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内容简介商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。作者结合自己多年的工作经验，用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。本书分为6 篇，共17 章，其中第1 篇是概念篇，讲述商业分析的基本概念；第2 篇是基础篇，讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；第3 篇是进阶篇，讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；第4 篇是高阶篇，讲述如何应对复杂的商业难题；第5 篇是基础实践篇，通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；第6 篇是高阶实践篇，通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。

目录
第1篇 概念篇：认识商业分析
第1章 什么是商业分析 / 2
1.1　商业分析的含义 / 2
1.1.1 商业分析是什么 / 2
1.1.2 理解商业分析中的“分析” / 3
1.1.3 理解商业分析中的“商业” / 3
1.1.4 商业分析发展的历程 / 7
1.2　商业分析的意义 / 8
1.3　数字化时代的商业分析 / 10
1.4　必须具备的商业分析能力 / 13
1.5　本书说明与使用指南 / 14

第2章 商业分析的原动力：从追求商业成功开始 / 16
2.1　生活案例：“分析一下这样做能不能成功？” / 16
2.1.1 想要成功，从统一口径做起 / 16
2.1.2 在成功之前，先厘清增长路径 / 19
2.1.3 避免被欺骗，用数据识别商机 / 23
2.1.4 商业成功的秘诀：基于清晰的思考 / 25
2.1.5 以小见大，理解商业分析的基本做法 / 26
2.2　商业分析的基本功：理解商业模式 / 28
2.2.1 5 种基本的商业模式 / 28
2.2.2 常见的行业分类 / 31
2.2.3 企业内的部门架构 / 36
2.2.4 企业成本/ 收入的基本形态 / 40
第2篇 基础篇：全面认识现状
第3章 商业分析的起跑线：数据指标与指标体系 / 44
3.1　建立数据指标：商业分析的前提 / 44
3.2　提高数据质量：建立数据指标的关键 / 49
3.3　构建数据指标体系：全面观察问题 / 53
3.4　两种基本的指标逻辑模型 / 55
3.5　设立指标评价标准：从指标到结论 / 57

第4章 商业分析的基础方法：读出数据背后的含义 / 59
4.1　基础方法的作用 / 59
4.2　趋势分析法：读懂发展趋势的含义 / 60
4.3　自然周期分析法：读懂季节变化的含义 / 63
4.4　生命周期分析法：明白兴衰交替的含义 / 66
4.5　主动行为分析法：明白行为数据的含义 / 69
4.6　基础分析方法案例：解读异常指标 / 72

第5章 商业分析的初级方法：多指标、多维度开展分析 / 76
5.1　初级方法的作用 / 76
5.2　结构分析法：通过认识内部结构发现问题 / 77
5.3　分层分析法：通过区分高/ 中/ 低用户群体发现问题 / 79
5.4　同期群分析法：通过与同期对照发现问题 / 83
5.5　ROI 分析法/ 比率分析法：通过综合对比投入/ 产出发现问题 / 84
5.6　矩阵分析法：通过两个维度矩阵发现问题 / 86
5.7　盈亏平衡分析法：通过盈亏走势发现问题 / 89
5.8　对比分析法：通过树立正确的对比标杆发现问题 / 92
5.9　多指标综合评估法：通过综合多角度做出判断 / 95
5.10　初级方法案例：传统零售行业的经营分析 / 99
第3篇 进阶篇：精准解决问题
第6章 商业分析的中级目标：产品卖出去，库存降下来 / 111
6.1　生活案例：“为什么别人做就能成功，我一做就失败？” / 111
6.1.1 不懂销售渠道：使出浑身解数，为什么产品还是卖不出去 / 111
6.1.2 做好销售渠道：创造收入的发动机 / 113
6.1.3 不懂产品供应：产品质量尚可，为什么库存积压这么多 / 117
6.1.4 做好产品供应：稳定利润的“护城河” / 118
6.1.5 互联网行业独特的供给形式：平台模式 / 122
6.2　销售渠道分析：提高产出的关键 / 124
6.2.1 销售渠道分析的基本思路 / 124
6.2.2 互联网销售渠道分析 / 128
6.2.3 实体店铺销售渠道分析 / 135
6.2.4 电话销售渠道分析 / 141
6.2.5 业务员销售渠道分析 / 146
6.2.6 渠道分析的核心难题：数据质量 / 151
6.3　供给端分析：保持供给和需求间的动态平衡 / 152
6.3.1 供给端分析的基本思路 / 152
6.3.2 实物产品供给分析 / 156
6.3.3 虚拟产品供给分析 / 159
6.3.4 平台服务供给分析 / 162

