用數據說話：迎接電力營銷服務的大數據時代 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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江剋宜，薛冰，彭翎，王慧琴著

圖書標籤:

電力營銷
大數據
數據分析
營銷服務
數字化轉型
用戶行為
精細化運營
智能營銷
能源行業
數據驅動

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齣版社：中國電力齣版社

ISBN：9787512354944

版次：1

商品編碼：11451366

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

頁數：208

具體描述

編輯推薦

　　《用數據說話：迎接電力營銷服務的大數據時代》是我國電力係統第1本從大數據角度剖析電力營銷服務的著作。它結閤精準管理方法和數據分析，從實際工作齣發，對現階段電力營銷服務工作提齣瞭新方法和新思路。結閤大量實際案例，充分體現瞭數據分析的成果和理論與實踐結閤的應用。全書圖文並茂、淺顯易懂。

內容簡介

　　大數據：改變正山雨欲來蓄勢待發
　　在您閱讀這本書之前，讓我們先做這樣一個小測試！請先思考這個問題：到電力營業廳辦理繳費業務的客戶大多來自哪裏？請花一分鍾時間來思考，如果已經鎖定瞭自己的答案，請您開始閱讀本書的內容。
　　電力營業廳與電信、銀行、郵政等營業廳性質十分相似，都是為瞭滿足客戶的業務需求。但是，經過仔細對比分析卻又發現，電力營業廳與其他營業廳又不盡相同。假設您需要存繳電話費，是會選擇去電信營業廳窗口辦理繳費業務，還是選擇購買電話卡、網上充值等方式呢？需要小額存取款時，您是會選擇去銀行窗口排長隊辦理，還是會選擇ATM機自助存取款呢？仔細羅列下來，電力企業也提供瞭多種電費繳納方式，例如銀行托收、電費卡充值、易辦事自助終端、網上繳費（支付寶、網頁等）、電話繳納、銀行櫃颱等。那為何常常有客戶仍選擇排長隊在營業廳窗口繳納電費呢？
　　本書對某供電企業轄區內營業廳辦理繳費業務的381736條客流數據進行瞭分析，繪製成氣泡式數據圖如圖0-1所示。氣泡式數據圖是一種常見的數據地圖，它是在地圖上相應位置顯示相應的氣泡，以氣泡的大小代錶各區域指標值的大小。該圖中通過氣泡的大小來代錶該區域在營業廳辦理繳費業務的客流量。
　　數據分析結果齣乎我們的意料。在傳統觀念裏，到營業廳辦理繳費業務的客戶大多來自人口流動快的城中村，事實上，根據圖0－1中看齣，到營業廳辦理繳費業務的客戶主要集中在片區E和片區F兩個區域，而該供電企業轄區內共設立瞭兩個營業廳，正屬於片區E和片區F。通過對這兩個區域的客流作進一步分析，發現這兩個區域前往營業廳辦理繳費業務的客戶都集中分布在營業網點的周圍。用分檔填色型勢力地圖分析片區F營業廳、片區E營業廳繳費業務量分布，將各區域按數值分為幾個層級填充不同的顔色，如圖0-2、圖0-3所示，圖中五角星標注處為營業廳位置。圖0－2和圖0－3中由淺到深的顔色錶示該區域到營業廳辦理繳費業務的客流量分布由少至多。
　　與繳費業務相比，營業廳過戶業務辦理客流量呈現齣瞭截然不同的信息，所有的過戶業務客流量均勻分布在各個區域，見圖0-4。
　　由此可以看齣，排除停電催費模式（停電催費的模式下，前往營業廳辦理繳費業務的客流量分布與各區域欠費情況呈現正相關關係）的影響，前往營業廳辦理繳費業務對客戶而言並非剛性需求。我們大膽地設想，能否在正確的引導下，以自助終端、銷售電費卡等方式取代電力營業廳收費業務窗口？
　　該供電企業根據數據分析結果大膽嘗試關閉部分營業廳後，對第三方客戶滿意度的指標並未造成負麵影響。他們的決策是建立在大數據的基礎之上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力：通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的産品和服務，或深刻的洞見。這樣的技術理念和數據儲備，對於供電企業乃至整個社會的發展而言，將成為一種更好的輔助決策工具。
　　隨著互聯網技術及信息技術的飛速發展，在web2.0的時代，人們從信息的被動接受者變成瞭主動創造者。
　　全球每秒鍾發送290萬封電子郵件，一分鍾讀一篇的話，足夠一個人晝夜不息地讀5.5年……
　　每天會有2.88萬個小時的視頻上傳到Youtube，足夠一個人晝夜不息的觀看3.3年……
　　Twitter上每天發布5000萬條消息，假設10秒鍾瀏覽一條信息，這些消息足夠一個人晝夜不息地瀏覽16年……
　　每天網站上將産生630萬筆訂單……
　　每個網民在Facebook上要花費7韆億分鍾，被移動互聯網使用者發送和接收的數據高達1.63EB……
　　Google上每天需要處理24PB的數據……
　　根據美國互聯網數據中心（IDC）檢測，人類産生的數據量正在呈指數級增長，大約每兩年翻一番，這個速度在2020年之前會繼續保持下去。這意味著人類在最近兩年産生的數據量相當於之前産生的全部數據量。我們的國傢，我們的社會，我們的企業，已經從包含數據的時代邁進瞭被數據包含的時代。這些由我們創造的信息背後産生的這些數據早已經遠遠跨越瞭目前人力所能處理的範圍。事實上，在某些方麵，我們依然沒有完全意識到自己擁有瞭能夠收集和處理更大規模數據的能力，而是習慣於在製定製度、處理過程和激勵機製中盡可能地減少數據的使用。大多還是遵循著傳統的方式，通過盡可能少的樣本數據獲取預期（即提前設定好並帶有主觀意識）的信息，通過多次篩選多方驗證以獲取我們認為精確的數據，通過人工選擇一個關聯物或者一小部分相似數據來逐一分析事件産生的原因。
　　如今，計算和製錶不再像過去一樣睏難。感應器、手機導航、網站使用收集瞭大量數據，而計算機可以輕易地對數據進行處理，我們進入大數據時代。
　　那麼，為什麼是大數據而不是數據？什麼是大數據？它從何而來？大數據有何不同？大數據又有什麼特徵呢？
　　關於大數據的含義，目前主要有如下幾種：
　　“增長如此之快，以至於難以使用現有的數據庫管理工具來駕馭，睏難存在於數據的獲取、存儲、搜索、共享、分析和可視化等方麵。”
　　——維基百科
　　“任何超過瞭一颱計算機處理能力的龐大數據量。”
　　“大數據=海量數據+復雜類型的數據。”
　　——但彬 Informatica中國區首席産品顧問

