具体描述
産品特色
編輯推薦
《大數據時代小數據分析》可幫助你學會通過數據分析解決以下問題：
使用手機，用定製機包月還是自費機月付，哪個更省錢？選擇哪個電話套餐更適閤自己更劃算？
為什麼齣口産品被退運？
如何運用已有的銷售數據來確定未來進貨，進設備，擴充門麵？
雞兔同籠問題原來還可以這樣解決？
假設某傢工廠生産某係列3種型號的産品。這3種産品的使用原材料相同，但材料消耗量和産品市場銷售價格有所不同，那麼如何安排生産能使利潤更大化？
某産品如何選擇5種原有原料進行配比可以使得産品滿足質量要求的情況下成本更小？
如何測算投資更大收益化？
如何做一個精明的老闆，如何決定各種産品生産的數量以獲取更大的利潤？
如何根據今年的銷售確定明年進貨纔能使利潤更大化？
公司如何搬傢又省力又省錢，還能照顧所有人情緒？
吃海參能讓人變聰明嗎？
用戶調查當中如何知道支齣與收入有什麼關係？
如何配比各種原料使産品的用戶體驗更佳？
咖啡商如何添加輔料，既可以改善口感，又可以降低咖啡因含量？
如何選擇適閤自己的早餐？
海拔是否影響血壓？
哪些熊貓已足夠強壯到可以適應野外生活？
如何找男友？
內容簡介
《大數據時代小數據分析》是一本大數據時代下進行小數據分析的入門級教材，通過數據分析的知識點，將各類分析工具進行串聯和對比，例如：在進行綫性規劃的時候可以選擇使用Excel或LINGO或Crystal Ball。工具的應用難易結閤，讓讀者循序漸進地學習相關工具。JMP和Mintab用來分析數據，分析的結果使用Excel、LINGO、Crystal Ball來建立數據模型，最後使用Xcelsius來動態展示數據分析的結果。《大數據時代小數據分析》中以兩個人的對話為敘述方式，場景描寫多，容易進入學習狀態，完全是用生動的故事和實用的案例盡可能地貼近生活和工作，讓數據分析生動有趣，基本上有高中數學知識就可以理解綫性規劃等數據分析內容。
《大數據時代小數據分析》不僅介紹Excel而且介紹使用其他工具軟件進行數據分析，可用來拓展互聯網公司、傳統企業、電商企業、管理谘詢公司等各行各業從事數據分析工作的分析師和管理者對數據分析的認知，也適閤初中級數據分析師或者想進入數據分析行業的有誌之士參考閱讀。
作者簡介
屈澤中，化工專業，數據分析愛好者，愛好使用工具探索數據背後的秘密，略懂Excel、LINGO、Crystal Ball、JMP、Minitab、Xcelsius，工作十餘年，一直從事將數據分析與各類業務相結閤的研究和學習。
目錄
第1章 知己知彼，百戰不殆――風險與預測分析 1
1．1 預測從世界杯開始 2
1．2 手機綁定消費的秘密 5
1．3 筆記本電腦齣國冒險記 25
1．4 慧眼識分布 36
1．5 分布72變 47
1．6 做最優秀的麵包店長 74
第2章 運籌帷幄，決勝韆裏――效益最大化 101
2．1 換個思路來數雞 102
2．2 做一個精明的農場主 128
2．3 見識LINGO與Crystal Ball的威力 146
第3章 圖個明白，精彩展現――JMP精彩圖錶 192
3．1 圖個明白――常用圖形 194
3．2 圖個明白――樹圖 208
3．3 圖個明白―― SPC圖 214第4章 抽絲剝繭，明察鞦毫――相關分析 227
4．1 假設檢驗――大膽假設，小心求證 228
4．1．1 小心求證―均值檢驗 235
4．1．2 小心求證―比例檢驗 252
4．1．3 小心求證―非參數檢驗 261
4．2 相關與迴歸分析 272
4．2．1 相關性與第三方變量 272
4．2．2 收入與支齣關係―簡單綫性迴歸 280
4．2．3 最佳口感食品配方―多元綫性迴歸 283
4．2．4 咖啡好喝，不能多喝―非綫性迴歸 290
4．2．5 預防心血管疾病從減肥開始―二值Logistic迴歸分析 295
4．3 人以類聚，物以群分――聚類分析 300
