姜文哲，毕业于中国人民大学，前腾讯、阿里巴巴数据科学家，拥有10年以上数据分析经验，积累了丰富的实战方法论；数据分析类公众号“小火龙说数据”号主，分享上百篇原创干货文章，拥有上万粉丝，文章全网阅读量超过300万次。

前言

人 物 介 绍

小白：数据学院大四应届毕业生，希望未来从事数据分析方向的工作，并为此不断努力中。

老姜：互联网数据科学家，拥有10年以上数据分析经验，积累了丰富的实战方法论；数据分析类公众号“小火龙说数据”号主，分享上百篇原创干货文章，拥有上万粉丝，文章全网阅读量超过300万次，是一个敢做敢说的数据人。现希望将沉淀的知识分享出来，帮助大家少走弯路。

故 事 开 始

小白：老姜您好，我是小白，我马上就要大学毕业了，本科学的是统计学专业，希望毕业之后能够从事数据分析相关的工作，因为最近这两年数据分析也挺火的，想看看有没有机会。

老姜：确实，随着近些年大数据的普及，各行各业都在引入数据化技术，该技术已从过往的粗犷式运营模式逐渐转变为精细化的数字运营。这个时间点从事此行业还是不错的。

小白：不过因为我还没有毕业，对于这个行业还有很多问题，想要咨询您一下，不知道是否可以。

老姜：当然可以，说说你的问题，我来帮你逐个解答。

小白：太感谢了！目前主要有以下几个方面的问题。

这个行业当下和未来的发展情况如何？

数据分析的日常工作内容有哪些？

需要重点学习哪些东西？如何进阶？

如何应对数据分析方向的面试？

老姜：好的小白，你的问题还是挺多的。正好，当下我正在撰写书籍，会将你上面的这些问题逐个解决，并且融入实战案例中，帮助你更好地理解。

小白：太好了，我会好好学习记录的！

目录

第1章 初来乍到：初识数据分析 / 1

1.1 什么是数据分析 / 2

1.2 为什么需要数据分析 / 3

1.3 数据分析的岗位类型 / 5

1.4 数据分析的具体工作内容 / 7

1.5 入门数据分析需要学习的知识 / 9

1.6 数据分析岗位当前发展现状 / 13

1.7 数据分析岗位未来趋势预判 / 15

1.8 你是否适合从事数据分析工作 / 16

1.9 本章小结 / 17

第2章 数据的来源：数据埋点 / 18

2.1 数据埋点基础知识 / 19

2.2 数据埋点全流程 / 24

2.3 埋点通用内容设计方案 / 29

2.4 埋点新页面设计方案 / 36

2.5 数据埋点管理平台 / 39

2.6 埋点常见问题汇总 / 43

2.7 本章小结 / 44

第3章 数据的工厂：数据仓库 / 45

3.1 数据仓库基础知识 / 46

3.2 数据仓库分层设计 / 53

3.3 数据仓库建设规范 / 56

3.4 数据分析师需要掌握数据仓库的程度 / 65

3.5 短视频业务数据仓库建设案例 / 67

3.6 本章小结 / 71

第4章 量化的基础：数据指标体系 / 72

4.1 什么是数据指标体系 / 73

4.2 数据指标体系的作用 / 75

4.3 如何搭建数据指标体系 / 78

4.4 如何维护数据指标体系 / 83

4.5 搜索引擎行业数据指标体系 / 85

4.6 短视频行业数据指标体系 / 88

4.7 电商行业数据指标体系 / 93

4.8 本章小结 / 98

第5章 指标异动原因：归因分析 / 99

5.1 归因分析基础概念 / 100

5.2 指标异动分析排查步骤 / 103

5.3 快速定位异常维度的方法 / 108

5.4 如何量化维度值变化的贡献度 / 116

5.5 指标异动常见因素汇总 / 123

5.6 搜索引擎行业异动分析实战案例 / 125

5.7 本章小结 / 127

第6章 前瞻未来表现：预测分析 / 128

6.1 预测分析基础概念 / 129

6.2 产品短期健康度监控 / 131

6.3 产品长期目标制订 / 135

6.4 本章小结 / 139

第7章 因果推断方式：AB实验 / 140

7.1 什么是AB实验 / 141

7.2 AB实验最佳流程 / 143

7.3 实验设计阶段 / 148

7.4 实验运行阶段 / 160

7.5 实验评估阶段 / 165

7.6 实验放量阶段 / 168

7.7 实验归档阶段 / 169

7.8 因果推断其他方式 / 171

7.9 本章小结 / 176

第8章 探索产品迭代：产品分析 / 177

8.1 产品分析主要涉及的内容 / 178

8.2 描述产品当前现状及发现问题点 / 180

8.3 探索产品问题的本质及找到改进点 / 185

8.4 本章小结 / 193

第9章 用户长期维系：用户增长 / 195

9.1 用户增长架构简介 / 196

9.2 潜客期用户分析方法及策略 / 204

9.3 新增期用户分析方法及策略 / 212

9.4 成长期、成熟期用户分析方法及策略 / 216

9.5 衰退期、流失期用户分析方法及策略 / 225

9.6 用户画像价值及搭建思路 / 233

9.7 本章小结 / 239

第10章 工作产出呈现：总结汇报 / 240

10.1 日常工作总结汇报 / 241

10.2 例行周会月会汇报 / 243

10.3 数据分析项目汇报 / 246

10.4 本章小结 / 253

第11章 工作中的困惑：数据分析师如何破局 / 254

11.1 思维困惑：数据分析常见的八大思维误区 / 255

11.2 应用困惑：数据分析常用到的十种统计学方法 / 259

11.3 应用困惑：数据分析结合算法的七种应用场景 / 266

11.4 工具困惑：数据分析师掌握工具的程度 / 269

11.5 工作困惑：如何改善工作中的三大被动局面 / 271

11.6 工作困惑：数据分析团队可自主推动的八件事情 / 274

11.7 职业困惑：数据分析师的职业上升通道 / 277

11.8 职业困惑：数据分析师提升能力的方式 / 282

11.9 本章小结 / 286

第12章 临门一脚：面试指导 / 287

12.1 数据分析师面试简历修改技巧 / 288

12.2 面试前必须要做的准备工作 / 292

12.3 数据分析师完整面试流程及应答技巧 / 293

12.4 让面试官快速对你产生好感的自我介绍方式 / 299

12.5 面试环节回答开放性问题的几点技巧 / 302

12.6 面试环节必知的软技巧 / 305

12.7 面试环节一定要问的几个问题 / 308

12.8 面试前后判断岗位是否靠谱的几点技巧 / 311

12.9 同时拿到多个Offer时如何进行选择 / 312

12.10 汇总面试常考的SQL题 / 314

12.11 汇总面试常考的AB实验题 / 321

12.12 汇总面试常考的业务题 / 330

12.13 本章小结 / 335