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、编著而成。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、阿里巴巴、腾讯、百度、德勤、毕马威、IBM、微软、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。

前言 “数据是企业的重要生产力”，这句话言简意赅地既概括出了数据在企业经营过程中的用途，又体现出了数据在提高企业竞争力时的重要性。“生产力”是企业创造财富的能力，掌握数据分析能力的企业将具备创造更多财富的能力。既然数据分析对企业经营如此重要，那么掌握数据分析技能的员工自然也就成为企业的中坚力量，是各企业争相抢夺的宝贵人力资源。本书的写作目的就是希望能够帮助各位读者成为企业所需的数据分析人才，为其升职加薪略尽微薄之力。 当企业管理者遇到经营问题时，一般会向两类渠道寻求解决问题的方法。第一类渠道是通过企业管理者自身具备的丰富的经营经验，第二类渠道是通过数据分析得到的分析结果。在多数情况下，企业管理者会先通过数据分析结果洞察到客观存在的经营问题，然后凭借自身丰富的经营经验制定出有效的经营策略，从而最终解决经营问题。 对企业管理者洞察业务问题有帮助的数据分析结果主要产生于两种不同类型的数据分析方法：第一种数据分析方法是业务描述性分析方法，第二种数据分析方法是数据挖掘分析方法。 业务描述性分析方法可以帮助企业管理者找到业务问题出现的关键位置。因为此种分析方法只对过去发生过的业务行为结果进行如实描述，并不对未来可能出现的业务情况进行预测，所以将其称为业务描述性分析方法。简单来讲，此种分析方法的主要作用就是向企业管理者提供业务行为在何种业务角度下的什么位置上做得是好了还是坏了、是更好了还是更坏了，以及好或者坏的程度是多少等信息，企业 管理者可以依据这样的信息对好的结果出现的业务位置进行优化使其变得更好，对不好的结果出现的业务位置进行改良使其能够由坏变好，从而为企业创造价值。 比如，数据分析人员可以对销售团队中每名销售人员在当前月份下的销售目标的完成情况进行分析，并将分析结果以报表或报告的形式汇报给销售经理，以帮助销售经理掌握当前月份每名销售人员的具体业绩情况。只有掌握了具体业绩情况，销售经理才有可能进一步根据自己对不同销售人员的了解，进行有针对性的销售建议，这样才能带领整个销售团队在未来的销售周期内创造更好的销售业绩。在上述案例中，“销售目标完成情况”是业务行为结果，“销售团队”是业务角度，“每名销售人员”是业务位置，通过业务描述性分析方法将三者结合在一起就可以得到在销售团队角度下针对不同的销售人员位置上的不同的销售目标完成情况的业务结果。 在武侠小说中，作者经常用“有人的地方就有江湖”这句话来形容“江湖”之广，如果将其修改后放在数据分析领域，我们也完全可以用“有业务的地方就有业务数据，有业务数据的地方就需要业务描述性分析”来形容业务描述性分析方法的广泛适用性（普适性）。试问有哪个销售经理不想知道自己带领的团队在过去一段时间内的表现情况呢？又会有哪个运营经理不想知道自己投放的推广资源在不同推广 渠道下带来的流量情况呢？这些业务情况都需要使用业务描述性分析方法才能得到。 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，所以它的准入门槛对比另一种数据挖掘的分析方法要低很多，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。这样才能通过业务描述性分析方法及时发现业务行为中的各种问题，早发现问题才能早解决问 题，为自己及企业创造更大的价值。实际上，很多企业已经开始高薪招聘具备业务描述性分析能力的业务岗位人才。比如大型电商平台在招聘高薪运营岗位时，容易向应聘者提出应具备基本数据分析能力、精通×× 分析工具、会写分析报告、能够通过数据分析找到业务增长点等要求，这些要求都在业务描述性分析方法的覆盖范围内。 说完业务描述性分析方法后再说本书，本书正是以培养业务描述性分析技能人才为目的而出版的。本书内容涵盖了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。本书将为读者全面、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。 本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。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。 作者在这里首先感谢您有兴趣拿起本书，与本书内容相遇，并诚心希望您能够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。 编著者

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 361 8.1 CDA 职业概述 361 8.1.1 CDA 职业背景 .361 8.1.2 CDA 职业特点 .362 8.1.3 CDA 职业前景 .363 8.2 CDA 认证简介 364 8.2.1 CDA 认证标准 .364 8.2.2 CDA 认证方式 .365 8.2.3 CDA 认证流程 .366 8.2.4 CDA 认证证书 .367 8.3 CDA 持证人与会员 .368 8.3.1 成为CDA 会员 368 8.3.2 CDA 持证人权益 .369 8.3.3 年检和继续教育 .370 附录A 数据类型列表 371 附录B 练习题答案及解析. 374 附录C 名词解释 393