從零開始學指標(第二版) 韓雷著 9787509628164 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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韓雷著 著

圖書標籤:

• 量化交易
• 技術指標
• 金融工程
• 投資策略
• Python
• 股票
• 期貨
• 數據分析
• 韓雷
• 從零開始學指標

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 經濟管理齣版社

ISBN：9787509628164

商品編碼：29691042581

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：從零開始學指標(第二版)

定價：38.00元

作者：韓雷著

齣版社：經濟管理齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787509628164

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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《新股民從零開始學炒股係列：從零開始學指標（第2版）》是一本指導新老股民通過熟悉、掌握指標循序漸進瞭解股市買賣之道的指導性書籍。書中作者以自己多年的操盤經驗和紮實的研究功底，結閤100多幅深、滬股市大盤或個股走勢圖，配以詳盡的講解，係統地闡述瞭能夠準確分析、預測股市走勢的常用的五大類技術分析指標，使讀者清晰地瞭解和把握股市的漲跌規律。全書是一個**整體，采用瞭從零開始，由淺入深、由易到難的組織架構，且圖文並茂、通俗易懂，便於自學、提高。

內容提要

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《新股民從零開始學炒股係列：從零開始學指標（第2版）》遵循由淺入深、由基礎到實戰的原則進行組織構架，章對相應的技術分析的基礎性內容進行瞭講解，使讀者可以在較為透徹地瞭解技術分析的基礎上更好地接觸技術指標，從而為隨後學習更常用的技術指標打下堅實的基礎。《新股民從零開始學炒股係列：從零開始學指標（第2版）》隨後的各個章節，全麵詳細地介紹瞭各種常用的技術指標，它們既有主要用於研究判斷大勢走勢的趨勢類指標、大盤類指標，也有著重於短綫買賣的擺動類指標、能量類指標。特彆值得一提的是，在對每一個指標講解時，本書都本著由原理解析到實戰運行的角度齣發，力求可以使讀者在知其然的同時，還能知其所以然，從而幫助讀者深入地理解指標、掌握指標。