4．3．1 美好一天從早餐開始―觀測值聚類分析 302
4．3．2 海拔是否影響血壓―變量聚類分析 305
4．3．3 為熊貓分類―K均值聚類分析 307
第5章 要裏子，也要麵子――數據展現的藝術 311
5．1 哪種水果更好賣 314
5．2 書店利潤最大化 327
5．3 非誠勿擾――最佳男友模型 337
精彩書摘
做最優秀的麵包店長
花小姐的麵包店是一傢位於上海浦東區且迅速增長的麵包店，它設立於2007年3月。花小姐是一個非常細心的店長，從開業以來一直在Excel工作簿中仔細記錄店內3種主要産品的銷售數據，即法式麵包、意大利式麵包和匹薩。經過幾年的經營積纍，她的門店已經小有規模。現在她想改進，但是受庫存地點限製必須預測未來的産品市場，並依此對人員和庫存等進行戰略性和長遠的決策。決策的依據基於她所做的數據積纍，即通過分析數據中的規律來改進。
花小姐預測的最初目的是要保持足夠的原料，以滿足店內生産的要求。以往麵包原材料會定期嚮供應商購買，並在大量購買時得到摺扣。如果店內産品銷售過旺，原材料就會緊缺；反之會有多餘庫存。所以必須保持庫存和産品的平衡，以保證産品始終用最新鮮的配料來進行生産。
3種産品需要的原料大緻一樣，主要是麵粉、酵母和食鹽。如果不預測市場，就會導緻原材料的需求量忽高忽低。原材料供應商也有可能會因此提高價格，所以預測産品市場不僅僅能保證材料的新鮮度，還能最大程度地降低成本。
有瞭對産品市場的預測，花小姐需要購買原材料時也能保證其産品的質量，因此需要有效地預測未來的銷售收入。她在Excel電子錶中記錄瞭每種産品從2007年3月份開始至今的日常銷售數據並保存在“麵包店經營”工作簿的“銷售數據”工作錶中。
花小姐以錶中的原始數據為基礎，將自2007年以來的原始數據整理為3種産品以周為時間周期的數據。周産品銷售數據保存在“運營”工作錶中，並且注明瞭原料的名稱。通過創建這個數據錶花小姐想對未來幾周的産品的銷售情況進行預測，周銷售數據錶如圖1-110所示。
該麵包店已經收到這個月的訂貨，花小姐必須要在這個月確定本月和下個月的原材料訂單，因此必須預測未來兩個月內的銷售。她現在有173 周的銷售數據，需要預測未來8周的銷售數據。
（1）建立Excel模型
在未來兩個月花小姐沒有調整産品價格的計劃，每種産品的單位質量和單價不變，因此預測原料的需求量首先要知道3種商品的銷售量。建立該數學模型的思路為：商品銷售預測→商品重量預測→原材料預測。
說明如下。
單元格B39：E213區域為2007年3月份以來3種産品每周的銷售數據。
C9單元格用於統計預測的未來4周內法式麵包的銷售收入，在其中輸入“=SUM（INDEX（$B$41：$E$299，$C$3，2）：INDEX（$B$41：$E$299，$C$3+3，2））”。
在C3單元格內輸入開始的周數，初始設置為174，即最後一周。
C10單元格用於統計預測未來4周內意大利式麵包的銷售收入，C11單元格用於統計預測未來4周內匹薩的銷售收入。
D9：D11單元格區域內為每種商品的銷售單價，這樣用銷售收入除以單價即可知道銷售數量。
在E9單元格內輸入公式“=C9/D9”，其他依此類推；F9：F11單元格為每種商品的單位重量，數量乘以單位重量可以知道每種商品的重量；在G9單元格內輸入公式“=E9*F9”，其他依此類推。
B14：E27單元格區域計算每種商品需要的原料，按照每種商品需要的原料組成計算；在C15單元格內引用G9單元格數據；在E16單元格內輸入公式“=$C$15*D16”計算法式麵包需要的原料麵粉的數量，其他原料成分計算依此類推；在D31單元格內輸入公式“=SUM（E16，E20，E24）”將3種商品的麵粉原料求和，這是需要供應商提供的原料采購的數據。
（2）預測設置
選擇B39：E213單元格區域內的任一單元格，選擇Crystal Ball菜單中的【Predictor】選項。
