企业经营数据分析 思路、方法、应用与工具 大数据分析技术 企业大数据管理 用数据治理企业 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵兴峰 著

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• 商业智能
• 数据挖掘
• 决策分析
• 管理科学
• 数据可视化
• 精益管理

店铺： 弗洛拉图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293337

商品编码：26600174521

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-08-01

页数：268

字数：263000

编辑推荐

企业经营数据分析：

不是数据的罗列，而是管理问题的挖掘

不是泛泛的总结，而是一针见血的洞见

既需要总结历史规律，更需要预测未来走势

既需要规避经营暗礁，更需要筑建竞争壁垒

内容简介

《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。

作者简介

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——数据分析的目标 183

8.1 预测是数据分析的目的 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 组合——人、财、物等企业资源的搭配 212

9.6 结构化效率分析 216

前言/序言

随着大数据技术逐步在企业端应用，越来越多的企业在利用数据技术提升管理效率和决策的科学性。企业对数据分析人才的需求也越来越旺盛，对管理者的数据分析能力也提出了新的要求。但是目前关于各种企业经营数据分析的培训不多，图书也比较少，社会上的职业教育机构与大专院校虽然开始培养该方向的人才，但远远未能满足企业的需求。

笔者撰写本书的目的是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。这些思路和方法是笔者在长期工作中以及在为企业提供数据化管理咨询服务项目中总结和提炼出来的，并结合企业实际应用场景进行介绍，具有实用性和适用性。

本书具有以下3个特点。

启发性

本书重点强调的是思路和方法，“授人以渔”的理念贯穿始终。举一个例子，波士顿(BCG)矩阵或者麦肯锡-GE矩阵是用来评价产品和业务以及规划业务线或者产品线的，它是一个工具，其背后就是矩阵的思维方法，即从两个维度对一类事物进行评价。通过这个分析方法，我们可以对产品、客户、区域市场、业务团队进行评价；在维度选择上，我们可以选择不同的衡量指标，例如规模指标、速度指标、效率指标、效益指标、竞争力综合指标等。本书介绍了大量类似的分析数据思路，这也是本书大的特色之一。

实用性

本书内容来自笔者长期从业经验的总结，所有内容都是从企业的实际应用出发，并且涵盖了多个行业，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。

延展性

本书不是简单地演示一个案例的具体操作，也不是描述一个方法的细节，而是通过思路和方法的理论性总结，让读者学会数据分析的思路和方法，从而能够将一个场景下的分析方法延伸到更多的场景下。例如，基于人事矩阵的策略不仅能用在企业与客户纠纷处理中，还可以用在社会关系处理、家庭关系处理等场景下，这种延展性大大增加了本书的适用范围。

通过阅读本书，企业的管理者可以提升数据分析的能力，数据分析师可以开拓思路，提高解读数据的能力。另外，本书还可以作为企业内部的数据分析培训教材。

作 者

         

