前言 为什么会写这本书 市面上大部分数据分析相关的书籍都是从工具的介绍开始的，但很多时候数据分析主要依靠数据思维。特别是面对复杂业务场景时，对于业务的熟悉程度及数据思维显得尤为重要。因为数据思维决定了分析问题的角度及合理性，只要数据分析师能够针对特定问题提出分析方案，无论用什么工具都可以得到结果，因此数据思维是数据分析师成长进阶路上的必修课。 而市面上关于数据思维的书籍较少且部分书籍讲授的知识点较浅，能够将数据思维、编程语言、统计学思想及案例分析等融为一体的书籍少之又少，于是我萌生了写一本以数据分析全流程为主线的数据思维相关书籍的想法。由于我长期坚持在自媒体上分享数据分析相关的转行经验、数据思维相关的思考，几年下来积淀了不少受大家欢迎的文章，为书籍的创作奠定了一定基础，因此有编辑陆续邀请我写书。最终，选择和电子工业出版社张慧敏老师合作，也开始了我的写书历程。 本书特色 本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗（AARRR）模型、麦肯锡的MECE模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B试验、RFM模型、K-Means算法、5W2H等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。 第1篇是入门篇，主要通过具体示例介绍数据思维是什么、数据思维在数据分析师成长过程中的重要性及数据思维养成的三种方法。 第2篇是预备篇，想要做数据分析，就得有数据，因此本篇首先介绍了互联网企业的数据来源，即通过数据埋点获得用户数据。在此过程中，数据分析师主要基于业务需求设计埋点方案，所以…