企业经营数据分析 思路、方法、应用与工具+市场策划·品牌建设·销售模式实用工具大全

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店铺: 蓝墨水图书专营店
出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121293337
商品编码:10647702413
页数:1
字数:1

具体描述

企业经营数据分析 思路、方法、应用与工具+市场策划·品牌建设



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《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法。《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》的内容来自笔者长期从业经验的总结,所有的内容都是从企业的实际应用出发,涵盖了多个行业,其中包括生产制造业、零售服务业、电商行业等,读者可以将其中的思路和方法轻松地应用到实践工作中。

《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》主要内容包括企业中的大数据介绍、数据分析的目的、数据分析的思路、对比与对标、分类、聚类、逻辑关系、预测、结构、各职能部门的具体数据分析、常用的数据分析工具介绍。

《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》适合企业的管理者与数据分析人员,以及对大数据感兴趣的读者。另外,《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》还可以作为企业内部的数据分析培训教材。



赵兴峰

北京大学、新加坡国立大学MBA双硕士,西安交通大学工学学士,北京信宜明悦咨询有限公司创始人。

具有20年跨国公司经营数据分析实战经验,曾就职于宝洁、惠氏、摩立特、LG电子等国际知名企业,从事市场研究、商业智能、战略研究等。

目前专注于大数据时代下政府和企业的数据治理、数据统筹、数据分析和数据挖掘应用推广,致力于推动企业和政府利用数据实现战略转型与升级,构建智慧企业、智慧政府、智慧城市和智慧生态。