《洞察未来：驱动企业增长的战略决策指南》 在信息爆炸的时代，企业运营的每一个环节都在产生海量的数据。这些数据如同未被发掘的金矿，蕴含着企业发展的巨大潜力。然而，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略，成为当下企业面临的严峻挑战。本书《洞察未来：驱动企业增长的战略决策指南》正是为了应对这一挑战而生。它并非一本关于具体数据分析技术或工具的“操作手册”，而是一本聚焦于“为什么”和“如何”进行战略性数据应用的书籍。本书的核心在于引导读者构建一种全新的思维模式——将数据视为驱动企业长期增长和可持续竞争优势的战略资产。 本书的写作初衷，源于对当前许多企业在数据应用层面存在的普遍误区的深刻洞察。许多企业投入了大量资源构建数据基础设施，引入先进的数据分析工具，然而，他们往往陷入了“技术驱动”而非“战略驱动”的误区。技术本身是中立的，它能否发挥价值，关键在于使用者是否拥有清晰的战略目标和正确的思维框架。因此，本书将重心放在了如何将数据分析的智慧融入到企业战略规划、市场营销、产品研发、运营优化、客户关系管理以及风险控制等核心业务流程中。 第一部分：战略思维与数据罗盘 在开始具体的应用之前，本书的第一部分着重强调了“战略思维”在数据应用中的核心地位。我们认为，任何数据驱动的决策，都必须以清晰的企业愿景、使命和战略目标为指引。没有战略的指引，数据分析只会变成无的放矢的“技术表演”，而无法真正为企业创造价值。 第一章：从数据“噪音”到战略“信号”——认知升级 本章将深入探讨当前企业在数据认知上普遍存在的误区，例如将数据视为IT部门的专属、将分析等同于报告、以及过度依赖技术而忽略业务逻辑等。 我们将阐述“战略性数据应用”的核心理念，即如何从单纯的数据收集和报告，跃升到以数据驱动战略决策的更高层次。 核心观点：数据不是目的，数据是实现企业战略目标的工具和手段。我们将引导读者思考，企业的核心战略问题是什么？我们的业务目标是什么？然后，才能围绕这些目标去思考“数据能帮助我们解决什么问题”。 第二章：企业战略蓝图与数据应用锚点 本章将详细阐述如何将宏观的企业战略目标，分解为一系列可衡量、可执行的数据驱动型应用场景。 我们将引入“战略地图”等工具，帮助读者将抽象的战略目标与具体的数据指标和分析需求进行对接。 例如，如果企业的战略目标是“提升市场份额”，那么在数据应用层面，就需要关注市场分析、客户细分、竞争对手监测、营销活动效果评估等。 核心观点：数据应用的价值，体现在其对企业战略目标的贡献度。每一个数据项目，都应该有一个清晰的战略“锚点”，确保其方向正确，避免资源浪费。 第三章：构建数据驱动的决策文化——组织与人的力量 数据应用最终是人的行为。本章将探讨如何在企业内部构建一种支持数据驱动决策的组织文化。 我们将分析成功实施数据战略的企业，在组织架构、人才培养、沟通协作等方面的关键要素。 如何打破部门壁垒，促进跨部门的数据共享与协作？如何培养具备数据素养的业务人员和业务导向的数据分析师？如何建立有效的激励机制，鼓励员工利用数据解决问题？ 核心观点：技术是基础，文化是土壤，人是关键。没有相应的文化和人才支撑，再先进的技术也无法发挥最大效用。 第二部分：洞察业务核心——数据驱动的策略落地 在建立了正确的战略思维和认知基础后，本书的第二部分将聚焦于如何在具体的业务场景中，运用数据洞察来驱动策略的制定和落地。我们强调的是“业务问题导向”，即先识别业务痛点或机遇，再寻找数据解决方案，而非“数据有什么，我们用它做什么”。 第四章：市场洞察与精准营销——触达与转化 本章将深入探讨如何利用数据来深刻理解目标市场和潜在客户。 内容将涵盖：市场趋势分析、消费者行为分析、客户细分与画像构建、个性化营销策略制定、渠道效果评估、营销ROI优化等。 我们将讨论如何从海量的用户行为数据、交易数据、社交媒体数据中挖掘出对营销策略有指导意义的洞察。 核心观点：精准的客户洞察是提升营销效率和ROI的关键，数据是实现这一目标的最有力武器。 第五章：产品创新与用户体验——以数据驱动迭代 产品是企业生存的根本，用户体验是产品成功的关键。本章将阐述如何利用数据来指导产品的设计、开发和持续优化。 内容将涉及：用户需求分析、产品使用行为分析、用户反馈数据挖掘、A/B测试与实验设计、产品生命周期管理、定价策略优化等。 