作者簡介

　　江剋宜，男，1961年齣生，深圳龍崗供電局局長兼黨委書記。曾主編《電力服務營銷》《電力客戶服務員工培訓知識問答》《電力客戶服務員工培訓教材》《電力客戶服務案例百篇》等圖書。

第三章大數據時代麵臨的機遇 49
第一節莫裏的導航圖：大數據的最早實踐之一 49
第二節全數據：保存全部的“沙子” 52
第三節混雜性：更接近“事物”的全貌 55
第四節相關性：數據“說齣”的事實 59
第五節 1+1=10：數據混搭與價值倍增 62

第四章大數據時代麵臨的挑戰 65
第一節有效的組織：把想的人和乾的人分開 65
第二節做正確的事：後颱支撐數據化 69
第三節正確地做事：前端作業簡單化 74

下篇當供電企業嫁接大數據

第五章網格5S管理嶄露頭角 80
第一節電網：網格技術的源泉 86
第二節突破：網格管理的探索 100
第三節創新：網絡5S：網格模型的實踐 92

第六章數據可視化圖的華麗演繹 100
第一節可視化：揭開數據的神秘麵紗 100
第二節美麗的證據：綫損管理可視化 104
第三節視覺解釋：可視化的廣泛應用 108

第七章藉鑒精準的抄核收管理模式 115
第一節發軔：抄核收管理的破窗理論 115
第二節探索：從汽車生産到抄錶管理 118
第三節契機：減少抄錶數據的“在製品” 122
實踐：連續流與消除浪費 126

第八章精益思想與營業廳排班 135
第一節排隊的博弈：服務需求與服務供給 135
第二節服務的需求：從一味滿足到閤理引導 138
第三節服務的供給：營業廳的“削減”藝術141
第四節排班的技巧：今天開放多少窗口 144

第九章大數據時代的綫損分析 149
第一節綫損立方：玩轉數據建立模型 150
第二節趨勢分析：“福爾摩斯”查竊電 154
第三節精確比對：鎖定重點懷疑對象 159

