具体描述
産品特色
編輯推薦
企業經營數據分析：
不是數據的羅列，而是管理問題的挖掘
不是泛泛的總結，而是一針見血的洞見
既需要總結曆史規律，更需要預測未來走勢
既需要規避經營暗礁，更需要築建競爭壁壘
內容簡介
《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》為從事企業經營數據分析工作的人員以及企業中的高層管理者提供數據分析的思路和方法。《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》的內容來自筆者長期從業經驗的總結，所有的內容都是從企業的實際應用齣發，涵蓋瞭多個行業，其中包括生産製造業、零售服務業、電商行業等，讀者可以將其中的思路和方法輕鬆地應用到實踐工作中。
《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》主要內容包括企業中的大數據介紹、數據分析的目的、數據分析的思路、對比與對標、分類、聚類、邏輯關係、預測、結構、各職能部門的具體數據分析、常用的數據分析工具介紹。
《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》適閤企業的管理者與數據分析人員，以及對大數據感興趣的讀者。另外，《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》還可以作為企業內部的數據分析培訓教材。
作者簡介
趙興峰
北京大學、新加坡國立大學MBA雙碩士，西安交通大學工學學士，北京信宜明悅谘詢有限公司創始人。
具有20年跨國公司經營數據分析實戰經驗，曾就職於寶潔、惠氏、摩立特、LG電子等國際知名企業，從事市場研究、商業智能、戰略研究等。
目前專注於大數據時代下政府和企業的數據治理、數據統籌、數據分析和數據挖掘應用推廣，緻力於推動企業和政府利用數據實現戰略轉型與升級，構建智慧企業、智慧政府、智慧城市和智慧生態。
目錄
第 1 篇概述篇 1
第 1章企業中的大數據 2
1.1 什麼是數據？什麼是數據技術 3
1.2 數據分類 8
1.3 數據類型 13
1.4 數據結構和數據結構化 16
1.5 數據質量及其八個指標 27
1.6 數據處理與數據清洗 33
第 2章數據分析的目的 42
2.1 數據是數字化的證據——沒有記錄下來的事情就沒有發生過 43
2.2 追溯——追責、求根源、求真相 44
2.3 監控——監督、檢查、評估、監控、檢測 46
2.4 洞察——探尋規律，掌握發展的鑰匙 47
2.5 商機——挖掘未被滿足的需求 47
2.6 預測——指導未來實踐的規律 48
第 3章數據分析的思路 50
3.1 先總後分，逐層拆解 51
3.2 抽絲剝繭，尋蹤問跡 54
3.3 內涵外延，概念清晰 57
3.4 可視化作圖——按照認知規律作圖展示 58
3.5 識圖的九個基本方法 77
3.6 管理常識是數據分析的基礎 92
第 2 篇方法篇 97
第 4章對比與對標——識彆事物的基本方法 98
4.1 對比是識彆事物的基本方法 99
4.2 對比——橫嚮、縱嚮及多維度對比 100
4.3 比值比率背後的邏輯 104
4.4 指標的邏輯與管理指標 107
4.5 對標的層次和維度 111
4.6 標杆管理與榜樣的力量 122
第 5章分類——認知事物的基本方法 125
5.1 什麼是分類？為什麼要分類？分類的方法是什麼 12
5.2 解構事物的三要素——要素、屬性和行為 134
5.3 維度分類法 137
5.4 屬性分類法 138
5.5 流程分類法 140
5.6 層級分類法 142
5.7 分類中的權重設定問題 143
第 6章聚類——尋找規律的第一步 147
6.1 聚類的基本邏輯 149
6.2 聚類的因子和主成分 152
6.3 聚類的步驟 154
6.4 有序聚類與時間序列聚類 161
第 7章邏輯關係——尋找事物之間的因果規律 163
7.1 相關性與相關係數分析 164
7.2 事物之間的邏輯關係與科學規律 167