目錄

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章技術分析的知識
節什麼是技術分析
第二節價格與量能——技術分析的兩大重點
第三節理解股市中的“趨勢”
第四節看懂量價配閤關係
第五節技術指標的種類
第二章漲跌比率
節理解漲跌比率指標的設計原理
第二節運用漲跌比率識彆“牛市”與“熊市”
第三節運用漲跌比率把握牛熊轉嚮
第四節運用漲跌比率把握盤整後的趨勢延續性
第三章廣量衝力指標
節理解廣量衝力指標的設計原理
第二節運用廣量衝力識彆“牛市”與“熊市”
第三節運用廣量衝力波動形態把握“大多頭”行情
第四章移動平均綫
節理解移動平均綫的設計原理
第二節運用多頭排列形態識彆上升趨勢
第三節運用空頭排列形態識彆下跌趨勢
第四節運用纏繞形態識彆橫盤震蕩趨勢
第五節運用均綫形態的變化把握趨勢反轉
第六節運用均綫之間的“吸引——排斥”特性把握短綫買賣點
第七節格蘭維爾移動平均綫買賣法則
第五章指數平滑異動平均綫
節理解指數平滑異動平均綫的設計原理
第二節運用指數平滑異動平均綫識彆趨勢的持續
第三節運用指數平滑異動平均綫把握趨勢的反轉
第四節運用柱狀綫的變化把握短期買賣點
第五節運用指數平滑異動平均綫的交叉形態把握短期買賣點
第六章動嚮指標
節理解動嚮指標的設計原理
第二節運用上升指標 DI和下降指標-DI把握買賣點
第三節運用ADX分析市場的漲跌力度
第七章平均綫差
節理解平均綫差的設計原理
第二節運用平均綫差識彆“牛市”與“熊市”
第三節運用平均綫差形態的變化把握趨勢反轉
第四節運用平均綫差運行形態把握短綫買賣點
第八章三重指數移動平均指標
節理解三重指數指標的設計原理
第二節運用三重指數把握趨勢的運行與反轉
第三節運用三重指數的交叉形態把握買賣點
第九章擺動指標
節理解擺動指標的設計原理
第二節運用擺動數值大小把握短期買賣點
第三節運用擺動交叉形態把握短期買賣點
第十章動量指標
節理解動量指標的設計原理
第二節運用動量指標識彆趨勢的運行
第三節運用動量指標識彆頂部區與底部區
第四節運用動量指標的交叉形態把握買賣點
第十一章多空指標
節理解多空指標的設計原理
第二節運用多空指標識彆頂部區與底部區
第三節運用多空指標形態結閤價格走勢進行操作
第十二章瀑布綫
節理解瀑布綫的設計原理
第二節運用瀑布綫識彆“牛市”與“熊市”
第三節運用瀑布綫把握牛熊轉嚮
第四節運用瀑布綫在上升或下跌途中把握短綫買賣點
第十三章情緒指標
節理解情緒指標的設計原理
第二節運用情緒指標識彆“牛市”與“熊市”
第三節運用情緒指標把握牛熊轉嚮
第四節運用情緒指標數值大小把握短期買賣點
第十四章中間意願指標
節理解中間意願指標的設計原理
第二節運用中間意願指標識彆趨勢運行狀態
第三節運用中間意願指標交叉形態把握短綫買賣點
第十五章心理綫
節理解心理綫的設計原理
第二節運用心理綫數值把握短綫買賣時機
第十六章威廉指標
節理解威廉指標的設計原理
第二節運用威廉數值把握短綫買賣時機
第三節運用威廉指標結閤價格走勢進行操作
第十七章乖離率指標
節理解乖離率指標的設計原理
第二節運用乖離率識彆趨勢運行狀態
第三節運用乖離率把握短期買賣點
第十八章相對強弱指標
節理解相對強弱指標的設計原理
第二節運用相對強弱指標識彆趨勢運行狀態
第三節運用相對強弱指標超買超賣值把握買賣時機
第十九章能量潮指標
節理解能量潮指標的設計原理
第二節運用能量潮指標識彆趨勢運行狀態
第二十章振動升降指標
節理解振動升降指標的設計原理
第二節運用振動升降指標把握買賣時機
第二十一章順勢指標
節理解順勢指標的設計原理
第二節運用順勢指標把握買賣時機
第二十二章變動率指標
節理解變動率指標的設計原理
第二節運用變動率指標識彆趨勢運行狀態
第三節運用變動率指標識彆趨勢反轉
第四節運用變動率指標形態變化把握買賣時機
第五節運用變動率指標綫交叉關係把握買賣時機
第二十三章均筆成交量指標
節理解均筆成交量指標的設計原理
第二節運用均筆成交量捕捉主力建倉行為
第三節運用均筆成交量捕捉短綫黑馬
第四節運用均筆成交量識彆頂部區的齣現

作者介紹

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韓雷，實戰派私募人士，長期從事股票投資的實盤操作，擅長大資金的運作，在投資中積纍瞭豐富的股市實戰經驗。從事多年新股民人市買賣的指導培訓工作，深諳新股民的思維方式、投資理念，操作方法，獨創瞭“新股操作技法”、“漲停闆操作技法”、“成交量形態技法”等多種經典技法，並以此為基礎撰寫瞭大量的技術分析性文章，很多新股民應用這些操作技法取得瞭豐厚收益。

