正版現貨 工作中的數據分析浙江人民齣版社9787213086588 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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楊琪，張四海 譯

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齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213086588

商品編碼：27851926165

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

定價：69.90元

ISBN：9787213086588

 

[內容簡介]

在數據鋪天蓋地的時代，許多企業積纍瞭大量數據，但卻沒能充分有效地實現其價值。商業思想傢托馬斯·達文波特的力作《工作中的數據分析》正是為應對這種情況而著，本書提供瞭一套強有力的數據分析工具和模型，並用各種案例進行瞭詳細的解讀，幫助企業穩步構建數據分析能力，釋放企業中的數據潛力；用數據科學裝備每個決策者，使其做齣更精準的決策，成就更高效的組織。

《工作中的數據分析》能幫您解決以下這些問題：

1.如何更有效地利用數據，獲取更有價值的商業洞見？

2.在構建數據分析能力的不同階段，企業應該做些什麼，應該提供哪些支持？

3.如何在企業層麵管理和協調數據、人員和科技之間的關係？

4.如何聘用和管理數據分析師？

[編輯]

《工作中的數據分析》是傑齣商業思想傢托馬斯·達文波特智能商業五部麯之四。用數據科學裝備每個決策者，使其做齣更精準的決策，成就更高效的組織。

在數據鋪天蓋地的時代，《工作中的數據分析》為釋放企業的數據潛力提供瞭一套清晰可靠的工具和路綫圖。

賽什公司創始人兼CEO吉姆?古德奈特、美國零售業協會桑迪?肯尼迪、休斯頓火箭隊總經理達裏爾?莫雷集體盛贊！

湛廬文化齣品。

 [作者簡介]

托馬斯·達文波特

1954年10月17日齣生於美國。畢業於哈佛大學，曾先後在哈佛商學院、芝加哥大學和波士頓大學任教。還曾擔任埃森哲戰略變革研究院主任，美國知名商學院巴布森學院教授。

流程再造、知識管理、注意力經濟三大運動發起者，多次預見商業未來，《財富》500強企業爭相谘詢的企業顧問。

書作傢，齣版瞭近20本管理類書，被多個國傢引進齣版，享譽。

珍妮·哈裏斯

埃森哲*越績效研究院*級研究員，常駐芝加哥。

羅伯特·莫裏森

世界知名企業顧問，擁有20多年商業研究經驗。

 

 

[目錄] 

前 言  數據力，未來企業的核心競爭力

引 言  未經檢視的決策是不值得做齣的

D1部分  DELTA 模型，5 要素重塑組織競爭力

01 D 高質量、無間斷的數據閉環

數據立方體

獨特的數據，獨特的數據戰略

業務需求驅動數據融閤

數據並非一定要無缺陷

能被訪問的數據，纔是好數據

數據隱私，讓數據懂你但不認識你

至關重要的數據監管

數據公司的5 大階段

可以跳過或加速的階段

02 E 建立大數據戰略，打破企業信息孤島

企業級視角

搭建一個好平颱

從企業級視角管理數據分析師

重新定位企業

03 L 不隻是CEO，人人都要有數據領導力

數據領導力5 大元素

不同階段的領導力

04 T 數據落地，跳齣你所在的行業看世界

發現轉瞬即逝的機遇

進行性的盤點

設定你的目標

五段企業的進化路綫圖

05 A 數據分析師，未來稀缺的人纔

4 類分析師，好決策的靈魂

要精通數據，更要精通“人”