目录

第 1 篇概述篇 1

第 1章企业中的大数据 2

1.1 什么是数据?什么是数据技术 3

1.2 数据分类 8

1.3 数据类型 13

1.4 数据结构和数据结构化 16

1.5 数据质量及其八个指标 27

1.6 数据处理与数据清洗 33

第 2章数据分析的目的 42

2.1 数据是数字化的证据——没有记录下来的事情就没有发生过 43

2.2 追溯——追责、求根源、求真相 44

2.3 监控——监督、检查、评估、监控、检测 46

2.4 洞察——探寻规律,掌握发展的钥匙 47

2.5 商机——挖掘未被满足的需求 47

2.6 预测——指导未来实践的规律 48

第 3章数据分析的思路 50

3.1 先总后分,逐层拆解 51

3.2 抽丝剥茧,寻踪问迹 54

3.3 内涵外延,概念清晰 57

3.4 可视化作图——按照认知规律作图展示 58

3.5 识图的九个基本方法 77

3.6 管理常识是数据分析的基础 92

第 2 篇方法篇 97

第 4章对比与对标——识别事物的基本方法 98

4.1 对比是识别事物的基本方法 99

4.2 对比——横向、纵向及多维度对比 100

4.3 比值比率背后的逻辑 104

4.4 指标的逻辑与管理指标 107

4.5 对标的层次和维度 111

4.6 标杆管理与榜样的力量 122

第 5章分类——认知事物的基本方法 125

5.1 什么是分类?为什么要分类?分类的方法是什么 12

5.2 解构事物的三要素——要素、属性和行为 134

5.3 维度分类法 137

5.4 属性分类法 138

5.5 流程分类法 140

5.6 层级分类法 142

5.7 分类中的权重设定问题 143

第 6章聚类——寻找规律的第一步 147

6.1 聚类的基本逻辑 149

6.2 聚类的因子和主成分 152

6.3 聚类的步骤 154

6.4 有序聚类与时间序列聚类 161

第 7章逻辑关系——寻找事物之间的因果规律 163

7.1 相关性与相关系数分析 164

7.2 事物之间的逻辑关系与科学规律 167

7.3 果因关系与因果关系,看不见的事物发展逻辑 168

7.4 事物发展规律的复杂性与科学抽象 171

7.5 因果关系与回归分析 173

7.6 逻辑回归 179

7.7 关联与共生——现象与规律的探寻 180

第 8章预测——数据分析的终极目标 183

8.1 预测是数据分析的终极目的 184

8.2 预测的必要性和误差的必然性 188

8.3 经验预测法 190

8.4 类比预测法 192

8.5 惯性法与时间序列分析 195

8.6 逻辑关系预测法 198

第 9章结构——事物组成的“配方” 201

9.1 解构与结构 202

9.2 结构关系影响着事物的根本属性 205

9.3 结构的基准——激励中的预期管理比实际激励更加有效 208

9.4 关键要素与非关键要素 209

9.5 ·佳组合——人、财、物等企业资源的·佳搭配 212

9.6 结构化效率分析 216

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市场策划·品牌建设·销售模式实用工具大全

以“要点+流程+制度+表格”的形式,深入解析企业营销管理所需技巧,使整个营销管理知识体系一目了然
市场策划·品牌建设·销售模式实用工具大全》一书,从市场调查、产品策划、促销策划、品牌管理体系建立、广告宣传推广、销售渠道管理、客户管理、销售团队管理、销售业务过程控制9个方面对常用的管理工具进行了详解。 
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《市场策划·品牌建设·销售模式实用工具大全》一书,可供公司经理、部门主管及一线营销人员日常使用,也可供企业培训师、咨询师及大专院校相关专业师生阅读参考。

作者简介

鞠晴江,女,电子科技大学经济与管理学院副教授,四川大学经济学博士,主要从事区域经济与可持续发展、应用微观经济学等领域的研究,在相关方向主持“国家社会科学基金青年项目”、“四川省哲学社会科学研究规划项目”、“四川省科技厅软科学项目”、“四川省统计科学研究计划项目”以及多项横向委托课题,在国内外核心期刊及会议上发表论文十余篇。项目曾获2012年度国家社会科学基金青年。著有《以基础设施促进新型城镇化发展研究:理论与实践探索》。