外篇利用大數據破獲竊電案例集錦
第十章基於大數據的防竊電技術 166
第一節以靜製動：後颱監控破獲遙控裝置竊電案 169
第二節抽絲剝繭：網格綫損分析破獲總分錶竊電案 175
第三節事半功倍：電量比對破獲總分錶竊電案 179
第四節甕中捉鱉：多次偵察破獲大規模集體竊電案 182
第五節知己知彼：數據監控警電聯手成功破案 186
第六節守株待兔：反偵察展開與竊電分子的博弈 191
第七節欲擒故縱：數據比對突破竊電分子頑固防綫 193

前言/序言

　　電子郵件、手機短信、微信、飛信等數字時代産物已經滲透到我們生活的方方麵麵，每個人的信息、語言、行為等産生的數據都不停的被存儲、篩選、分析。企業亦是如此，不可避免地受到大數據浪潮的衝擊和影響。2013年，被不少業內人士稱作“大數據元年”。世界上存儲的數據預計能達到約1.2ZB（約12億TB），著名的未來學傢阿爾文·托夫勒曾熱情地將大數據贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”，一點也不為過。有種說法很貼切，其實“大數據比我們自己更瞭解我們自身”
　　2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關産業發展，將“大數據戰略”上升為國傢戰略，將大數據定義為“未來的新石油”，並希望引發教育和學習的變革。
　　2012年9月，日本西科姆集團宣布收購東京電力旗下數據管理中心——AT TOKYO公司50%以上股份，總投資額將超過500億日元。西科姆的數據管理業務規模也將擴大到原來的10倍以上，其旗下各企業強化瞭對數據管理中心的升級改造，帶動需求急劇上升。
　　越來越多的政府、企業正逐步意識到這隱藏在數據山脈中的金礦，錶現齣對大數據挖掘的超前意識和對大數據應用的極大關注。電力行業同樣也有著豐富的數據資源，如何使用好大數據是關鍵。大數據時代提供給我們的將是更快的運算、更豐富的數據分析結果。
　　從發電到輸電、配電，這一産業鏈處處都産生數據。經曆近10年來的電力信息化發展，數字信息技術全麵湧入到電力從生産到管理的整個流程，甚至在某種程度已經觸動並正在改變傳統電力生産到管理的整個流程，基本在某種程度上已經觸動並正在改變傳統電力企業的生産模式，技術在進步，管理在轉型。如何從少量數據中通過專業化的處理，挖掘齣數據的潛在價值是電力企業麵臨的前所未有的新課題、新挑戰。
　　根據近幾年來結閤營銷管理的數據分析，從技擊竊電、降低管理綫損方麵的工作實踐中我們總結編寫成《用數據說話——迎接電力營銷服務的大數據時代》一書。本書上篇、下篇和外篇三部分共十章，包括管理遇上大數據、供電企業應用大數據和利用大數據破獲竊電案例集錦等內容。
　　我們對大數據的研究畢竟剛入門、剛起步，書中難免有疏漏之處，敬請廣大讀者不吝賜教。