係統自動選擇數據錶格所在的位置，單擊【Next】按鈕，選擇【Data Attributes】選項。
保留係統默認值，單擊【Next】按鈕，顯示【Methods】視圖。
該視圖主要用於設置數據預測的方法，有時間序列的數據選擇【Non-seasonal Methods】和【Seasonal Methods】選項。
（3）查看分析結果
在【View】下拉菜單中選擇有關選項查看各産品的銷售情況，法式麵包明顯有趨勢而無周期；意大利式麵包既有周期，也有趨勢性。為瞭預測準確，選擇所有預測方法，由係統來確定最佳的方案。選擇【ARIMA】復選框，單擊【Run】按鈕。
每種産品的預測數據不同，使用的方法也不同。在預測周期【Periods to forecast】微調框中設置8，即預測8個周期。【Method】下拉列錶框中顯示最佳的分析方法，單擊【Paste】按鈕保存預測結果。
在【Location】選項組中選擇將預測數據放在原曆史數據的後麵或指定單元格區域，選擇【At end of historical data】單選按鈕。單擊【OK】按鈕，3組預測數據復製到“運營”工作錶中的數據錶中。
3種商品的預測重量及原料的采購數量在數據模型中均已完成計算。
根據在模型中預測計算齣未來兩個月的原材料需求量，此時一定會根據現有的庫存和原材料的新鮮程度來指定最佳的訂貨數量。
現金流對於門店經營的重要性不言而喻，花小姐也會詳細記錄每個月的現金流。這樣不僅可以幫助她管理預估庫存，並且用它來預測門店的收入使她的現金流動情況變得更好，更好地瞭解麵包店的現金流量會幫助其更好地控製主要資本支齣。如果花小姐想在門店內新增設備或倉庫等，則必須要瞭解接下來幾個月的現金流情況。
簡單來講，現金流就是除去開支每月的剩餘資金。如果用公式來解釋，就是銷售收入-門店成本和其他開支。門店成本主要包括商品成本和稅賦成本，商品成本中又包括固定成本和變動成本。這需要我們建立數據模型，其他開支是花小姐擴大規模帶來的那些支齣。
花小姐認為主要有兩個方麵的支齣，即麵粉和運費。她想開始在7月份囤積一些油，為此需要增加一個筒倉。並且在8月份購買一輛新的麵包車以方便在附近社區送貨，她需要預測何時可以實施這些項目計劃或是否需要再等一段時間。
在“現金流”工作錶中給齣瞭麵包店從2007年以來的現金流量情況，並且花小姐將3種主要商品的銷售數據按照月份為周期製作瞭一個數據透視錶。當然以月份為周期的銷售數據也是基於日銷售錶的基礎上計算齣來的，可見原始數據的積纍是多麼重要。現在她需要預測未來3個月的收入來計算現金流的情況後決定費用的支齣，並且為瞭保證門店的正常運營，每月末店內的淨現值必須大於20 000美元。
操作步驟如下。
（1）建立Excel數據模型
確定現金流首先要確定各成本，成本由商品與稅費成本組成。每類成本又由固定成本與可變成本組成，兩類成本的固定成本均已知。隻有變動成本不知，而它均與銷售收入有關，因此該數學模型的思路為收入預測→計算成本→每月現金流→決策。
在Excel中的“現金流”工作錶中建立模型。
現金流的Excel模型說明如下。
單元格B33：AP36區域為2007年3月開始以月度為時間周期的曆史銷售收入數據。
E4：G4單元格區域為預測未來3個月的銷售收入數據。
B8：G16單元格區域為每個月店內的成本。
成本包括商品成本和間接成本，商品成本主要指原料的采購成本。其中的固定成本指店麵租金等，為$6707/月。商品可變成本與銷售收入有關，按照經驗估計可變成本占銷售收入的23%。在E10單元格內輸入公式“=$D10*E$4”，即7月份的商品可變成本。其他月份商品的可變成本依次類推；間接成本主要包括設備摺舊等費用，為$8924/月。按照經驗間接可變成本占銷售收入的比例約為18%。稅收比例為5%，增值稅比例為17%。
在E13單元格內輸入公式“=$D10*E$4”錶示7月間接可變成本費用。
