本書透過行銷實例，對數據分析的概念、分析規劃、分析工具、與視覺呈現，進行深入的介紹。內容涵蓋資料清理、如何選擇合適的圖表呈現、透過個案分析找出值得行銷的產品、如何從消費資料中找到好顧客等。
藉由本書，您將可以學到：
．如何進行分析前的資料清理
．80/20法則在商業領域的應用
．如何藉由數據分析找出潛力產品
．如何進行顧客分群
．如何分析不同客群的購買行為與樣貌描繪
．如何針對不同的客群進行精準行銷
．如何針對目標客群找出最佳的行銷活動
專家推薦
「本書透過行銷實例，對數據分析的概念、分析規劃、分析工具、與視覺呈現，進行深入的介紹。對於想藉此入門數據分析的人是很好的選擇。本書突顯出不需接觸高門檻的程式語言，也能達到數據分析的效果。對於想學習數據分析的人，是相當有幫助的一本書籍，我誠摯地推薦給大家。」林孟彥,
台灣科技大學企業管理系教授
具体描述
征服數據迷宮：從零開始的商業決策思維 本書旨在引領讀者穿越複雜的數據海洋，建立一套清晰、實用的商業洞察力框架。我們相信，無論您是初入職場的分析師、尋求轉型的企業管理者，還是渴望提升決策效率的個體經營者，都能從本書中找到通往數據驅動成長的實戰路徑。這不是一本枯燥的理論手冊，而是一套精心設計的「思維工具箱」，專注於如何將原始數據轉化為具體、可執行的商業策略。 --- 第一部：數據素養的基石——建立正確的認知與準備 在信息爆炸的時代，數據的價值取決於我們如何提問、如何解讀。本書開篇著重於「數據素養」的建立，這遠比掌握特定軟體工具更為重要。 第一章：告別「數據恐懼症」——理解商業分析的本質 我們將首先拆解商業分析的迷思。數據分析並非高深莫測的數學遊戲，而是商業邏輯的視覺化表達。本章會清晰定義商業分析的五大核心目標（描述性、診斷性、預測性、規範性），並引導讀者學會「從業務問題出發，倒推數據需求」的思考模式。我們將探討數據在不同商業場景（如營運效率、客戶生命週期管理、市場進入策略）中的實際作用，確保讀者從一開始就將分析工作與最終的商業成果緊密連結。 第二章：數據的「前處理藝術」——清洗、結構化與標準化 現實世界中的數據充斥著錯誤、缺失和不一致。本章深入探討數據清洗的實戰技巧，專注於如何高效地識別和處理異常值、填充缺失數據，以及統一數據格式。我們將介紹一套通用的「數據質量檢查清單」，幫助讀者在進行任何分析之前，為後續的建模打下堅實的基礎。重點將放在如何判斷何種數據缺失需要填補，何種需要剔除，避免無效的預處理工作浪費寶貴時間。 第三章：數據採集與整合的實用指南 現代決策需要多源數據的整合。本章將涵蓋從不同系統（如CRM、ERP、網站日誌、社群媒體）提取數據的通用流程。我們不糾結於特定的程式語言，而是專注於數據接口（API）的基礎概念、資料庫查詢的邏輯結構（SQL思維的基礎概念），以及如何安全、合規地整合敏感數據。這裡的重點是建立一個統一的「數據視圖」，讓決策者能一覽無遺地看到業務全貌。 --- 第二部：核心分析框架——揭示業務真相的關鍵模型 本部分是本書的核心，提供一套可重複應用的分析模型，幫助讀者系統性地診斷業務瓶頸和發現增長機會。 第四章：描述性分析的深度挖掘——超越基礎報表 描述性分析是理解「發生了什麼」的基礎。我們將超越傳統的月報、季報，介紹如何構建多維度交叉分析矩陣，利用同比、環比、趨勢分解等技術，快速定位業務的波動點。重點案例將圍繞關鍵績效指標（KPI）的「拆解樹」構建，教您如何將一個宏觀的KPI（如淨利潤）分解為可控的、可量化的子指標，從而精確鎖定問題的根源。 第五章：診斷性分析：追問「為什麼」——根本原因探究 當發現問題後，診斷性分析是找出原因的關鍵。本章重點介紹帕累托分析（80/20法則）在業務中的應用，如何區分「症狀」與「病因」。我們將深入探討「歸因分析」的常用工具，例如「下鑽分析路徑設計」和「異常點的上下文關聯分析」。通過實例演示，讀者將學會如何設計一系列有邏輯的探詢問題，將複雜的業務現象歸納為幾個核心的因果關係鏈。 第六章：客戶生命週期（CLV）的精細化管理 客戶是企業的命脈。本章專注於如何利用數據來管理客戶的獲取、維持和增值。我們將介紹RFM（最近一次消費、消費頻率、消費金額）模型的實際操作與細分應用。