商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[丹麦] Gert H.N.Laursen，Jesper Thorlund 著，柯晓燕 译

图书标签:

• 商业分析
• 商业智能
• 数据分析
• 数据挖掘
• 报表分析
• 决策支持
• 案例分析
• 管理学
• 精益分析
• 可视化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115460219

版次：2

商品编码：12156777

包装：平装

丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛

开本：小16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：223

正文语种：中文

编辑推荐

1.近年来随着新型营销模式代替传统模式、数据仓库技术、各类分析挖掘软件技术、报表工具、移动互联网应用的发展，商业智能应用迎来了爆发发展期。但我们同样也看到，长期以来数据挖掘、商业智能分析应用似乎是企业内信息主管的事情，缺乏与经营管理决策、市场营销、生产流程的结合，难以变成真正的生产力，这也是国内企业实施商业智能分析项目的zui大风险所在；另一方面，高校的教学更是偏向算法、模型技术、技术架构方面，对于这个领域的人才培养需要引进国外以实践经验总结、企业商业应用实施为主的的图书。
2.《商业分析方法与案例 **报表的商业智能（第2版）》案例丰富并有很多卓有远见的思考和指引，由商业分析领域享有盛名的专家格特.劳尔森和珈斯珀.斯尔兰德共同著写，讲述了如何利用强大的信息分析技术帮助组织在任何市场条件中获得生存和发展。内容包括：商业分析的内涵、商业分析模型、战略决策层的商业分析、应用功能层级的信息开发和部署、分析层的商业分析、数据仓库层的商业分析、源数据采集和整合、构建商业智能的能力中心、如何评估和确定商业分析项目优先次序，以及商业分析的前景展望，涵盖商业分析模型构建、数据仓库建设、数据源及采集部署实施的方方面面，把商业分析是什么、有什么价值、怎么做、如何评估等，完整地呈现出来。
3.《商业分析方法与案例 **报表的商业智能（第2版）》第1版于2013年出版，第二版增补了第1版出版后的前沿研究及发展，大数据和实时数字化决策已成为分析战略的主要组成部分，新技术的发展，让企业能从不断增多、不断涌入的数据中获得更多、更深的洞察力。本书还从企业现实收益的角度，解释和讨论了新术语、新理论和新技术，并重点探讨了历史数据的前瞻性思考、解析，以及如何善用分析推动业务规划。本书内容包括数据仓库、大数据、社会化媒体、信息安全、云技术和未来发展趋势，以及专家对该领域的现状和问题的实践和见解。

内容简介

《商业分析方法与案例 **报表的商业智能（第2版）》把商业分析定位成与企业经营战略相关的整体性信息科学，介绍聚焦于IT技术、战略管理、商业活动过程的交汇点的商业分析模型，兼顾组织所面对的市场环境，案例丰富并有很多卓有远见的思考和指引，讲述如何利用强大的信息分析技术帮助组织在市场条件中获得生存和发展。

作者简介

格特.劳尔森先生是马士基公司的客户智能的领导者，马士基是世界上zui大的集装箱航运公司。他聚焦于借助各种数据来帮助组织从产品导向转向以客户为中心，这些数据源包括数据仓库、市场调查、客户一对一访谈、一线员工访谈、销售组织以及专家访谈等。 珈斯珀.斯尔兰德是商业智能领域的zi深咨询顾问和发言人，主要研究领域是商业智能、商业管理分析和微观经济学，在整个欧洲都有较高知名度和影响力。