目录

第一部分 市场策划实用工具 
第一章 市场调查管理工具 
市场调查是市场营销领域中的一个重要元素,它把消费者、客户、公众和营销者通过信息联系起来,这些信息有以下职能:识别、定义市场机会和可能出现的问题;制订、优化营销组合并评估其效果。 
003/ 第一节 市场调查管理要点 
003/ 要点1:常见市场调查活动 
003/ 要点2:调查方法 
004/ 要点3:市场调查实施 
006/ 要点4:竞争对手调查 
007/ 要点5:调查数据整理 
009/ 第二节 市场调查管理制度 
009/ 制度1:市场调研控制程序 
012/ 制度2:市场调研工作制度 
014/ 制度3:零售企业门店市场调查管理制度 
016/ 第三节 市场调查管理表格 
016/ 表格1:市场调研立项申请单(自行) 
017/ 表格2:市场调研立项申请单(委托) 
017/ 表格3:专项(自行)调研审核意见单 
018/ 表格4:例行调研审核意见单 
018/ 表格5:专项(委托)调研评估单 
019/ 表格6:竞争对手详细情况调查表 
021/ 表格7:某食品企业商圈调查表 
025/ 表格8:商业消费调查问卷表 
026/ 表格9:媒体调研问卷表 
028/ 表格10:同类产品价格调研表 
028/ 表格11:市场各区域竞争产品对比表 
029/ 表格12:市场占有率分析表 
029/ 表格13:消费者购物意识分析表 
030/ 表格14:市场开拓分析表 
031/ 表格15:产品营销分析表 
031/ 表格16:畅销产品分析表(一) 
032/ 表格17:畅销产品分析表(二) 
033/ 表格18:市场总容量调查估计表 
033/ 表格19:市场,占有率分析表 
034/ 表格20:市场相对占有率分析表 
034/ 表格21:新商品销路调查分析表 
035/ 表格22:产品市场调研分析表 
035/ 表格23:市场调研状况月报表 
036/ 表格24:市场月度信息反馈报告 
037/ 学习总结 
第二章 产品策划管理工具 
产品策划是以实现企业利益为出发点,以满足目标消费群体的需求为导向,从市场营销的角度,通过对产品明确定位、产品组合策略和产品生命周期管理,实现产品从无到有,到卖给消费者(规划、设计、开发、采购、生产、销售)等的一系列规划和管理。 
039/ 第一节 产品策划管理要点 
039/ 要点1:产品定位 
040/ 要点2:新产品策划 
045/ 要点3:产品定价策划 
047/ 要点4:产品组合策划 
048/ 第二节 产品策划管理制度 
048/ 制度1:产品市场营销策划管理办法 
055/ 制度2:产品定位策划程序 
057/ 制度3:新品上市推广策略控制程序 
059/ 制度4:新产品宣传制度 
061/ 制度5:产品定价方案审批管理规定 
063/ 制度6:产品销售价格管理办法 
065/ 第三节 产品策划管理表格 
065/ 表格1:产品方案—区域厂商结构表 
066/ 表格2:产品方案—厂商增长表 
067/ 表格3:产品方案—区域增长表 
067/ 表格4:客户需求分析表 
067/ 表格5:竞争产品对比表 
068/ 表格6:区域机会描述表 
069/ 表格7:重点客户机会描述表 
069/ 表格8:产品方案—目标设定表 
069/ 表格9:产品方案—目标时间分解表 
070/ 表格10:产品方案—目标区域分解表 
070/ 表格11:关键成功要素分析表 
070/ 表格12:产品报价表 
071/ 表格13:软文宣传规划表 
071/ 表格14:市场活动规划表 
072/ 表格15:市场促销规划表 
072/ 表格16:代理商调查评估表 
074/ 表格17:代理商选择标准表 
074/ 表格18:产品方案—区域市场描述表 
075/ 表格19:产品方案—区域市场布局表 
075/ 表格20:产品方案—损益表 
076/ 表格21:新产品策划内容表 
076/ 表格22:新产品上市计划表 
077/ 表格23:新产品营销策划书模板 
079/ 表格24:产品售价表 
079/ 表格25:产品售价计算表 
080/ 表格26:产品定价分析表 
080/ 表格27:产品市场性分析表 
081/ 表格28:产品营销分析表 
081/ 表格29:产品降价申请表 
082/ 表格30:价格变动影响表 
082/ 表格31:定价方案审批表 
083/ 学习总结 
第三章 促销策划 
促销策划是指运用科学的思维方式和创新的精神,在调查研究的基础上,根据企业总体营销战略的要求,对某一时期各种产品的促销活动作出总体规划,并为具体产品制订周详而严密的活动计划。 
085/ 第一节 促销策划要点 