文摘

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序言

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《數據洞察：從入門到精通》 第一章：探索數據的奧秘——認識指標的基石 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、優化運營、預測趨勢的核心力量。然而，原始的數據本身往往是雜亂無章、難以理解的。如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，讓數據“說話”，成為每一個希望在商業、技術、甚至日常生活中取得進步的人必須掌握的技能。本書將帶您踏上一段探索數據奧秘的旅程，從最基礎的概念入手，為您打下堅實的“數據洞察”基礎。 在本章中，我們將首先深入理解“指標”這一核心概念。它不僅僅是簡單的數字，更是衡量、評估、監控業務活動和係統性能的關鍵工具。我們將探討指標的本質，瞭解為什麼指標如此重要，以及它們在不同領域扮演的角色。從市場營銷的客戶獲取成本（CAC）和客戶生命周期價值（LTV），到軟件開發的響應時間（Response Time）和錯誤率（Error Rate），再到運營管理的庫存周轉率（Inventory Turnover）和生産效率（Production Efficiency），我們將通過豐富的實際案例，讓您直觀地感受到指標的力量。 接著，我們將深入剖析指標的構成要素。一個完整的指標不僅僅是一個數值，它通常包含明確的定義、計算方法、數據來源、時間維度以及對比基準。我們將學習如何清晰地定義一個指標，確保其含義的無歧義性；理解不同的計算方法如何影響指標的解讀，例如平均值、中位數、百分位數等；認識到數據來源的可靠性對指標準確性的重要性；掌握如何通過時間維度（日、周、月、年）來觀察指標的變化趨勢；並學會如何設置閤理的對比基準（如去年同期、目標值、行業平均水平），從而更有效地評估指標的優劣。 此外，本章還將重點介紹數據可視化的基礎知識。將枯燥的數字轉化為直觀的圖錶，是理解復雜數據模式和趨勢的關鍵。我們將初步瞭解不同類型圖錶（如摺綫圖、柱狀圖、餅圖、散點圖）的適用場景，以及如何選擇最適閤展示特定指標的圖錶。通過初步的圖錶解讀，您將學會如何從視覺上發現數據的亮點、異常和潛在的問題。 最後，我們將討論數據質量的重要性。再精妙的分析方法，也離不開高質量的數據支撐。“Garbage in, garbage out”的原則在數據分析領域尤為突齣。我們將初步認識到數據準確性、完整性、一緻性、及時性等關鍵要素，以及數據清洗和預處理的初步概念，為後續更深入的數據分析打下堅實的基礎。 通過本章的學習，您將不再對數據感到陌生和畏懼，而是能夠開始理解其內在的邏輯，為後續更高級的數據分析和決策打下堅實的基礎。您將初步掌握識彆、理解和初步解讀關鍵指標的方法，為駕馭數據驅動的未來做好準備。 第二章：數據指標的分類與設計——構建你的衡量體係 在掌握瞭指標的基本概念之後，本章將引導您進入更具實踐性的領域：如何根據不同的業務目標和需求，設計和分類齣最適閤的指標體係。一個清晰、閤理、可執行的指標體係，是企業實現戰略目標、評估績效、驅動改進的基石。 本章首先將深入探討數據指標的多種分類方式。我們將從不同的維度對指標進行劃分，以便更好地理解它們的特性和用途。例如： 從目的來看： 效率指標 (Efficiency Metrics)： 關注資源利用率和産齣效率，如每單位成本的産齣、生産綫上每小時的閤格品數量。 效果指標 (Effectiveness Metrics)： 衡量目標達成程度，如客戶滿意度得分、市場份額增長率。 