数据分析是现在不仅在互联网行业同时也在基础行业中必不可缺的运营手段，是业务提升效率、增强收益的有效方法。 本书的前8个章节精选提炼了多种数据分析中重要方法，包括ROI分析、数据标签和评分、用户生命周期、因果推断、可解释模型、PSM理论、ABtest、时序分析等，并通过更清晰、简单的方式向读者全方位的展示数据分析在以下诸多原理上的阐释，并且针对每种方法都提供了充足的生活和业务中的前沿案例作为辅助讲解，帮助读者更好的理解数据分析在传统行业、互联网行业及各类新兴行业的实际应用，同时也能更快的运用在实际工作和生活中，所以通过阅读前8个章节，读者可以系统的学习数据分析的理知识，拥有数据化思维，为读者能够在数据分析行业中不断深耕打下良好的理论基础并将数据分析能力逐步应用于实际的工作和生活中，成为一名合格的数据分析师。 本书适合从事需要掌握数据分析技能的行业，数据分析相关专业的在读学生，入门数据分析行业的相关从业人员，以及已有自己本职工作，但仍需要学习数据分析能力来提升自己的职业技能和职场竞争力的相关行业从业者阅读。

汝思恒，南京大学数学基地班保送生，先后入职国内知名互联网企业，包括字节跳动、遥望、由莱等公司；参与多个从0到1创业孵化项目，并帮助业务进入赛道正规；阿里巴巴公司数据营销方向特邀讲师。

前言 如今现代社会生活中的方方面面都跟数据息息相关，如超市货架的物品摆放逻辑、互联网各平台的广告投放或者企业运营状况等都需要数据分析，所以数据分析本质上是一种解决问题的方法。一次完整的数据分析方案，应得出对应的结果并给出指导决策、解决对应问题的方法，而不是单纯的数据描述。 本书第1~8章为读者讲解数据分析相关知识，第9~11章帮助读者更好地展示自己的分析结果，所以后3章分别对数据分析的可视化、数据分析报告的撰写方法、数据分析的常用工具进行了详细介绍，主要帮助尚在入门阶段的读者学会如何将自己的数据化思维和思考结论输出为可视化的图标或者通俗易懂的数据报告，帮助自己的相关业务方或上级领导甚至公司的战略层、决策层更好地理解数据分析所得出的结论、优化建议及对未来的预测指引。 什么是数据分析 数据分析是通过收集大量与问题相关的数据进行分拆解析，提取出有用的信息，进而推导出问题的结论，是对数据进行详细研究和总结的过程。数据分析的目的是通过各种分析手段把隐藏在数据中的信息提炼出来，找到数据间的内在规律，并让它成为对解决问题有帮助、有价值的东西。在现代的商业社会中，数据分析帮助企业的每条业务线从0到1地进行发展，并帮助各类组织或企业把控整个运营经营状况。 数据分析从时间维度上可以分为3种类型。 1. 描述性分析 描述性分析主要通过对历史数据的统计和总结，得出过去一段时间里业务运营情况的好坏。通过各种核心指标的完成情况，去衡量过去业务运营情况的状态，以此看清过去哪些行为需要优化，哪些行为需要深耕。这种分析既有相对长期的以总结形式进行的，例如...