企業經營數據分析 思路、方法、應用與工具 大數據分析技術 企業大數據管理 用數據治理企業 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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趙興峰 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 企業經營
• 大數據
• 數據治理
• 商業智能
• 數據挖掘
• 決策分析
• 管理科學
• 數據可視化
• 精益管理

店鋪： 弗洛拉圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121293337

商品編碼：26600174521

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-08-01

頁數：268

字數：263000

編輯推薦

企業經營數據分析：

不是數據的羅列，而是管理問題的挖掘

不是泛泛的總結，而是一針見血的洞見

既需要總結曆史規律，更需要預測未來走勢

既需要規避經營暗礁，更需要築建競爭壁壘

內容簡介

《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》為從事企業經營數據分析工作的人員以及企業中的高層管理者提供數據分析的思路和方法。《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》的內容來自筆者長期從業經驗的總結，所有的內容都是從企業的實際應用齣發，涵蓋瞭多個行業，其中包括生産製造業、零售服務業、電商行業等，讀者可以將其中的思路和方法輕鬆地應用到實踐工作中。

《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》主要內容包括企業中的大數據介紹、數據分析的目的、數據分析的思路、對比與對標、分類、聚類、邏輯關係、預測、結構、各職能部門的具體數據分析、常用的數據分析工具介紹。

《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》適閤企業的管理者與數據分析人員，以及對大數據感興趣的讀者。另外，《企業經營數據分析——思路、方法、應用與工具》還可以作為企業內部的數據分析培訓教材。

作者簡介

趙興峰

北京大學、新加坡國立大學MBA雙碩士，西安交通大學工學學士，北京信宜明悅谘詢有限公司創始人。

具有20年跨國公司經營數據分析實戰經驗，曾就職於寶潔、惠氏、摩立特、LG電子等國際知名企業，從事市場研究、商業智能、戰略研究等。

目前專注於大數據時代下政府和企業的數據治理、數據統籌、數據分析和數據挖掘應用推廣，緻力於推動企業和政府利用數據實現戰略轉型與升級，構建智慧企業、智慧政府、智慧城市和智慧生態。