增長指標 (Growth Metrics)： 衡量業務擴張的速度和規模，如月度新增用戶數、營收增長率。 質量指標 (Quality Metrics)： 評估産品或服務的優劣程度，如産品缺陷率、服務一次性解決率。 風險指標 (Risk Metrics)： 識彆和量化潛在的風險，如欺詐交易率、係統宕機時間。 從粒度來看： 宏觀指標 (Macro Metrics)： 關注整體業務錶現，如總營收、整體利潤率。 微觀指標 (Micro Metrics)： 關注具體業務流程或環節的錶現，如單次點擊成本、頁麵加載時間。 從數據源來看： 運營數據指標： 來自日常運營活動的數據，如訂單量、用戶活躍度。 財務數據指標： 來自財務報錶的數字，如毛利潤、淨利潤。 市場數據指標： 來自市場調研和第三方平颱的數據，如行業增長趨勢、競爭對手分析。 用戶行為數據指標： 追蹤用戶在産品或服務中的互動行為，如瀏覽時長、轉化率。 從時間維度來看： 滯後指標 (Lagging Indicators)： 反映過去一段時間的結果，如上個季度的銷售額。 領先指標 (Leading Indicators)： 預測未來可能發生的結果，如本周的銷售綫索數量。 理解這些分類有助於我們在麵對復雜數據時，能夠迅速定位和選擇閤適的指標。 接下來，我們將重點學習“SMART原則”在指標設計中的應用。SMART是Specific（具體的）、Measurable（可衡量的）、Achievable（可實現的）、Relevant（相關的）和Time-bound（有時限的）的首字母縮寫。我們將逐一解析SMART原則的含義，並示範如何運用它來設計齣高質量、有指導意義的指標。例如，一個不夠具體的指標可能是“提升用戶體驗”，而應用SMART原則後，可以設計成“在接下來的三個月內，將用戶在關鍵任務流程中的平均完成時間縮短15%”。 本章還將深入探討北極星指標 (North Star Metric)的概念。北極星指標是指導企業長期價值創造的最核心、最能代錶用戶價值的單一指標。我們將學習如何識彆和定義適閤自身業務的北極星指標，並理解它在戰略規劃和日常決策中的核心作用。同時，我們也會探討如何通過一係列關鍵績效指標 (Key Performance Indicators, KPI)來支撐北極星指標的達成，這些KPI通常是可操作的、反映具體行動效果的指標。 此外，我們將討論指標的層級關係和相互關聯性。一個完善的指標體係並非孤立的指標集閤，而是一個相互連接、相互支撐的網絡。我們將學習如何構建自上而下的指標層級，從戰略目標層到執行操作層，確保每個層級的指標都能有效地驅動上一層級的目標。例如，一個電商平颱的北極星指標可能是“GMV（商品交易總額）”，而支撐它的KPI可能包括“新用戶增長率”、“復購率”、“客單價”等，再嚮下分解到具體的運營活動效果指標。 最後，本章將強調指標體係的動態性和迭代性。業務環境在不斷變化，新的挑戰和機遇層齣不窮，因此，指標體係也需要隨著時間和業務發展進行調整和優化。我們將討論如何定期評估現有指標的有效性，如何根據業務變化引入新指標，以及如何淘汰過時或不再有價值的指標。 通過本章的學習，您將能夠係統地思考如何構建一個適閤自身業務場景的、科學閤理的指標體係，並理解如何通過精心設計的指標來驅動業務的增長和改進。您將從一個指標的識彆者，成長為一個指標體係的設計者。 第三章：數據指標的采集與清洗——確保數據的純淨之源 再好的指標設計，如果缺乏可靠的數據支撐，都將是紙上談兵。本章將聚焦於數據指標采集和清洗的核心環節，確保我們所分析的數據是準確、完整、一緻且高質量的，從而為後續的分析和決策提供堅實的基礎。 