alexander   发表于 2019-11-18 13:59:02 |栏目:
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大数据分析是个入门容易但精专颇难的领域。牛琨著的《纵观大数据(建模分析及应用)》以大数据分析为主线,以电信行业应用为背景,以一线操作者为对象,系统阐述了大数据分析的理论、方法和实践。


从思维创新开始,依次介绍了大数据挖掘、经营分析 和营销策划三个主题。本书聚合了作者多年实战操作的经验,加上执教和内训的总结,辅以真实的案例, 对于电信行业的分析师而言是一部较为实用的工具类书籍。
第一章 思维能力特训
第一节 大脑如何转弯
第二节 智慧之匙
第三节 人人皆可创新
第四节 阻碍创新的因素
第五节 创新的习惯
第六节 小测试:学到了多少?
第二章 数据分析导论
第一节 数据分析:从狭义到广义
第二节 数据的层次
第三节 初级的数据层
第四节 中级的统计层
第五节 高级的模型层
第三章 数统计分析:可敬的老前辈
第一节 从统计分析到数据挖掘
第二节 统计分析的辉煌时代
第三节 统计分析的无可奈何
第四节 统计分析的未来
第四章 Excel:数据基础管理
第一节 新功能怎么用
第二节 几个大招
第三节 函数
第四节 Excel操作技巧
第五节 SmartArt
第五章 SPSS:处理大数据
第一节 基本功能介绍
第二节 文件操作
第三节 统计功能
第四节 分析功能
第六章 数据预处理:不可承受之重
第一节 数据预处理做什么
第二节 数据清洗
第三节 数据集成
第四节 数据转换
第五节 数据归约
第六节 数据离散化
第七章 建模:数据挖掘的本义
第一节 数据挖掘的过去和未来
第二节 数据挖掘的标准流程
第三节 主要模型介绍
第四节 回归:最似然估计
第五节 聚类:回归本质
第六节 分类:与预测不同
第七节 关联规则:焕发活力
第八节 过拟合与适用性:平衡精确与健壮
第八章 SAP Predictive Analytics:简单为王
第一节 基本功能介绍
第二节 聚类模型
第三节 分类模型
第四节 关联规则模型
第九章 概论:经营分析的常见错误
第一节 典型错误
第二节 经营分析的概念和内涵
第三节 经营分析的能力要求
第四节 互联网时代的经营分析
第十章 质的分析:定性分析方法
第一节 观察法
第二节 访谈法
第三节 CATI:市场调研利器
第四节 焦点小组座谈会
第五节 案例分析法
第十一章 量的分析:定量分析方法
第一节 比较分析法
第二节 因素分析法
第三节 分组分析法
第四节 异常分析法
第五节 结构分析法
第十二章 主题分析:每个月的那几天
第一节 主题分析的概念
第二节 主题分析的组织方式
第三节 主题分析的关键点
第十三章 主题分析模板:简单的灵魂
第一节 模板框架设计
第二节 双表展示结构
第三节 汇总表、过程表与月份表
第四节 公式逻辑与细节调整
第十四章 专题分析:价值所在
第一节 专题分析的概念
第二节 专题分析思路
第三节 数据提取与处理
第四节 数据分析与展示
第十五章 专题分析案例:事实说话
第一节 价值背离模型:用户流失之源
第二节 移动业务融合比例分析
第三节 行业发展预测模型
第四节 业务发展预测模型
第五节 业务规模预测模型
第十六章 概论:营销策划的日常
第一节 营销策划的概念
第二节 营销策划技术演进
第三节 互联网 时代的营销策划
第十七章 管理咨询模型:必备武器库
第一节 STP模型
第二节 SWOT 模型
第三节 BCG矩阵
第四节 波特五力分析
第五节 基尼系数
第六节 兰彻斯特模型
第十八章 方法论:不是仅靠经验
第一节 概论
第二节 市场分析
第三节 套餐设计
第四节 营销准备
第五节 后评估
第六节 套餐优化
第十九章 营销策划案例:经典的背后
第一节 移动业务套餐
第二节 家庭客户套餐
第三节 集团客户套餐
第二十章 互联网化趋势:无娱乐不营销
第一节 粉丝经济学
第二节 互联网思维
第三节 炒作营销
第四节 跨界营销
第五节 事件营销

纵观大数据:建模、分析及应用.rar

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