数源思维：业务导向的数据思维秘籍 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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产品特色

编辑推荐

　　作者20年执着专研，勇敢实践的真实分享。

　　写给非专业数据技术从业人员利用数据解决问题的思维方法。

　　读者对象：管理者、咨询师、行业分析师、产品经理、运营经理、市场营销人员等。

内容简介

　　《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》为非专业数据技术人员提供了一种有效利用数据解决问题的思维方法——数源思维。这种方法的简单描述，就是“从业务中来，回业务中去”。《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》的上篇使用实例和典故详解了数源思维内涵和四个操作步骤。下篇同样以实例方式展示了数源思维如何在各部门的业务中发挥威力，并将企业策略制定工作从传统被动、慢速、静态的方式转变为主动、快速、动态的方式。

　　《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》可以帮助企业市场、产品、运营等业务管理者建立或提升数据导向的业务问题解决能力，可以帮助战略规划或中高层管理者提升数据导向的战略分析能力，同时《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》也可以作为商学院高年级学生的思维方法学习与训练用书。阅读《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》不需要任何高等数学或统计学基础。

作者简介

　　仓剑，米饭科技创始人，前新浪微博数据中心资深数据分析师，新浪学堂培训师，数据驱动课题组组长。前赛迪顾问软件产业研究总监、总经理。在近20年的职业生涯中，先后从事软件售前、战略咨询顾问、行业分析师、数据分析师等工作，最后自己创业，这是一条从业务走向数据再回到业务的职业道路，仓剑将其结成一份工作总结，形成此书。

精彩书评

　　很多企业目前处于收集和整理大数据的阶段，之后会面临如何分析这些数据，让数据发挥价值的问题。《数源思维》从收集、整理数据的角度出发，给出了分析的思维方法，并应用于企业内部管理中。从“问、拆、解、谋”几步入手，描绘了数源思维的过程。针对企业内面临的如何发挥数据价值的问题，给出了自己的建议。该书列举了大量生动的案例，文笔风趣，通俗易懂，是部开卷有益的书籍！

　　——中国移动大数据总设计师 段云峰

　　这套《数源思维》心法，以业务为源头，以数据为血液，以信息系统为载体，自下而上形成判断，并将业务判断化为数据支撑，终形成将战略化为行动的量化指导。本书能为广大还未实施数据战略的公司，提供非常有益的借鉴和思考。

　　——新浪数据中心总监 罗盎

　　从企业经营角度说，手中有图、心中有数是经营者的基本要求；从行业发展角度看，未来越来越依赖数据来透析用户的真实诉求，这也是大数据和人工智能领域火热的一个原因。本书能让非技术人员读懂数据、利用数据、还原数据背后的真实市场，你值得拥有。

　　——《互联网运营之道》作者，创新工场市场商务总监 金璞

　　数据为王时代，并不是谁有数据谁为王的时代。决定成败的还是思维能力：清晰问题，明白关键，精通方法，懂得解决。本书作者以大量实例生动讲解了这样的思维，从实务操作的角度尝试给没有经过数据技术训练的各级人员提供一次拥抱未来所需能力的学习练习机会。打开书吧，未来，已来。

　　——华夏幸福产业规划院副总经理 张涛

　　信息爆炸时代，获取信息不再是难题，而提出正确的问题才是有效组织信息的关键。同样，作者提出，在利用海量数据之前，能够以数源思维统领全局，才是真正发挥大数据价值的关键——一个正确的逻辑才是应用数据产生有效结论的保证，而非数据本身。

　　——清华大学中国金融研究中心商业模式研究工作室执行主任 张华光

　　在十年互联网产品生涯中，我每天睡醒一眼就是看产品和运营数据。2016年，我开始创业做食品行业，依靠数据决策让抱抱堂爆米花在一年里成长为年销售额 3 亿元的爆款单品。《数源思维》一书从零开始，讲述了数据的产生和运营。从业务操作到数据化战略思维，由浅入深传授了业务导向的数据化思维方法。当公司经营数据产生一点波动，你的大脑就能在几分钟内做出业务判断和策略调整时，恭喜你，你已学会数源思维了。