目录

第一部分 领导新纪元：管理者所面临的挑战
第1章 时代，波澜壮阔的不可抗力 003
领导的3个纪元：过去、现在、未来的管理 004
我们所处的后喻时代 009
当一切都不再确定后：时代为管理带来的3个变化 012
权力正在发生转移 017
第2章 从管理1．0到管理2．0 021
管理者的窘境：知识全面普及，认知远未升级 022
管理者的“越狱”：逃离经验的囚牢 024
进化成激励型管理者：让我们重新思考管理本身 025
第二部分 未来管理新趋势：经营型的管理人才
第3章 只懂管理的管理者已过时 031
纯粹管理者的局限在哪里 032
管理者与经营者的关键区别 035
企业呼唤经营者 038
第4章 从管理者到经营者 043
转变到经营者 044
经营者的重大使命：让每个人都变得更重要 046
第5章 完成经营者的能量之环 049
让经营者成为宇宙爆炸的奇点 050
建立你的影响力 052
使人践行你的价值观 055
第三部分 从效率到效能的突破
第6章 效能：被忽视已久的关键指标 061
效率和效能 062
管理状态，而非时间 066
两个重要的维度 068
管理的心智模式 072
第四部分 经营实践与管理突破
第7章 从问题导向到机会导向 079
问题导向是问题解决的契机 080
工具1：多问What、How 083
工具2：在组织内部思考如何开AI会议 090
工具3：重新思考“反馈”和“前馈” 092
第8章 从短板导向到优势导向 098
从关注短板到关注长板 099
关注就是事实 103
心想就能事成 106
第9章 从制度导向到价值导向 109
制度博弈是一个零和游戏 110
正在敲响的制度警钟 113
唯有价值观才能真正触碰核心 116
从制度到价值观 122
第10章 从能力导向到能量导向 126
严苛的管理者是如何消耗能量的 127
能量是真实而且可见的 131
健康的身体本身可以产生能量 133
良好的情绪保证能量的质量 136
宽容可以激发更大的能量 140
从评估价值到激励创造价值 142
第11章 从刺激导向到激励导向 146
什么是刺激导向 147
刺激导向的重大缺陷 150
双因素理论 153
激励因素才是调动工作积极性的关键因素 155
从外部刺激到内在激励：真正的激励来自于内心 159
管理者的日常激励行为 163
多鼓励少表扬 169
第12章 从人事导向到对事不对人导向 172
对事不对人导向的目的 173
合作式沟通的3个要素 176
实践合作式沟通 179
三层对话结构促进有效沟通协作 185
第五部分 非权力领导力
第13章 领导力的新假设 193
无权力不代表无领导力 194
你的权威从何处来 199
建立领导力的8个新假设 201
第14章 非权力的领导方式： 203
管理90后员工的四大工具 203
工具1：调整管理者的认知 204
工具2：调整管理者的期待度 209
工具3：用共同目标来代替命令 212
工具4：学习、愉快、自由、多元的企业文化 216
全书总结 223

精彩书摘

　　《商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版）》：
　　物联网技术使得实体物品之间，能在无人工干预的情况下进行直接的信息交互，再加上数字化流程的日益增多，这一切与分析的关系越来越密切：第一，数字化意味着流程中的人工成本可能会越来越低，甚至是消失；第二，这也意味着流程中任何需要人类做出决策的活动，都可以借助分析技术：这些决策活动的质量就是关键的优化要素。
　　在这里简单地提及决策质量问题，一项来自MIT的研究表明：在全部的136个研究用例中，随着时间的推移，约6%的人工决策案例能达到佳结果；46%的数据驱动的决策案例能达成佳结果；余下的48%，则没有明确的结论。这意味着，在利用分析技术进行优化后，可实现佳决策的占比将达到94%（46%+48%）；如果单纯地利用人类直觉和知识经验进行优化，达成佳结果的占比最高为54%（6%+48%）。因此，分析不仅是应用于自动化流程并降低其成本的技术，也是一种实现自动决策并产生更高收益的技术。例如，与客户联系时提供什么产品／服务、采用什么样的价格策略，库存补货中的卡车路线设计等。
　　……