在E14單元格內輸入公式“=E$4*$D14”錶示7月份的稅收費用。
在E15單元格內輸入公式“=E$4*$D15”錶示7月份增值稅的費用。
在E16單元格內輸入公式“=SUM（E8：E15）”錶示7月份店內的總費用。
其他月份的間接成本計算依此類推。
7月份計劃囤油需要筒倉，需投資$50 000，數據輸入至E20單元格；8月份新購麵包車及新增倉庫施工的一次性投資為$35 000，數據輸入至F21單元格。每月的現金流=銷售收入？總費用？投資。在E24單元格內輸入公式“=E4-E16-SUM（E20：E21）”錶示7月份的現金流。假設7月初的淨現值為$42 941，則輸入至E26單元格。在E27單元格內輸入公式“=E26+E24”錶示7月末的淨現值，其他月份依此類推。
（2）預測設置
由於現金流的預測依然按照時間序列分析方法進行，因此在Crystal Ball中設置預測器的方法與上麵案例相同。操作步驟與庫存控製相同，如圖1-120所示。
此時預測周期為3，即隻需要預測未來3個月的銷售收入。預測完成後將預測數據放置在錶格最後。
預測完成未來3個月的銷售收入。按照Excel的數學模型，如果7月份需要投資$50 000，8月份需要投資$35 000且7月份的月初淨現值$42 941計算，則每月月末的淨現值。
從計算結果來看，9月末的淨現值$35 452滿足最低現金目標$20 000的需求。但8月末的淨現值$11 833不能滿足最小現金目標，7月末的淨現值$19 536也與最小現金目標接近。這些數據均是Excel中單個數據的計算結果，不能代錶現金流的風險。門店管理者要知道的是風險的概率、因此需要設置假設變量。
（3）設置假設變量
在現金流中的主要不確定因素有商品成本中的可變成本的比率、間接成本中的可變成本的比率及稅收的比率；另外，還有一個重要的不確定因素是預測的銷售收入。該輸入也是一個數據概率，而不僅僅是一個數值，因此我們需要設置以上假設變量。在Crystal Ball預測結束後可以直接將預測結果設置為假設變量，並使用時間序列分析的預測值序列。CB Predictor 默認會得到一個正態分布的假設。
在預測運行之後單擊【Paste】按鈕粘貼數據時選擇【Paste Forecasts as Crystal Ball assumptions】復選框，預測值自動設置成以單元格數據為均值的正態分布。
將商品成本中的可變成本、稅賦中的可變成本及增值稅率設置為假設變量。
D10單元格設置最小值為13%，最大值為26%，最可能值為20%的三角形分布；D13單元格設置成均值為12%，標準差為1%的正態分布；D14單元格設置成均值為5%，標準差為1%的正態分布；D14單元格設置成均值為22%，標準差為2%的正態分布。
……
前言/序言
筆者自2008年的一個偶然機會第1次接觸“數據挖掘”（DataMining）這個新名詞以來，在數據挖掘應用相關領域度過瞭6年。筆者的專業是化工，整天應該與塔、釜、換熱器、化學反應和物料守恒等打交道。開始接觸這個專業的目的是為瞭利用數據分析的一些功能來優化生産運營，讓企業以更高的效率、更低的成本和更好的質量運營，為此需要數據積纍、數據分析和數據模型。
2008年，國內企業在數據挖掘應用中摸索起步，遠不如現在大數據火熱。如今大數據最火的商業應用主要集中在互聯網、銀行和電信等領域。基於行業應用限製，筆者無法接觸到真正的大數據挖掘，但是幸運的是還是碰到瞭職業和興趣的重閤點。
這幾年的摸索是筆者職業生涯中很重要的一段時光，因此有必要將自己一路走來的心得與體會、感悟和挫摺整理齣來，一則是對自己的這段職業生涯做一個交代，特彆是對一路引導、鼓勵和支持筆者的師友和傢人；二則是閤理地引導類似筆者半道齣傢的學習者，對數據分析有興趣卻沒有深厚的統計學知識和IT功底人士，筆者相信本書的內容對於廣大對數據分析應用感興趣的初學者來說都是一種寶貴經驗。在學習數據分析的道路上筆者深刻認識到一個道理，即一個成功的數據分析實踐的核心因素不是數據分析技術，而是對業務理解和分析思路。這也是當初學習數據分析的初衷，初學者切不可為數據分析而分析數據。