　　——抱抱堂联席 CEO、前新浪微博产品副总经理 林水洋

　　数源思维理念的提出及阐述，是对传统认知中数据只被动反映历史的颠覆与再思考，是大数据在市场营销应用中高层次的实现。这种思维方法将过往内在的人脑决策过程用结构化、数据化的方式进行了剖析和展现，特别是对互联网营销、运营及公司经营战略工作者具有极其现实的指导意义。

　　——九信金融副总裁 郑冠楠

　　大数据不仅仅是代表着一种技术，更多是代表着一种新的思考、思维方式，大数据应该以应用、解决企业中各类问题为导向，而如何让大数据在企业实际中“落地”，具备数据（数源）思维是核心。仓剑的这种数源思维三种境界：没数—有数—驭数让人眼前一亮，这本书值得大家去读去品。

　　——中国统计网 CEO 数据海洋

　　在看完《未来简史》后看到了这本书，特别意外且兴奋。如果说《未来简史》展示的未来令人惶恐，那么《数源思维》展示的未来则让人重归平静。因为前者提出了一个挑战性的趋势，而后者则提供了适应这一趋势的方法。数源思维的“问拆解谋”四个步骤中，算法可替代的只在“解”这一步，也许将来AI还能完成“拆”，但“问”和“谋”在可预见的未来都是人类专长。所以我们必须升级自己到数源思维，与未来对接，将人工智能和算法纳入到我们的思维体系里。

　　——读者 乌鸡白凤九

　　对于缺乏大数据技术基础的管理者在面对铺天盖地的大数据概念时，心里是焦虑的。但是看完《数源思维》一书才理解，用好数据的关键并不在于技术，思维上的升级才是根本。数源思维，是管理者跟上数据时代的必备工具。