第7章 商业分析的中级方法：构建分析体系，细致解决问题 / 165
7.1　中级方法的作用 / 165
7.2　OSM 模型：从商业目标出发建立数据体系 / 166
7.3　数据监控体系：系统监控商业发展走势 / 172
7.4　多维度诊断：确定商业问题源头 / 179
7.5　策略评估：确定商业行动顺序 / 185
7.6　标杆分析：快速积累商业成功的经验 / 189

第4篇 高阶篇：深入洞察业务
第8章 商业分析的高级目标：产品出爆款，营销有成效 / 201
8.1　生活案例：营销也大有学问 / 201
8.1.1 都是营销活动，为什么效果不一样 / 201
8.1.2 增加收入的利器：营销活动 / 202
8.1.3 看似相同的产品，为何用户褒贬不一 / 206
8.1.4 保障收入的后盾：产品设计 / 207
8.1.5 互联网行业的特点：产品就是商品 / 208
8.2　用户分析：更好地认识用户 / 211
8.2.1 用户分析的基本思路 / 211
8.2.2 用户分析的关键：采集用户数据 / 213
8.2.3 认识用户的三大模型之RFM 模型 / 217
8.2.4 认识用户的三大模型之AARRR 模型 / 222
8.2.5 认识用户的三大模型之AIDMA / AISAS 模型 / 228
8.2.6 用户的生命周期消费与自然周期消费 / 230
8.2.7 用户分层模型与VIP 用户识别 / 232
8.2.8 用户生命周期价值与用户旅程分析 / 235
8.2.9 认识用户的要点：营销与数据紧密配合 / 238
8.3　产品分析：打造高质量产品 / 239
8.3.1 产品分析的基本思路 / 239
8.3.2 传统企业的产品分析 / 241
8.3.3 互联网企业的交易型产品分析 / 246
8.3.4 互联网企业的内容型产品分析 / 250
8.4　营销/ 运营分析：提升运营效率 / 254
8.4.1 营销/ 运营分析的基本思路 / 254
8.4.2 新媒体运营分析 / 258
8.4.3 内容运营分析 / 263
8.4.4 用户运营分析 / 266
8.4.5 活动运营分析 / 271
8.4.6 渠道运营分析 / 277
8.4.7 用户增长运营分析 / 283

第9章 商业分析的高级方法：从千头万绪中找出关键 / 289
9.1　高级方法的作用 / 289
9.2　自然增长率 / 290
9.3　单维度分析：从单维度检验业务假设 / 296
9.4　多维度分析：用MECE 方法处理多维度业务假设 / 299
9.5　数据测试分析：测试分析结论的正确性 / 308
9.6　因果关系分析：追溯问题源头 / 315
9.7　指标异动的关键原因分析：从多种原因中锁定关键原因 / 321
9.8　前瞻性分析：预判未来走势，发现商机 / 329

第5篇 基础实践篇：面对更复杂的商业问题
第10章 商业分析在传统企业中的综合应用 / 350
10.1　典型问题：新品上市，该如何分析 / 350
10.2　整体思路：5 步做出完整的分析 / 350
10.3　第一步：理解商业背景 / 351
10.4 第二步：制订分析计划 / 354
10.5 第三步：推导分析结论 / 357
10.6 第四步：跟进执行效果 / 360
10.7 第五步：全局复盘总结 / 364
10.8 场景延展：换个行业，该怎么分析 / 366
10.9　小结：一个完整的商业分析流程 / 368

第11章 商业分析在互联网企业中的综合应用 / 371
11.1　典型问题：用户流失率高了，该如何分析 / 371
11.2　整体思路：从多角度分析问题 / 372
11.3　从内部数据角度分析 / 379
11.4　从行业、竞品角度分析 / 383
11.5　从用户态度角度分析 / 388
11.6　小结：商业分析的6 种基本工具 / 390
11.7　深思：缺少工具，无法做出深入的分析 / 394

第12章 用商业分析指导决策 / 396
12.1　典型问题：如何提高销售业绩 / 396
12.2　整体思路：围绕投入/ 产出做分析 / 397
12.3　用商业分析指导销售 / 400
12.4　用商业分析指导运营 / 404
12.5　用商业分析指导促销 / 407
12.6　小结：综合型商业建议 / 408