商业洞察的罗盘：解锁数据潜能，驱动智慧决策 在瞬息万变的商业战场上，信息不再是简单的报表堆砌，而是驱动战略、洞察机遇、规避风险的关键力量。本书旨在为渴望将数据转化为 actionable insights 的企业领袖、商业分析师、以及有志于在此领域深耕的专业人士，提供一套系统性的知识体系和实操指南。我们不仅仅关注“是什么”（What），更深入探讨“为什么”（Why）和“怎么做”（How），力求让读者真正掌握“超越报表”的商业智能精髓。 第一部分：商业分析的基石——理解与准备 在踏入数据分析的宏伟殿堂之前，清晰的认知与充分的准备是不可或缺的。本部分将带领读者从宏观层面理解商业分析的价值所在，以及它如何在现代企业中扮演越来越重要的角色。 第一章：商业分析的演进与价值 从统计到智能： 回顾商业分析的发展历程，从早期的统计建模到如今驱动式的人工智能应用，理解其在不同时代背景下的使命与挑战。 为什么需要商业分析？ 深入剖析商业分析如何帮助企业应对日益增长的市场竞争、客户需求的快速变化、以及信息爆炸带来的挑战。它如何从被动响应转变为主动预测，从经验驱动转向数据驱动。 商业分析的核心价值： 阐释商业分析如何提升运营效率、优化客户体验、识别新的市场机会、改进产品和服务、以及降低经营风险。通过具体场景，展现分析结果如何直接转化为商业效益。 商业分析在不同行业的应用： 探讨商业分析在金融、零售、制造、医疗、科技等关键行业的独特应用方式和成功案例，让读者了解其普适性和行业特异性。 第二章：商业分析的准备与要素 战略目标与分析需求： 强调商业分析必须紧密围绕企业整体战略目标，避免“为分析而分析”。如何将高层战略转化为具体的分析问题和需求，是分析成功的首要步骤。 数据的重要性与质量： 深入分析高质量数据是商业分析的生命线。我们将讨论数据的来源、采集、存储、清洗、集成等关键环节，以及如何建立有效的数据质量管理体系。 技术与工具的选型： 介绍当前主流的商业分析技术和工具，从数据仓库、数据湖到BI平台、数据可视化工具、机器学习框架等。强调工具的选择应基于实际需求和预算，而非盲目追逐最新潮的技术。 人才与组织： 探讨建立高效商业分析团队的关键要素，包括数据科学家、数据分析师、领域专家等角色的配合。分析组织结构如何支持数据驱动的文化，以及领导者的支持作用。 第二部分：核心分析方法——洞悉数据背后的故事 掌握了基础知识后，本部分将深入介绍一系列行之有效的商业分析方法，从描述性分析到预测性分析，再到规范性分析，帮助读者系统地解读数据，提取有价值的信息。 第三章：描述性分析——“发生了什么？” 数据概览与探索： 学习如何通过统计摘要（均值、中位数、方差等）和数据可视化（柱状图、折线图、散点图、箱线图等）快速了解数据集的整体情况。 关键绩效指标（KPIs）的定义与度量： 探讨如何根据业务目标定义有效的KPIs，并学习常用的KPIs（如销售额、利润率、客户流失率、转化率等）的计算方法和解读。 细分与聚合分析： 掌握如何将数据按不同维度（如客户、产品、区域、时间）进行细分和聚合，以发现隐藏的模式和趋势。 趋势分析与周期性分析： 学习如何识别数据中的长期趋势和季节性、周期性变化，为预测和规划提供基础。 第四章：诊断性分析——“为什么会发生？” 根本原因分析（Root Cause Analysis）： 介绍多种诊断性分析技术，如鱼骨图、5 Why方法、帕累托分析等，帮助找出问题的根本原因。 关联分析与回归分析： 学习如何利用相关性分析发现变量之间的关系，并通过简单线性回归、多元线性回归等方法量化这些关系，理解影响因素。 假设检验与A/B测试： 掌握如何通过统计假设检验来验证关于数据关系的猜想，以及如何设计和执行A/B测试来评估不同策略的效果。 异常检测与欺诈识别： 探讨如何识别数据中的异常值，并将其应用于风险管理、欺诈检测等领域。 第五章：预测性分析——“未来会发生什么？” 时间序列预测模型： 介绍ARIMA、指数平滑等经典时间序列模型，以及如何利用它们预测未来销售、需求等。 机器学习预测入门： 讲解机器学习在预测分析中的基本概念，包括监督学习、无监督学习。介绍决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等常用算法。 分类与回归预测： 学习如何构建分类模型（如逻辑回归、K近邻）来预测客户是否会流失、产品是否会被购买；以及如何构建回归模型来预测房价、股票价格等。 预测的评估与优化： 介绍模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、RMSE、MAE等），以及模型调优和过拟合/欠拟合的应对策略。 第六章：规范性分析——“我们应该做什么？” 优化模型与算法： 介绍如何利用线性规划、整数规划等数学优化技术，在满足约束条件的前提下，找到最优解决方案，例如生产计划优化、库存管理优化。 决策树与规则引擎： 学习如何利用决策树进行分步决策，以及如何构建规则引擎来实现自动化决策。 模拟与风险评估： 介绍蒙特卡洛模拟等方法，用于评估不同策略在不确定环境下的潜在风险和收益。 推荐系统： 探讨协同过滤、基于内容的推荐等算法，如何为用户提供个性化的产品或内容推荐。 第三部分：商业智能的实践——从洞察到行动 理论知识最终需要转化为实际的商业价值，本部分将聚焦于商业智能（BI）的实施与应用，强调如何将分析洞察融入日常决策流程，驱动业务增长。 