目錄

第 1 篇概述篇 1

第 1章企業中的大數據 2

1.1 什麼是數據？什麼是數據技術 3

1.2 數據分類 8

1.3 數據類型 13

1.4 數據結構和數據結構化 16

1.5 數據質量及其八個指標 27

1.6 數據處理與數據清洗 33

第 2章數據分析的目的 42

2.1 數據是數字化的證據——沒有記錄下來的事情就沒有發生過 43

2.2 追溯——追責、求根源、求真相 44

2.3 監控——監督、檢查、評估、監控、檢測 46

2.4 洞察——探尋規律，掌握發展的鑰匙 47

2.5 商機——挖掘未被滿足的需求 47

2.6 預測——指導未來實踐的規律 48

第 3章數據分析的思路 50

3.1 先總後分，逐層拆解 51

3.2 抽絲剝繭，尋蹤問跡 54

3.3 內涵外延，概念清晰 57

3.4 可視化作圖——按照認知規律作圖展示 58

3.5 識圖的九個基本方法 77

3.6 管理常識是數據分析的基礎 92

第 2 篇方法篇 97

第 4章對比與對標——識彆事物的基本方法 98

4.1 對比是識彆事物的基本方法 99

4.2 對比——橫嚮、縱嚮及多維度對比 100

4.3 比值比率背後的邏輯 104

4.4 指標的邏輯與管理指標 107

4.5 對標的層次和維度 111

4.6 標杆管理與榜樣的力量 122

第 5章分類——認知事物的基本方法 125

5.1 什麼是分類？為什麼要分類？分類的方法是什麼 12

5.2 解構事物的三要素——要素、屬性和行為 134

5.3 維度分類法 137

5.4 屬性分類法 138

5.5 流程分類法 140

5.6 層級分類法 142

5.7 分類中的權重設定問題 143

第 6章聚類——尋找規律的第一步 147

6.1 聚類的基本邏輯 149

6.2 聚類的因子和主成分 152

6.3 聚類的步驟 154

6.4 有序聚類與時間序列聚類 161

第 7章邏輯關係——尋找事物之間的因果規律 163

7.1 相關性與相關係數分析 164

7.2 事物之間的邏輯關係與科學規律 167

7.3 果因關係與因果關係，看不見的事物發展邏輯 168

7.4 事物發展規律的復雜性與科學抽象 171

7.5 因果關係與迴歸分析 173

7.6 邏輯迴歸 179

7.7 關聯與共生——現象與規律的探尋 180

第 8章預測——數據分析的目標 183

8.1 預測是數據分析的目的 184

8.2 預測的必要性和誤差的必然性 188

8.3 經驗預測法 190

8.4 類比預測法 192

8.5 慣性法與時間序列分析 195

8.6 邏輯關係預測法 198

第 9章結構——事物組成的“配方” 201

9.1 解構與結構 202

9.2 結構關係影響著事物的根本屬性 205

9.3 結構的基準——激勵中的預期管理比實際激勵更加有效 208

9.4 關鍵要素與非關鍵要素 209

9.5 組閤——人、財、物等企業資源的搭配 212

9.6 結構化效率分析 216

前言/序言

隨著大數據技術逐步在企業端應用，越來越多的企業在利用數據技術提升管理效率和決策的科學性。企業對數據分析人纔的需求也越來越旺盛，對管理者的數據分析能力也提齣瞭新的要求。但是目前關於各種企業經營數據分析的培訓不多，圖書也比較少，社會上的職業教育機構與大專院校雖然開始培養該方嚮的人纔，但遠遠未能滿足企業的需求。

筆者撰寫本書的目的是為從事企業經營數據分析工作的人員以及企業中的高層管理者提供數據分析的思路和方法。這些思路和方法是筆者在長期工作中以及在為企業提供數據化管理谘詢服務項目中總結和提煉齣來的，並結閤企業實際應用場景進行介紹，具有實用性和適用性。

本書具有以下3個特點。

啓發性

本書重點強調的是思路和方法，“授人以漁”的理念貫穿始終。舉一個例子，波士頓(BCG)矩陣或者麥肯锡-GE矩陣是用來評價産品和業務以及規劃業務綫或者産品綫的，它是一個工具，其背後就是矩陣的思維方法，即從兩個維度對一類事物進行評價。通過這個分析方法，我們可以對産品、客戶、區域市場、業務團隊進行評價；在維度選擇上，我們可以選擇不同的衡量指標，例如規模指標、速度指標、效率指標、效益指標、競爭力綜閤指標等。本書介紹瞭大量類似的分析數據思路，這也是本書大的特色之一。

實用性

本書內容來自筆者長期從業經驗的總結，所有內容都是從企業的實際應用齣發，並且涵蓋瞭多個行業，其中包括生産製造業、零售服務業、電商行業等，讀者可以將其中的思路和方法輕鬆地應用到實踐工作中。

延展性

本書不是簡單地演示一個案例的具體操作，也不是描述一個方法的細節，而是通過思路和方法的理論性總結，讓讀者學會數據分析的思路和方法，從而能夠將一個場景下的分析方法延伸到更多的場景下。例如，基於人事矩陣的策略不僅能用在企業與客戶糾紛處理中，還可以用在社會關係處理、傢庭關係處理等場景下，這種延展性大大增加瞭本書的適用範圍。

通過閱讀本書，企業的管理者可以提升數據分析的能力，數據分析師可以開拓思路，提高解讀數據的能力。另外，本書還可以作為企業內部的數據分析培訓教材。

作 者

         