我們將從數據采集的各個環節入手。首先，需要理解數據采集的多種來源。這包括但不限於： 業務係統數據庫： 如CRM、ERP、交易係統、訂單管理係統等，它們記錄瞭業務活動的核心數據。 前端埋點數據： 通過JavaScript、SDK等方式，在用戶與産品（網站、App）交互時記錄用戶的行為數據，如點擊、瀏覽、停留時間、錶單提交等。 第三方數據源： 如數據分析平颱（Google Analytics, Adobe Analytics）、廣告平颱數據、社交媒體API、行業數據報告等。 傳感器和IoT設備： 在物聯網場景下，通過各種傳感器采集環境、設備狀態等數據。 人工錄入數據： 在某些情況下，仍然需要通過人工方式錄入數據，如問捲調查、綫下活動數據等。 在瞭解瞭數據來源後，本章將詳細介紹數據采集的技術方法和最佳實踐。我們將探討如何設計閤理的埋點方案，確保關鍵用戶行為被準確捕捉；如何進行API接口對接，穩定地獲取第三方數據；以及如何建立有效的數據采集流程，保證數據的實時性和完整性。 數據采集之後，我們麵臨的往往是“髒”數據。數據清洗是確保數據質量的關鍵步驟。本章將詳細講解數據清洗的常見問題及其解決方案： 缺失值處理： 如何識彆數據中的缺失值，以及根據不同情況選擇填補策略（如均值填充、中位數填充、眾數填充、插值法，或直接刪除）。 異常值檢測與處理： 識彆那些遠超齣正常範圍的數據點，並討論是將其刪除、修正還是保留，這取決於異常值産生的原因和分析目的。我們將介紹常用的異常值檢測方法，如箱綫圖、Z-score、IQR（四分位距）等。 重復數據處理： 識彆並刪除數據庫或數據集中存在的重復記錄，以避免重復計算或統計偏差。 數據格式統一： 統一日期格式、時間格式、單位、文本編碼等，確保數據在後續處理中的一緻性。 數據一緻性校驗： 檢查不同數據源之間是否存在邏輯矛盾或不一緻之處，並進行修正。例如，用戶在注冊時填寫的年齡與後來行為數據中的年齡是否一緻。 數據去重與閤並： 在整閤來自不同係統的數據時，如何識彆和閤並同一個實體（如同一位用戶、同一傢公司）的不同記錄。 文本數據清洗： 處理文本中的錯彆字、多餘空格、大小寫不一緻等問題，為後續的文本分析做準備。 本章還將介紹數據校驗規則的重要性。在數據采集和錄入過程中，預設校驗規則可以有效預防低質量數據的産生。例如，電話號碼必須符閤特定格式，郵箱地址必須包含“@”符號，年齡必須在閤理範圍內等。 此外，我們將探討數據質量監控的機製。建立數據質量看闆，定期評估數據質量指標（如完整率、準確率、一緻率），及時發現和解決數據質量問題，是持續保障數據價值的關鍵。 最後，本章會涉及數據標準化與歸一化的概念。在某些分析模型中（如機器學習），數據可能需要被轉換到統一的尺度，以避免不同量綱的數據對模型造成不成比例的影響。我們將簡要介紹標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）的不同方法及其適用場景。 通過本章的學習，您將深刻理解“垃圾進，垃圾齣”的道理，並掌握一套行之有效的數據采集和清洗方法論。您將能夠主動地識彆和解決數據質量問題，為後續更高級、更可靠的數據分析打下堅實的基礎，讓每一個分析結果都源於純淨的數據之源。 第四章：數據指標的分析方法——洞察數據背後的故事 掌握瞭高質量的數據後，如何從這些數據中提取有價值的洞察，便是數據分析的核心所在。本章將係統地介紹常用的數據指標分析方法，幫助您深入理解數據背後的規律、趨勢和驅動因素，從而做齣更明智的決策。 我們將從描述性分析開始。這是數據分析的第一步，也是最基礎的一步，旨在描述和總結數據的基本特徵。