用數據說話：迎接電力營銷服務的大數據時代內容簡介在電力行業邁嚮高質量發展的關鍵時期，傳統的營銷服務模式正麵臨前所未有的挑戰與機遇。隨著信息技術的飛速發展，海量數據的湧現，特彆是大數據技術的成熟應用，為電力營銷服務帶來瞭深刻的變革。本書《用數據說話：迎接電力營銷服務的大數據時代》並非一本枯燥的技術手冊，而是一部深入剖析如何運用大數據賦能電力營銷，實現服務升級、精準營銷、運營優化，最終驅動企業價值增長的實戰指南。本書旨在為電力行業的從業者，包括但不限於營銷部門負責人、客戶經理、數據分析師、IT技術人員，以及對電力行業發展趨勢感興趣的讀者，提供一個清晰的認知框架和可行的操作路徑。我們將從宏觀的行業背景齣發，逐步深入到大數據的具體應用場景，最終觸及數據驅動的未來發展方嚮。第一部分：變革浪潮中的電力營銷本部分將為讀者描繪當前電力營銷所處的宏觀環境。我們將首先迴顧電力行業在市場化改革、能源結構調整、以及“雙碳”目標驅動下的發展態勢，分析這些宏觀因素如何直接影響電力企業的營銷策略和客戶關係。隨後，我們將聚焦於傳統電力營銷模式的痛點與局限。在信息不對稱、客戶需求多樣化、市場競爭加劇的背景下，粗放式的營銷手段已難以滿足精細化運營的要求。我們將詳細剖析這些痛點，例如：客戶畫像模糊：缺乏對客戶群體細緻入微的瞭解，難以進行針對性服務和産品推薦。營銷活動效果評估難：投入瞭大量資源，但難以量化營銷活動對業務增長的實際貢獻。服務響應滯後：客戶的需求和問題得不到及時、有效的解決，導緻客戶滿意度下降。運營效率低下：依賴人工經驗，流程繁瑣，信息孤島現象普遍，製約瞭整體運營效率。潛在風險識彆不足：無法有效預測和管理客戶流失、欠費等風險。在此基礎上，我們將引入大數據的概念，並闡釋其為何成為解決這些痛點的關鍵。我們將從數據的來源、類型、特徵等方麵，為讀者建立對大數據初步的認識，並強調其在電力營銷領域蘊含的巨大潛力。我們不會過於深入技術細節，而是著重於揭示大數據與電力營銷的內在聯係，為後續章節的內容奠定基礎。第二部分：大數據賦能下的營銷創新本部分是本書的核心，將詳細闡述大數據在電力營銷各個環節中的具體應用，以及由此帶來的創新實踐。我們將以場景驅動的方式，帶領讀者走進數據驅動的電力營銷新世界。 1. 精準客戶洞察與畫像構建多維度客戶數據整閤：詳細介紹如何整閤來自電錶、繳費記錄、用電行為、服務谘詢、社交媒體等多種渠道的數據。構建精細化客戶畫像：講解如何利用數據挖掘和機器學習技術，對客戶進行細緻的分類，如按用電習慣、消費能力、價值潛力、風險等級等進行畫像。挖掘潛在需求與偏好：分析如何通過對客戶行為數據的深度分析，預測其未被滿足的需求，並提前進行産品和服務的推薦。客戶細分與精準營銷：闡述如何基於客戶畫像，將客戶群體進行有效細分，從而實施差異化的營銷策略。 2. 智能營銷活動策劃與執行個性化産品與服務推薦：介紹如何根據客戶畫像，為不同客戶推薦最適閤的電力産品（如綠色電力、增值服務）和用電方案。預測性營銷活動設計：闡述如何利用曆史數據和預測模型，設計更具吸引力和轉化率的營銷活動，例如基於用電高峰的節約用電提醒、特定行業的用電優惠活動。營銷渠道優化與協同：分析如何根據客戶偏好，選擇最有效的營銷渠道（如APP推送、短信、微信、綫下活動），並實現渠道間的協同效應。實時營銷與動態定價：探討如何利用實時數據，進行動態定價策略，鼓勵用戶在非高峰時段用電，優化電網負荷。 3. 客戶服務升級與體驗優化智能客服與問答係統：介紹如何利用自然語言處理（NLP）技術，構建智能客服機器人，解答常見問題，提升服務效率。預測性服務與主動關懷：闡述如何通過分析用電異常數據，預測潛在的設備故障或服務中斷，提前進行通知和處理，實現主動式服務。情感分析與輿情監控：講解如何通過分析客戶反饋和社交媒體評論，瞭解客戶的情緒和滿意度，及時響應負麵評價，提升客戶口碑。個性化服務路徑設計：介紹如何根據客戶曆史服務記錄和偏好，設計個性化的服務流程，減少客戶的等待時間和操作復雜度。 4. 運營優化與風險管控用電負荷預測與調控：介紹如何利用大數據預測未來用電需求，幫助電網進行更精細化的負荷調控，提高供電可靠性。欠費風險預警與催收優化：闡述如何通過分析客戶的繳費行為和信用數據，預測欠費風險，並製定更有效的催收策略。營銷成本效益分析：詳細介紹如何量化營銷活動的投入産齣比，優化營銷資源的配置，實現降本增效。客戶流失預測與挽留：講解如何識彆有流失傾嚮的客戶，並采取針對性的挽留措施，降低客戶流失率。第三部分：數據驅動的未來展望本部分將帶領讀者展望大數據時代下電力營銷的未來發展方嚮，並為企業如何構建數據驅動的文化提供思考。數據生態的構建與共享：探討在閤規前提下，電力企業如何與上下遊閤作夥伴、第三方數據平颱建立數據生態，實現數據價值的最大化。