数据分析之道：用数据思维指导业务实战

本书适合初入职场就干数分1~2年左右的人阅读，作用有二：一可以多过往工作查漏补缺，二是可以摘抄书中一些话术作为简历用语03-19

写得不错，框架情绪，叙述也比较容易理解02-27

对应届毕业生有指导意义12-28

工作需要看的这本书，属于快速翻阅找关键词的阅读方式，因为工作关系，我的重点主要是关注作者提出的三种数据分析方法论，对我有一些启发。至于作者大笔墨描述的客户流逝分析案例，以及其中的一些数据方法论，只是扫了一下，大题思路了解，具体实现方式比较细节，后续如果工作有需要可以再来借鉴看看。08-03

对现阶段的我来说还是比较合适的，纯小白其实并不适合看。有涉及到统计学原理和python代码讲解，总体更注重方法论吧，和作者的立意应该是一致的，对业务深度有要求的话就不太适合了03-26

还是能找到不少的干货和方法论上的启发的。Python实战部分注释太少了。03-27

基础的框架过了一遍，还需要在深入学习。适合小白11-21

覆盖面比较广，但是每一块内容都没有深入，这也体现在本书页数较少上。感觉作者可以就书中某些话题再深入讲。06-19

偏向方法论的数分书籍，对现阶段的我有所帮助。07-10

还是非常严谨和实用的！07-21

内容比较泛，但能找到不少有价值的干货07-31

从第七章ab测试P89开始，让我感觉这书不适合初学者阅读，大段代码对未使用该工具的人不是很友好…07-21

目前看到的数分书籍里，干活最多的了06-24

立意挺好，写着写着就又变成了流水线产品了是本比较标准的阿里P7+水平从业者对数据分析的理解应该会推荐给新人小白看虽然跟本说所说的培养数据分析思维也多大关系我依然是那个观点，想要做好数据分析师就要跳出这个岗位的局限性更多的从产品的视角去考虑问题不要总想着怎么解题，当你真的会出题的时候，你才能更好的解题而且我也越发觉得数据分析思维这个东西是很难标准化培养的期待业内有更资深的人士用更复杂的案例来阐述这个东西而不是像现在很多数据分析丛书一样，用一些理想化的小碎案例来模拟现实06-12

学到了一些基础的理论知识，专业知识比较少吧（问卷调查的设计和数据分析的一些模型）07-03