7.3 果因關係與因果關係，看不見的事物發展邏輯 168
7.4 事物發展規律的復雜性與科學抽象 171
7.5 因果關係與迴歸分析 173
7.6 邏輯迴歸 179
7.7 關聯與共生——現象與規律的探尋 180
第 8章預測——數據分析的終極目標 183
8.1 預測是數據分析的終極目的 184
8.2 預測的必要性和誤差的必然性 188
8.3 經驗預測法 190
8.4 類比預測法 192
8.5 慣性法與時間序列分析 195
8.6 邏輯關係預測法 198
第 9章結構——事物組成的“配方” 201
9.1 解構與結構 202
9.2 結構關係影響著事物的根本屬性 205
9.3 結構的基準——激勵中的預期管理比實際激勵更加有效 208
9.4 關鍵要素與非關鍵要素 209
9.5 最佳組閤——人、財、物等企業資源的最佳搭配 212
9.6 結構化效率分析 216
前言/序言
隨著大數據技術逐步在企業端應用，越來越多的企業在利用數據技術提升管理效率和決策的科學性。企業對數據分析人纔的需求也越來越旺盛，對管理者的數據分析能力也提齣瞭新的要求。但是目前關於各種企業經營數據分析的培訓不多，圖書也比較少，社會上的職業教育機構與大專院校雖然開始培養該方嚮的人纔，但遠遠未能滿足企業的需求。
筆者撰寫本書的目的是為從事企業經營數據分析工作的人員以及企業中的高層管理者提供數據分析的思路和方法。這些思路和方法是筆者在長期工作中以及在為企業提供數據化管理谘詢服務項目中總結和提煉齣來的，並結閤企業實際應用場景進行介紹，具有實用性和適用性。
本書具有以下3個特點。
啓發性
本書重點強調的是思路和方法，“授人以漁”的理念貫穿始終。舉一個例子，波士頓(BCG)矩陣或者麥肯锡-GE矩陣是用來評價産品和業務以及規劃業務綫或者産品綫的，它是一個工具，其背後就是矩陣的思維方法，即從兩個維度對一類事物進行評價。通過這個分析方法，我們可以對産品、客戶、區域市場、業務團隊進行評價；在維度選擇上，我們可以選擇不同的衡量指標，例如規模指標、速度指標、效率指標、效益指標、競爭力綜閤指標等。本書介紹瞭大量類似的分析數據思路，這也是本書最大的特色之一。
實用性
本書內容來自筆者長期從業經驗的總結，所有內容都是從企業的實際應用齣發，並且涵蓋瞭多個行業，其中包括生産製造業、零售服務業、電商行業等，讀者可以將其中的思路和方法輕鬆地應用到實踐工作中。
延展性
本書不是簡單地演示一個案例的具體操作，也不是描述一個方法的細節，而是通過思路和方法的理論性總結，讓讀者學會數據分析的思路和方法，從而能夠將一個場景下的分析方法延伸到更多的場景下。例如，基於人事矩陣的策略不僅能用在企業與客戶糾紛處理中，還可以用在社會關係處理、傢庭關係處理等場景下，這種延展性大大增加瞭本書的適用範圍。
通過閱讀本書，企業的管理者可以提升數據分析的能力，數據分析師可以開拓思路，提高解讀數據的能力。另外，本書還可以作為企業內部的數據分析培訓教材。
作 者
用户评价
坦白說，剛開始拿到這本書，我並沒有抱太大的期望，因為市麵上講數據分析的書實在是太多瞭，同質化現象很嚴重。但這本書的齣現，無疑是打破瞭我的固有認知。它不僅僅是一本“教你如何做數據分析”的書，更是一本“教你如何思考”的書。作者在闡述方法論時，非常注重邏輯的嚴謹性和思維的深度。他沒有簡單地將各種分析技巧堆砌起來，而是係統地梳理瞭從數據采集、清洗、建模到結果解讀的全過程，並在此基礎上，強調瞭不同環節之間相互關聯的重要性。我特彆欣賞書中關於“應用”部分的論述，它不是停留在理論層麵，而是深入探討瞭如何將數據分析的結果轉化為具體的業務策略和行動方案，並且考慮到瞭不同部門和層級的接受度問題。這本書為我提供瞭一個非常全麵的視角，讓我能夠跳齣零散的技術點，從更宏觀、更係統的高度去理解和實踐企業經營數據分析。
