精彩点评
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微信用户推荐
本书最大的特点就是实用！对于没有数据分析经验，也还不明确求职的行业方向的人来说是一个很好的知识补充。本书对各种方法介绍的简明易懂，样例分析也很清晰，有逻辑性。是入门数据分析的一本引导性的好书。
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Amita推荐
给猴子老师点赞，之前还参加过学习群，现在成书了，更加系统化也便于日常学习。
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Robby推荐
书籍比较浅显，知识不够深入，只能作为科普书籍来读一下，不作为精读的参考
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lay推荐
数据分析与福尔摩斯的逆向推理极其类似，只是更多地强调了以数据来支撑推理过程，大体分为三步：1) 分解 2) 溯源 3) 择优
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久舟推荐
微信读完第22本书，刚觉得自己了不起，看到评论上一条微信读完第224本书，瞬间怂了，在数据分析领域，大家都如此内卷吗？吓退想实惠分析入门的小白 回到正题，推荐这本书，书中写的很详细，相当于是手把手教数据分析，我读完一遍收获还是很大的，后续可能会结合具体的案例读2遍3遍，案例翔实，逻辑清晰，值得推荐
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微信用户推荐
简单好懂，逻辑清晰。方法+实战一步步带你分析，常用的分析方法。每一个方法都会告诉你 是什么？如何用？是一本很不错的书哦，建入手。
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Jlan推荐
本文提炼的一些方法，还是较易于理解和实践的，但案例部分虽然涉及面很广都相对较为浅显。跨行或初学者可以看看。
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Jin推荐
对于数据分析的方法讲解非常全面，案例分析基本上涵盖了目前所有的热门行业，作者本身也是专业班子出身，内容没有一点拖泥带水，干货非常干。
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Psychosis推荐
这本书很适合小白学习，书中的各个案例非常符合国内行业发展情况。分析方法也很实用，概念也容易懂 ，还没读完，但是已经受益匪浅。猴哥的书就是靠谱
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六小七推荐
应该是我看的数据分析书中.实践和操作性最强的一本书了. 整体书分成两部分 第一部分,主要介绍了数据分析的一些方法.即一些数据分析的理论知识. 从业务指标,怎么理解数据,常用的指标(用户指标/产品指标/行为指标) ,如何选择指标(一级指标,影响一级指标的二级指标) 分析方法 ( 5W2H 逻辑数 行业分析 多维度拆解 ,对比分析,假设检验 相关分析 群组分析 RFM分析 AARRR分析 漏斗分析 ) 在分析方法中,RFM分析收获最大,可以用RFM R:最近1次消费时间间隔 F:消费频率 M: 消费金额 来对用户进行用户分组,进行具体的精细化运营. 具体操作步骤: 1 使用原始数据计算出 RFM 值 2给R、F、M值按价值打分 3 计算价值平均值。 4用户分类。 第二部分 从互联网不同行业的核心业务指标进行案例分析.结合第一部分的理论知识 ,实操性就强起来了,很容易阅读和理解,其中一些案例分析也很有借鉴意义 如果对互联网不理解的小白,可以阅读了解到互联网不同行业的业务模式, 如果已经处于互联网,则可以了解其他互联网行业的业务模式. 如电商行业的业务指标 1 新老用户 2复购率和回购率 3 “人”与“货”两类指标 如金融信贷行业的业务指标 1．用户类指标 2．申请情况类指标 3．逾期类指标 如 内容行业的业务指标 1 内容生产指标 2内容曝光指标 3 内容点击指标 4 内容分享指标 而不论是什么行业,运营何种数据分析方法,分析思路都是 1 明确问题 2 多维度分析可能出现的原因提出假设 3 找到相关的数据.落实假设是否成立 4 找到最终的原因 5 提出解决方法 最后的附录中,还罗列出了数据分析常见的面试问题 总之我喜欢这一本书
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心随风飞推荐
结构清晰，逻辑缜密，但是有些内容比较浅显，总体来说瑕不掩瑜，是本好书
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+00000000推荐
可以参考看看，学习一下方法论和分析流程。但是案例局限性大，没什么参照价值，真实工作中很难得出这么明确的结论，都是受多方因素产生的数据波动。
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不爱吃草爱吃肉肉的小鹿推荐
先讲理论，再结合实际讲案例，对新手小白有启发，知道从哪些方面去考虑。
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张博推荐
这本书主要讲的是方法论，里面的思路还是比较有借鉴意义的。不过整体深度不够，基本上是几个学员加老师拼凑的书。当做讲义或案例还是可以的，作为书的话就显得有些单薄了。里面有些案例分析的也有些不足，比如11章运营商那个案例在接通率下降那么大的情况下应该重点先多维度分析接通率下降的原因，至于办理业务的成功率应该放到后面再分析。
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天才王小迁推荐
还可以，简单易懂，能让初学者明白大体的思路和流程。但是，对有相关经验的人来说可能不太适合，特别是后半部分，像是大杂烩，没啥特别的地方。适合初学者。