大數據挖掘需要精通數據庫、計算機編程和深厚的統計學基礎，有的甚至涉及運籌學範疇，是一門復閤型的應用科學。大數據的案例現在是一抓一大把，如國外典型的“啤酒與尿布”的案例，在瞭解數據分析之前不妨來看看幾個有趣的應用案例。
（1）數據新聞讓英國撤軍
2010年10月23日《衛報》利用維基解密的數據做瞭一篇“數據新聞”，即將伊拉剋戰爭中所有的人員傷亡情況均標注於地圖之上，地圖上一個紅點代錶一次死傷事件。用鼠標單擊紅點後彈齣的窗口則有詳細的說明，包括傷亡人數、時間和造成傷亡的具體原因。密布的紅點多達39萬個，顯得格外觸目驚心，此新聞一經刊齣立即引起朝野震動，推動英國最終做齣撤齣駐伊拉剋軍隊的決定。
（2）大數據與喬布斯癌癥治療
喬布斯是世界上第1個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人，為此他支付瞭高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下藥，最終這種方式幫助喬布斯延長瞭幾年的生命。
（3）Google成功預測鼕季流感
2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞匯將其和美國疾病中心在2003—2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較。並建立瞭一個特定的數學模型，最終成功預測瞭2009鼕季流感的傳播，甚至可以具體到特定的地區和州。
（4）奢侈品銷售
PRADA在紐約的旗艦店中每件衣服上都有RFID碼，每當一個顧客拿起一件PRADA進入
試衣間，RFID會被自動識彆；同時數據會傳至PRADA總部。每一件衣服在哪個城市、哪個旗艦店、什麼時間被拿進試衣間和停留多長時間，數據都被存儲起來加以分析。如果一件衣服銷量很低，以往的做法是直接收迴；如果RFID傳迴的數據顯示這件衣服雖然銷量低，但進試衣間的次數多，則說明這件衣服的下場會截然不同，或者在某個細節的微小改變就會重新製造齣一件非常流行的産品。
除瞭國外這些經常用於商業培訓課程的案例外，數據分析其實並不遙遠，在國內也不乏應用。例如，共和國的開國元帥林彪就曾經依靠敏銳的數據嗅覺和軍事天賦成功搗毀敵營總部。
目前國內的大部分高校還沒有開設數據挖掘這門專業課程，大數據分析需要依靠龐大的數據庫，即需要各專業的人士通力閤作，是一個團隊作業。類似筆者這種半道齣傢的個人學習者在不具備團隊協作的條件下，可以在樣本數據的分析下工夫，樣本數據也可以稱為“小數據”，因此本書的名稱定為《大數據時代的小數據分析》。
本書主要介紹應用數據分析的一係列工具，如：Excel、LINGO、Crystal Ball、JMP、Minitab和Xcelsius等，涉及的分析有預測、風險分析、優化求解、假設檢驗、相關分析、迴歸分析和聚類分析等。但所有這些軟件都不是最新版本，如Excel使用2010版；Minitab使用的V15版。在使用軟件時最重要的不是版本的最新，而是理解其功能和特點，靈活地運用。即使是Excel 2003版本，隻要運用得當，同樣能發揮強大的功能。很多不同功能的軟件都可以完成，本書主要結閤不同軟件的不同特點介紹其應用。
書中涉及一些專業名詞和原理，如標準差和假設檢驗等，本書沒有給齣生澀難懂的定義，而隻是通俗地解釋這些名詞。這樣做原因有二：一則作為半道齣傢的筆者不願，也不會定義這些理論；二則定義這些名詞或原理隻會讓本來就讓人頭疼的數據分析顯得更加枯燥。如果讀者需要準確理解這些專業名詞，可以參考其他資料。
本書中列舉的一些應用都是盡可能地貼近生活和工作，讓數據分析看起來盡可能有趣一些，在排列各章節的順序時也盡量遵循軟件的功能之間的邏輯關係。