《洞察未來：驅動企業增長的戰略決策指南》 在信息爆炸的時代，企業運營的每一個環節都在産生海量的數據。這些數據如同未被發掘的金礦，蘊含著企業發展的巨大潛力。然而，如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業策略，成為當下企業麵臨的嚴峻挑戰。本書《洞察未來：驅動企業增長的戰略決策指南》正是為瞭應對這一挑戰而生。它並非一本關於具體數據分析技術或工具的“操作手冊”，而是一本聚焦於“為什麼”和“如何”進行戰略性數據應用的書籍。本書的核心在於引導讀者構建一種全新的思維模式——將數據視為驅動企業長期增長和可持續競爭優勢的戰略資産。 本書的寫作初衷，源於對當前許多企業在數據應用層麵存在的普遍誤區的深刻洞察。許多企業投入瞭大量資源構建數據基礎設施，引入先進的數據分析工具，然而，他們往往陷入瞭“技術驅動”而非“戰略驅動”的誤區。技術本身是中立的，它能否發揮價值，關鍵在於使用者是否擁有清晰的戰略目標和正確的思維框架。因此，本書將重心放在瞭如何將數據分析的智慧融入到企業戰略規劃、市場營銷、産品研發、運營優化、客戶關係管理以及風險控製等核心業務流程中。 第一部分：戰略思維與數據羅盤 在開始具體的應用之前，本書的第一部分著重強調瞭“戰略思維”在數據應用中的核心地位。我們認為，任何數據驅動的決策，都必須以清晰的企業願景、使命和戰略目標為指引。沒有戰略的指引，數據分析隻會變成無的放矢的“技術錶演”，而無法真正為企業創造價值。 第一章：從數據“噪音”到戰略“信號”——認知升級 本章將深入探討當前企業在數據認知上普遍存在的誤區，例如將數據視為IT部門的專屬、將分析等同於報告、以及過度依賴技術而忽略業務邏輯等。 我們將闡述“戰略性數據應用”的核心理念，即如何從單純的數據收集和報告，躍升到以數據驅動戰略決策的更高層次。 核心觀點：數據不是目的，數據是實現企業戰略目標的工具和手段。我們將引導讀者思考，企業的核心戰略問題是什麼？我們的業務目標是什麼？然後，纔能圍繞這些目標去思考“數據能幫助我們解決什麼問題”。 第二章：企業戰略藍圖與數據應用錨點 本章將詳細闡述如何將宏觀的企業戰略目標，分解為一係列可衡量、可執行的數據驅動型應用場景。 我們將引入“戰略地圖”等工具，幫助讀者將抽象的戰略目標與具體的數據指標和分析需求進行對接。 例如，如果企業的戰略目標是“提升市場份額”，那麼在數據應用層麵，就需要關注市場分析、客戶細分、競爭對手監測、營銷活動效果評估等。 核心觀點：數據應用的價值，體現在其對企業戰略目標的貢獻度。每一個數據項目，都應該有一個清晰的戰略“錨點”，確保其方嚮正確，避免資源浪費。 第三章：構建數據驅動的決策文化——組織與人的力量 數據應用最終是人的行為。本章將探討如何在企業內部構建一種支持數據驅動決策的組織文化。 我們將分析成功實施數據戰略的企業，在組織架構、人纔培養、溝通協作等方麵的關鍵要素。 如何打破部門壁壘，促進跨部門的數據共享與協作？如何培養具備數據素養的業務人員和業務導嚮的數據分析師？如何建立有效的激勵機製，鼓勵員工利用數據解決問題？ 核心觀點：技術是基礎，文化是土壤，人是關鍵。沒有相應的文化和人纔支撐，再先進的技術也無法發揮最大效用。 第二部分：洞察業務核心——數據驅動的策略落地 在建立瞭正確的戰略思維和認知基礎後，本書的第二部分將聚焦於如何在具體的業務場景中，運用數據洞察來驅動策略的製定和落地。我們強調的是“業務問題導嚮”，即先識彆業務痛點或機遇，再尋找數據解決方案，而非“數據有什麼，我們用它做什麼”。 第四章：市場洞察與精準營銷——觸達與轉化 本章將深入探討如何利用數據來深刻理解目標市場和潛在客戶。 內容將涵蓋：市場趨勢分析、消費者行為分析、客戶細分與畫像構建、個性化營銷策略製定、渠道效果評估、營銷ROI優化等。 我們將討論如何從海量的用戶行為數據、交易數據、社交媒體數據中挖掘齣對營銷策略有指導意義的洞察。 核心觀點：精準的客戶洞察是提升營銷效率和ROI的關鍵，數據是實現這一目標的最有力武器。 第五章：産品創新與用戶體驗——以數據驅動迭代 産品是企業生存的根本，用戶體驗是産品成功的關鍵。本章將闡述如何利用數據來指導産品的設計、開發和持續優化。 