我们将讨论如何通过数据反馈，快速识别产品中的不足，发现新的用户需求，从而实现产品的持续创新和用户体验的卓越提升。 核心观点：优秀的产品是“听”用户声音的结果，数据提供了最真实、最客观的“声音”。 第六章：运营优化与效率提升——流程再造的基石 企业的日常运营是价值创造的载体。本章将聚焦于如何利用数据来发现运营中的瓶颈，优化流程，提升效率，降低成本。 内容将涵盖：供应链优化、库存管理、生产效率分析、服务质量监控、运营成本分析、欺诈检测与风险预警等。 我们将通过案例分析，展示如何通过对运营数据的深入分析，实现精益化运营。 核心观点：数据驱动的运营优化，是企业提升盈利能力和市场竞争力的重要途径。 第七章：客户关系管理与忠诚度构建——深耕价值 在获客成本不断攀升的今天，留住现有客户，提升客户生命周期价值，显得尤为重要。本章将探讨如何利用数据来构建更加稳固和富有成效的客户关系。 内容将涉及：客户流失预警与挽回、客户价值分级、个性化客户服务、会员体系设计与优化、客户满意度分析、交叉销售与向上销售策略等。 我们将讨论如何从客户互动数据中，洞察客户需求，预测客户行为，从而提供更贴心的服务，提升客户忠诚度。 核心观点：卓越的客户关系管理，建立在对客户的深刻理解之上，而这种理解，离不开数据的支撑。 第三部分：实现路径与挑战应对 本书的最后一部分，将聚焦于实现数据驱动的战略落地所面临的实际挑战，并提供可行的应对策略。我们理解，理论与实践之间存在距离，因此，这一部分将更加务实，旨在帮助读者规避潜在的陷阱，稳步推进数据应用的进程。 第八章：从数据到价值——构建数据应用的项目流程 本章将梳理一个完整的数据应用项目从启动到交付的全流程，强调各环节的关键成功因素。 内容将涵盖：项目需求定义、数据采集与准备、分析方法选择、模型构建与验证、结果解读与可视化、解决方案制定与实施、效果评估与持续改进。 我们将强调迭代式的方法，以及如何确保分析结果能够真正转化为业务行动。 核心观点：一个清晰、规范的项目流程，是确保数据应用项目成功的保障。 第九章：规避陷阱，勇攀高峰——数据应用中的挑战与对策 本章将集中讨论在数据应用过程中可能遇到的常见挑战，例如：数据质量问题、数据孤岛、分析人才的稀缺、业务部门的抵触情绪、过度分析与“数据诅咒”等。 我们将提供切实可行的应对策略和解决方案，帮助企业克服这些障碍。 例如，如何建立有效的数据质量管理机制？如何打破数据孤岛，促进数据共享？如何通过有效的沟通和培训，提升业务部门的数据素养？ 核心观点：数据应用并非一帆风顺，正视挑战，并积极寻求解决方案，是持续推进的关键。 第十章：赋能未来——数据驱动的企业持续增长之道 本书的最后一章，将回归到宏观层面，总结数据驱动的战略思维如何成为企业应对不确定性、实现可持续增长的强大引擎。 我们将展望未来数据应用的发展趋势，例如人工智能、机器学习在企业决策中的进一步应用，以及企业如何构建面向未来的数据能力。 最终，本书希望启发读者，将数据不仅仅视为一种技术工具，而是将其提升到企业战略的核心层面，用数据洞察引领企业穿越迷雾，驶向更广阔的未来。 核心观点：数据驱动的战略思维，是企业在瞬息万变的商业环境中保持领先地位，实现持续增长的根本动力。 《洞察未来：驱动企业增长的战略决策指南》并非枯燥的技术手册，而是一次关于如何运用数据智慧，重塑企业战略和运营的书籍。它将陪伴读者，一起探索数据背后的商业逻辑，洞察驱动增长的未来力量，最终实现以数据赋能企业，引领行业前沿的宏伟目标。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是我的救星！我一直想深入了解如何利用企业经营数据来优化决策，但市面上很多书要么讲得太理论，要么讲得太浅显，让我摸不着头脑。直到我翻开这本书，才发现它真正地填补了我的知识空白。作者没有上来就抛出各种复杂的模型和算法，而是循序渐进地讲解了数据分析的整个流程，从数据的收集、清洗、整理，到如何构建分析框架，再到最终的数据解读和应用。让我印象最深刻的是，书中提供了大量的实际案例，涵盖了市场营销、销售预测、客户关系管理等多个企业核心业务场景。通过这些案例，我能够清晰地看到数据分析是如何落地，如何解决实际问题的。