本書在每一章均會應用一些有趣的案例引齣討論的重點，其中兩人按照師徒問答的形式模擬實際工作中的場景循序漸進地學習分析工具，讓枯燥的數據分析顯得生動一些。
本書適閤的讀者如下。
（1）對數據分析應用有興趣的人士。
（2）對統計、數學和碼農等深奧理論不感興趣者。
（3）想嘗試自身專業的數據分析，提高技能者。
（4）想嘗試數據分析工作並尋找切入點者。
本書不適閤的讀者如下。
（1）喜歡拍腦袋和胸脯者。
（2）見瞭數據就想嘔吐者。
（3）愛好SAS/R/Python等豪門軟件的狂熱者。
（4）統計、數學和IT專業的大牛。
（5）對數據有深刻理解的科學傢。
筆者是從化工這個與數據分析無關的專業開始學習數據分析的，相信隻要讀者能靜心地讀完本書也會有所收獲。但是不能指望數據分析能解決所有的問題，它不是萬能的。一個成功的數據分析實踐的核心因素不是數據分析技術，而是對業務的理解和分析思路。
全書的原理講解和工具操作同步，即在操作軟件的同時理解其原理；列舉的案例涵蓋多個行業，根據案例引齣所需要討論的知識點；然後根據知識點舉一反三，串聯盡可能多的數據分析入門知識；同時將介紹其適閤的分析工具。
由於筆者的水平有限，對數據分析的理解不夠透徹，加之編寫時間倉促，因此書中難免會齣現一些錯誤或不準確之處，懇請讀者批評指正。
用户评价
最近我翻閱瞭一本關於自我成長的書籍，著實讓我眼前一亮。長期以來，我總覺得自己在某些方麵停滯不前，想要改變，卻又找不到方嚮，甚至有時候還會自我懷疑。這本書，它就像一麵明鏡，清晰地映照齣我內心深處的渴望，並為我指明瞭一條切實可行的成長之路。 書中沒有那些遙不可及的勵誌口號，也沒有讓你去學習那些高難度的技能，而是聚焦於最根本的“心態”和“習慣”的重塑。它巧妙地運用瞭一些心理學的小實驗和生活中的小故事，讓我能夠感同身受，並且從中領悟到自我提升的真諦。我尤其欣賞書中關於“微習慣”的理論，它打破瞭我之前那種“必須一蹴而就”的錯誤認知。作者強調，哪怕是每天隻進步一點點，日積月纍也能産生驚人的改變。 讓我印象深刻的是，書中對於如何剋服“拖延癥”提齣瞭非常具體的方法。我一直飽受拖延的睏擾，總是把事情拖到最後一刻纔開始，結果可想而知。這本書為我提供瞭一係列簡單易行的方法，比如“番茄工作法”和“五分鍾原則”，讓我不再對任務感到畏懼，而是能夠輕鬆地開始並堅持下去。我嘗試著在寫郵件時運用“五分鍾原則”，竟然真的能剋服那種“不想動”的感覺，並且效率大大提升。 而且，這本書還深入探討瞭如何建立積極的思維模式。它告訴我，很多時候，我們之所以無法前進，不是因為能力不足，而是因為我們的思維限製瞭我們。作者鼓勵我們去挑戰那些負麵的想法，去擁抱那些積極的可能性。我通過書中提供的練習，學會瞭如何識彆和重塑那些限製性的信念，感覺自己的內心變得更加強大和樂觀。 總之，這本書是一本非常實用的自我成長指南。它不是那種讓你聽完就忘的書，而是真正能夠指導你行動，並帶來實際改變的書。我強烈推薦給所有希望突破自我，實現個人價值的朋友們。它會讓你相信，改變並非難事，隻要找對方法，並持之以恒，你終將成為更好的自己。
评分我近期拜讀瞭一本關於時間管理與效率提升的著作，感覺自己像是被注入瞭一劑強心針，整個人都充滿瞭能量。一直以來，我都覺得自己是個“時間管理達人”，但實際情況卻是，每天都忙忙碌碌，卻總感覺事情永遠做不完，效率也大打摺扣。這本書，它用一種全新的視角，徹底顛覆瞭我對時間管理的認知。 書中沒有那些韆篇一律的“待辦事項清單”技巧，也沒有讓你去學習那些復雜的項目管理軟件。相反，它從更深層次探討瞭“為什麼”我們會效率低下，以及如何從根源上解決問題。作者將“精力管理”置於比“時間管理”更重要的位置，讓我恍然大悟。我之前總是試圖擠壓更多的時間來完成任務，但卻忽略瞭自身的精力狀態，這樣不僅事倍功半，還容易導緻身心俱疲。 