第七章：商业智能（BI）平台与可视化 BI平台的架构与功能： 介绍现代BI平台的核心构成，包括数据集成、数据建模、报表制作、仪表盘设计、自助式分析等。 数据可视化设计原则： 强调数据可视化不仅仅是美观，更要清晰、准确、易于理解。讲解如何选择合适的图表类型，如何设计有效的仪表盘，以及如何避免信息误导。 仪表盘（Dashboard）设计： 学习如何设计面向不同角色的仪表盘，突出关键信息，支持用户进行交互式探索。 自助式BI与数据民主化： 探讨如何赋能非技术背景的用户，让他们能够自主地进行数据探索和分析，推动数据驱动的文化。 第八章：驱动业务的商业智能应用 销售与市场分析： 如何利用BI分析销售渠道绩效、客户购买行为、营销活动ROI，优化销售策略和营销投入。 运营与效率分析： 如何监控生产效率、供应链绩效、服务质量，识别瓶颈，提升运营效率。 客户关系管理（CRM）分析： 如何分析客户生命周期价值、客户细分、客户满意度，驱动客户忠诚度和留存率。 财务与风险管理： 如何通过BI进行财务预测、预算监控、欺诈检测、信用风险评估，保障企业稳健运营。 第九章：数据伦理、隐私与安全 数据隐私的法律法规： 介绍GDPR、CCPA等全球主要数据隐私法规，以及合规的重要性。 数据安全的关键措施： 探讨数据加密、访问控制、身份验证、安全审计等技术和管理措施，保护敏感数据。 负责任的AI与数据使用： 强调在数据分析和AI应用中，要关注算法的公平性、透明性、可解释性，避免偏见和歧视。 建立数据伦理文化： 分析如何通过培训、政策、流程，在企业内部建立重视数据伦理的文化。 第四部分：前沿趋势与未来展望 商业分析领域不断发展，本部分将展望未来的趋势，帮助读者保持前瞻性，拥抱变革。 第十章：人工智能（AI）与商业分析的融合 深度学习与自然语言处理（NLP）： 探讨深度学习模型如何应用于更复杂的预测和模式识别，以及NLP如何实现从非结构化文本数据中提取价值。 增强分析（Augmented Analytics）： 介绍AI如何自动化分析流程，提供更深入的洞察，并辅助用户进行决策。 自动化机器学习（AutoML）： 探讨AutoML如何简化机器学习模型的构建和部署过程。 第十一章：大数据、实时分析与物联网（IoT） 大数据技术挑战与机遇： 讨论Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及如何从海量数据中挖掘价值。 实时数据分析的必要性： 强调在快速变化的市场中，实时洞察对于即时响应和决策的重要性。 物联网（IoT）数据分析： 探讨如何收集、处理和分析来自传感器和连接设备的海量数据，以优化产品、服务和运营。 第十二章：迈向卓越的商业分析能力 建立数据驱动的文化： 总结如何从战略、组织、技术、人才等多个维度，构建真正的数据驱动型企业。 持续学习与适应： 强调商业分析领域日新月异，需要不断学习新知识、掌握新工具、适应新挑战。 案例研究的启示： 通过精选的、具有代表性的商业案例，帮助读者理解理论知识在实际场景中的应用，并从中汲取经验教训。 本书力求提供一套全面、深入且实用的商业分析方法论，帮助读者在纷繁的数据中找到清晰的路径，将潜在的商业价值转化为切实的竞争优势。无论您身处哪个行业，处于何种岗位，只要您渴望通过数据驱动决策，本书都将是您不可或缺的智慧伙伴。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在读这本书之前，我对“商业智能”这个概念的理解可能还停留在比较表面的层面，认为就是做一些炫酷的报表和仪表盘。但《商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版）》彻底刷新了我的认知。它让我明白，真正的商业智能，是能够驱动业务决策、优化运营效率、甚至创造新的商业模式的强大力量。书中对“预测性分析”和“规范性分析”的深入剖析，给我留下了深刻的印象。作者通过具体的案例，展示了如何利用历史数据预测未来趋势，并进一步给出最优的行动建议。比如，在供应链管理方面，如何通过分析需求波动和交货周期来优化库存水平，从而降低成本并提高客户满意度。这种从“发生了什么”到“为什么会发生”再到“将要发生什么”以及“我们应该做什么”的思维进阶，让我觉得豁然开朗。这本书不仅仅是提供工具和方法，更重要的是，它在重塑我的思维方式，让我能够以更全局、更前瞻的视角来审视商业问题。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。在我看来，一本好的商业分析书籍，应该既能教授基础的理论框架，又能引领读者思考更深层次的问题。《商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版）》恰恰做到了这一点。作者在“数据可视化”这个章节的讲解，简直是艺术与科学的完美结合。不同于很多只关注图表样式和美观度的书籍，本书更侧重于如何利用可视化手段来清晰、有效地传达复杂的分析结果。他举的例子，比如如何通过桑基图来展示用户在不同渠道的转化路径，如何用热力图来揭示不同区域的市场潜力，都让我眼前一亮。更重要的是，这些可视化方法都紧密围绕着“超越报表”的主题，强调的是如何让数据“说话”，如何让非专业人士也能快速理解关键洞察。读这本书的时候，我感觉自己就像在跟随一位经验丰富的向导，一步步地探索商业智能的奥秘，从数据收集、清洗、建模，到最终的洞察呈现和决策支持，每一个环节都安排得井井有条，引人入胜。