085/ 要点1:促销策划的层面 
085/ 要点2:促销策划的形式 
085/ 要点3:开展促销调查 
088/ 要点4:策划促销活动 
097/ 要点5:促销前人员的培训 
099/ 要点6:布置促销活动现场 
103/ 要点7:促销的现场管理 
104/ 要点8:促销的效果评估 
105/ 第二节 促销策划管理制度 
105/ 制度1:促销方案制订控制程序 
106/ 制度2:促销管理制度 
109/ 制度3:促销活动管理办法 
112/ 制度4:全国大型促销活动组织管理办法 
113/ 制度5:促销品管理规定 
119/ 制度6:促销赠品发放办法 
120/ 制度7:促销员管理办法(生产企业) 
124/ 制度8:促销员管理办法(零售门店) 
132/ 制度9:临时促销员管理及培养办法 
136/ 第三节 促销管理表格 
136/ 表格1:促销企划表 
137/ 表格2:促销工作计划表 
137/ 表格3:K/A促销计划表 
138/ 表格4:客户促销计划表 
138/ 表格5:促销申请表 
138/ 表格6:促销活动申请表 
139/ 表格7:促销安排表 
139/ 表格8:促销专柜申请表 
140/ 表格9:促销品领用申请表 
140/ 表格10:促销赠品申请表 
141/ 表格11:促销费用明细表 
141/ 表格12:产品领用申请表
《数据驱动的增长之道:从洞察到盈利的实战指南》 在瞬息万变的商业浪潮中,企业能否抓住机遇、规避风险,关键在于能否有效地解读和运用数据。本书并非一本探讨“企业经营数据分析”理论体系,或提供“市场策划·品牌建设·销售模式”通用工具包的枯燥手册。相反,它是一份面向实战、直击痛点的增长解决方案。我们将抛开宏大的理论框架,聚焦于那些能够直接驱动企业业绩飙升的关键环节,通过精炼的案例、可执行的步骤和鲜活的洞察,带领读者踏上一条数据赋能的盈利之路。 第一章:数据,不止是数字:看见增长的隐形脉络 本章将引领读者跳出传统的数据视角,理解数据背后所蕴含的商业逻辑和增长潜力。我们不谈复杂的数据模型,而是从最基础的业务场景出发,探讨如何通过数据发现“沉默的机遇”和“潜在的危机”。 打破信息孤岛,构建统一的业务视图: 许多企业面临数据分散、部门壁垒的困境。本章将分享如何整合不同来源的数据,例如客户交易数据、营销活动数据、运营日志、社交媒体反馈等,形成一个全景式的业务画像。这并非要求进行大规模的IT系统重构,而是强调通过灵活的工具和方法,将散落的“点”连接成“线”,进而描绘出企业运行的“面”。例如,我们会通过一个零售行业的案例,展示如何将线上浏览行为与线下购买记录打通,从而洞察消费者的真实购物路径,发现那些被忽略的转化机会。 从“是什么”到“为什么”:挖掘数据背后的驱动因素: 仅仅知道“销售额下降了5%”是远远不够的。本章将聚焦于如何深入探究数据背后的驱动力。我们将引入一些直观的数据分析方法,比如对比分析、趋势分析、漏斗分析,但更重要的是,将这些分析方法与具体的业务场景相结合。例如,分析销售额下降的原因,可能涉及市场竞争加剧、产品更新迭代滞后、营销活动效果不佳、客户服务体验下降等多个维度。本章将通过一系列场景模拟,引导读者学会提问,学会从多角度审视数据,找到导致问题产生的根本原因。 识别关键增长指标,聚焦高价值行动: 并非所有数据都对增长有同等价值。本章将帮助读者识别出那些真正能够反映业务健康度和增长潜力的核心指标(KPIs)。我们将区分“活跃用户数”、“复购率”、“客户生命周期价值(CLV)”、“转化率”等关键指标,并阐述如何根据企业所处的行业和发展阶段,动态调整这些指标的关注重点。例如,对于初创企业,关注用户增长和活跃度可能更为重要;而对于成熟企业,则需要将重点放在提升客户忠诚度和利润率上。通过聚焦少数关键指标,企业可以将有限的资源投入到最能产生回报的行动上。 第二章:精准触达,点燃客户热情:营销活动的“因果链”重塑 在信息爆炸的时代,如何让营销信息精准地传递给目标受众,并激发他们的购买欲望,是企业面临的巨大挑战。本章将聚焦于营销活动中数据应用的深层逻辑,打破“广撒网”的传统模式,实现“精准打击”的效果。 客户分群与个性化互动:告别“千人一面”的营销: 传统的营销往往忽视了客户的个体差异。本章将深入探讨如何基于客户的行为数据(如浏览历史、购买记录、互动偏好)、人口统计学信息以及消费能力,进行科学的客户分群。我们将介绍一些简单易懂的客户画像构建方法,以及如何利用这些画像为不同群体的客户设计差异化的营销信息和渠道。例如,对于首次购买客户,推送新人优惠和产品推荐;对于高价值老客户,则可以提供专属的 VIP 服务和定制化产品。