我最喜歡的是書中關於“深度工作”的理念。它強調的是，在信息爆炸的時代，我們必須學會屏蔽乾擾，專注於那些真正重要且能夠産生高價值的工作。作者提供瞭一套非常係統的“深度工作”框架，包括如何規劃“深度工作”時間，如何應對社交媒體的誘惑，以及如何培養專注力。我嘗試著每天抽齣固定的一兩個小時進行“深度工作”，效果立竿見影，完成的任務質量和數量都有瞭顯著提升。 此外，這本書還非常注重“反思”和“迭代”的過程。它鼓勵讀者定期迴顧自己的工作狀態和效率，找齣問題所在，並不斷調整優化自己的方法。書中提供瞭一些實用的反思工具和錶格，讓我能夠清晰地看到自己的進步，也能夠及時糾正那些低效的做法。這種持續改進的思維模式，對我來說非常有價值。 總而言之，這本書是一本真正能夠幫助我擺脫“僞勤奮”，實現高效能的實用手冊。它不僅教會我如何更好地利用時間，更重要的是，它讓我學會瞭如何更好地管理自己的精力，並專注於那些真正有意義的事情。我真心希望更多的人能夠閱讀這本書，並在自己的工作和生活中，實踐其中的智慧，從而獲得真正的效率提升和個人成長。
评分這本書，我必須說，完全顛覆瞭我之前對數據分析的認知。我一直以為大數據分析就是那些高大上的算法，那些復雜的模型，對於我這種沒有深厚技術背景的人來說，簡直是天書。然而，《大數據時代小數據分析》這本書，就像一位循循善誘的老師，用極其平易近人的語言，一點點地剝開瞭大數據分析神秘的麵紗。它沒有一開始就拋齣那些讓我望而卻步的專業術語，而是從最基礎的概念講起，比如什麼是數據，為什麼數據很重要，以及在日常工作中，我們如何就能從看似平凡的數據中挖掘齣有價值的信息。 我最欣賞的是書中提供的那些貼近實際生活的案例。它不是那種空洞理論的堆砌，而是通過一個個生動的小故事，展示瞭如何利用“小數據”解決“大數據”的睏境。比如，書裏講到的一個關於小餐館如何通過分析顧客的消費習慣來調整菜單的例子，讓我茅塞頓開。我之前總覺得，要分析就得有海量的數據，但這本書告訴我，有時候，關鍵在於你有沒有用心去觀察和收集那些看似微不足道但卻極具代錶性的信息。它教會我如何去思考，如何去提問，如何去從日常的點滴中發現規律，而不是盲目地追求數據的規模。這種從“小”到“大”的思維轉變，是我在這本書中最大的收獲。 而且，這本書的邏輯性非常強，層層遞進，讓我在閱讀過程中不會感到迷失。它從“是什麼”開始，到“為什麼”，再到“怎麼做”，每一步都銜接得非常自然。特彆是在講解如何進行小數據分析的方法論時，作者給齣瞭非常清晰的操作步驟和指導。我印象深刻的是關於“數據可視化”的部分，書中介紹的工具和技巧，即使是我這樣對軟件不太熟悉的人，也能很快上手。它讓我明白，數據再漂亮，如果不能以直觀的方式呈現齣來，也難以打動人。通過圖錶、圖形等方式，枯燥的數據立刻變得生動起來，更容易被理解和接受。這不僅提升瞭分析的效率，也增強瞭溝通的效果。 這本書最大的價值在於，它將那些看似遙不可及的大數據分析，變得觸手可及。它不是在教你如何成為一個頂尖的數據科學傢，而是在賦能每一個普通人，讓他們能在自己的工作和生活中，更有效地利用數據。我曾經對數據分析感到畏懼，覺得那是屬於少數技術精英的領域，但讀完這本書，我發現我錯瞭。我開始更加關注身邊的數據，也更有信心去嘗試分析它們。書中的一些小技巧，比如如何設計有效的問捲，如何進行簡單的A/B測試，都讓我覺得豁然開朗，這些都是可以直接應用到實際工作中的。 總而言之，《大數據時代小數據分析》這本書，是一本真正意義上的“通俗讀物”。它沒有華麗的辭藻，也沒有高深的理論，但卻蘊含著深刻的智慧。它讓我看到瞭數據分析的另一麵，一種更貼近生活、更注重實效、更具普適性的分析方式。我強烈推薦這本書給所有對數據分析感興趣，但又不知從何下手的朋友們。它會為你打開一扇新的大門，讓你看到數據背後隱藏的無限可能，讓你在信息爆炸的時代，不再被動，而是能夠主動地去理解和駕馭數據。
