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雷达卡
今天给大家推荐的书籍是2023版数据分析师认证 CDA 一级备考中文教材——《精益业务数据分析》，本书现已重磅上市！
十年磨一剑，数万CDA考生的选择！
作为国内率先成立的专注于数据科学领域的专业研究团队， CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编辑，凝练了近十年来的教学和教研珍贵成果，并紧密结合各行业领军企业的实际业务数据分析需求和案例， 现推出CDA认证考试最新版教材《精益业务数据分析》，通过全面、系统讲述业务描述性分析全流程技能来揭秘数据分析底层逻辑。
本书是企业业务数据分析方法的集大成著作，既适合CDA LEVELⅠ应试人员、又适合业务工作人员、数据分析从业人员、数据分析岗位求职人员学习。
入手这本数据红宝书，助你顺利备考CDA认证考试，轻松入门数据分析！
1、本书简介
本书是企业业务数据分析方法的集大成著作，由知名数据分析研究机构CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编辑而成。书中内容源自对各行业领军企业实际业务数据分析技能需求的提炼及总结，这些企业包括但不限于京东、腾讯、IBM、中国移动、北京电信、苏宁集团、招商银行、中国邮政集团、GrowingIO 等。
全书由八大部分构成：绪论、表格结构数据与表结构数据、数据库应用、描述性统计分析、多维数据透视分析、业务分析方法、业务分析报告与数据可视化报表、CDA 职业发展。
2、作者简介
3、读者定位
4、为什么要学习这本书
数字经济时代，数据已成为新时代的生产要素
数据曾经是商业“尾气”，而现在成为国家所定义的“生产要素”。它与土地、劳动力、资本、技术等一样，都是可进行市场化配置的。党的十九届四中全会《决定》增列“数据”作为生产要素，反映了随着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的作用日益凸显。在数据要素的推动下，我国数字经济规模已经连续多年位居世界第二，成为引领全球数字经济创新的重要策源地。
借助合适的模型、算法、技术，可以从数据中挖掘出巨大的商业价值。数据分析极大地促进了现代服务业、制造业差异化竞争格局，将来更会成为各行业获得竞争优势的助推力。通过数据分析进行科学决策、自主决策，从而实现业务价值，使数据分析在决策过程中不可或缺，逐渐成为组织的核心竞争力。
CDA，数字化人才的身份认证
在数据分析领域深耕多年的CDA 数据科学研究院，通过多年的业界深耕，建立起CDA 数据分析能力认证体系，助力企业实现宏、微观相结合的数字化转型，提供合格的数据化工作人才保障。CDA 数据分析能力认证体系涵盖绩效分析、客户分析、流程分析、智能学习，助力企业成为宏、微观相结合的数字化战略中心组织。
CDA LEVEL Ⅰ教材主要讲解业务分析所涉及的评价指标体系的构建、数据采集与数据操作、商业智能分析、战略及运营分析报告等业务宏观分析技术；CDALEVEL Ⅱ教材主要讲解客户运营、流程分析和策略优化所涉及的标签体系、用户画像、根因分析、预测模型、运筹优化等业务宏观分析与客户微观洞察相融合的技术；CDA LEVEL Ⅲ教材主要讲解在商业机器学习运营（MLOps）框架下如何设计、开发和落地相关的算法模型，以及机器学习经典算法与案例、自然语言处理、自动学习等客户微观分析技术。教材在工具实现上选择当今比较流行的数据库语言SQL和编程语言Python 等。
值得入手一本的数据红宝书
《精益业务数据分析》作为2023版数据分析师认证 CDA 一级备考中文教材，由知名数据分析研究机构CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编辑而成。本书全面、系统地讲述业务描述性分析为企业决策行为创造价值的全流程技能，涵盖描述性数据分析方法、业务分析方法、数据分析结果应用方法等内容。
当下，运用业务描述性分析方法这一数据分析方法在企业洞察业务问题时能起到至关重要的作用。业务描述性分析方法不仅具备普适性，而且学习难度也并不算高。因为此种分析方法一般不需要使用艰涩难懂的数学理论，也很少需要用到复杂的编程语言，所以它的准入门槛相对较低，不仅专业的数据分析人员需要精通，就连不同业务岗位上的业务工作者也应该尽早掌握这项技能。
本书介绍的业务描述性数据分析技能已经成为职场人员的普适性应用技能，是个人职场竞争力的有力证明，是转岗、加薪的得力助手。全书以条理清晰的结构、通俗易懂的语言、完整立体的知识框架为读者铺开一幅精美的业务描述性分析知识画卷。建议读者先全篇通览整幅画卷，建立完整的数据分析知识体系，再精细阅览画卷中的每个细节，深入掌握每个具体知识点。本书适合CDA LEVEL Ⅰ应试人员、业务工作人员、数据分析从业人员、数据分析岗位求职人员学习。通过学习书中的知识，早日实现升职加薪的目的。预祝您职场之路越走越宽、越走越顺。
5、本书亮点
6、本书目录
- 第1 章 绪论. 1
- 1.1 数据分析概述 .1
- 1.1.1 数据分析的分类 .3
- 1.1.2 数据分析的基本流程 .4
- 1.1.3 数据分析的落地方法 .7
- 1.2 数据分析师概述 .8
- 1.2.1 数据分析师的不同角色与职责 .8
- 1.2.2 数据分析师职业道德和行为准则 .10
- 1.3 数据相关的安全与立法 13
- 1.3.1 各国的数据隐私相关法律 .13
- 1.3.2 我国大数据立法的历程和展望 .14
- 1.4 本章练习题 16
- 第2 章 表格结构数据与表结构数据. 18
- 2.1 表格结构数据 .19
- 2.1.1 表格结构数据概述 .19
