数据运营 数据分析模型撬动新零售实战

职场的竞争归根结底是核心竞争力的竞争，数据分析市场越来越饱和，企业高层越来越看重数据价值落地，数据运营悄然成为行业新兴稀缺人才，它能够跳脱技术工作与业务决策紧密结合决定了它长青的职业生命力，同时于每一位数据从业者而言，它也是推荐的一项核心职场能力。 很多数据分析师、数据工程师不懂业务，很多业务决策人员揣着业务高见又受限于不懂如何做数据分析……如何将数据结果和业务决策结合起来发挥数据价值正是本书设计的初衷和内容，全书以案例实战为主，涉猎多个零售行业，涵盖企业众多常见的业务场景，数据应用流程阐述完整可以很好帮助读者快速理解数据分析模型应用于决策的方法和思路。 无论你是业务人员还是专业的数据从业人员，本书都很适合阅读。

本书主要内容：
12个数据分析模型在零售多元化业务场景中如何支持决策，实现业务赋能。
本书主要解决以下问题：
·针对不同的业务场景，分析模型怎么选？
·利用数据分析解决业务问题的完整思路是怎样的？
·商业分析如何养成？分析结果如何落地？
本书适合读者：
数据分析师、市场分析师、商业分析师、数据运营官、业务决策者、强数据意识企业高层领导，以及其他对数据分析或数据运营感兴趣或欲转行从事数据分析或数据运营工作的人员。

第1篇 零售企业基础分析方法应用
第1章 开启数据化业务洞察：基础分析方法002
1.1 趋势分析003
1.2 对比分析005
1.3 分布分析009
1.4 组成分析013
1.5 关系分析015
1.6 其他分析方法017
1.7 本章小结019
第2章 让客单价“飞”起来：购物篮分析020
2.1 从经典故事的起源探索购物篮分析的奥秘020
2.2 两个案例：购物篮分析数据化决策怎么用022
2.2.1 模型适用的零售业务场景022
2.2.2 案例1：不合时宜的服饰可以不打折清仓吗025
2.2.3 案例2：如何轻松获取私域运营流量（新零售场景）030
2.3 购物篮分析模型的实现034
2.4 本章小结036
第3章 擒贼先擒王，高效降本增益：帕累托分析038
3.1 二八定律诞生的科学性038
3.2 两个案例：帕累托分析数据化决策怎么用040
3.2.1 模型适用的零售业务场景040
3.2.2 案例1：降本增益，1500多个商品如何优化041
3.2.3 案例2：企业的用户贡献分布健康吗（CRM管理）045
3.3 帕累托分析模型的实现049
3.4 本章小结054
第4章 精准定位，业绩优化有方向：象限分析056
4.1 象限分割的数学逻辑原理057
4.2 两个案例：象限分析数据化决策怎么用060
4.2.1 模型适用的零售业务场景060
4.2.2 案例1：餐厅的菜品如何管理优化062
4.2.3 案例2：纸业零售商如何提升门店业绩066
4.3 象限分析模型的实现070
4.4 本章小结074
第2篇 零售企业进阶分析方法应用
第5章 快速厘清自己，掌握外部形势：SWOT分析076
5.1 SWOT分析的原理076
5.2 两个案例：SWOT分析数据化决策怎么用079
5.2.1 模型适用的零售业务场景080
5.2.2 案例1：用户眼中的品牌是什么样的（市场决策）081
5.2.3 案例2：备选开店的3家购物中心该如何选择（企业战略）085
5.3 本章小结091
第6章 1分钟梳理10万个用户的商业价值：RFM分析092
6.1 RFM分析的逻辑原理093
6.2 两个案例：RFM分析数据化决策怎么用095
6.2.1 模型适用的零售业务场景095
6.2.2 案例1：你的高价值用户在哪里（CRM）097
6.2.3 案例2：打折清仓的靴子卖给谁（营销决策）103
6.3 RFM分析模型的实现107
6.4 本章小结110
第7章 不懂商业数据分析？先来听它说：杜邦分析112
7.1 从经典起源看杜邦分析如何“解”112
7.2 两个案例：杜邦分析数据化决策怎么用114
7.2.1 模型适用的零售业务场景114
7.2.2 案例1：上个月的营业总成本为何这么高（财务分析）117
7.2.3 案例2：如何快速学会商业分析（商业思维）120
7.3 杜邦分析模型的实现124
7.4 本章小结125
……