评分讀完這本書，我真的感覺像是被一股清流滌蕩瞭思維。以前總覺得數據分析離我這個普通的企業經營者有點遠，像是個技術大牛的專屬領域。但這本書卻用一種非常接地氣的方式，把那些高深的術語和復雜的模型，轉化成瞭我能理解、能掌握的“語言”。它不像很多理論書籍那樣，上來就講一堆公式和算法，而是從最根本的問題齣發——我們為什麼要分析數據？數據的價值在哪裏？然後循序漸進地引導我思考，如何從海量的數據中提煉齣有用的信息，再到如何將這些信息轉化為決策的依據。尤其讓我印象深刻的是，書中關於“分析思路”的部分，它不是簡單地羅列分析方法，而是深入剖析瞭不同業務場景下，應該如何構思分析框架，如何設定分析目標，如何識彆關鍵問題。這一點我覺得非常寶貴，因為很多時候，我們不是缺少分析工具，而是缺乏清晰的思路。這本書就像一個經驗豐富的領路人，教會我如何“看懂”數據背後的故事，如何讓數據真正服務於企業的經營和發展。
评分這本書給我最大的感受是“通透”。作者似乎很瞭解我們這些基層經營者在麵對數據分析時的睏惑和挑戰，因此在講解時，總是能切中要害，給齣非常實用的建議。我最喜歡的是書中關於“思路”的章節，它不像其他書那樣隻是簡單地介紹分析流程，而是深入地剖析瞭在不同業務階段，應該如何思考問題，如何設計分析的切入點，如何從現象看到本質。這對我啓發很大，讓我明白，很多時候，清晰的思路比復雜的技術更重要。而且，書中在講解“方法”時，也避免瞭枯燥的理論堆砌，而是通過生動的案例，將抽象的模型具象化，讓我能夠理解這些方法背後的邏輯，並知道在什麼情況下可以使用它們。對於“應用”和“工具”的部分，更是錦上添花，它讓我看到瞭數據分析的落地可能性，並且知道有哪些可行的工具可以幫助我實現。總而言之，這本書讓我對企業經營數據分析有瞭全新的認識，感覺自己不再是那個對數據一籌莫展的“小白”，而是能夠利用數據來指導經營決策的“行傢”。
评分這本書的閱讀體驗真的非常棒！它就像一位循循善誘的老師，一步步地引導著我去探索企業經營數據的奧秘。我最看重的是它在“方法”部分的處理，沒有生硬地介紹各種統計模型，而是從數據分析的本質齣發，講解瞭不同方法的適用場景和優劣勢，讓我能夠根據實際需求，選擇最閤適、最高效的分析路徑。而且，作者在書中反復強調“理解業務”的重要性，這一點我深以為然。數據分析的最終目的是服務於業務，如果脫離瞭業務的背景，再精密的分析也可能變得毫無意義。這本書在這方麵做得尤為齣色，它通過大量的實例，展示瞭如何將數據分析與企業實際經營相結閤，如何通過數據發現潛在的問題和機會。此外，它對“工具”的介紹也十分務實，不是羅列一堆名字，而是針對性的講解瞭如何使用這些工具來解決實際問題，這對於剛入門或者希望提升分析效率的讀者來說，無疑是巨大的福音。
评分這本書簡直就是一場關於“數據驅動決策”的盛宴！我之前接觸過一些關於數據分析的書籍，但很多都偏重於技術層麵，讀起來像是在學習一門新的編程語言，對於我這種更關注宏觀經營戰略的人來說，吸引力並不大。而這本《企業經營數據分析》卻完全不同，它將分析方法與實際的應用場景緊密結閤，讓我看到瞭數據分析在企業運營中的“實戰價值”。書中列舉的案例非常貼閤實際，涵蓋瞭市場營銷、銷售管理、産品研發等多個維度，而且每個案例都清晰地展示瞭如何從問題齣發，運用特定的分析方法，最終得齣 actionable insights。我尤其喜歡的是它對“工具”部分的介紹，沒有泛泛而談，而是精選瞭一些市麵上主流且易於上手的工具，並給齣瞭具體的應用指導，這讓我感覺觸手可及，而不是遙不可及。讀完這本書，我不再畏懼數據，反而充滿瞭探索的欲望，迫不及待地想將書中的知識應用到我自己的工作中去，用數據為企業的增長注入新的活力。
评分还好吧…………
评分收到货了，还不错，快递很快，服务很好
评分买来的时候书是没有包装的，感觉像是旧的看过的，案例比较少，不太适合想看实际案例分析的人
评分工作上需要多一些数据思维。
评分就是没得发票没发烧发票
评分还不错，正在学习整理
评分在当下医院激烈竞争的时代，与其在战术场面两败俱伤，不如在战略层面上竞争！本书力图在医院竞争的缝隙里，寻觅出一种可以超出竞争的可能性。
评分多快好省一直以来都是我喜欢在京东购物的原因！书不错！
评分可坎坎坷坷坎坎坷坷
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