- 2.1.2 表格结构数据特征 .20
- 2.2 表格结构数据的获取、引用与使用 .24
- 2.2.1 表格结构数据的获取 .24
- 2.2.2 表格结构数据的引用、查询与计算方法 .28
- 2.3 表结构数据 38
- 2.3.1 表结构数据概述 .38
- 2.3.2 表结构数据特征 .40
- 2.4 表结构数据的获取、加工与使用 45
- 2.4.1 表结构数据的获取 .45
- 2.4.2 数据库与商业智能的概念解析 .46
- 2.4.3 表结构数据的合并 .54
- 2.4.4 表结构数据的汇总 .60
- 2.5 本章练习题 65
- 第3 章 数据库应用. 71
- 3.1 数据库相关概念 71
- 3.1.1 数据库简介 71
- 3.1.2 认识数据库 .74
- 3.1.3 SQL .76
- 3.1.4 数据仓库 .77
- 3.2 数据定义语言 .79
- 3.2.1 DDL 在业务中的作用 .80
- 3.2.2 定义数据库 .80
- 3.2.3 数据表 .82
- 3.2.4 数据类型 .88
- 3.2.5 约束条件 .92
- 3.3 数据操作语言 .100
- 3.3.1 DML 的作用 .100
- 3.3.2 添加数据 .100
- 3.3.3 将查询结果添加到表中 .102
- 3.3.4 更新数据 .103
- 3.3.5 删除数据 .104
- 3.4 数据查询语言 .104
- 3.4.1 单表查询 .105
- 3.4.2 函数 .125
- 3.4.3 多表查询 .142
- 3.4.4 子查询 .158
- 3.5 视图 168
- 3.5.1 视图的作用 .168
- 3.5.2 创建视图 .169
- 3.5.3 修改视图 .169
- 3.5.4 删除视图 .170
- 3.6 本章练习题 170
- 第4 章 描述性统计分析. 181
- 4.1 统计学概述 181
- 4.1.1 统计学的定义及应用 .181
- 4.1.2 统计学的基本概念 .185
- 4.2 数据的描述性统计分析 192
- 4.2.1 集中趋势的描述 .192
- 4.2.2 离散程度的描述 .203
- 4.2.3 分布形态的描述 .208
- 4.2.4 描述性统计图表 .211
- 4.3 常用的数据分布 .218
- 4.3.1 两点分布与二项分布 .219
- 4.3.2 正态分布与标准正态分布 .221
- 4.3.3 c2 分布 .228
- 4.3.4 t 分布.229
- 4.3.5 F 分布 .230
- 4.3.6 分位点的概念 .232
- 4.4 相关分析 233
- 4.4.1 相关分析的含义 .233
- 4.4.2 简单线性相关关系的描述 .234
- 4.4.3 简单线性相关关系的度量 .235
- 4.5 本章练习题 239
- 第5 章 多维数据透视分析 246
- 5.1 多维数据模型 .246
- 5.1.1 多维数据模型概述 .247
- 5.1.2 多维数据模型创建方法 .248
- 5.2 5W2H 思维模型 .261
- 5.2.1 5W2H 思维模型概述 .261
- 5.2.2 5W2H 思维模型应用案例 262
- 5.3 多维数据透视分析应用案例 .265
- 5.3.1 业务场景介绍 .265
- 5.3.2 案例设计制作过程 .265
- 5.4 本章练习题 267
- 第6 章 业务分析方法 274
- 6.1 业务指标分析 .274
- 6.1.1 通用指标计算方法 .276
- 6.1.2 场景指标 .286
- 6.1.3 指标体系 .302
- 6.2 业务模型分析 .307
- 6.2.1 分类模型 .308
- 6.2.2 漏斗模型 .312
- 6.3 业务分析方法论 .318
- 6.3.1 帕累托分析方法 .318
- 6.3.2 A/B 测试分析方法 .320
- 6.3.3 同期群分析方法 .320
- 6.3.4 因果分析方法 .321
- 6.4 本章练习题 322
- 第7 章 业务分析报告与数据可视化报表. 330
- 7.1 可视化分析图表 .330
- 7.1.1 业务图表决策树 .330
- 7.1.2 比较类图表 .331
- 7.1.3 序列类图表 .338
- 7.1.4 构成类图表 .339
- 7.1.5 描述类图表 .340
- 7.2 业务分析报表 .340
- 7.2.1 业务分析报表的分类与区别 .341
- 7.2.2 业务分析报表的创建方法 .342
- 7.3 业务分析报告 345
- 7.3.1 业务分析报告的分类 .346
- 7.3.2 业务分析报告撰写注意事项 .346
- 7.3.3 业务分析报告案例1 348
- 7.3.4 业务分析报告案例2 352
- 7.4 本章练习题 355
- 第8 章 CDA 职业发展 360
- 8.1 CDA 职业概述 360
- 8.1.1 CDA 职业背景 .360
- 8.1.2 CDA 职业特点 .361
- 8.1.3 CDA 职业前景 .362
- 8.2 CDA 认证简介 363
- 8.2.1 CDA 认证标准 .363
- 8.2.2 CDA 认证方式 .364
- 8.2.3 CDA 认证流程 .365
- 8.2.4 CDA 认证证书 .366
- 8.3 CDA 持证人与会员 .367
- 8.3.1 成为CDA 会员 367
- 8.3.2 CDA 持证人权益 .368
- 8.3.3 年检和继续教育 .369
- 附录A 数据类型列表 370
- 附录B 练习题答案及解析. 373
7、本书购买方式
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