　　——读者 IT书友会

目录

上篇 解密数源思维

第 1 章 数源视角下的三重境界 2

只见业务不见数；又见业务又见数；只见业务不见数……

数据及其处理技术是招式，当忘掉招式的时候，就是练成数源思维秘籍的时候。

1.1 没数 2

1.2 有数 4

1.3 驭数 6

1.4 数据就像金箍棒 9

1.5 数源思维的战略性 12

第 2 章 数源思维不是什么 15

数源思维是大数据思维吗？是数据化管理吗？是商业统计分析吗？是一种数学应用吗？

既是，也不是。这些都是数源思维的招式，如果没有它们，则不能解决任何实际问题。但这其中任何一招都构不成数源思维。

2.1 数源思维不等于数据思维 15

2.2 数源思维不等于考古发掘 20

2.3 数源思维不等于数学逻辑 22

2.4 数源思维不等于 KPI 思维. 24

2.5 数源思维的四步曲 27

第 3 章 问，数源思维与产品思维、用户思维 32

提问——将业务问题转化为数据问题是数源思维第一步的核心任务。实现这一任务的路径和方法可以有多种，但最终要实现的目标是一致的。

3.1 三类思维的关系 32

3.2 提问要点 39

3.3 不要搞错决策对象 43

第 4 章 拆，问题的拆分 46

拆分——第一步中定义好的问题往往因为比较宏观而无法直接着手解决，我们就需要将其拆分为更微观的细节问题，进而再去寻找细分问题的解答方法。

4.1 从整到分，从分到整 46

4.2 结构化拆分问题的方法 50

4.3 相亲看眼缘吗 55

4.4 相关问题的转换 59

4.5 攻击要害 60

4.6 问题的时空转换 61

第 5 章 解，设计解决问题 64

解答——当问题已经足够明确和细分，能着手开始解决后，我们就进入了“解”的步骤。在解答问题的整个过程中与思维密切相关的是方法、算法设计。

5.1 问题类型 64

5.2 定性问题的测量方法 67

5.3 全局问题的局部算法 73

5.4 大问题的逐步求精 76

5.5 难测问题的替代算法 82

5.6 利用实验创造数据 87

第 6 章 谋，数源思维与科学思维、人文思维 93

科学思维——探究客观之理，做令人信服之论；

人文思维——抒发主观之情，记感人情怀之述。

6.1 科学思维与数据说服 93

6.2 人文思维与数据感人 99

6.3 推理说服与想象感人 104

6.4 要有一个好故事 107

6.5 符合视觉需求 116

第 7 章 认识数据的局限和代价 130

要用好数据这项工具，除了要知道它的优势，还必须清楚在现有条件下它的劣势，从而避免应用时的偏颇。但从总的趋势来说，机器利用数据做出的判断越来越精准，比如下面第一节讲到的人脸识别例子，在最新的人机大战中，机器又实现了超越。

7.1 非结构化数据的局限 130

7.2 非直观化数据的代价 134

7.3 结果影响行为的困扰 137

下篇 打通任督二脉

第 8 章 什么叫接地气的战略 142

要形成企业战略，观察的角度和思考的维度应该如何选择？是要观察外部环境，还是应该考察内部资源；是要静态的分析，还是应该动态的调整？对于这些问题的解答虽然并无定论，一直在发展变化，但还是存在一个相对确定的总体趋势。

8.1 内外动静两相宜 142

8.2 自下而上藏乾坤 150

8.3 互联网金融要从隔壁起，不信你问“马爸爸” 156

第 9 章 如何看透产业、行业 160

产业和行业的状态及其发展是企业进行战略思考时最重要的外部环境信息。同时，因为它们是企业运行的直接环境，企业中多个部门的业务是与这两者有直接的接触，所以对它们的观察和感知就有条件融入这些一线部门的业务中。

9.1 企业、行业、产业、市场，你分得清吗 160

9.2 一箭射穿产业迷雾 167

9.3 照亮行业的太极图 172

9.4 看透产业、行业的太极剑 178

9.5 总裁问题人人可解 179

第 10 章 市场/销售部门如何替总裁分忧 185

市场部的业务直接与用户和市场接触，在工作中会将大量市场数据带入企业，有效利用这些数据就能形成战略分析信息。销售部会将竞争对手信息带入企业，从而帮助企业了解行业竞争态势，分析自身优劣势。

10.1 吹动市场的三叶扇 185

10.2 魔道相争修出正果 193

10.3 市场争夺中的知彼之道 200

第 11 章 产品部门如何替总裁分忧 205

产品设计和开发部门的工作涉及产业、行业和用户需求，因此会不断将相关数据、信息带入企业。利用好这些数据、信息就能提高战略思考的动态能力。

11.1 产品更新中也能探知机遇与威胁. 205

11.2 书名竟然可以这么取 208

11.3 顺藤摸瓜理解用户需求 215

第 12 章 运营部门如何替总裁分忧 219

运营部门是企业中与用户互动最频繁最密切的业务单元，因此运营工作会持续产生有关用户、需求的丰富数据。对于这些数据的有效利用，就能形成判断市场机遇、威胁的信息，从而支持动态的战略思考。

