前言

初为数据分析师，你可能会面临这样的困境：当一项业务需求摆在面前，你的脑子一片空白，不知道该怎么想、怎么做。然后你开始搜肠刮肚，拼命思考，可惜你发现脑海里闪现的只是一些零散的知识点：概念、方法、工具、技能……

这个局，该怎么破？

既然你是卡在“怎么想”和“怎么做”两个环节上的，那么，本书就从这两个环节入手，帮你破局。

1.业务驱动

要知道“怎么想”，首先要明确业务需求。

因为业务需求决定了数据分析要研究的问题，是数据分析目的和价值的体现。而要明确业务需求，需要回答以下两个问题：

●数据分析具体有哪些业务需求？

●满足这些业务需求需要哪些数据分析专题？

企业面临的所有经营难题，都可能成为数据分析的业务需求。完整的企业经营包括投融资、采购、生产、物流、营销等环节。其中营销环节最接近市场，数据化需求最旺盛，因此，本书着眼于企业营销环节的业务需求。

企业面临的营销难题概括起来有三项：做什么、做给谁、怎么做。其所对应的五项业务需求和数据分析专题见下表。本书第1章对这三者的关系进行了概述，第4～8章的案例解析与各类数据分析专题相对应，体现了业务驱动的思想，帮你明确分析问题。

2.思维先导

要知道“怎么想”，还需要回答下面两个问题：

●为满足这项业务需求，你需要分析哪些内容？

●这些内容分析到什么程度，才能满足业务需求？

要回答第一个问题，需要开启分析思路，通过提问、模型、结构化思维等方法将抽象的业务需求转化为具体的分析内容，对应本书第2章。

要回答第二个问题，需要打开分析视角，从对比、分类、相关和描述等多个视角入手，增加数据分析的深度，提升数据分析的价值，对应本书第3章。

开启分析思路、打开分析视角合称数据思维，对应本书的第1～3章，先于第4～8章的案例解析，体现了思维先导的思想。因此，本书将第1～3章归为思维篇。

3.实战还原

世上最远的距离是“知道”和“做到”的距离。

“怎么想”是“知道”：当面临业务需求时，“知道”该分析什么内容，实现什么目标。

而如何由内容实现目标，这就属于“怎么做”的范畴。在“知道”内容和目标的基础上，“做到”获取有效的数据，选择合适的方法，使用恰当的工具，运用熟练的技能，通过科学的分析，满足企业的业务需求。而在此过程中，需要数据、方法、工具、技能等多个知识点的支撑。因此，要“做到”并非易事，本书通过第4～8章对此进行了详细介绍。

那么，如何介绍才有效呢？

对于数据、方法、工具、技能等知识点，若只是简单地罗列介绍，就像在构建一座座知识孤岛，建时简单、粗暴，用时难以企及。要实现这些知识点的有效链接和全景应用，需要找到通往各座知识孤岛的路径，这条路径就是实战还原：通过案例解析，融合各个知识点，还原数据分析项目实战的本来面目。因为，如果把各知识点看成是鱼网上的一个个网眼，那么案例解析就是这个鱼网的大绳，鱼网的大绳一提，网眼都能张开；同样，案例贯穿于其中，知识点的讲解也能纲举目张。

因此，本书第4～8章分别使用网上商城、彩电企业、保险公司、手机品牌、厨电公司五个数据分析案例，通过案例解析进行实战还原。因此，本书将第4～8章归为实战篇。

4.案例闭环

回答“怎么做”的问题，一个优秀的案例解析应该是闭环的，即：不论面对何种业务需求，你都要首先明确分析思路（确定分析目的和内容），然后知道如何获取、处理、分析和解读数据，最后通过数据的分析和解读，实现分析目的，满足业务需求（见下图）。

因此，本书第4～8章均按上述步骤进行案例解析，使各个知识点在一条分析流程的链条上实现有序分布和融会贯通；从业务需求中来，到业务需求中去，实现案例闭环。

综上所述，本书在解答数据分析师“怎么想”、“怎么做”两大痛点问题时，具有业务驱动、思维先导、实战还原、案例闭环四个特色（见下图）。通过本书的学习，你的业务理解力、逻辑思维力和动手实践力将会同时得到提升。

本书读者对象

●大专院校数据分析相关专业师生；

●想进入数据分析行业的有志之士；

●从事咨询、研究、分析等数据分析工作的专业人士；

●企业战略、客服、品牌、产品、市场、运维、渠道等部门的数据分析从业者；

●经常阅读行业分析、市场研究、经营分析报告的企业各部门和各级管理人员；

●对数据分析及其业务应用感兴趣者。

勘误与支持

尽管我们对书稿进行了多次修改，但仍然不可避免地会有疏漏和不足之处，恳请读者批评指正。如果你有更多的宝贵意见，也欢迎发送邮件至arzel@163.com。期待得到大家的反馈，我们会在适当的时间进行修订。

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致谢

感谢邓凯的鼓励和支持，让我下定决心写这本书。自从当上妈妈，我大部分时间忙乱于尿布和奶瓶之间，对于数据分析的交流与分享，虽心中热爱，却投入甚少。于是，我的博客荒芜了，《数据分析：企业的贤内助》一书也因无暇顾及而绝版。2017年年底，邓凯找到了我，对《数据分析：企业的贤内助》一书有很高的评价，并和我讨论了该书的优缺点。这唤起了我的斗志，于是我想再写一本书，在表达方式、思维引导、案例解析等方面对《数据分析：企业的贤内助》一书进行改进。邓凯对此非常支持，并在我后续的写作中给予指导和鼓励，使我熬过艰苦岁月，守得云开见月明。此外，邓凯作为一个超级奶爸和数据分析大V的合体，给予我精神力量，让我意识到看娃不能成为懈怠的借口，花开复见却飘零，残憾莫使今生留。可以说，邓凯是这本书的推动者和引路人。

感谢电子工业出版社张慧敏编辑对书稿的修改提议和在写作过程中的督促与支持。

感谢黄成明、李梅花、黎湘艳、孟嘉、沈浩、Spring、宋星、王泽蕴、王颖祥、徐麟、赵坚毅、张文霖等数据分析专家为本书提出建议和撰写书评。

最后，感谢我的家人，没有家人的爱与支持、理解与付出，就没有这本书。

陈哲

读者服务

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