我们将通过实际案例,展示如何通过个性化营销,显著提升营销活动的转化率和客户满意度。 营销漏斗的精细化运营:从认知到忠诚的转化秘籍: 营销并非一蹴而就,而是一个循序渐进的过程。本章将详细拆解营销漏斗的各个环节(认知、兴趣、考虑、购买、忠诚),并展示如何利用数据来监测和优化每个环节的表现。我们将重点介绍如何通过 A/B 测试、转化路径分析等方法,找出营销漏斗中的“瓶颈”,并提出针对性的解决方案。例如,如果发现用户在“考虑”阶段流失率较高,我们将深入分析原因,可能是产品信息不够详细、价格不够透明,或是竞品信息干扰。通过对症下药,我们可以优化产品详情页、提供更具吸引力的促销方案,或者加强与竞品的对比优势。 营销效果的可视化与持续优化:让每一分钱都花在刀刃上: 营销投入需要有明确的回报。本章将强调营销效果的量化和可视化。我们将介绍如何建立一套清晰的营销效果评估体系,包括 ROI(投资回报率)、CAC(客户获取成本)、LTV(客户生命周期价值)等关键指标。通过直观的图表和报告,让营销效果一目了然。更重要的是,我们将阐述如何基于这些数据反馈,持续优化营销策略,不断提升营销效率。例如,通过分析不同渠道的获客成本和转化效果,我们可以将预算向表现更好的渠道倾斜,并淘汰效果不佳的渠道。 第三章:优化运营,挖掘效率的“金矿”:用数据驱动流程再造 运营是支撑企业持续发展的基石。本章将聚焦于如何通过数据分析,发现运营中的痛点,优化流程,提升效率,从而降低成本,提高利润。 供应链与库存管理的智能调优:平衡供需,减少浪费: 供应链和库存管理是许多企业运营成本的重要构成。本章将探讨如何利用销售数据、生产数据、物流数据等,进行精准的需求预测和库存优化。我们将介绍一些实用的预测模型和库存管理策略,帮助企业在保证客户需求的同时,最大限度地减少库存积压和缺货风险。例如,通过分析历史销售数据和季节性因素,我们可以更准确地预测未来一段时间的产品需求,从而合理安排生产和采购计划。 客户服务的精益化:提升满意度,降低服务成本: 优质的客户服务是提升客户忠诚度的关键。本章将分析如何利用客户服务数据(如咨询量、投诉率、响应时间、解决率)来识别服务瓶颈,优化服务流程。我们将探讨如何通过数据分析,提前预测潜在的客户投诉,并主动进行干预。同时,我们也会分享如何通过自动化工具和智能客服,提升服务效率,降低人力成本,从而在提升客户满意度的同时,实现成本的节约。 产品性能与用户反馈的深度洞察:迭代升级,赢得市场: 产品是企业的核心竞争力。本章将聚焦于如何利用用户行为数据、产品使用数据、用户反馈数据(如应用商店评论、论坛讨论、用户调研)来深入了解产品的优势和劣势。我们将展示如何通过数据分析,找出用户痛点,识别用户未被满足的需求,从而为产品迭代和创新提供坚实的数据支持。例如,通过分析用户在产品某个功能上的停留时间或退出率,我们可以发现该功能可能存在可用性问题,需要进行优化。 第四章:驱动决策,规避风险:数据赋能的战略升级 在不确定的商业环境中,数据是企业做出明智战略决策的罗盘。本章将超越日常运营,探讨数据如何赋能企业的战略规划和风险管理。 市场趋势与竞争格局的洞察:知己知彼,百战不殆: 了解外部市场环境是制定有效战略的前提。本章将分享如何利用公开数据、行业报告、社交媒体分析等多种渠道,洞察市场趋势、识别新兴机会、分析竞争对手的优势和劣势。我们将探讨如何将这些信息转化为可操作的战略洞察,从而帮助企业在激烈的市场竞争中找到自己的差异化优势。 风险预警与机会捕获:用数据构筑企业的“防火墙”与“加速器”: 任何企业都面临各种风险,但数据可以帮助我们提前识别和规避。本章将聚焦于如何利用数据构建风险预警系统,例如通过分析财务数据、运营数据、宏观经济数据,提前发现潜在的财务风险、合规风险或市场风险。同时,我们也将探讨如何利用数据识别和抓住新的商业机会,从而实现企业的跨越式发展。 投资回报与战略落地:让数据驱动的战略更具执行力: 战略的最终目的是落地和产生价值。本章将强调如何通过数据来评估和衡量战略的执行效果,并根据数据反馈进行动态调整。我们将分享如何建立清晰的战略目标和关键执行指标,确保战略的每一步都能被有效追踪和量化,最终实现战略目标,为企业带来切实的增长。 本书的价值在于: 实战导向: 每一个章节都围绕具体的业务场景展开,提供可直接应用于企业实践的方法和案例。 数据驱动: 强调数据在营销、运营、决策等各个环节的核心作用,而非流于理论。 结果聚焦: 最终目标是帮助企业实现增长,提升盈利能力。 易于理解: 避免复杂的学术术语和模型,用通俗易懂的语言阐述数据分析的逻辑和方法。 “数据驱动的增长之道”并非终点,而是一个持续探索和优化的过程。本书将成为您在数据时代,实现企业可持续增长的得力助手。