我們將學習如何運用統計學的方法來描述數據的分布情況，包括： 集中趨勢的度量： 平均數（Mean）、中位數（Median）、眾數（Mode），理解它們各自的優缺點及適用場景。 離散程度的度量： 方差（Variance）、標準差（Standard Deviation）、極差（Range）、四分位距（IQR），瞭解數據波動性的幅度。 數據分布的度量： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），理解數據分布的形態，判斷其是否對稱或是否存在極端值。 頻率分布： 通過頻數錶和直方圖來直觀展示數據的分布情況。 在描述性分析的基礎上，我們將深入探討探索性數據分析 (Exploratory Data Analysis, EDA)。EDA不僅僅是計算統計量，更重要的是通過可視化和多角度的探索，發現數據中的模式、關係和異常。我們將學習如何運用各種圖錶（摺綫圖、柱狀圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）來揭示變量之間的關係，例如： 時間序列分析： 如何通過摺綫圖觀察指標隨時間的變化趨勢，識彆季節性、周期性波動，以及長期趨勢。我們將介紹一些基本的時間序列分解方法，如趨勢、季節和殘差的分解。 相關性分析： 如何通過散點圖和相關係數（如Pearson相關係數）來衡量兩個變量之間的綫性關係強度和方嚮。 分組分析： 如何將數據按照某個維度（如用戶群體、産品類彆、地域）進行分組，並對比不同組彆的指標錶現，以發現差異化特徵。 漏鬥分析： 尤其適用於轉化過程的分析，通過構建多步驟的轉化漏鬥，識彆用戶流失的關鍵節點，並評估各階段的轉化率。 同期群分析 (Cohort Analysis)： 追蹤具有相同特徵（如同一時期注冊的用戶）的用戶群在後續時間段內的行為變化，以評估産品粘性、用戶生命周期等。 除瞭描述性分析和探索性分析，本章還將介紹診斷性分析。診斷性分析的目標是找齣“為什麼”會發生某個現象。我們將學習如何通過深入挖掘數據，定位問題的根本原因。這可能涉及： 對比分析： 對比不同時間段、不同群體、不同策略下的指標錶現，找齣差異點，並進一步探究背後的原因。 迴歸分析基礎： 簡要介紹迴歸模型，理解如何通過一個或多個自變量來預測因變量，從而理解變量之間的因果關係（盡管相關不等於因果，但迴歸可以幫助我們量化影響程度）。 假設檢驗基礎： 學習如何通過統計學方法來檢驗某個假設是否成立，例如，“新功能上綫是否顯著提升瞭用戶活躍度？” 此外，本章還將提及預測性分析和規範性分析的初步概念。 預測性分析： 利用曆史數據和統計模型，預測未來的趨勢和結果，例如預測未來一個月的銷售額。 規範性分析： 在預測的基礎上，給齣最優的行動建議，以達到預期的目標，例如，如何調整定價策略以最大化利潤。 我們將強調數據驅動決策的重要性。所有分析的最終目的都是為瞭支持決策。因此，在進行數據分析時，要始終牢記業務目標，並確保分析結果能夠清晰、準確地傳達給決策者，並提齣可執行的建議。 最後，本章會強調可視化在分析過程中的關鍵作用。優秀的可視化不僅能幫助分析師更好地理解數據，也能有效地將分析洞察傳達給他人。我們將繼續深化對圖錶選擇和設計的理解，確保可視化能夠精準地傳達信息，避免誤導。 通過本章的學習，您將掌握一套係統性的數據指標分析方法論，能夠從數據中抽絲剝繭，發現隱藏的規律，洞察問題的本質，並能將分析結果轉化為有價值的商業洞察，為您的決策提供堅實的數據支撐。 第五章：數據指標的應用與實踐——讓數據賦能你的業務 在掌握瞭數據指標的設計、采集、清洗和分析方法後，本章將聚焦於如何將這些能力真正應用於實際業務場景，讓數據成為驅動業務增長和優化的強大引擎。我們將通過一係列的實踐案例，展示數據指標如何在不同領域發揮關鍵作用。 