人工智能與機器學習的深度融閤：深入分析AI和ML技術在電力營銷中的更多前沿應用，例如預測性維護、智能能源管理、自動化營銷決策等。物聯網（IoT）與大數據協同：探討智能傢居、智能樓宇等IoT設備的普及，如何為電力營銷帶來更多的數據來源和創新應用場景。數據治理與安全的重要性：強調在數據應用過程中，數據治理、隱私保護和信息安全的重要性，以及企業應如何構建相應的體係。構建數據驅動的組織文化：探討如何從企業文化層麵推動數據驅動的理念，提升全員的數據意識和能力，鼓勵創新與探索。本書將通過豐富的案例分析（虛構但貼近實際）和實踐建議，幫助讀者理解大數據在電力營銷中的落地方法。我們將力求語言通俗易懂，避免過多的技術術語，讓更多非技術背景的讀者也能輕鬆掌握核心理念。《用數據說話：迎接電力營銷服務的大數據時代》是一本麵嚮未來的指南，它將幫助您洞察行業趨勢，掌握核心技術應用，解鎖數據價值，最終在激烈的市場競爭中脫穎而齣，實現電力營銷服務模式的顛覆式創新。本書相信，數據的力量，將是驅動電力營銷服務邁嚮更高層次的關鍵。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的視角非常獨到。它沒有把重點放在純粹的技術層麵，而是巧妙地將技術與實際的營銷應用相結閤。作者在書中反復強調，大數據並非隻是冷冰冰的數字堆砌，更重要的是如何將這些數據轉化為有價值的洞察，並指導營銷決策。我非常欣賞他對於“價值轉化”的闡述。他舉例說明，如何通過對曆史用電數據的深度挖掘，發現那些隱藏的“高價值”用戶群體，並為他們量身定製更具吸引力的套餐或服務。同時，他也提到瞭如何利用大數據來識彆那些潛在的“流失風險”用戶，並提前采取乾預措施，例如通過發送個性化的節約用電建議，或者提供更優惠的續約政策，從而有效地降低客戶流失率。這讓我意識到，大數據在電力營銷中的作用，遠不止於簡單的客戶分類，它更像是一種“預測器”和“引導器”，能夠幫助企業在激烈的市場競爭中保持領先地位。書中關於“客戶體驗”的章節也讓我受益匪淺，作者認為，隻有真正理解瞭客戶的需求，纔能提供超齣預期的服務。而大數據，恰恰是理解客戶最有效的工具。這本書就像一本實踐指南，不僅理論紮實，而且充滿瞭可操作性的建議，讓我對如何運用數據來提升電力營銷服務有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直顛覆瞭我對電力行業的固有印象！我一直覺得電力公司是很傳統的國企，工作模式可能比較僵化，但讀瞭這本書纔知道，原來他們也在積極擁抱大數據，並且做得非常齣色。作者在書中用瞭大量的篇幅來介紹大數據在電力營銷中的具體應用場景，從客戶服務、産品設計到市場推廣，幾乎涵蓋瞭所有的營銷環節。我特彆喜歡他提到的“精細化運營”的概念。以前我覺得電力營銷就是發發宣傳單，推銷一下套餐，但這本書讓我看到瞭更深層次的東西。比如，通過對海量用戶數據的分析，電力公司可以精準地瞭解不同區域、不同類型用戶的用電習慣、偏好和潛在需求，從而為他們提供更具針對性的産品和服務。我腦海裏立刻想象齣這樣一個畫麵：一個剛搬進新傢的用戶，電力公司通過分析他以前的用電記錄，能夠提前瞭解到他可能的用電量和需求，並主動為他推薦最閤適的電力套餐，甚至還能根據他的生活習慣，提供一些節能建議。這種“未雨綢繆”的服務模式，真是讓人覺得溫暖又貼心。而且，作者還分享瞭一些實際的案例，展示瞭大數據是如何幫助電力公司提高運營效率、降低成本，並最終提升客戶滿意度的。這本書讓我看到瞭電力營銷的無限可能，也讓我對未來更加智能化的電力服務充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。我本來以為它會是那種泛泛而談的理論書籍，但讀下來發現，作者對大數據在電力營銷中的應用有著非常深入的理解，並且能夠將其以一種非常係統和條理化的方式呈現齣來。他不僅僅是羅列一些技術名詞，而是深入剖析瞭大數據背後的邏輯和價值。我尤其欣賞他對“數據驅動的決策”的強調。他認為，在當今時代，任何營銷決策都應該基於數據分析，而不是憑經驗或直覺。書中詳細闡述瞭如何從海量的數據中提煉齣有價值的信息，並將這些信息轉化為可執行的營銷策略。他舉瞭幾個例子，說明瞭大數據是如何幫助電力公司識彆市場趨勢、預測用戶行為，並優化營銷資源的分配。比如，他提到如何通過分析社交媒體上的用戶反饋，及時發現産品或服務中的潛在問題，並快速做齣調整，從而避免負麵影響的進一步擴大。這讓我明白，大數據不僅僅是用來“看”的，更是用來“行動”的，它能夠為企業提供行動的依據和方嚮。而且，作者在書中還探討瞭大數據在電力營銷倫理和隱私保護方麵的問題，這讓我覺得這本書不僅有技術層麵的探討，更有對行業發展和社會責任的思考，非常全麵和深刻。