12.1 阅尽亿万用户只用一眼 219

12.2 如何释放深藏在人与人之间的核能 225

12.3 马云屡败屡战背后的骇人趋势 232

第 13 章 总裁的决策 239

一线业务的信息有了以后，如何进行汇总、整合、分析，从而形成战略？

13.1 四部门替总裁分了多少忧 239

13.2 数据/规划部门粉墨登场 242

13.3 上下通达独孤求败 244

后记 246

鸣谢 248

参考文献 249

图索引 253

精彩书摘

　　序言

　　仓剑同志在多年管理咨询工作实践的基础上写了这本《数源思维》。我拿到书的初稿阅读后，给我最大的冲击倒不是书中具体内容，而是书名和研究的主题。

　　首先，让我想到的是赫拉利在《未来简史》中阐述的“数据中心主义”。从人类发展的大历史观来看，早期智人的决策是依据于宗教经书和神的意志；后来出现了人文主义革命，一切决策听从人的自由意志和选择；到了今天，随着大数据、算法和人工智能的出现，人的决策已逐步让位给了数据。例如，去医院看病，医生先要你去做检验，再根据检验结果配药；再如，对宏观经济形势的判断，要先看统计数据，对出台的政策效果的评价，也要靠数据说话。种种事实表明，“以人为中心”的社会正在向“以数据为中心”的社会转变，这是一场业已出现的深刻的革命。仓剑提出的“数源思维”正是在这种背景和趋势下，所展开的研究。

　　第二，本书研究的重点是企业的战略决策和管理，试图为企业的高管提供一种新的思维模式，非常具有现实意义和价值。由于企业经营环境的变化，企业面临着转型升级的挑战，“做什么”比“如何做”更加重要，更难决策。如果仅仅靠高管人员的传统经验和直觉， 显然是不够的。仓剑在书中提出了一套“数源思维”结构和程序，依据“大数据”来辅助决策，进而保证决策的有效性，这是企业高管人员值得关注的，也是应该掌握的一项技能。

　　第三，随着工业 4.0 的推进，企业的经营管理正在发生变革。与世界先进水平相比，中国企业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显，转型升级的任务十分艰巨。然而，转型升级的根本在于思维模式和决策方式上的转变。“管理就是决策”，这是西蒙讲的一句名言。仓剑提出的数源思维，正是他在从事咨询工作的实践中，看到了大数据、云计算和人工智能等技术的出现，将有助于高管人员运用在战略决策中，有助于在有限理性下做出明智和满意的决策，有助于提高系统决策方案的可能性和可行性。

　　以上是阅读仓剑同志《数源思维》初稿的几点体会。仓剑是我十几年前带的研究生，在校期间勤奋好学，工作后勇于进取，这本《数源思维》是他十多年来实践和思考的结晶。这本书顺应了数据时代的大趋势，相信对企业高管和咨询界会有启示和帮助。

　　东南大学教授 江苏省城市发展研究院理事长 仇向洋

　　没数

　　相比其他创业者，何笠阳的创业历程算是比较顺利的，公司成立三年多就上了新三板。这很大程度上得益于公司业务切入了一个相对专业且成长异常迅猛的行业——儿童科技实践教育。

　　三年多前，何笠阳和另一个儿童教育专业的伙伴，也是现在公司的分管课程产品开发的副总裁，一起成立了做学科技有限公司。他们合作开发了一套利用积木、儿童电子拼装玩具和电子游戏来训练儿童空间、力学、电学等感知和动手能力的课程。

　　课程还没有面世，他们就得到了一个大的玩具销售商的 100 万元种子投资，并且可以在这位销售商自己直营的玩具店铺内进行课程教授和推广。

　　但在公司上市前的那几个月，何笠阳却经历了前所未有的压力，几乎没睡过一个好觉。为了准备上市文件，承销商催着他折腾各种财务、业务数据。当时上市融资项目主要是要投入新的直营店建设和线上服务平台开发。其中一个重要任务就是对单店经营情况要有完整精确的数据，来对未来投资项目进行预估。当时的情况是每家直营店本身并不是一个独立经营主体，财务上都是统一到城市的子公司的，销售则是单店各管各的，但运营则同时存在统一和分管两种情况。于是财务一套数，销售一套数，运营一套数，这三套数之间在逻辑上应该是统一的，但实际操作上却没有直接联系。这样的结果就是只能计算每个城市的平均单店收益，而没法计算具体某一个店的实际收益。这种平均值不单对实际经营缺乏指导意义，就是拿来做上市项目可行性研究报告，去糊弄外行也很难有说服力。而且销售、运营等数据还都是在各店手工单机填报的 Excel文件中，光整理汇总这些数据就已经让公司各环节焦头烂额了。怎么再去补上这个大坑？