一、 驅動業務增長的指標應用 用戶增長與留存： 新用戶獲取： 分析渠道轉化率、獲客成本（CAC）、用戶生命周期價值（LTV），優化廣告投放、內容營銷策略。 用戶活躍度： 追蹤日/月活躍用戶（DAU/MAU）、用戶會話時長、功能使用率，識彆用戶痛點，改進産品體驗。 用戶留存： 分析用戶留存率（次日、7日、30日留存）、流失率，通過推送、個性化推薦、用戶關懷等策略提升用戶粘性。 推薦係統優化： 分析推薦點擊率、轉化率，通過A/B測試迭代推薦算法，提升用戶體驗和轉化。 産品優化與迭代： 核心功能使用分析： 監控關鍵功能的使用頻次、深度，識彆用戶對哪些功能更感興趣，哪些功能存在使用障礙。 用戶路徑分析： 分析用戶在産品中的導航路徑，發現用戶在完成任務時的行為模式，優化用戶界麵和交互流程。 A/B測試與實驗設計： 如何利用指標來衡量不同産品設計或功能迭代的效果，通過科學的實驗來驗證假設，指導産品優化方嚮。例如，測試不同按鈕顔色或文案對轉化率的影響。 用戶反饋與滿意度： 結閤 NPS（淨推薦值）、CSAT（客戶滿意度評分）等指標，與産品使用數據進行關聯分析，全麵瞭解用戶對産品的真實感受。 運營效率提升： 供應鏈與庫存管理： 分析庫存周轉率、缺貨率、訂單滿足率，優化庫存策略，降低運營成本。 客戶服務效率： 追蹤首次響應時間、平均處理時長、問題解決率，提升客戶服務質量和效率。 內容生産與分發： 分析文章閱讀量、分享量、評論量，優化內容選題、創作和分發策略，提升內容影響力。 營銷與銷售優化： 營銷活動效果評估： 分析活動參與度、轉化率、ROI（投資迴報率），評估營銷活動的成效，並進行復盤優化。 銷售漏鬥分析： 追蹤從潛在客戶到成交客戶的轉化率，識彆銷售流程中的瓶頸，優化銷售策略和團隊管理。 定價策略分析： 通過分析價格彈性、競爭對手定價，以及不同價格下的銷售額和利潤，製定最優的定價策略。 二、 數據指標在不同行業的應用場景 電商行業： GMV、客單價、復購率、購物車放棄率、廣告ROI。 SaaS行業： ARR/MRR（年度/月度經常性收入）、Churn Rate（客戶流失率）、NPS、用戶活躍時長。 遊戲行業： DAU/MAU、ARPU（每用戶平均收入）、付費轉化率、留存率、遊戲時長。 金融行業： 風險評分、逾期率、壞賬率、客戶獲取成本、資産管理規模。 內容媒體行業： Pageviews、UV/PV、人均停留時長、內容互動率、轉化率。 三、 構建數據驅動的文化 指標驅動的會議與匯報： 如何在日常工作中，用數據指標作為溝通和討論的語言，讓會議更聚焦、更有效。 數據能力的培養與賦能： 如何通過培訓、工具支持，提升團隊成員的數據素養和分析能力，讓他們能夠獨立地運用數據解決問題。 建立數據反饋閉環： 確保數據分析的結果能夠及時地反饋到業務決策和行動中，並持續監控改進效果，形成良性循環。 四、 高級指標應用與未來展望 指標的可視化儀錶盤 (Dashboard) 設計： 如何構建清晰、直觀、易於理解的儀錶盤，讓關鍵指標一目瞭然，支持快速決策。 自動化報告與預警： 利用工具實現指標的自動化采集、分析和報告，並設置異常預警機製，及時發現潛在問題。 指標與人工智能的結閤： 簡單介紹如何利用機器學習等技術，構建更高級的預測模型、用戶畫像、智能推薦係統，進一步提升數據價值。 本章的目標是讓讀者不再僅僅停留在理論層麵，而是能夠將所學知識融會貫通，靈活運用到實際工作中。通過具體的案例和應用場景，您將看到數據指標是如何真實地改變業務，帶來可衡量的價值。您將成為一個能夠“用數據說話”，並能“用數據做事”的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

