数据标签体系的构建和应用，以及数据指标体系的构建和应用。这些内容对于数据分析师来说是非常重要的，它们是获取数据、分析业务问题的重要工具。 在数据分析三大思维方式中，书中详细介绍了对比思维、分群思维及相关与因果等三大分析思维。这些思维方式贯穿数据分析的全链路，是数据分析的重要思维方式之一。 在用户流失、用户转化实战中，书中详细讲解了用户生命周期与流失问题，用户转化与付费分析