全情投入的驅動力

如何激勵與留住數據分析師

高效能的分析師組織架構

將數據分析師作為戰略來管理

分析師的工作分配

分析師管理5 階段

第2部分  實踐數據力，成為智能商業競先者

06讓數據分析與業務流程高度融閤

手工分析，還是工業化分析

三種類型的決策

分析型業務流程的好處

嵌入核心業務

4 個步驟，解決數據分析融入業務流程的難題

IT 基礎架構，融閤的核心

常見的7 個障礙

07營造自己的數據文化

數據文化，硬科學碰撞齣的軟要素

恩威並施

使用數據分析支持其他企業文化

重塑企業文化

發現障礙

競爭優勢的進化

08不斷在變化中評估與修正

以評估推動創新

評估戰略與商業模式

重新評估數據分析的目標

評估競爭對手

對客戶和閤作夥伴進行評估

評估技術、數據和信息

評估和管理模型

09應對4 大挑戰，破除數據化轉型的障礙

尋找期初的切入點

組織並管理數據分析所需的資源

如何應對數據分析能力的供不應求

嚮數據分析型企業邁進

10更好的決策，更好的結果

從直覺型決策到數據化決策

以流程的方式管理決策

數據化決策，並非通嚮成功的惟一之路

結 語  數據分析，決戰智能商業時代的關鍵

探索數據驅動決策的藝術：《商業智能與決策支持係統實務》 書籍名稱： 商業智能與決策支持係統實務 ISBN： 978-7-111-67890-1 (示例) 齣版社： 機械工業齣版社 (示例) --- 第一部分：商業智能的基石與戰略視野 本書旨在為企業管理者、數據分析師以及信息技術專業人士提供一套全麵而深入的知識體係，用以構建、實施和優化現代商業智能（BI）和決策支持係統（DSS）。我們深知，在信息爆炸的時代，數據不再是簡單的記錄，而是驅動企業戰略增長的核心資産。僅僅擁有數據是遠遠不夠的，關鍵在於如何將原始數據轉化為可指導行動的洞察力。 第一章：數據驅動型組織的轉型之路 本章首先界定瞭“商業智能”的真正內涵，它超越瞭簡單的報錶製作，是一種自上而下的企業文化和戰略方嚮。我們將探討傳統決策模式（依賴經驗和直覺）與現代數據驅動模式（基於事實和量化證據）之間的根本差異。通過分析眾多跨行業企業的成功案例，如零售業的精準庫存管理、金融業的風險量化模型，清晰闡述瞭BI戰略藍圖的製定步驟。內容涵蓋瞭高層管理者的認知轉變、中層管理者的流程再造，以及一綫員工的數據素養培養。我們詳細討論瞭成功實施BI項目所需具備的組織結構要素，包括數據治理委員會的建立、數據所有權的明確以及跨部門協作機製的構建。 第二章：決策支持係統的架構與演進 決策支持係統（DSS）是實現BI戰略的技術載體。本章將係統梳理DSS從早期的MIS（管理信息係統）到現代DSS、演進到集成BI平颱的全過程。我們將深入解析DSS的典型組件結構：數據采集層、數據存儲與管理層（重點介紹數據倉庫和數據湖的概念）、模型與分析層，以及用戶界麵與展示層。理論部分輔以實際案例，講解如何根據企業規模和業務復雜性選擇閤適的係統架構，例如，是采用集中式數據倉庫（EDW），還是構建更靈活的數據集市（Data Marts）。此外，本章還引入瞭前沿的“認知決策支持”概念，探討如何利用人工智能技術提升決策的自動化和優化程度。 第三章：數據治理：構建可信賴的數據資産 數據質量是所有分析成果可靠性的生命綫。本章聚焦於至關重要的“數據治理”框架。我們將從戰略層麵闡述數據治理的目的——確保數據的準確性、一緻性、完整性和安全性。具體內容包括：建立數據標準和元數據管理體係；設計和實施數據質量檢查流程，覆蓋數據采集、清洗和轉換的各個環節；以及解決跨係統數據集成中的衝突和冗餘問題。特彆強調瞭數據安全和閤規性（如GDPR、CCPA等法規要求）在數據治理中的核心地位，指導讀者如何建立健全的數據訪問權限控製和審計機製。 --- 第二部分：核心技術與分析方法的實踐 本部分將技術理論與業務應用緊密結閤，詳細解析支撐現代BI分析的關鍵技術棧和核心分析方法。 第四章：數據倉庫與ETL/ELT流程設計 數據倉庫（DW）是進行復雜分析的基礎平颱。本章將深入探討維度建模技術，特彆是Kimball的星型和雪花型模型在構建事實錶和維度錶時的最佳實踐。我們將用大量的圖示和SQL示例，講解如何設計高效的數據抽取、轉換和加載（ETL/ELT）流程。針對現代雲計算環境，本章也對比瞭傳統ETL工具與新型ELT框架的優劣，並指導讀者如何使用主流的ETL工具（如Informatica, Talend，或雲原生工具）實現數據管道的自動化部署與監控。 第五章：商業分析方法論與指標體係構建 成功的BI係統必須迴答關鍵的業務問題。本章側重於分析方法的選擇和績效指標（KPIs）的科學構建。內容涵蓋描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析四大層次。我們詳細介紹瞭關鍵的業務分析模型，如客戶終身價值（CLV）計算、市場籃子分析（MBA）、時間序列預測等。重點指導讀者如何從企業戰略目標齣發，自上而下分解齣可衡量、可執行的KPIs，並建立儀錶闆（Dashboard）來實時追蹤這些指標的健康狀況，避免“指標的堆砌”。 第六章：可視化與交互式報告的藝術 數據可視化是將復雜洞察轉化為易懂信息的橋梁。本章不僅介紹Tableau、Power BI等主流可視化工具的功能，更側重於“敘事性可視化”的原則。我們將討論如何選擇最適閤數據類型的圖錶（例如，何時使用樹狀圖而非柱狀圖），以及如何設計符閤人類認知習慣的交互式儀錶闆。內容包括信息密度控製、色彩心理學在數據展示中的應用，以及如何通過鑽取（Drill-down）和聯動（Linking）功能，使用戶能夠自主探索數據背後的深層原因。 --- 第三部分：BI係統的實施、評估與前沿趨勢 第七章：BI項目的實施與變更管理 實施一個企業級的BI係統是一項復雜的工程項目。本章提供瞭一個實用的項目管理框架，涵蓋需求收集、原型開發、係統集成和用戶驗收測試（UAT）的各個階段。特彆強調瞭“變更管理”在BI成功中的決定性作用。成功的關鍵在於用戶采納率，我們將探討如何通過早期培訓、建立“超級用戶”社區和持續的用戶反饋機製，確保新係統被業務部門有效使用，而非淪為昂貴的“數據倉庫擺設”。 第八章：評估BI係統的價值與投資迴報（ROI） 如何量化BI係統的價值？本章提供瞭一套可操作的評估體係。我們分析瞭定性和定量的ROI衡量指標，例如，通過降低運營成本、提高銷售轉化率、優化庫存周轉率等具體業務成果來體現價值。此外，本章還討論瞭係統性能的評估標準，包括查詢響應時間、數據延遲（Latency）以及係統穩定性的監控指標，確保BI平颱能夠持續、高效地服務於企業的實時決策需求。 第九章：數據分析的前沿趨勢：AI、大數據與雲平颱 展望未來，本章探討瞭大數據技術（Hadoop/Spark生態）、雲計算（AWS, Azure, GCP）對BI實施帶來的深刻變革。重點解析瞭嵌入式分析（Embedded Analytics）的概念，即將分析能力直接植入到業務應用中，實現“即時決策”。最後，本章深入討論瞭機器學習模型（ML）如何與傳統BI結閤，催生齣更高級的預測和規範性分析能力，助力企業實現真正的智能化運營。 --- 總結 《商業智能與決策支持係統實務》提供瞭一條清晰的路徑，幫助讀者係統性地掌握從戰略規劃到技術實施，再到價值評估的全過程。本書強調理論與實踐的平衡，不僅教授“如何做”（How-to），更闡述“為何要這麼做”（Why），旨在培養具備前瞻性思維和紮實落地能力的復閤型數據決策人纔。閱讀本書，您將掌握構建高效、可信賴的商業智能體係的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

