说明篇
第1章 什么是数据分析
第2章 数据分析有什么用
第3章 数据分析师需要具备哪些技能
技术篇
第4章 如何收集数据
第5章 如何处理数据
第6章 如何分析数据
第7章 如何展示数据
第8章 如何撰写数据分析报告
应用篇
第9章 怎么做好人力资源数据指标的分析
第10章 怎么做好财务数据指标的分析
第11章 怎么做好营销数据指标的分析
第12章 怎么做好仓储数据指标的分析
图书 | 数据分析师宝典 |
内容 | 目录 说明篇 第1章 什么是数据分析 第2章 数据分析有什么用 第3章 数据分析师需要具备哪些技能 技术篇 第4章 如何收集数据 第5章 如何处理数据 第6章 如何分析数据 第7章 如何展示数据 第8章 如何撰写数据分析报告 应用篇 第9章 怎么做好人力资源数据指标的分析 第10章 怎么做好财务数据指标的分析 第11章 怎么做好营销数据指标的分析 第12章 怎么做好仓储数据指标的分析 内容推荐 随着移动通信和互联网应用的发展,物联网、云计算、大数据等新兴技术与应用不断涌现。这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务,建立数据部门,培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源,数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。 |
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缩略图 | ![]() |
书名 | 数据分析师宝典 |
副书名 | |
原作名 | |
作者 | 黄羿//刘友缘//马新强 |
译者 | |
编者 | |
绘者 | |
出版社 | 电子工业出版社 |
商品编码(ISBN) | 9787121390562 |
开本 | 16开 |
页数 | 231 |
版次 | 1 |
装订 | 平装 |
字数 | 293 |
出版时间 | 2020-07-01 |
首版时间 | 2020-07-01 |
印刷时间 | 2020-07-01 |
正文语种 | 汉 |
读者对象 | |
适用范围 | |
发行范围 | 公开发行 |
发行模式 | 实体书 |
首发网站 | |
连载网址 | |
图书大类 | |
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重量 | 430 |
CIP核字 | 2020095186 |
中图分类号 | TP274 |
丛书名 | |
印张 | 15.25 |
印次 | 1 |
出版地 | 北京 |
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