第13章 总结：理解商业分析的真实难处 / 411
13.1　典型问题：在真实场景里，商业分析的四大难点 / 411
13.2　整体思路：用数据说话，以数据服人 / 413
13.3　第一步：用MECE 法构建解题逻辑树 / 418
13.4　第二步：用PEST 法分析外部因素 / 420
13.5　第三步：用逻辑树法拆解内部因素 / 424
13.6　第四步：用数据测试验证方案效果 / 427
13.7　第五步：基于分析结果，提出综合性的应对策略 / 429
13.8　小结：最高级的分析技巧是体系化作战 / 431

第6篇 高阶实践篇：解决商业分析中的疑难杂症
第14章 分清真实分析需求与伪分析需求 / 435
14.1　典型问题：“帮忙分析一下我的财务状况吧。” / 435
14.2　整体思路：从名词含义出发，步步为营 / 436
14.3　第一步：确认指标口径 / 436
14.4　第二步：了解问题背景 / 438
14.5　第三步：区分真实需求与伪需求 / 439
14.6　第四步：树立判断标准 / 440
14.7　第五步：推导分析结论 / 441
14.8　小结：专业分析的工作应这样做 / 443

第15章 通过数据主动发现问题 / 446
15.1　典型问题：“看到这些数字，我很慌！” / 446
15.2 整体思路：读出数据含义，判断数据走势 / 447
15.3　解读含义：从结合场景开始 / 448
15.4　深入解读：建立分析假设 / 448
15.5　持续跟踪：验证分析假设 / 449
15.6　复盘总结：发现问题规律 / 451
15.7　小结：商业分析，这样做到未卜先知 / 452
15.8　最后一个小问题：商业分析的最大痛点 / 455

第16章 通过商业分析驱动业务 / 457
16.1　典型问题：“老师，我没钱了，怎么办？” / 457
16.2　整体思路：分析原因，指导行动 / 458
16.3　总结原因：先看趋势，再谈个案 / 460
16.4　指导行动：追溯源头，分类思考 / 461
16.5　小结：从分析到业务行动，需要突破四大陷阱 / 465

第17章 总结：全面认识商业分析 / 467
17.1　商业分析适合解决的5 类问题 / 467
17.2　商业分析不能解决的4 类问题 / 473
17.3　将无解问题转换为可解问题 / 475
17.4　商业分析方法的优点与缺点 / 478

前言
为什么要写这本书
商业分析有用吗？当然有用！企业想获得商业成功，个人想实现创业梦想，都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。
然而，市面上大部分名为“数据分析”的图书，都是在介绍如何操作Python、Excel、Power BI、Tableau、SQL 等工具，没有系统地介绍如何使用这些工具进行分析。市面上还有名为“企业管理”的图书，大多数止于说文解字，虽然在理论层面有详细介绍，但是没有结合数据分析方法做量化说明。
上述原因使得人们很难将“数据分析方法”与“商业问题的解决”联系起来，这也是本书想填补的空白。在本书中，作者结合自己多年的工作经验，认真和读者探讨：如何用数据分析来解决商业问题。本书从最简单的商业模式入手，逐步深入复杂的实际问题。

本书内容概要
本书分为6 篇，共17 章，其中：
第1 篇：概念篇（第1、2 章），讲述商业分析的基本概念；
第2 篇：基础篇（第3~5 章），讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；
第3 篇：进阶篇（第6、7 章），讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；
第4 篇：高阶篇（第8、9 章），讲述如何应对复杂的商业难题；
第5 篇：基础实践篇（第10~13 章），通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；
第6 篇：高阶实践篇（第14~17 章），通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。

本书适合的读者
数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家、数据运营专家等专业数据岗位的工作者。本书可以让他们理解商业逻辑，以便更好地服务业务部门，不做“取数机器”。
销售管理者、运营人员、营销策划、产品经理等，以及平时工作中对数据分析技能有需求的人。本书提供了大量简单、可行的方法，可以让他们快速将其运用到工作中，进而产生效果。
在校学生、自由职业者、个体经营者。本书通俗地介绍了数据分析方法如何在商业场景中应用，使读者可以快速建立认知，拓宽视野，避免盲目凭感觉。
本书在写作时，尽可能少地使用专业的统计学、数据概念，因此适合不同类型的读者阅读，包括对如何用数据分析方法解决企业问题感兴趣的读者。
本书学习建议
本书的讲解思路是层层递进的，从简单的场景到复杂的场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。
当然，在实际工作中，商业场景千变万化，作者在有限的篇幅里，不能穷举所有问题的分析思路。如果读者觉得自己所处的商业场景很特殊，想要和作者进一步交流，那么可以关注公众号“接地气学堂”，联系作者，直接获得指导。
作 者

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