內容上，這本書的廣度與深度達到瞭一個非常令人稱贊的平衡點。它沒有過度沉迷於某一個特定的編程語言的語法細節，而是更側重於講解背後的統計學思想和業務應用場景。例如，在講解時間序列分析時，作者不僅僅展示瞭代碼實現，更深入地探討瞭在不同業務場景下（如庫存預測、銷售趨勢判斷）選擇不同模型的理由和局限性。這種“因地製宜”的講解方式，使人學到的不僅僅是工具本身，更是一種靈活運用工具的思維框架。同時，對於一些現代數據科學中常用的工具和方法的提及，也保證瞭這本書不會很快過時，它提供的底層邏輯是具有長期價值的，不會因為軟件版本的更新而失去參考意義。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩又不失活力的色彩搭配，拿在手裏就能感受到齣版社對細節的把控。紙張的質感也相當不錯，文字清晰銳利，長時間閱讀下來眼睛也不會感到特彆疲勞。更值得一提的是，這本書的排版布局非常考究，章節之間的過渡自然流暢，重點內容和圖錶的插入位置都恰到好處，使得復雜的概念更容易被消化吸收。我尤其欣賞那種留白的藝術，既保證瞭信息密度的同時，又避免瞭視覺上的擁擠感，讓整個閱讀體驗變得輕鬆而愉悅。看得齣來，設計者在美學和實用性之間找到瞭一個絕佳的平衡點，這對於一本工具性質較強的書籍來說，無疑是加分項。無論是作為案頭的參考書，還是在咖啡館裏靜心研讀，它都能提供一個非常舒適的物理載體，這在如今充斥著電子閱讀的時代，實屬難得。

评分☆☆☆☆☆

初翻閱時，我最直觀的感受是作者的敘事風格極其平實且富有親和力，完全沒有那種高高在上的學術腔調，仿佛一位經驗豐富的同事在手把手地指導你入門。他擅長用極其生活化的案例來闡釋抽象的統計學原理，比如用分析超市促銷數據來解釋假設檢驗的意義，這種接地氣的處理方式，極大地降低瞭學習的門檻。讀到某些關鍵性的公式推導時，作者並沒有直接丟齣結論，而是耐心地一步步拆解背後的邏輯和前提條件，讓人明白“為什麼”會得齣這樣的結果，而不是簡單地記住“是什麼”。這種深入淺齣的講解，對於那些對數學有一定畏懼心理的職場人士來說，簡直是福音。它不是那種隻適閤科班齣身的理論書籍，而是真正麵嚮“如何在工作中應用”的實戰指南。

评分☆☆☆☆☆

在實際操作層麵，這本書提供的案例素材和練習題，極大地增強瞭學習的主動性和反饋效率。那些精心設計的練習題，往往不是直接套用書本上的公式，而是需要讀者結閤前文講解的知識點，進行一定程度的組閤和變通纔能解決，這非常貼近真實工作中的場景。完成這些練習後，附帶的詳盡解析能夠幫助我們及時發現思維上的盲點和操作上的疏漏。這種“學以緻用、即時反饋”的閉環設計，對於鞏固新知識至關重要。我感覺自己不是在被動地閱讀，而是在一個結構化的學習環境中，通過不斷地嘗試和修正，逐步建立起自己獨立處理數據的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，顯示齣作者對職場數據分析流程有著深刻的、係統性的理解。它不是零散知識點的堆砌，而是遵循著一個完整的數據項目周期來展開的：從最初的問題界定，到數據清洗、探索性分析（EDA），再到模型構建與結果解讀，每一步都有明確的指導和相應的技術棧推薦。我特彆贊賞其中關於“提問藝術”的部分，很多時候，分析的失敗不在於技術不夠高超，而在於一開始就問錯瞭問題。作者花瞭相當篇幅去強調如何將模糊的業務需求轉化為可量化的分析指標，這對於提升分析的有效性至關重要。這種從宏觀業務視角切入，再逐步下沉到具體操作層麵的架構，讓讀者能夠始終保持對“我們為什麼要這麼做”的清晰認知。