在数字化转型的热潮中，数据的作用越来越为人们所关注。
《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格就指出：“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题”。数据作为“资产”的前提是数据真正为人所用，每一个字节的数据都能创造价值，并且这种价值能够明确衡量。
否则，如果数据仅仅躺在企业的数据库中、账本中，没有被加以利用，那数据就仅仅是一种“资源”，而不能被称为是“资产”。
如何利用数据分析使企业的数据从“资源”变成“资产”。最近新上架热卖的《数据分析实战——方法、工具与可视化》一书给出了一些答案。
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内容简介
“局内人”需要掌握哪些工具？
企业使数据从“资源”变为“资产”的过程中，大致会经过如下五个阶段。
数据从“资源”变为“资产”的这个惊险的一跳的过程中，数据分析师、产品经理、运营等角色无疑是至关重要的，他们是这一过程的推动者，他们是数字化进程中的“局内人”。
数字化进程的“局内人”需要内外兼修。《数据分析实战》为局内人提供了一套企业数字化“内外兼修”的方案。这套方案涵盖既涵盖“内功”——数据思维，也涵盖一系列的外功——指标体系、数据分析七武器、ABtest和用户画像、可视化等内容。
在内功方面，《数据分析实战》介绍了“一条线，两个字”的思维。这是一套简单易行却威力奇大的思维。所谓“一条线”，是CRISP-DM模型。“两个字”是“树” 字（金字塔原理）和“田”字（多维度对比思维）两种思维的概括。
在外功方面，首先介绍了指标体系的构建的内容。这一部分内容首先围绕增长黑客领域著名的海盗法则（AAARR）模型介绍了互联网行业常用的指标及指标提升的策略抓手。然后介绍了如何通过寻找北极星指标和OSM模型构建一个业务详细的指标体系。
在介绍完指标体系之后，《数据分析实战》还专门针对企业中常见的数据分析场景为“局内人”准备了一套工具箱。这套工具被称为数据分析七武器，包括探索性数据分析、趋势分析、异常值分析、漏斗分析、树状分析、多维分析以及魔法数字。
《数据分析实战》还介绍了在互联网企业中数据赋能非常重要的两大工具：ABtest和用户画像。这两者是企业数字化转型中重要的应用场景。
ABtest是互联网行业中产品快速迭代的重要工具及精益思想的重要体现。书中从方法缘起娓娓道来，将ABtest流程、假设检验原理以及正交实验等内容做了全面的梳理。并且通过一个完整的案例，介绍了ABtest优化产品迭代的全过程。
用户画像是精细化数据策略的载体。“千人千面”和个性化服务为互联网企业创造了巨大的收益和良好的用户体验。
02
本书的特点是什么？
这是一本翻开看就懂、拿起来就用的实践手册！
翻开看就懂：“一图胜千言”，本书中有260张图表，全彩印刷,用直观的方式展示方法和工具。另外，对于非科班出身的同学而言繁复统计学理论和数学相关内容是令人头疼的障碍。而本书介绍方法论所涉及的基础知识，按照最小可用原则呈现，非常聚焦。例如，AB实验章节中，详细讲解了与AB实验相关的统计知识点和原理，而不是让读者先去把统计学大部头的书先读一遍。这一点对于初学者十分友好。
拿起来就用：本书希望能够提供的不仅仅是一本工具书和理论书，还希望他是一本案例集。用案例说话，全书包含50+实践案例，介绍互联网公司一线数据实践方案。
书中的案例实践，很多都是用Excel展示和操作的。这就给很多本意是想提升分析思维，而不是转行去做数据分析的同学提供了极大的便利。没有工具的阻碍，能够减少很多畏难心理，大家可以更加聚焦在对案例内容的思考上。
初、中级数据分析师 从事其他岗位，想转行、或利用数据赋能业务的同学 未来想从事数据分析相关工作的在校学生
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为什么要写这本书？
尽管目前市面上关于数据分析方面的书浩如烟海,但大都聚焦于两个方面。一个是理论类。理论类书籍专注于为大家讲授统计学或者机器学习的理论，二是工具类。工具类的书籍会主要介绍诸如Python、R、SPSS以及Excel等工具的使用技巧。但是理论及工具，毕竟不是业务实践。理论及工具就好像是一把掘金的铲子，但是有了铲子不意味着你一定能挖到金子。
写这本书的目的就是，不仅给读者一把铲子，还要教读者如何挖到金子！
04
作者简介
本书的两位作者都是具有多年数据分析赋能业务实践经验的从业者和专家。
曾津
首位 CDA III 数据科学家 在数据分析岗位上深耕十数年 曾先后担任探探、去哪儿负责业务分析、实验分析、指标体系构建、BI 系统构建及用户画像等相关工作。 多年数据分析相关授课培训经验，曾为光大银行、中国移动研究院、中国电信研究院、360、南方航空等多家公司进行培训授课
韩知白
北京显著科技有限公司创始人、CEO
曾任挚文集团探探公司副总裁，美图公司高级总监，分管国际化、增长、商业化等业务。 《精益数据分析》一书的中文译者。 加州大学伯克利分校工程硕士，清华大学工学学士。