更重要的是，本章會教導如何基於不同客戶群體的行為模式，設計個性化的溝通策略，並量化「客戶流失率預警指標」的建立流程，從而優化行銷預算分配。 第七章：效率與營運分析——優化流程的數據視角 企業的效率直接影響其盈利能力。本章探討營運數據的分析方法，特別關注瓶頸識別與資源分配優化。案例將涵蓋庫存週轉率分析、供應鏈延遲的影響評估，以及服務型業務中的等待時間分析。我們將介紹如何使用流程圖數據化，並運用「等待時間分佈分析」，找到流程中效率最低的環節，並提出基於數據支持的流程再造建議。 --- 第三部：展望未來與決策落地——從洞察到行動 分析的最終目的是驅動行動。最後一部分關注如何將分析結果轉化為可執行的商業決策，並在組織內部有效傳達。 第八章：預測分析的基礎邏輯與應用邊界 雖然本書側重於實戰，但理解預測分析的基本邏輯至關重要。本章將以時間序列分析為核心，介紹趨勢、季節性和隨機變動的分解方法，幫助讀者理解預測的局限性。我們將專注於「場景模擬」（What-If Analysis）的構建，這是一種更實用、更易於掌握的預測工具，允許決策者在不同假設下評估潛在的業務後果。 第九章：數據溝通的藝術——讓數字「說話」 再好的分析，如果不能被清晰傳達，價值便會大打折扣。本章是關於「數據敘事」的實戰指南。我們將詳細闡述如何設計有效的視覺化圖表（選擇正確的圖表類型以匹配分析目的），如何構建清晰的「電梯簡報」結構，以及如何針對不同受眾（技術團隊 vs. 高階主管）調整溝通的深度和側重點。重點是培養讀者「以故事線引導數據」的能力。 第十章：建立數據驅動的決策文化 分析成果的落地需要組織文化的配合。本章探討如何將數據分析的結果嵌入到日常的決策流程中，如何設定合理的數據指標來激勵團隊，以及如何建立一個開放的「數據反饋循環」。我們將討論A/B測試的設計原則與結果解讀，確保每一次業務變動都是在受控的數據環境下進行驗證，從而實現持續、穩健的業務增長。 --- 總結： 本書旨在成為您手中最可靠的「商業決策羅盤」。我們承諾，透過本書的引導，您將能夠擺脫對特定軟體或程式的依賴，建立起一套強大且靈活的商業分析思維體系，確保您的每一個商業決策都建立在堅實的數據基礎之上。這是一段從「看到數據」到「理解數據」再到「利用數據改變業務」的實戰旅程。
著者信息
作者簡介
陳俊凱
曾與參與臺灣行銷研究等多項業界專案實戰、【不寫程式的數據分析：Excel商業分析實戰】課程講師，並擔任臺灣行銷研究內外訓之特約助教講師，文章發表：與TMR共同發表多篇行銷資料科學實戰文章於Medium，分享如何使用Python從商業數據中產出商業價值。
鍾皓軒
臺灣行銷研究有限公司創辦人。曾任金融業、中華電信、資策會、工研院智慧製程、外貿協會國際企業人才培訓中心行銷資料科學AI專案講師，並執行多項資料科學專案、就讀台科大工業與工程管理碩士班。著有《行銷資料科學》與《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
羅凱揚
台灣科技大學管理學博士。台灣知識庫股份有限公司執行長、台灣科技大學兼任助理教授、中華未來學校教育學會理事。著有《行銷資料科學》、《STP行銷策略—Python商業應用實戰》、《電子商務與網路行銷》、《電子商務》、《商業自動化》、《管理學》、《個案分析》、《管理個案分析理論與實務》等著作。
陳俊凱
曾與參與臺灣行銷研究等多項業界專案實戰、【不寫程式的數據分析：Excel商業分析實戰】課程講師，並擔任臺灣行銷研究內外訓之特約助教講師，文章發表：與TMR共同發表多篇行銷資料科學實戰文章於Medium，分享如何使用Python從商業數據中產出商業價值。
鍾皓軒
臺灣行銷研究有限公司創辦人。曾任金融業、中華電信、資策會、工研院智慧製程、外貿協會國際企業人才培訓中心行銷資料科學AI專案講師，並執行多項資料科學專案、就讀台科大工業與工程管理碩士班。著有《行銷資料科學》與《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
羅凱揚
台灣科技大學管理學博士。台灣知識庫股份有限公司執行長、台灣科技大學兼任助理教授、中華未來學校教育學會理事。著有《行銷資料科學》、《STP行銷策略—Python商業應用實戰》、《電子商務與網路行銷》、《電子商務》、《商業自動化》、《管理學》、《個案分析》、《管理個案分析理論與實務》等著作。