內容將涉及：用戶需求分析、産品使用行為分析、用戶反饋數據挖掘、A/B測試與實驗設計、産品生命周期管理、定價策略優化等。 我們將討論如何通過數據反饋，快速識彆産品中的不足，發現新的用戶需求，從而實現産品的持續創新和用戶體驗的卓越提升。 核心觀點：優秀的産品是“聽”用戶聲音的結果，數據提供瞭最真實、最客觀的“聲音”。 第六章：運營優化與效率提升——流程再造的基石 企業的日常運營是價值創造的載體。本章將聚焦於如何利用數據來發現運營中的瓶頸，優化流程，提升效率，降低成本。 內容將涵蓋：供應鏈優化、庫存管理、生産效率分析、服務質量監控、運營成本分析、欺詐檢測與風險預警等。 我們將通過案例分析，展示如何通過對運營數據的深入分析，實現精益化運營。 核心觀點：數據驅動的運營優化，是企業提升盈利能力和市場競爭力的重要途徑。 第七章：客戶關係管理與忠誠度構建——深耕價值 在獲客成本不斷攀升的今天，留住現有客戶，提升客戶生命周期價值，顯得尤為重要。本章將探討如何利用數據來構建更加穩固和富有成效的客戶關係。 內容將涉及：客戶流失預警與挽迴、客戶價值分級、個性化客戶服務、會員體係設計與優化、客戶滿意度分析、交叉銷售與嚮上銷售策略等。 我們將討論如何從客戶互動數據中，洞察客戶需求，預測客戶行為，從而提供更貼心的服務，提升客戶忠誠度。 核心觀點：卓越的客戶關係管理，建立在對客戶的深刻理解之上，而這種理解，離不開數據的支撐。 第三部分：實現路徑與挑戰應對 本書的最後一部分，將聚焦於實現數據驅動的戰略落地所麵臨的實際挑戰，並提供可行的應對策略。我們理解，理論與實踐之間存在距離，因此，這一部分將更加務實，旨在幫助讀者規避潛在的陷阱，穩步推進數據應用的進程。 第八章：從數據到價值——構建數據應用的項目流程 本章將梳理一個完整的數據應用項目從啓動到交付的全流程，強調各環節的關鍵成功因素。 內容將涵蓋：項目需求定義、數據采集與準備、分析方法選擇、模型構建與驗證、結果解讀與可視化、解決方案製定與實施、效果評估與持續改進。 我們將強調迭代式的方法，以及如何確保分析結果能夠真正轉化為業務行動。 核心觀點：一個清晰、規範的項目流程，是確保數據應用項目成功的保障。 第九章：規避陷阱，勇攀高峰——數據應用中的挑戰與對策 本章將集中討論在數據應用過程中可能遇到的常見挑戰，例如：數據質量問題、數據孤島、分析人纔的稀缺、業務部門的抵觸情緒、過度分析與“數據詛咒”等。 我們將提供切實可行的應對策略和解決方案，幫助企業剋服這些障礙。 例如，如何建立有效的數據質量管理機製？如何打破數據孤島，促進數據共享？如何通過有效的溝通和培訓，提升業務部門的數據素養？ 核心觀點：數據應用並非一帆風順，正視挑戰，並積極尋求解決方案，是持續推進的關鍵。 第十章：賦能未來——數據驅動的企業持續增長之道 本書的最後一章，將迴歸到宏觀層麵，總結數據驅動的戰略思維如何成為企業應對不確定性、實現可持續增長的強大引擎。 我們將展望未來數據應用的發展趨勢，例如人工智能、機器學習在企業決策中的進一步應用，以及企業如何構建麵嚮未來的數據能力。 最終，本書希望啓發讀者，將數據不僅僅視為一種技術工具，而是將其提升到企業戰略的核心層麵，用數據洞察引領企業穿越迷霧，駛嚮更廣闊的未來。 核心觀點：數據驅動的戰略思維，是企業在瞬息萬變的商業環境中保持領先地位，實現持續增長的根本動力。 《洞察未來：驅動企業增長的戰略決策指南》並非枯燥的技術手冊，而是一次關於如何運用數據智慧，重塑企業戰略和運營的書籍。它將陪伴讀者，一起探索數據背後的商業邏輯，洞察驅動增長的未來力量，最終實現以數據賦能企業，引領行業前沿的宏偉目標。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常獨特，它不像我之前讀過的任何一本關於大數據的書籍。作者沒有用那些晦澀難懂的專業術語來嚇唬讀者，而是用一種非常親切、甚至有些“接地氣”的語言，把復雜的概念講得明明白白。我尤其喜歡書中關於“數據治理”的章節，這部分內容是我一直以來非常頭疼的問題。很多企業都知道數據很重要，但卻不知道如何管好自己的數據，導緻數據質量參差不齊，分析結果也無法令人信服。作者從數據資産的定義、數據標準的建立、數據質量的監控，到數據安全和隱私保護，都進行瞭係統性的闡述。特彆是關於數據孤島問題，作者提齣瞭許多實用的解決方案，讓我豁然開朗。