比如，在关于客户流失预警的部分，作者详细拆解了如何识别关键的流失指标，并利用模型进行预测，为企业提供了有效的干预措施。这不仅仅是理论知识的灌输，更是一种思维方式的启发，让我认识到数据并非冰冷的数字，而是蕴含着洞察企业运营脉搏的宝贵信息。这本书让我觉得，即使我不是数据科学家，也能掌握利用数据驱动企业发展的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我深刻体会到，数据不仅仅是数字，更是企业发展的重要战略资源。作者在书中对于“用数据治理企业”的理念阐述得淋漓尽致。他不仅从技术层面讲授了如何进行数据治理，更重要的是，他从管理层面强调了数据治理的重要性，以及如何建立一套有效的、符合企业实际情况的数据治理体系。我一直认为，数据治理是一个“吃力不讨好”的工作，但读完这本书，我才明白，良好的数据治理是提升企业整体运营效率、降低经营风险、激发创新活力的基石。书中通过生动的案例，展示了数据治理是如何帮助企业实现更精准的营销、更优化的运营、更敏捷的决策。特别是关于数据质量管理的部分，作者详细介绍了如何建立数据质量监控机制，如何识别和修复数据质量问题，从而确保分析结果的可靠性。这本书让我看到了数据治理的巨大潜力和价值，也让我对如何将数据真正融入企业战略有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对企业大数据管理的理解上升到了一个全新的维度。过去，我总觉得大数据管理就是把数据存起来，或者用一些工具来清理一下。但这本书让我意识到，大数据管理是一个系统性的工程，它涉及到数据的生命周期管理，从数据的采集、存储、处理、分析，到数据的共享和应用，每一个环节都需要精心设计和严格执行。书中对于数据架构的设计、数据仓库的构建、数据湖的应用，以及元数据管理等方面都有深入的探讨。我尤其欣赏书中关于数据安全和隐私保护的部分，在当今信息泄露风险日益增高的时代，这部分内容显得尤为重要。作者提出的多层次安全防护策略，以及合规性的要求，让我对如何构建一个既安全又高效的大数据平台有了更清晰的认识。这本书就像是一本大数据管理的“操作手册”，它不仅告诉了我“是什么”，更重要的是它教会了我“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常独特，它不像我之前读过的任何一本关于大数据的书籍。作者没有用那些晦涩难懂的专业术语来吓唬读者，而是用一种非常亲切、甚至有些“接地气”的语言，把复杂的概念讲得明明白白。我尤其喜欢书中关于“数据治理”的章节，这部分内容是我一直以来非常头疼的问题。很多企业都知道数据很重要，但却不知道如何管好自己的数据，导致数据质量参差不齐，分析结果也无法令人信服。作者从数据资产的定义、数据标准的建立、数据质量的监控，到数据安全和隐私保护，都进行了系统性的阐述。特别是关于数据孤岛问题，作者提出了许多实用的解决方案，让我豁然开朗。它让我明白，良好的数据治理是进行有效大数据分析的前提，没有干净、规范的数据，再先进的分析工具也无济于事。读这本书，就像是请了一位经验丰富的行业前辈在手把手地教我，让我少走了很多弯路，也让我对大数据在企业中的应用有了更全面、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我惊叹于数据分析的强大力量，以及它在现代企业管理中不可或缺的地位。作者在书中不仅详细介绍了各种数据分析方法，比如回归分析、聚类分析、时间序列分析等等，更重要的是，他着重强调了如何将这些方法与具体的企业经营目标相结合。我一直对如何将抽象的数据转化为可执行的商业洞察感到困惑，而这本书恰恰解决了我的难题。书中通过大量的实战演练，展示了如何从业务问题出发，选择合适的数据分析技术，最终得出有价值的结论。例如，在分析产品定价策略时，作者展示了如何利用用户行为数据和市场竞争数据，通过回归模型来预测不同价格点对销售额的影响，从而帮助企业制定最优的定价方案。书中对各种分析工具的介绍也十分到位，从Excel到SQL，再到R和Python，以及一些专业的数据可视化工具，都进行了简明扼要的讲解，让我对如何选择和使用这些工具有了清晰的认识。这本书不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它给了我实操的信心。