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。
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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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。
评分阅读这本书的过程,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。
评分二本书各有价值
评分二本书各有价值
评分还可以
评分二本书各有价值
评分企业数据分析,很有帮助,内容比较全面,干货
评分专业不错,讲得易懂。
评分挺好。 的。
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