用户评价

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这本书在实际应用层面给我带来了很多直接的帮助。我之前一直苦于不知道如何将复杂的分析结果有效地传达给非技术背景的管理层。书中关于如何构建逻辑清晰、条理分明的分析报告的指导,以及如何用通俗易懂的语言解释技术细节,对我来说简直是及时雨。特别是关于故事化表达的技巧,以及如何通过图表和数据来支撑论点,让我学到了很多。我尝试按照书中的建议,重新整理了我最近负责的一个项目的数据分析报告,结果出乎意料地好,领导们不仅能够快速理解核心信息,还能够根据我的分析提出更深入的问题,这让我对数据分析在决策过程中的作用有了全新的认识。此外,书中关于如何利用现有工具进行高效分析的介绍,也让我重新审视了我手中掌握的资源,并学会了一些我之前从未注意到的实用技巧,这在一定程度上节省了我学习新工具的时间和精力,而是能够更专注于分析本身。

评分

这本书的开篇就以一个非常引人入胜的案例切入,让我立刻感觉找到了解决实际问题的钥匙。我之前在工作中,常常会遇到数据摆在面前,但就是不知道该如何下手,感觉信息量很大,却又无法提炼出有价值的洞察。这本书的作者似乎非常理解这种困境,他没有一开始就抛出晦涩难懂的理论,而是通过一个我经常会遇到的场景——市场活动效果评估,来一步步引导我思考。他分析了不同数据来源的局限性,以及如何通过交叉验证来提升数据的可靠性,这一点对我触动很大。特别是关于如何设定科学的KPI,以及如何利用A/B测试来优化营销策略的章节,简直是为我量身定做的。书中还列举了许多不同的分析方法,比如用户画像构建、客户生命周期价值分析等,而且每个方法都配有详细的步骤和注意事项。我最欣赏的是,作者并没有仅仅停留在“怎么做”,而是深入探讨了“为什么这么做”,这让我对整个分析流程有了更深的理解,不再是机械地套用公式,而是能够根据实际情况灵活变通。读这本书,感觉就像是和一位经验丰富的导师在进行一对一的交流,他不仅教会我方法,更重要的是点燃了我用数据驱动决策的信心。

评分

这本书的理论深度让我印象深刻,但它并没有因此变得枯燥乏味。作者在阐述复杂的分析模型时,总能巧妙地将其与具体的商业场景相结合,让我能够清晰地看到这些理论在现实世界中的应用价值。我尤其对关于市场预测和趋势分析的部分感到兴奋。过去,我总觉得市场预测是一件非常玄乎的事情,很大程度上依赖经验和直觉。但这本书让我看到了如何运用统计学方法,比如时间序列分析和回归分析,来建立更具科学性的预测模型。书中提供的模型示例非常详尽,并且作者还解释了不同模型的适用场景和潜在的局限性,这让我在实际操作时能够做出更明智的选择。此外,书中关于数据可视化工具的介绍和使用技巧也给了我很大的启发。我一直都知道数据可视化很重要,但之前总是做得比较粗糙,难以清晰地传达信息。这本书介绍的几种主流可视化工具,以及如何设计出既美观又富有洞察力的图表,让我大开眼界。我试着运用其中一些技巧来整理我部门最近的销售数据,结果发现,通过更清晰的图表,团队成员们都能更快地理解数据背后的含义,讨论也变得更加聚焦和高效。

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阅读这本书的过程,就像是在搭建一个完整的企业经营分析体系。它不单单介绍某一个具体的分析工具或方法,而是提供了一个从数据采集、清洗、分析到最终应用的全链路解决方案。我特别喜欢其中关于数据质量管理和数据治理的章节。在很多公司,数据质量参差不齐是影响分析效果的巨大隐患,而这本书恰恰抓住了这个痛点,给出了切实可行的建议。从数据字典的建立,到异常值处理的策略,再到如何建立数据质量监控机制,都写得非常细致。此外,书中关于如何建立数据分析团队和培养数据素养的内容也让我受益匪浅。它提醒我,技术和工具固然重要,但最终的执行者是人,如何激励团队成员,如何让他们理解数据分析的价值,以及如何让他们具备运用数据解决问题的能力,才是成功的关键。我开始思考如何在我自己的团队中引入一些书中提到的方法,比如定期的案例分享和数据分析培训,相信这会极大地提升我们团队的整体能力。

评分

这本书的独特之处在于,它不仅仅停留在技术层面,而是深入探讨了数据分析在企业战略层面的应用。作者通过一系列的案例,展示了如何利用数据来指导品牌建设、市场定位和销售模式的优化。我尤其对书中关于客户细分和个性化营销的部分印象深刻。它让我理解到,精准的客户画像和深入的需求洞察,是制定有效的营销策略的基础。书中提供的分析框架,让我能够系统地思考如何从海量用户数据中挖掘出有价值的洞察,并将其转化为可执行的营销行动。例如,关于如何通过RFM模型来识别高价值客户,以及如何为不同客户群体设计差异化的营销方案,这些内容对我启发很大。这本书让我意识到,数据分析并非孤立的部门职能,而是应该贯穿于企业经营的各个环节,从产品研发到售后服务,都可以通过数据分析来不断优化和提升。它提供了一种全新的视角,让我看到了数据分析在推动企业整体增长方面的巨大潜力。

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二本书各有价值

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二本书各有价值

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企业数据分析,很有帮助,内容比较全面,干货

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专业不错,讲得易懂。

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挺好。 的。

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二本书各有价值

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