图书目录
第一章 Excel商業分析與個案成果演示
第二章 基礎練習與資料前處理實戰
第三章 個案分析｜找出值得行銷的產品
第四章 顧客分析｜從消費資料中找到好顧客
第五章 Excel商業分析全模組
附錄A 保護Excel檔
第二章 基礎練習與資料前處理實戰
第三章 個案分析｜找出值得行銷的產品
第四章 顧客分析｜從消費資料中找到好顧客
第五章 Excel商業分析全模組
附錄A 保護Excel檔
图书试读
序
近年來，數據分析、資料驅動（Data Driven）等名詞，常常在業界被提及，如何學習數據分析的技巧，也成為重要的議題。對於未曾接觸過程式撰寫的人來說，面對數據分析，可能會感到些許的徬徨，甚至不知從何下手，畢竟程式撰寫的門檻相對較高。
本書以Excel作為數據分析的主要工具，讓大家透過熟悉的Excel工具，完成數據分析的工作。Excel在數據分析中扮演著重要的角色，許多的功能僅需要透過拖、拉、點、選四個動作，就可以完成，對於初入數據分析領域者相當友善。雖然Excel能處理的資料筆數若超過104萬筆比較有資料處理與分析上的挑戰性，但對於台灣許多的中小企業來說，已經相當足夠。如果未來需要處理更大量的數據，還可以學習Power BI，其操作概念與Excel相當類似。
本書主要以零售業銷售資料為例，以過往業界實戰經驗的精華，根據部分專案的真實內容，設計章節架構。從產品、顧客分析，到廣告效益分析，逐章進行詳細說明。透過解說分析結果背後的商業意涵，並進入實際演練（同時附上Excel 檔案QR code供讀者下載、練習），再介紹模組的製作方式。讓讀者讀完本書後，能根據自己的需求，創建屬於自己的分析模組。
此外，本書在編輯時，為避免重複解說操作，當同一章節中有重複的操作時，特以文字敘述，減少重複的圖解說明，藉此提高讀者學習效率，同時熟悉操作步驟。
為了與讀者們有更好的互動，作者群也成立了行銷資料科學社群，讓讀者可以一起分享、討論與學習行銷資料科學相關知識，同時，作者群也將行銷資料科學最新文章與動態消息彙整至此，歡迎廣大的讀者加入我們的社群，一同與我們一起成長！
近年來，數據分析、資料驅動（Data Driven）等名詞，常常在業界被提及，如何學習數據分析的技巧，也成為重要的議題。對於未曾接觸過程式撰寫的人來說，面對數據分析，可能會感到些許的徬徨，甚至不知從何下手，畢竟程式撰寫的門檻相對較高。
本書以Excel作為數據分析的主要工具，讓大家透過熟悉的Excel工具，完成數據分析的工作。Excel在數據分析中扮演著重要的角色，許多的功能僅需要透過拖、拉、點、選四個動作，就可以完成，對於初入數據分析領域者相當友善。雖然Excel能處理的資料筆數若超過104萬筆比較有資料處理與分析上的挑戰性，但對於台灣許多的中小企業來說，已經相當足夠。如果未來需要處理更大量的數據，還可以學習Power BI，其操作概念與Excel相當類似。
本書主要以零售業銷售資料為例，以過往業界實戰經驗的精華，根據部分專案的真實內容，設計章節架構。從產品、顧客分析，到廣告效益分析，逐章進行詳細說明。透過解說分析結果背後的商業意涵，並進入實際演練（同時附上Excel 檔案QR code供讀者下載、練習），再介紹模組的製作方式。讓讀者讀完本書後，能根據自己的需求，創建屬於自己的分析模組。
此外，本書在編輯時，為避免重複解說操作，當同一章節中有重複的操作時，特以文字敘述，減少重複的圖解說明，藉此提高讀者學習效率，同時熟悉操作步驟。
為了與讀者們有更好的互動，作者群也成立了行銷資料科學社群，讓讀者可以一起分享、討論與學習行銷資料科學相關知識，同時，作者群也將行銷資料科學最新文章與動態消息彙整至此，歡迎廣大的讀者加入我們的社群，一同與我們一起成長！
用户评价
评分