　　何笠阳这时基本是靠直接与各部门人的沟通和到店观察的直观体验来管理，幸亏现在公司规模还不大，几十号人每周都能聊个遍。但在跟大家聊的过程中还是发现业务人员不单对内部数据懵懵懂懂，对外部数据也缺乏认识。比如这天跟直营销售团队开会，何笠阳问起在直营店周边 3 公里范围内的居民里有多少 12 周岁以下的孩子时，销售主管居然一脸“呆萌”地望着何笠阳，支支吾吾答不上来。何笠阳又接着问了一连串问题： “购物中心周末和工作日客流量是多少？哪个位置人流量最大？客户构成是什么样的？整个购物中心一天的营业额是多少？儿童相关产品服务占多少？”。这时销售主管头上的汗已经挂到下巴了，都没敢擦。

　　不过何笠阳没有发火，因为虽然没有这些认识，但去年这位主管的团队也完成销售任务了。只是上市后的规模扩张和线上线下两条路并进眼看就要来了，目前这没数的诗意还能撑多久真是很难想象啊。何笠阳面对这样的情况不禁感叹，对公司整体经营状况真的是心里“没数”啊。

　　何笠阳和做学科技上市前面临的这种“没数”状态对于绝大多数初创企业或中小规模传统产业中的企业来说都很有代表性。

　　“没数”，顾名思义就是管理者对业务运转缺乏量化的认识，决策基本凭经验、凭感觉、凭定性的认识。

　　这并不是说在业务运转过程中没有产生数据，或没有积累一些数据，比如财务数据，无论如何总是会被记录下来的。只不过这些数据由于只是被动、被迫地记录来应对企业基本需要，所以数据记录的范围有限，目标不明确，也不会对业务本身产生针对性的影响。还有没数的状态也包括数据碎片化、本地化存在。企业即使有数据也还处在孤岛状态，各个部门、各业务单元的数据都是独立记录，相互隔绝的，没有形成企业统一的数据，更不用说数据流了。此外，对企业外部的认识，同样也处在直观感觉和定性认识层面，正因为企业业务都处于没数状态，这时的老大们脑子里就算有数源思维，但是眼中没数，心里也是生不出数来的。

　　有数

　　做学科技上市后，为了早日结束没数状态，何笠阳终于下决心腾出时间、精力和资源开始着手规划建设公司内部的信息系统了。统一规划，分步实施，经过了 2 年的集中建设，做学科技内部的信息系统已基本成型。以财务、 CRM和课程管理子系统为核心的企业 ERP 系统算是建立起来了。

　　公司这时的收入相对上市之初尽管已经翻了两番，但员工数却增长了近 10倍，业务的利润率在不断下滑。如果照这个趋势发展下去，不出两年做学科技就要转盈为亏了。为了控制住过快膨胀的成本和费用，并刺激人员效率的提升，何笠阳决定将刚从 MBA 课上学来的 KPI 考核体系引入公司管理。将公司总体目标量化，并层层分解，直到每一个员工，实行全员数据化目标管理。同时有了信息系统的基础，何笠阳对各业务部门给他的汇报都提出了拿数据说话的要求。提报的方案、计划的理由必须量化论证，成果目标必须量化，实施的条件、资源要求必须量化。总之，没数就不批资源，没数就不认可成绩。

　　又经过了一年多的数据化运行，何笠阳不再需要每天奔波在各种会上，跟各方面的人一一去聊，也能对公司运营状态做到心中有数。公司的成本和各项费用率都有了明显下降，员工增长速度也显著放缓，而收入从全年看还能保持较快增长速度。何笠阳非常满意，终于将公司整体上从“没数”状态带入了“有数”状态。但有两个问题却让何笠阳有点担忧：一是客户投诉率在显著上升；二是新产品/服务开发上一直没有

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生活用品一直在京东买。方便，快捷。家里缺什么，马上买，用plus又能免运费。第二天一早就到了。以后不用囤货了

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隔天就到了，质量也不错。

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内容不错，买了几本大数据方面的，这本最好

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