评分我最近讀瞭一本關於商業策略的書，簡直是打開瞭我管理思維的全新視角。之前，我總是習慣於根據直覺或者經驗來做決策，雖然有時候也奏效，但總感覺缺乏一種係統性的支撐。這本書，它沒有講那些枯燥的財務報錶分析，也不是讓你去背誦那些復雜的管理理論，而是從企業生存和發展的本質齣發，教你如何在一個不斷變化的市場環境中，找到屬於自己的核心競爭力。 書中給我印象最深的是關於“護城河”的概念。它不是指那種看得見摸得著的圍牆，而是企業內部那些難以被競爭對手模仿的優勢，比如品牌影響力、技術專利、用戶忠誠度等等。作者通過大量的案例分析，展示瞭不同企業是如何構建和加固自己的“護城河”的。讓我特彆佩服的是，書中對於如何識彆和評估自身的“護城河”提供瞭一套非常實用的框架。我之前從未想過，原來很多我們認為理所當然的東西，比如多年的行業經驗，竟然也能成為一種強大的競爭壁壘。 而且，這本書的語言風格非常接地氣，沒有那些生硬的術語，讀起來就像是在聽一位經驗豐富的商業顧問娓娓道來。它不會給你灌輸“你必須怎麼做”，而是引導你去思考“為什麼這樣做”以及“這樣做的潛在風險是什麼”。它強調的是一種“洞察力”，教你如何透過現象看本質，如何去預測市場的變化，而不是被動地去適應。這種培養獨立思考和戰略眼光的能力，對我來說是無價的。 這本書還探討瞭不同行業之間的共通性，即使我所處的行業與書中舉例的行業有所不同，但其核心的商業邏輯和管理原則是相通的。它讓我意識到，很多時候，我們遇到的問題並非孤例，而是普遍存在的商業挑戰，而解決方案往往也存在於跨領域的藉鑒之中。作者鼓勵讀者跳齣自己固有的思維模式，去學習和藉鑒其他行業的成功經驗，這種開放性的思維方式，對於我來說非常有啓發。 總的來說，這本書不僅僅是一本關於商業策略的書，它更是一本人生的哲學書。它教會我如何去思考問題，如何去製定長遠的計劃，如何在不確定性中尋找確定性。讀完之後，我感覺自己的視野更加開闊瞭，對未來也更有信心。我不再是那個隻看到眼前利益的經營者，而是開始思考如何為企業構建一個可持續發展的未來。
评分最近發現一本講溝通藝術的書，簡直讓我愛不釋手。我一直覺得，人與人之間的很多矛盾，很大程度上都源於溝通不暢。有時候，明明心裏想的不是那個意思，但說齣來的話卻變瞭味，結果弄得大傢都不開心。這本書，就像一位溫柔的嚮導，循循善誘地告訴我，如何纔能真正地“說”和“聽”。 它沒有講什麼高深的心理學理論，也沒有讓你去刻意模仿彆人的說話方式，而是從最根本的齣發點——理解對方——來展開。書中有一部分講的是“同理心傾聽”，我之前總以為聽就是竪起耳朵就行，但這本書讓我明白，真正的傾聽，是去感受對方的情緒，去理解他話語背後的意圖。作者用瞭一些非常形象的比喻，比如把傾聽比作“為對方搭建一座理解的橋梁”，讓我一下子就明白瞭其中的奧妙。 而且，書裏還特彆強調瞭“非暴力溝通”的理念。我之前對這個概念一直有些模糊，總覺得“非暴力”是不是就是不說話，但實際上，它是一種用尊重和理解的方式來錶達自己需求的方法。它教我如何清晰地錶達自己的感受和需求，而不是指責或者抱怨。我嘗試著在和傢人溝通時運用書中的技巧，比如用“我感到…”來代替“你總是…”，效果齣奇的好，傢庭氛圍明顯融洽瞭很多。 書中還有很多關於如何處理衝突的實用技巧，比如如何用積極的語言來化解僵局，如何找到雙方都能接受的解決方案。這些技巧，不是那種流於錶麵的套話，而是真正能夠解決問題的“乾貨”。我特彆喜歡書中關於“積極反饋”的章節，它讓我明白，即使是指齣對方的不足，也可以用一種鼓勵和支持的方式，而不是打擊。 總而言之，這本書是一本真正能夠改變人際關係的寶藏。它讓我明白瞭，溝通不僅僅是語言的交流，更是心靈的連接。讀完之後，我感覺自己變得更加自信，也更加能夠理解和包容他人。我相信，這本書會給每一個渴望改善溝通，希望建立更和諧人際關係的人帶來極大的幫助。
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