哇，最近剛好在物色一些跟商業數據分析有關的書籍，本來是想找那種教你怎麼寫程式、爬蟲那些比較「硬核」的工具書，畢竟現在大家都在講大數據、AI，好像不會點程式語言就遜掉了一樣。結果看到這本《實戰Excel行銷分析｜不寫程式也能分析大數據》的書名，心裡是蠻好奇的，想說現在都什麼時代了，Excel 這種老牌工具還能玩出什麼新花樣？不過，仔細想想，對我們這種在中小型企業打滾的行銷人來說，真的有太多時間跟資源去學 Python 或 R 嗎？答案當然是 NO 啊！所以，如果這本書真的能讓我用最熟悉、最唾手可得的工具，把那些看似高深莫測的「大數據」拆解開來，變成實際可行的行銷策略，那根本就是救星等級的寶物了。我特別期待它能揭露一些不只是簡單的樞紐分析表、VLOOKUP 這種基礎操作，而是能處理更複雜的數據結構，甚至能像搭積木一樣，拼湊出客戶輪廓或是預測趨勢的那種「進階」應用，畢竟現在的市場競爭，誰能更快掌握數據背後的脈絡，誰就能領先一步。
评分我一直覺得，數據分析能力決定了行銷人員的「價值上限」。在現在這個數據爆炸的時代，如果我們只會照著廣告後台的預設報表去報告業績，那跟報表機器人沒兩樣。真正的價值，在於你如何從這些數據中「提煉」出別人沒看到的洞察，進而影響決策。我希望這本書在教我們「怎麼做」的同時，也能潛移默化地建立起我的「數據思維模型」。例如，當我看到客戶流失率上升時，我該從哪些維度去拆解這個問題？是歸因於產品、定價、還是客服體驗？如果這本書能透過它的 Excel 實戰案例，幫我建立起一套標準的「問題拆解路徑」，那它的價值就不僅僅是一本工具書，更像是一位資深數據顧問的經驗傳承。我非常期待能看到它如何引導讀者從一個模糊的商業問題出發，一步步利用 Excel 的功能，將其轉化為具體、可驗證的數據分析步驟，這才是真正讓人在職場上脫穎而出的關鍵所在。
评分坦白講，很多號稱「實戰」的書籍，讀完之後感覺自己學了一堆看起來很厲害的術語，但真的要面對一個報表的時候，手指頭還是不知道該往哪裡點下去。這次會注意到這本，主要是聽說它強調的是「行銷分析」這個應用場景，而不是泛泛而談的財務或工程分析。行銷的數據往往帶有很強的「時間序列」和「區隔化」特性，比如說，不同通路來的客戶，他們的生命週期價值（LTV）肯定不一樣。如果這本書能針對行銷特有的問題，像是 A/B 測試結果的顯著性判斷、或是 RFM 模型（最近一次消費、消費頻率、消費金額）的建立與應用，提供一套專屬於 Excel 的解決方案，那我就會非常滿意。它需要展現出對行銷人痛點的深刻理解，而不是把 Excel 當成一個通用的計算機來介紹，這種「對症下藥」的書籍，才是真正能幫我們解決燃眉之急的良藥。
评分我最近在幫公司規劃下一季度的客戶回饋追蹤機制，發現光是把客戶的購買頻率、瀏覽紀錄跟客訴紀錄串聯起來，就變成一團亂麻，每個數據集都像孤島一樣。我很想知道，有沒有什麼「巧思」能讓我用 Excel 做出一個簡單的儀表板（Dashboard），可以一目瞭然地看到哪些是高價值潛在流失客戶？這種需要多個變數同時比較的分析，對新手來說門檻超級高，常常算出來的結果自己都不太相信。所以我對這本書抱持著很高的期望，希望能看到一些「黑科技」級別的技巧，也許是某個進階的陣列公式組合，或者是巧妙利用 Power Query（如果它涵蓋這個範圍的話）來自動化數據匯入的步驟。總之，我期待它能提供的是能直接複製貼上到我的工作表裡，然後稍微修改參數就能跑出結果的「範本思維」，而不是純理論的統計學闡述，畢竟我們做行銷的，最重視的是結果的可執行性。
评分說真的，市面上那種講數據分析的書，十本有八本都在講那些我根本沒空碰的專業軟體，光是安裝設定就夠我頭痛了，更別提還要花好幾個月時間學語法。這本書光是標題就直接命中我這種「實務派」的需求——「不寫程式」。這點超級重要，因為在行銷企劃的日常工作裡，我們面對的數據源頭五花八門，從 Google Analytics、FB 廣告後台、CRM 系統導出的 CSV 檔，到各種問卷調查結果，它們的格式和乾淨程度都很不一致。我最希望看到的，是它能教我如何快速、有效地把這些混亂的數據「清洗」乾淨，然後用 Excel 這個大家都會的平台來做後續的交叉比對與視覺化。如果它能提供一套標準化的流程，讓我處理每個月的廣告成效報告時，可以省下至少一半的整理時間，讓我能把省下來的時間拿去發想更有創意的活動，那就太划算了。這種「效率提升」的價值，對我來說，比學一個新語言更實際。
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