它讓我明白，良好的數據治理是進行有效大數據分析的前提，沒有乾淨、規範的數據，再先進的分析工具也無濟於事。讀這本書，就像是請瞭一位經驗豐富的行業前輩在手把手地教我，讓我少走瞭很多彎路，也讓我對大數據在企業中的應用有瞭更全麵、更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我深刻體會到，數據不僅僅是數字，更是企業發展的重要戰略資源。作者在書中對於“用數據治理企業”的理念闡述得淋灕盡緻。他不僅從技術層麵講授瞭如何進行數據治理，更重要的是，他從管理層麵強調瞭數據治理的重要性，以及如何建立一套有效的、符閤企業實際情況的數據治理體係。我一直認為，數據治理是一個“吃力不討好”的工作，但讀完這本書，我纔明白，良好的數據治理是提升企業整體運營效率、降低經營風險、激發創新活力的基石。書中通過生動的案例，展示瞭數據治理是如何幫助企業實現更精準的營銷、更優化的運營、更敏捷的決策。特彆是關於數據質量管理的部分，作者詳細介紹瞭如何建立數據質量監控機製，如何識彆和修復數據質量問題，從而確保分析結果的可靠性。這本書讓我看到瞭數據治理的巨大潛力和價值，也讓我對如何將數據真正融入企業戰略有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我對企業大數據管理的理解上升到瞭一個全新的維度。過去，我總覺得大數據管理就是把數據存起來，或者用一些工具來清理一下。但這本書讓我意識到，大數據管理是一個係統性的工程，它涉及到數據的生命周期管理，從數據的采集、存儲、處理、分析，到數據的共享和應用，每一個環節都需要精心設計和嚴格執行。書中對於數據架構的設計、數據倉庫的構建、數據湖的應用，以及元數據管理等方麵都有深入的探討。我尤其欣賞書中關於數據安全和隱私保護的部分，在當今信息泄露風險日益增高的時代，這部分內容顯得尤為重要。作者提齣的多層次安全防護策略，以及閤規性的要求，讓我對如何構建一個既安全又高效的大數據平颱有瞭更清晰的認識。這本書就像是一本大數據管理的“操作手冊”，它不僅告訴瞭我“是什麼”，更重要的是它教會瞭我“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我驚嘆於數據分析的強大力量，以及它在現代企業管理中不可或缺的地位。作者在書中不僅詳細介紹瞭各種數據分析方法，比如迴歸分析、聚類分析、時間序列分析等等，更重要的是，他著重強調瞭如何將這些方法與具體的企業經營目標相結閤。我一直對如何將抽象的數據轉化為可執行的商業洞察感到睏惑，而這本書恰恰解決瞭我的難題。書中通過大量的實戰演練，展示瞭如何從業務問題齣發，選擇閤適的數據分析技術，最終得齣有價值的結論。例如，在分析産品定價策略時，作者展示瞭如何利用用戶行為數據和市場競爭數據，通過迴歸模型來預測不同價格點對銷售額的影響，從而幫助企業製定最優的定價方案。書中對各種分析工具的介紹也十分到位，從Excel到SQL，再到R和Python，以及一些專業的數據可視化工具，都進行瞭簡明扼要的講解，讓我對如何選擇和使用這些工具有瞭清晰的認識。這本書不僅提升瞭我的理論知識，更重要的是，它給瞭我實操的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我的救星！我一直想深入瞭解如何利用企業經營數據來優化決策，但市麵上很多書要麼講得太理論，要麼講得太淺顯，讓我摸不著頭腦。直到我翻開這本書，纔發現它真正地填補瞭我的知識空白。作者沒有上來就拋齣各種復雜的模型和算法，而是循序漸進地講解瞭數據分析的整個流程，從數據的收集、清洗、整理，到如何構建分析框架，再到最終的數據解讀和應用。讓我印象最深刻的是，書中提供瞭大量的實際案例，涵蓋瞭市場營銷、銷售預測、客戶關係管理等多個企業核心業務場景。通過這些案例，我能夠清晰地看到數據分析是如何落地，如何解決實際問題的。比如，在關於客戶流失預警的部分，作者詳細拆解瞭如何識彆關鍵的流失指標，並利用模型進行預測，為企業提供瞭有效的乾預措施。這不僅僅是理論知識的灌輸，更是一種思維方式的啓發，讓我認識到數據並非冰冷的數字，而是蘊含著洞察企業運營脈搏的寶貴信息。這本書讓我覺得，即使我不是數據科學傢，也能掌握利用數據驅動企業發展的能力。