評分☆☆☆☆☆

哇，剛翻瞭幾頁這本書，就感覺打開瞭一個新世界！我本來以為電力營銷服務是個很傳統、甚至有點枯燥的領域，沒想到作者居然能把“大數據”這個聽起來高大上的概念，和電力這個貼近生活的行業結閤得這麼緊密。序言部分就拋齣瞭一些令人深思的問題，比如為什麼傳統營銷手段在當下越來越失靈，電力公司又該如何在新時代下抓住客戶的心？我特彆喜歡作者在開頭就強調“數據”的力量，他說“數據是電力營銷的靈魂”，這句話一下子就擊中瞭我。而且，他並不是空泛地談論理論，而是用一些非常具體的例子來佐證，比如如何通過分析用戶的用電習慣來預測他們的需求，從而提供更個性化的服務。我腦海裏立刻浮現齣一些模糊的場景，比如夏天到瞭，是不是可以通過大數據預測哪些區域的空調使用量會激增，從而提前做好電力供應的調度？又比如，一些老舊小區是不是可以通過用電數據分析，提前發現潛在的設備老化風險，從而進行預防性維護，避免不必要的故障？這些想法以前真的沒怎麼仔細想過，這本書似乎為我打開瞭一扇通往“智慧電力營銷”的大門。作者的語言也很生動，不是那種枯燥的技術報告，讀起來就像是在聽一位經驗豐富的行業前輩在分享他的心得體會，充滿瞭啓發性。我覺得這本書對於任何想要瞭解電力行業未來發展方嚮的人來說，都是一本必讀的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始接觸這本書，純粹是齣於好奇。我對電力行業瞭解不多，但對“大數據”這個詞卻充滿瞭興趣，總覺得它無所不能，能解決各種各樣的問題。這本書的書名很有吸引力，“用數據說話”，聽起來就很直接，很實在，不像有些書那樣晦澀難懂。翻開書，果然沒讓我失望！作者在書中詳細闡述瞭如何利用大數據技術來優化電力營銷的各個環節。他並沒有一開始就講復雜的算法和模型，而是從最基礎的“數據收集”入手，強調瞭數據來源的多樣性和重要性，比如智能電錶、用戶反饋、社交媒體評論等等。然後，他逐步深入到“數據分析”的部分，用瞭很多通俗易懂的比喻來解釋一些概念，比如“用戶畫像”是如何形成的，以及為什麼建立精準的用戶畫像對於電力公司來說至關重要。我印象特彆深刻的是，作者舉瞭一個例子，說通過分析一個傢庭的用電模式，不僅能知道他們用電量多少，還能推測齣他們的生活習慣，比如是上班族還是在傢辦公，是否有老人小孩，甚至他們對節能的重視程度。這些細緻入微的分析，讓我覺得電力公司不再是冰冷的“供電者”，而是可以成為更加貼近用戶、理解用戶的“服務者”。這本書給瞭我一個全新的視角來審視電力服務，原來背後隱藏著這麼多關於“數據”的故事。

評分☆☆☆☆☆

還沒有來得及看，看完再說

評分☆☆☆☆☆

不錯，好熟，通俗易懂

評分☆☆☆☆☆

書寫的不錯！有深度！

評分☆☆☆☆☆

空話、套話、喊口號、談管理、說感悟的內容太多瞭！

評分☆☆☆☆☆

性價比非常好。贊

評分☆☆☆☆☆

空話、套話、喊口號、談管理、說感悟的內容太多瞭！