數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：90個(gè)精彩案例帶你快速入門

第1章ROI： 值得做還是不值得做
1.1淺層ROI
1.1.1案例1： 活動拉新ROI
1.1.2案例2： 吃早餐的ROI
1.1.3案例3： 地?cái)偭闶跼OI
1.1.4案例4： 《囧媽》決策的ROI分析
1.1.5案例5： 淘寶私域引流ROI情況
1.2深層ROI
1.2.1案例6： 綜藝直播ROI測算
1.2.2案例7： 擺地?cái)偟腞OI測算
1.2.3案例8： 廣告投放中的ROI測算
第2章標(biāo)簽與評分： 千人千面的基礎(chǔ)
2.1數(shù)據(jù)分析對象的有效標(biāo)簽
2.1.1案例9： 信貸公司用戶畫像
2.1.2案例10： 美妝產(chǎn)品用戶畫像
2.2標(biāo)簽的組合與量化
2.2.1案例11： 外賣員畫像
2.2.2案例12： 店鋪評分系統(tǒng)
2.2.3案例13： 層次分析法
2.2.4案例14： 層次分析法應(yīng)用
第3章用戶分層與生命周期： 業(yè)務(wù)服務(wù)的是一個(gè)人及他整個(gè)“一生”
3.1用戶生命周期N種分層方式
3.1.1案例15： 店鋪用戶生命周期分層
3.1.2案例16： 平臺用戶生命周期分層
3.2用戶生命周期中的無限可能性
3.2.1案例17： 用戶分層四象限法
3.2.2案例18： 用戶生命周期分層
3.2.3案例19： 中國移動的用戶生命周期分層運(yùn)營
3.2.4案例20： 用戶生命周期劃分方法
3.2.5案例21： 用戶召回
第4章因果推斷： 種瓜得瓜，種豆得豆
4.1因果推斷原理
4.1.1案例22： 相關(guān)不等于因果
4.1.2案例23： 數(shù)據(jù)不會說話，但可能有偏
4.2因果推斷方法
4.2.1案例24： 準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法
4.2.2案例25： 匹配法
4.2.3案例26： 雙重差分
4.2.4案例27： App新功能影響效果歸因
4.2.5案例28： 電影網(wǎng)站打分
4.2.6案例29： 貝殼App的因果推斷應(yīng)用
4.2.7案例30： 快手App的因果推斷應(yīng)用
4.2.8案例31： Bigo的因果推斷應(yīng)用
第5章可解釋模型： 沒有實(shí)際場景的模型是劣質(zhì)模型
5.1串聯(lián)業(yè)務(wù)的可解釋模型
5.1.1案例32： 面包質(zhì)量問題
5.1.2案例33： TikTok商家成長模型問題
5.2常用分析方法
5.2.1案例34： 決策樹的ID3算法
5.2.2案例35： Shapley值法
第6章PSM理論： 所有人都搞促銷，我能不能不搞
6.1傾向值匹配(PSM)理論
6.1.1案例36： 吸煙用戶的PSM應(yīng)用
6.1.2案例37： 低價(jià)引流的PSM應(yīng)用
6.1.3案例38： PSM的代碼實(shí)現(xiàn)
6.1.4案例39： PSM在Lalonde數(shù)據(jù)集的應(yīng)用
6.1.5案例40： NGO組織的PSM應(yīng)用
6.1.6案例41： 阿里媽媽的PSM應(yīng)用
6.1.7案例42： 淘寶商城3D化的PSM應(yīng)用
第7章AB實(shí)驗(yàn)： 試一試才知道誰是對的
7.1AB實(shí)驗(yàn)原理
7.1.1案例43： 淘寶商城中的AB實(shí)驗(yàn)
7.1.2案例44： EA游戲公司的AB實(shí)驗(yàn)
7.1.3案例45： Upworthy的AB實(shí)驗(yàn)
7.1.4案例46： ComScore的AB實(shí)驗(yàn)
7.1.5案例47： 微營銷新電商平臺的AB實(shí)驗(yàn)
7.1.6案例48： 泰康在線的AB實(shí)驗(yàn)
7.1.7案例49： AB實(shí)驗(yàn)的框架升級問題
7.2進(jìn)階的AB實(shí)驗(yàn)方法
7.2.1案例50： Bing的AB實(shí)驗(yàn)應(yīng)用
7.2.2案例51： Netflix的AB實(shí)驗(yàn)應(yīng)用
7.2.3案例52： Booking的AB實(shí)驗(yàn)應(yīng)用
7.2.4案例53： 罹患心臟病概率的AB實(shí)驗(yàn)應(yīng)用
第8章時(shí)序分析： 我們從歷史的數(shù)據(jù)當(dāng)中可以獲得什么
8.1時(shí)序預(yù)測分析原理
8.1.1案例54： 學(xué)校發(fā)放計(jì)算機(jī)以提高學(xué)生成績
8.1.2案例55： 疫情前后流入人口變化
8.1.3案例56： 疫情前后流入人口變化的合成控制法
8.1.4案例57： 疫情前后城市展現(xiàn)率變化
8.1.5案例58： 疫情前后對于搜索的影響
8.2時(shí)序預(yù)測的普遍情況
8.2.1案例59： 金融中的時(shí)序預(yù)測應(yīng)用
8.2.2案例60： 電影票房預(yù)測
8.2.3案例61： 店鋪選址
第9章數(shù)據(jù)可視化： 清晰地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果
9.1數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
9.1.1案例62： 生活開支可視化
9.1.2案例63： 抖音的數(shù)據(jù)可視化案例
9.1.3案例64： 旭日圖
9.1.4案例65： 散點(diǎn)圖
9.1.5案例66： 熱力圖
9.1.6案例67： 箱線圖
9.1.7案例68： 霍亂發(fā)生原因圖
9.2視覺效果升級的數(shù)據(jù)可視化
9.2.1案例69： 巴士群互動游戲
9.2.2案例70： NFL球隊(duì)表現(xiàn)圖
9.2.3案例71： 全球變暖的自然原因
9.2.4案例72： 2014年最具價(jià)值的運(yùn)動隊(duì)50強(qiáng)
9.2.5案例73： 創(chuàng)意人士的日程安排
9.2.6案例74： 受關(guān)注新聞的可視化
9.2.7案例75： 慈善年度報(bào)告
9.2.8案例76： 公司各業(yè)務(wù)線目標(biāo)完成情況
9.2.9案例77： 塑料垃圾的可視化
第10章數(shù)據(jù)分析報(bào)告： “說人話”讓老板為你買單
10.1.1案例78： 大促復(fù)盤分析
10.1.2案例79： 專題分析報(bào)告
10.1.3案例80： 綜合分析報(bào)告
10.1.4案例81： 日常數(shù)據(jù)報(bào)告
10.1.5案例82： Airbnb分析報(bào)告
第11章數(shù)據(jù)分析入門工具介紹
11.1Excel
11.1.1案例83： Concatenate函數(shù)
11.1.2案例84： Len函數(shù)、Conunta函數(shù)、Days函數(shù)、
Sumifs函數(shù)、Rank函數(shù)
11.1.3案例85： Vlookup函數(shù)
11.1.4案例86： Find函數(shù)
11.1.5案例87： Iferror函數(shù)
11.1.6案例88： Left/Right函數(shù)
11.1.7案例89： Sumproduct函數(shù)
11.2MySQL
11.3Python
11.4R語言
11.5SPSS
11.6Tableau
案例90： 過去40年電子游戲數(shù)據(jù)