评分☆☆☆☆☆

这本《商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版）》简直是我近期阅读过最令人振奋的一本书了！我是在一个偶然的机会下，听朋友推荐，说这本书能够帮助我从工作中一些“感觉不对劲”的地方找到根源，所以我抱着试一试的心态买了下来。书的封面设计就给我一种专业而又不失活力的感觉，当翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的表达深深吸引。尤其令我印象深刻的是，书中并没有停留在枯燥的数据罗列和理论堆砌，而是通过大量贴近实际的案例，将那些看似抽象的商业分析方法，一点点地具象化。我特别喜欢其中关于“客户流失预测”的部分，作者一步步地讲解如何从海量数据中提取关键特征，如何构建模型，甚至是如何根据模型结果来制定有针对性的挽留策略。这不仅仅是“看到”数据，更是“读懂”数据，并将其转化为切实的商业价值。很多时候，我们都只是在被动地接收报表，而这本书则教会我如何主动去挖掘报表背后的故事，如何透过数字看清业务的本质。这对于我这个在市场营销一线摸爬滚打多年的从业者来说，无疑是醍醐灌顶。

评分☆☆☆☆☆

这本《商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版）》就像一位循循善诱的导师，在商业分析的广阔天地里，为我指明了方向。我之所以这么说，是因为它在“数据挖掘”和“机器学习”这两个高阶话题的处理上，做得非常出色。我本身是对这些技术有兴趣，但又觉得门槛很高，很多书籍讲得过于理论化，难以消化。而这本书却能用一种非常通俗易懂的方式，将复杂的算法原理和实际应用结合起来。它并没有回避技术细节，但又能巧妙地将其融入到解决实际业务问题的过程中。例如，书中关于“关联规则挖掘”在商品推荐和交叉销售方面的应用，让我看到了数据分析在提升销售额方面的巨大潜力。同时，对于那些对技术不太熟悉的读者，作者也提供了足够的背景知识和解释，确保他们能够理解这些技术是如何服务于商业目标的。这本书的价值在于，它既能满足我这样有一定技术背景的读者的需求，也能让初学者从中受益匪浅，真正做到“因材施教”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是，它不再是陈旧的“教科书”模式，而是充满了鲜活的生命力。作者在《商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版）》中，非常强调“以终为始”的分析思路，也就是从业务目标出发，反向推导需要分析什么，以及如何去分析。这一点在我之前的工作中是比较欠缺的，常常会陷入“拿到数据就分析”的怪圈，结果分析出来的东西却对业务帮助不大。本书通过大量的案例，生动地展示了如何将商业目标转化为清晰的分析问题，如何选择合适的分析工具和方法来解决这些问题，以及如何将分析结果转化为可执行的商业洞察。尤其让我印象深刻的是，作者在书中反复强调“沟通”的重要性，如何将复杂的分析结果用业务人员能够理解的语言和方式呈现出来，这一点对于数据的落地和应用至关重要。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学到了知识，更重要的是，获得了一种全新的解决问题的方式和思维模式，这对我今后的职业发展有着深远的影响。