給新手的企業(yè)數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)（全彩）

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第1 篇 熟悉數(shù)據(jù)分析工具
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第1 章 快速了解數(shù)據(jù)分析 / 2
1．1 何謂數(shù)據(jù)分析 /． 2
1．1．1 數(shù)據(jù)分析的定義 /． 3
1．1．2 數(shù)據(jù)分析的作用 /． 3
1．2 了解常用的數(shù)據(jù)分析工具 /． 4
1．3 怎么配合使用多個數(shù)據(jù)分析工具 /． 5
1．4 常用的數(shù)據(jù)分析指標 /． 5
1．5 企業(yè)對數(shù)據(jù)分析的期望 / 7
1．5．1 便于高效觀察數(shù)據(jù) /． 7
1．5．2 找出關鍵指標異常的原因 /． 8
1．5．3 評估策略 /． 8
1．5．4 利用數(shù)據(jù)進行資源配置 /． 8
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第2 章 快速熟悉SPSS Modeler 和MySQL /． 9
2．1 初識SPSS Modeler / 9
2．2 實例1：建立每日客戶消費數(shù)據(jù)處理模型 /． 16
2．2．1 讀取及檢查數(shù)據(jù)源 /． 16
2．2．2 篩選數(shù)據(jù) /． 20
2．2．3 匯總數(shù)據(jù) /． 21
2．2．4 新增一列來求每天的會員訂單均價 /． 25
2．2．5 合并數(shù)據(jù) /． 26
2．3 實例2：將處理好的數(shù)據(jù)存儲到MySQL 數(shù)據(jù)庫中 / 28
2．3．1 安裝Wampserver 與Navicat for MySQL / 28
2．3．2 連接服務器，新建數(shù)據(jù)庫 /． 29
2．3．3 配置ODBC 數(shù)據(jù)源 / 30
2．3．4 將數(shù)據(jù)寫入MySQL 數(shù)據(jù)庫 / 32
2．4 實例3：在MySQL 中處理數(shù)據(jù) /． 35
2．4．1 了解基本的My SQL 語句 /． 35
2．4．2 了解添加了條件的MySQL 語句 / 40
2．4．3 用函數(shù)處理數(shù)據(jù) /． 44
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第3 章 快速熟悉Power BI / 48
3．1 初識Power BI /． 48
3．1．1 了解數(shù)據(jù)可視化 /． 48
3．1．2 了解Power BI 的功能模塊 / 50
3．2 實例4：建立度量值，實時處理數(shù)據(jù) /． 54
3．2．1 整體思路 /． 55
3．2．2 連接數(shù)據(jù)庫并加載表 /． 55
3．2．3 清洗數(shù)據(jù) /． 57
3．2．4 準備日期表 /． 60
3．2．5 關聯(lián)表間關系 /． 63
3．2．6 用簡單DAX 函數(shù)創(chuàng)建度量值 /． 64
3．3 實例5：放置圖表控件，形成儀表盤 /． 68
3．3．1 構建儀表盤內(nèi)容 /． 68
3．3．2 添加篩選控件 /． 71
3．3．3 分享儀表盤 /． 73
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第2 篇 商品分析
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第4 章 現(xiàn)有商品分析――增強核心競爭優(yōu)勢 /． 76
4．1 相關知識 / 76
4．1．1 商品市場策略 /． 76
4．1．2 常見銷售額走勢特征分析 /． 78
4．1．3 特殊銷售額走勢特征分析 /． 79
4．1．4 商品結構分析 /． 81
4．2 實例6：分析某餐飲企業(yè)的商品結構 /． 83
4．2．1 整理出商品銷售額匯總表 /． 84
4．2．3 將商品進行分類 /． 89
4．2．4 根據(jù)分類來統(tǒng)計指標 /． 94
4．2．5 解讀分析結果并制訂調(diào)整計劃 /． 98
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第5 章 新商品分析――延續(xù)核心競爭優(yōu)勢 / 101
5．1 相關知識 / 101
5．1．1 定位新商品 /． 101
5．1．2 如何獲取準確的客戶需求 /． 102
5．2 實例7：評估客戶需求 /． 103
5．2．1 理解分析方法 /． 104
5．2．2 設計問卷 /． 106
5．2．3 收集并清洗數(shù)據(jù) /． 107
5．2．4 據(jù)據(jù)公式計算數(shù)據(jù) /． 109
5．3 實例8：驗證客戶需求 /． 110
5．3．1 觀察價格變動引起的需求變化 /． 110
5．3．2 調(diào)研客戶的價格期望 /． 111
5．3．3 分析得到的結果 /． 113
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第3 篇 客戶分析
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第6 章 管理客戶――找出客戶消費規(guī)律 /． 116
6．1 相關知識 / 116
6．1．1 靈活定義客戶群體 /． 116
6．1．2 常見的“拉新”策略 /． 116
6．1．3 老客戶維護策略 /． 117
6．2 實例9：挖掘客戶消費行為 / 118
6．2．1 整體思路 /． 118
6．2．2 數(shù)據(jù)預處理 /． 119
6．2．3 提取客戶第1 次消費行為數(shù)據(jù) /． 121
6．2．4 調(diào)整挖掘模型 /． 125
6．2．5 實現(xiàn)自動挖掘 /． 130
6．3 實例10：挖掘客戶流失概率 / 133
6．3．1 整體思路 /． 134
6．3．2 定義流失客戶 /． 134
6．3．3 建立“檔案表” /． 136
6．3．4 計算流失概率指標 /． 142
6．3．5 解讀得到的結果 /． 144
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第7 章 資源配置――讓客戶營銷更有價值 / 146
7．1 相關知識 / 146
7．1．1 客戶細分的常用方法 /． 146
7．1．2 客戶價值識別的三大指標――R、F、M /． 147
7．2 實例11：企業(yè)客戶分析 /． 148
7．2．1 統(tǒng)計指標情況 /． 149
7．2．2 查看新客戶覆蓋情況 /． 153
7．2．3 挖掘第2 次交易的周期規(guī)律 /． 157
7．2．4 分析客戶的價值 /． 159
7．3 實例12：動態(tài)展示RFM 分析的結果 / 167
7．3．1 準備數(shù)據(jù) /． 167
7．3．2 創(chuàng)建參數(shù)切片器 /． 168
7．3．3 創(chuàng)建度量值及數(shù)據(jù)標準化 /． 169
7．3．4 劃分客群 /． 171
7．3．5 數(shù)據(jù)可視化 /． 172