内容简介商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。作者结合自己多年的工作经验，用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。本书分为6 篇，共17 章，其中第1 篇是概念篇，讲述商业分析的基本概念；第2 篇是基础篇，讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；第3 篇是进阶篇，讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；第4 篇是高阶篇，讲述如何应对复杂的商业难题；第5 篇是基础实践篇，通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；第6 篇是高阶实践篇，通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。

前言 为什么要写这本书 商业分析有用吗？当然有用！企业想获得商业成功，个人想实现创业梦想，都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。 然而，市面上大部分名为“数据分析”的图书，都是在介绍如何操作Python、Excel、Power BI、Tableau、SQL 等工具，没有系统地介绍如何使用这些工具进行分析。市面上还有名为“企业管理”的图书，大多数止于说文解字，虽然在理论层面有详细介绍，但是没有结合数据分析方法做量化说明。 上述原因使得人们很难将“数据分析方法”与“商业问题的解决”联系起来，这也是本书想填补的空白。在本书中，作者结合自己多年的工作经验，认真和读者探讨：如何用数据分析来解决商业问题。本书从最简单的商业模式入手，逐步深入复杂的实际问题。 本书内容概要 本书分为6 篇，共17 章，其中： 第1 篇：概念篇（第1、2 章），讲述商业分析的基本概念； 第2 篇：基础篇（第3~5 章），讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况； 第3 篇：进阶篇（第6、7 章），讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题； 第4 篇：高阶篇（第8、9 章），讲述如何应对复杂的商业难题； 第5 篇：基础实践篇（第10~13 章），通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题； 第6 篇：高阶实践篇（第14~17 章），通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。 本书适合的读者 数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家、数据运营专家等专业数据岗位的工作者。本书可以让他们理解商业逻辑，以便更好地服务业务部门，不做“取数机器”。 销售管理者、运营人员、营销策划、产品经理等，以及平时工作中对数据分析技能有需求的人。本书提供了大量简单、可行的方法，可以让他们快速将其运用到工作中，进而产生效果。 在校学生、自由职业者、个体经营者。本书通俗地介绍了数据分析方法如何在商业场景中应用，使读者可以快速建立认知，拓宽视野，避免盲目凭感觉。 本书在写作时，尽可能少地使用专业的统计学、数据概念，因此适合不同类型的读者阅读，包括对如何用数据分析方法解决企业问题感兴趣的读者。 本书学习建议 本书的讲解思路是层层递进的，从简单的场景到复杂的场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。 当然，在实际工作中，商业场景千变万化，作者在有限的篇幅里，不能穷举所有问题的分析思路。如果读者觉得自己所处的商业场景很特殊，想要和作者进一步交流，那么可以关注公众号“接地气学堂”，联系作者，直接获得指导。 作 者

目录 第1篇 概念篇：认识商业分析 第1章 什么是商业分析 / 2 1.1　商业分析的含义 / 2 1.1.1 商业分析是什么 / 2 1.1.2 理解商业分析中的“分析” / 3 1.1.3 理解商业分析中的“商业” / 3 1.1.4 商业分析发展的历程 / 7 1.2　商业分析的意义 / 8 1.3　数字化时代的商业分析 / 10 1.4　必须具备的商业分析能力 / 13 1.5　本书说明与使用指南 / 14 第2章 商业分析的原动力：从追求商业成功开始 / 16 2.1　生活案例：“分析一下这样做能不能成功？” / 16 2.1.1 想要成功，从统一口径做起 / 16 2.1.2 在成功之前，先厘清增长路径 / 19 2.1.3 避免被欺骗，用数据识别商机 / 23 2.1.4 商业成功的秘诀：基于清晰的思考 / 