內容簡介
本書是根據CDA數據分析基礎和CDA數據分析實務編寫的考試大綱， 該大綱是關於考試科目、 提醒設定及知識點要求的指導性檔案， 目的是讓學生便於了解數據分析基礎的大數據概念， 基本理論， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同時便於報考者準備和參加CDA數據分析員的考試。 本書適合數據分析零基礎群體讀者閱讀， 也可供大學生、 初入數據分析職場人員、 參與CDA考試的人員學習使用。
目錄
CDA數據分析考試大綱第一部分 數據分析基礎考試大綱
第1章 數據分析概述
1.1 數據分析行業發展
1.1.1 大數據行業背景和發展趨勢
1.1.2 數據分析隱藏的風險和困境
1.2 數據分析人才的培養
1.2.1 大數據時代最需要的人才
1.2.2 數據分析人才從事的工作和需要具備的能力
1.2.3 數據分析人才必備的素質
1.3 數據分析基礎流程
1.3.1 基於小數據分析的步驟
1.3.2 數據分析的兩種重要的分析導向
第2章 數據收集與導入
2.1 數據及數據處理工具介紹
2.1.1 理解數據
2.1.2 數據處理工具——SPSS介紹
2.2 數據收集
2.2.1 機器收集數據
2.2.2 人工收集數據
2.3 數據輸入與導入
第3章 數據的清洗與預處理
3.1 數據清洗
3.1.1 重複數據處理
3.1.2 缺失數據處理
3.1.3 檢查數據邏輯錯誤
3.1.4 檢查不合理的關聯題
3.2 數據整理與加工
3.2.1 數據抽取
3.2.2 數據排序
3.2.3 數據分組
3.2.4 數據轉換
第4章 數據可視化呈現
4.1 理解圖表
4.2 數據表的製作及呈現
4.2.1 數據表的製作
4.2.2 數據表的特殊功能
4.3 數據圖的製作及呈現
4.3.1 常見數據圖的製作
4.3.2 其他數據圖的製作
4.4 數據圖的製作要點
第5章 基礎數據分析
5.1 對比分析
5.2 線性規劃
5.2.1 線性規劃模型的基本形式
5.2.2 線性規劃模型的基本概念
5.2.3 線性規劃的模型
5.2.4 整數規劃
5.3 機率分析
5.3.1 基本原理
5.3.2 機率分析方法
5.3.3 機率分析步驟
5.4 交叉分析
5.5 分類分析
5.5.1 聚類分析
5.5.2 判別分析
5.6 相關分析
5.6.1 回歸分析
5.6.2 時間序列分析
5.6.3 因子分析
第6章 綜合分析
6.1 層次分析
6.1.1 層次分析的定義
6.1.2 層次分析的分析思路與步驟
6.2 聯合分析
6.3 安索夫矩陣
6.3.1 基本模型
6.3.2 核心步驟
6.4 波士頓矩陣
6.4.1 基本模型
6.4.2 操作步驟
6.5 GE矩陣
6.5.1 基本模型
6.5.2 基本步驟
6.5.3 套用技巧
6.5.4 套用模型
6.6 Graveyard模型
6.7 盈虧平衡分析
6.7.1 定義
6.7.2 假設條件
6.7.3 分類
6.7.4 線性盈虧平衡分析和非線性盈虧平衡分析
6.8 敏感性分析
6.9 蘭查斯特模型
6.9.1 蘭查斯特戰略模式導出的市場占有率目標值
6.9.2 蘭查斯特戰略模式的射程距離理論套用於市場競爭
第二部分 數據分析實務大綱
第7章 行銷決策數據分析
7.1 行銷決策分析概述
7.1.1 產品決策
7.1.2 價格決策
7.1.3 渠道決策
7.1.4 廣告與促銷決策
7.1.5 新產品開發的決策
7.2 行銷決策數據分析的綜合案例
7.2.1 產品決策數據分析
7.2.2 價格決策數據分析
7.2.3 分銷渠道決策數據分析的綜合案例
7.2.4 廣告與促銷決策分析
7.2.5 用聯合分析設計比薩餅
第8章 數據分析在市場分析與預測中的套用
8.1 市場分析與預測的概述
8.1.1 市場分析的研究內容
8.1.2 市場預測概述
8.2 市場預測分析的綜合案例
8.2.1 回歸分析與市場預測
8.2.2 時間序列分析與市場預測
8.3 定性定量相結合分析技術
第9章 客戶數據分析
9.1 客戶數據分析概述
9.1.1 客戶獲取分析
9.1.2 客戶激活回響分析
9.1.3 客戶保有分析
9.1.4 客戶流失分析
9.1.5 客戶滿意度分析
9.1.6 客戶價值分析
9.1.7 客戶偏好分析
9.2 客戶數據分析綜合案例
9.2.1 客戶偏好分析的案例操作
9.2.2 因子分析的套用實例——不同地區六項經濟指標數據分析
9.2.3 層次聚類法與疊代聚類套用實例
9.2.4 KANO模型套用舉例
9.2.5 方差分析的案例——關於北京市房地產的價格
第10章 生產採購數據分析
10.1 生產決策分析
10.1.1 生產決策分析概述
10.1.2 用線性規劃模型制訂最優的生產計畫
10.2 採購決策分析
10.2.1 採購管理決策包含的內容
10.2.2 採購最佳化常用的分析工具及模型套用
10.2.3 庫存管理分析
10.2.4 供應商選擇——AHP層次分析法
10.2.5 建立科學的集成採購體系——ABCXYZ分析法
10.2.6 庫存最佳化與決策——啤酒遊戲