這次購買這本書，完全是齣於對作者及其在金融領域名聲的信任。我知道韓雷老師在業界有著良好的口碑，並且“第二版”的更新意味著這本書經過瞭時間的沉澱和讀者的反饋，內容會更加成熟和實用。我期待的是，這本書能夠提供一套完整的、可操作的技術指標學習框架。我希望它能覆蓋從基礎的均綫、MACD、KDJ，到一些更高級的布林帶、RSI等，並且能夠詳細解釋這些指標的優缺點，以及在實際交易中如何靈活運用。特彆吸引我的是，我希望能從書中找到一些關於“如何構建自己的交易係統”的思路，即使隻是初步的框架，也能夠為我未來的深入研究打下基礎。我對這本書最大的期望是，它能成為我投資學習路上的一個可靠夥伴，讓我不再感到迷茫，能夠更自信地進行市場分析和交易決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書封麵設計簡潔大氣，書名“從零開始學指標”本身就很有吸引力，特彆是“第二版”的字樣，讓人感覺內容會更加精煉和完善。收到書後，迫不及待地翻閱瞭一下，紙張的觸感很好，印刷清晰，整體排版也很舒服，這對於長時間閱讀學習來說非常重要。我一直對金融市場的分析理論很感興趣，但又覺得自己基礎薄弱，很多專業術語和復雜的圖錶總是讓我望而卻步。這本書的“從零開始”定位，讓我覺得很有希望能夠真正理解那些看似高深的指標，掌握分析市場的工具，而不是停留在錶麵。我期待它能像一個經驗豐富的老師，一步步地引導我，從最基礎的概念講起，循序漸進，讓我在不知不覺中掌握知識。我已經準備好紙筆，打算仔細研讀，希望能在這本書的幫助下，真正打開通往金融分析世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的編寫思路真的很符閤我的學習習慣。我之前也嘗試過一些其他的金融類書籍，但往往上來就講一些很復雜的理論或者模型，讓人摸不著頭腦，很容易就打擊瞭學習的積極性。而這本書，從名字就能看齣來，它的目標讀者就是像我這樣的新手。我尤其看重作者的經驗積纍，如果作者本身就是一位資深的從業者，那麼他分享的知識和技巧，一定更貼近實戰，更具參考價值。我希望這本書能夠提供清晰的圖文講解，對於每一個指標的計算方法、背後邏輯以及實際應用場景都能有詳盡的說明。我不想隻是死記硬背公式，而是想真正理解“為什麼”要使用這個指標，它在什麼時候最有效，又有什麼局限性。如果書裏能包含一些實際案例分析，那就更棒瞭，這樣可以幫助我更好地將理論知識轉化為實操技能，在模擬交易中進行檢驗和提升。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書，我首先留意到的是它的齣版信息，9787509628164這個ISBN號，以及“第二版”的字樣，都讓我覺得這本書是經過精心打磨的。我一直想係統地學習金融市場的技術分析，但很多資料要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難形成完整的知識體係。這本書的“從零開始”定位，讓我看到瞭希望。我希望能在這本書中找到關於各類技術指標的詳細解釋，包括它們是如何計算齣來的，以及這些計算公式背後所代錶的市場含義。更重要的是，我期待這本書能提供一些實際應用層麵的指導，比如如何根據不同的市場行情選擇閤適的指標，如何結閤多個指標來提高分析的準確性，以及如何避免指標的誤導。我希望這本書能夠幫助我建立起一套屬於自己的分析框架，能夠更有效地理解市場，從而做齣更明智的投資決策，而不是僅僅憑感覺去交易。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對量化投資有點好奇的初學者，看到“從零開始學指標（第二版）”這個書名，感覺找到瞭救星。市麵上的金融書籍琳琅滿目，但真正適閤零基礎且想要深入瞭解技術指標的書籍卻不多。我希望這本書能夠係統地梳理金融市場常用的技術指標，並以一種通俗易懂的方式來呈現。我關注的點在於，它是否能夠幫助我建立一個清晰的技術指標知識體係，瞭解不同指標之間的聯係和區彆，以及它們在不同市場環境下（比如牛市、熊市、震蕩市）的應用策略。我希望作者能夠在講解每一個指標時，不僅僅是羅列公式，更要深入剖析其背後的交易邏輯，以及它能夠反映齣哪些市場情緒或行為。如果書中能夠提及一些指標組閤使用的策略，或者如何規避指標的“假信號”，那就太有價值瞭，能幫助我少走很多彎路。