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第一章 思维能力特训1

第一节 大脑如何转弯2

第二节 智慧之匙3

第三节 人人皆可创新5

第四节 阻碍创新的因素5

第五节 创新的习惯7

第六节 小测试：学到了多少？8

第二章 数据分析导论13

第一节 数据分析：从狭义到广义14

第二节 数据的层次15

第三节 初级的数据层17

第四节 中级的统计层18

第五节 高级的模型层19

第三章 数统计分析：可敬的老前辈21

第一节 从统计分析到数据挖掘22

第二节 统计分析的辉煌时代24

第三节 统计分析的无可奈何26

第四节 统计分析的未来27

第四章 Excel：数据基础管理33

第一节 新功能怎么用34

第二节 几个大招37

第三节 函数40

第四节 Excel操作技巧42

第五节 SmartArt43

第五章 SPSS：处理大数据47

第一节 基本功能介绍48

第二节 文件操作50

第三节 统计功能54

第四节 分析功能57

第六章 数据预处理：不可承受之重63

第一节 数据预处理做什么64

第二节 数据清洗65

第三节 数据集成67

第四节 数据转换68

第五节 数据归约69

第六节 数据离散化71

第七章 建模：数据挖掘的本义73

第一节 数据挖掘的过去和未来74

第二节 数据挖掘的标准流程78

第三节 主要模型介绍82

第四节 回归：最似然估计85

第五节 聚类：回归本质86

第六节 分类：与预测不同89

第七节 关联规则：焕发活力95

第八节 过拟合与适用性：平衡精确与健壮97

第八章 SAP Predictive Analytics：简单为王99

第一节 基本功能介绍103

第二节 聚类模型104

第三节 分类模型109

第四节 关联规则模型117

第九章 概论：经营分析的常见错误123

第一节 典型错误124

第二节 经营分析的概念和内涵129

第三节 经营分析的能力要求133

第四节 互联网时代的经营分析135

第十章 质的分析：定性分析方法137

第一节 观察法138

第二节 访谈法140

第三节 CATI：市场调研利器141

第四节 焦点小组座谈会142

第五节 案例分析法143

第十一章 量的分析：定量分析方法147

第一节 比较分析法148

第二节 因素分析法150

第三节 分组分析法152

第四节 异常分析法153

第五节 结构分析法154

第十二章 主题分析：每个月的那几天157

第一节 主题分析的概念158

第二节 主题分析的组织方式160

第三节 主题分析的关键点162

第十三章 主题分析模板：简单的灵魂165

第一节 模板框架设计166

第二节 双表展示结构168

第三节 汇总表、过程表与月份表170

第四节 公式逻辑与细节调整172

第十四章 专题分析：价值所在179

第一节 专题分析的概念180

第二节 专题分析思路182

第三节 数据提取与处理184

第四节 数据分析与展示186

第十五章 专题分析案例：事实说话189

第一节 价值背离模型：用户流失之源190

第二节 移动业务融合比例分析193

第三节 行业发展预测模型199

第四节 业务发展预测模型203

第五节 业务规模预测模型208

第十六章 概论：营销策划的日常213

第一节 营销策划的概念214

第二节 营销策划技术演进217

第三节 互联网＋时代的营销策划221

第十七章 管理咨询模型：必备武器库227

第一节 STP模型228

第二节 SWOT模型230

第三节 BCG矩阵232

第四节 波特五力分析233

第五节 基尼系数236

第六节 兰彻斯特模型237

第十八章 方法论：不是仅靠经验239

第一节 概论240

第二节 市场分析242

第三节 套餐设计245

第四节 营销准备254

第五节 后评估256

第六节 套餐优化260

第十九章 营销策划案例：经典的背后265

第一节 移动业务套餐266

第二节 家庭客户套餐269

第三节 集团客户套餐272

第二十章 互联网化趋势：无娱乐不营销275

第一节 粉丝经济学276

第二节 互联网思维279

第三节 炒作营销284

第四节 跨界营销287

第五节 事件营销288