25 2.1.5 以小见大，理解商业分析的基本做法 / 26 2.2　商业分析的基本功：理解商业模式 / 28 2.2.1 5 种基本的商业模式 / 28 2.2.2 常见的行业分类 / 31 2.2.3 企业内的部门架构 / 36 2.2.4 企业成本/ 收入的基本形态 / 40 第2篇 基础篇：全面认识现状 第3章 商业分析的起跑线：数据指标与指标体系 / 44 3.1　建立数据指标：商业分析的前提 / 44 3.2　提高数据质量：建立数据指标的关键 / 49 3.3　构建数据指标体系：全面观察问题 / 53 3.4　两种基本的指标逻辑模型 / 55 3.5　设立指标评价标准：从指标到结论 / 57 第4章 商业分析的基础方法：读出数据背后的含义 / 59 4.1　基础方法的作用 / 59 4.2　趋势分析法：读懂发展趋势的含义 / 60 4.3　自然周期分析法：读懂季节变化的含义 / 63 4.4　生命周期分析法：明白兴衰交替的含义 / 66 4.5　主动行为分析法：明白行为数据的含义 / 69 4.6　基础分析方法案例：解读异常指标 / 72 第5章 商业分析的初级方法：多指标、多维度开展分析 / 76 5.1　初级方法的作用 / 76 5.2　结构分析法：通过认识内部结构发现问题 / 77 5.3　分层分析法：通过区分高/ 中/ 低用户群体发现问题 / 79 5.4　同期群分析法：通过与同期对照发现问题 / 83 5.5　ROI 分析法/ 比率分析法：通过综合对比投入/ 产出发现问题 / 84 5.6　矩阵分析法：通过两个维度矩阵发现问题 / 86 5.7　盈亏平衡分析法：通过盈亏走势发现问题 / 89 5.8　对比分析法：通过树立正确的对比标杆发现问题 / 92 5.9　多指标综合评估法：通过综合多角度做出判断 / 95 5.10　初级方法案例：传统零售行业的经营分析 / 99 第3篇 进阶篇：精准解决问题 第6章 商业分析的中级目标：产品卖出去，库存降下来 / 111 6.1　生活案例：“为什么别人做就能成功，我一做就失败？” / 111 6.1.1 不懂销售渠道：使出浑身解数，为什么产品还是卖不出去 / 111 6.1.2 做好销售渠道：创造收入的发动机 / 113 6.1.3 不懂产品供应：产品质量尚可，为什么库存积压这么多 / 117 6.1.4 做好产品供应：稳定利润的“护城河” / 118 6.1.5 互联网行业独特的供给形式：平台模式 / 122 6.2　销售渠道分析：提高产出的关键 / 124 6.2.1 销售渠道分析的基本思路 / 124 6.2.2 互联网销售渠道分析 / 128 6.2.3 实体店铺销售渠道分析 / 135 6.2.4 电话销售渠道分析 / 141 6.2.5 业务员销售渠道分析 / 146 6.2.6 渠道分析的核心难题：数据质量 / 151 6.3　供给端分析：保持供给和需求间的动态平衡 / 152 6.3.1 供给端分析的基本思路 / 152 6.3.2 实物产品供给分析 / 156 6.3.3 虚拟产品供给分析 / 159 6.3.4 平台服务供给分析 / 162 第7章 商业分析的中级方法：构建分析体系，细致解决问题 / 165 7.1　中级方法的作用 / 165 7.2　OSM 模型：从商业目标出发建立数据体系 / 166 7.3　数据监控体系：系统监控商业发展走势 / 172 7.4　多维度诊断：确定商业问题源头 / 179 7.5　策略评估：确定商业行动顺序 / 185 7.6　标杆分析：快速积累商业成功的经验 / 189 第4篇 高阶篇：深入洞察业务 第8章 商业分析的高级目标：产品出爆款，营销有成效 / 201 8.1　生活案例：营销也大有学问 / 201 8.1.1 都是营销活动，为什么效果不一样 / 201 8.1.2 增加收入的利器：营销活动 / 202 8.1.3 看似相同的产品，为何用户褒贬不一 / 206 8.1.4 保障收入的后盾：产品设计 / 207 8.1.5 互联网行业的特点：产品就是商品 / 208 8.2　用户分析：更好地认识用户 / 211 8.2.1 用户分析的基本思路 / 211 8.2.2 用户分析的关键：采集用户数据 / 213 8.2.3 认识用户的三大模型之RFM 模型 / 217 8.2.4 认识用户的三大模型之AARRR 模型 / 222 8.2.5 认识用户的三大模型之AIDMA / AISAS 模型 / 228 8.2.6 用户的生命周期消费与自然周期消费 / 230 8.2.7 用户分层模型与VIP 用户识别 / 232 8.2.8 用户生命周期价值与用户旅程分析 / 235 8.2.9 认识用户的要点：营销与数据紧密配合 / 238 8.3　产品分析：打造高质量产品 / 239 8.3.1 产品分析的基本思路 / 239 8.3.2 传统企业的产品分析 / 241 8.3.3 互联网企业的交易型产品分析 / 246 8.3.4 互联网企业的内容型产品分析 / 250 8.4　营销/ 运营分析：提升运营效率 / 254 8.4.1 营销/ 运营分析的基本思路 / 254 8.4.2 新媒体运营分析 / 258 8.4.3 内容运营分析 / 263 8.4.4 用户运营分析 / 266 8.4.5 活动运营分析 / 271 8.4.6 渠道运营分析 / 277 8.4.7 用户增长运营分析 / 283 第9章 商业分析的高级方法：从千头万绪中找出关键 / 289 9.1　高级方法的作用 / 289 9.2　自然增长率 / 290 9.3　单维度分析：从单维度检验业务假设 / 296 9.4　多维度分析：用MECE 方法处理多维度业务假设 / 299 9.5　数据测试分析：测试分析结论的正确性 / 308 9.6　因果关系分析：追溯问题源头 / 315 9.7　指标异动的关键原因分析：从多种原因中锁定关键原因 / 321 9.8　前瞻性分析：预判未来走势，发现商机 / 329 第5篇 基础实践篇：面对更复杂的商业问题 第10章 商业分析在传统企业中的综合应用 / 350 10.1　典型问题：新品上市，该如何分析 / 350 10.2　整体思路：5 步做出完整的分析 / 350 10.3　第一步：理解商业背景 / 351 10.4 第二步：制订分析计划 / 354 10.5 第三步：推导分析结论 / 357 10.6 第四步：跟进执行效果 / 360 10.7 第五步：全局复盘总结 / 364 10.8 场景延展：换个行业，该怎么分析 / 366 10.9　小结：一个完整的商业分析流程 / 368 第11章 商业分析在互联网企业中的综合应用 / 371 11.1　典型问题：用户流失率高了，该如何分析 / 371 11.2　整体思路：从多角度分析问题 / 372 11.3　从内部数据角度分析 / 379 11.4　从行业、竞品角度分析 / 383 11.5　从用户态度角度分析 / 388 11.6　小结：商业分析的6 种基本工具 / 390 11.7　深思：缺少工具，无法做出深入的分析 / 394 第12章 用商业分析指导决策 / 396 12.1　典型问题：如何提高销售业绩 / 396 12.2　整体思路：围绕投入/ 产出做分析 / 397 12.3　用商业分析指导销售 / 400 12.4　用商业分析指导运营 / 404 12.5　用商业分析指导促销 / 407 12.6　小结：综合型商业建议 / 408 第13章 总结：理解商业分析的真实难处 / 411 13.1　典型问题：在真实场景里，商业分析的四大难点 / 411 13.2　整体思路：用数据说话，以数据服人 / 413 13.3　第一步：用MECE 法构建解题逻辑树 / 418 13.4　第二步：用PEST 法分析外部因素 / 420 13.5　第三步：用逻辑树法拆解内部因素 / 424 13.6　第四步：用数据测试验证方案效果 / 427 13.7　第五步：基于分析结果，提出综合性的应对策略 / 429 13.8　小结：最高级的分析技巧是体系化作战 / 431 第6篇 高阶实践篇：解决商业分析中的疑难杂症 第14章 分清真实分析需求与伪分析需求 / 435 14.1　典型问题：“帮忙分析一下我的财务状况吧。” / 435 14.2　整体思路：从名词含义出发，步步为营 / 436 14.3　第一步：确认指标口径 / 436 14.4　第二步：了解问题背景 / 438 14.5　第三步：区分真实需求与伪需求 / 439 14.6　第四步：树立判断标准 / 440 14.7　第五步：推导分析结论 / 441 14.8　小结：专业分析的工作应这样做 / 443 第15章 通过数据主动发现问题 / 446 15.1　典型问题：“看到这些数字，我很慌！” / 446 15.2 整体思路：读出数据含义，判断数据走势 / 447 15.3　解读含义：从结合场景开始 / 448 15.4　深入解读：建立分析假设 / 448 15.5　持续跟踪：验证分析假设 / 449 15.6　复盘总结：发现问题规律 / 451 15.7　小结：商业分析，这样做到未卜先知 / 452 15.8　最后一个小问题：商业分析的最大痛点 / 455 第16章 通过商业分析驱动业务 / 457 16.1　典型问题：“老师，我没钱了，怎么办？” / 457 16.2　整体思路：分析原因，指导行动 / 458 16.3　总结原因：先看趋势，再谈个案 / 460 16.4　指导行动：追溯源头，分类思考 / 461 16.5　小结：从分析到业务行动，需要突破四大陷阱 / 465 第17章 总结：全面认识商业分析 / 467 17.1　商业分析适合解决的5 类问题 / 467 17.2　商业分析不能解决的4 类问题 / 473 17.3　将无解问题转换为可解问题 / 475 17.4　商业分析方法的优点与缺点 / 478