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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——数据分析的终极目标 183
8.1 预测是数据分析的终极目的 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 最佳组合——人、财、物等企业资源的最佳搭配 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，这也是本书最大的特色之一。
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
用户评价
读完这本书，我真的感觉像是被一股清流涤荡了思维。以前总觉得数据分析离我这个普通的企业经营者有点远，像是个技术大牛的专属领域。但这本书却用一种非常接地气的方式，把那些高深的术语和复杂的模型，转化成了我能理解、能掌握的“语言”。它不像很多理论书籍那样，上来就讲一堆公式和算法，而是从最根本的问题出发——我们为什么要分析数据？数据的价值在哪里？然后循序渐进地引导我思考，如何从海量的数据中提炼出有用的信息，再到如何将这些信息转化为决策的依据。尤其让我印象深刻的是，书中关于“分析思路”的部分，它不是简单地罗列分析方法，而是深入剖析了不同业务场景下，应该如何构思分析框架，如何设定分析目标，如何识别关键问题。这一点我觉得非常宝贵，因为很多时候，我们不是缺少分析工具，而是缺乏清晰的思路。这本书就像一个经验丰富的领路人，教会我如何“看懂”数据背后的故事，如何让数据真正服务于企业的经营和发展。
评分这本书给我最大的感受是“通透”。作者似乎很了解我们这些基层经营者在面对数据分析时的困惑和挑战，因此在讲解时，总是能切中要害，给出非常实用的建议。我最喜欢的是书中关于“思路”的章节，它不像其他书那样只是简单地介绍分析流程，而是深入地剖析了在不同业务阶段，应该如何思考问题，如何设计分析的切入点，如何从现象看到本质。这对我启发很大，让我明白，很多时候，清晰的思路比复杂的技术更重要。而且，书中在讲解“方法”时，也避免了枯燥的理论堆砌，而是通过生动的案例，将抽象的模型具象化，让我能够理解这些方法背后的逻辑，并知道在什么情况下可以使用它们。对于“应用”和“工具”的部分，更是锦上添花，它让我看到了数据分析的落地可能性，并且知道有哪些可行的工具可以帮助我实现。总而言之，这本书让我对企业经营数据分析有了全新的认识，感觉自己不再是那个对数据一筹莫展的“小白”，而是能够利用数据来指导经营决策的“行家”。
评分这本书的阅读体验真的非常棒！它就像一位循循善诱的老师，一步步地引导着我去探索企业经营数据的奥秘。我最看重的是它在“方法”部分的处理，没有生硬地介绍各种统计模型，而是从数据分析的本质出发，讲解了不同方法的适用场景和优劣势，让我能够根据实际需求，选择最合适、最高效的分析路径。而且，作者在书中反复强调“理解业务”的重要性，这一点我深以为然。数据分析的最终目的是服务于业务，如果脱离了业务的背景，再精密的分析也可能变得毫无意义。这本书在这方面做得尤为出色，它通过大量的实例，展示了如何将数据分析与企业实际经营相结合，如何通过数据发现潜在的问题和机会。此外，它对“工具”的介绍也十分务实，不是罗列一堆名字，而是针对性的讲解了如何使用这些工具来解决实际问题，这对于刚入门或者希望提升分析效率的读者来说，无疑是巨大的福音。
评分这本书简直就是一场关于“数据驱动决策”的盛宴！我之前接触过一些关于数据分析的书籍，但很多都偏重于技术层面，读起来像是在学习一门新的编程语言，对于我这种更关注宏观经营战略的人来说，吸引力并不大。而这本《企业经营数据分析》却完全不同，它将分析方法与实际的应用场景紧密结合，让我看到了数据分析在企业运营中的“实战价值”。书中列举的案例非常贴合实际，涵盖了市场营销、销售管理、产品研发等多个维度，而且每个案例都清晰地展示了如何从问题出发，运用特定的分析方法，最终得出 actionable insights。我尤其喜欢的是它对“工具”部分的介绍，没有泛泛而谈，而是精选了一些市面上主流且易于上手的工具，并给出了具体的应用指导，这让我感觉触手可及，而不是遥不可及。读完这本书，我不再畏惧数据，反而充满了探索的欲望，迫不及待地想将书中的知识应用到我自己的工作中去，用数据为企业的增长注入新的活力。
评分坦白说，刚开始拿到这本书，我并没有抱太大的期望，因为市面上讲数据分析的书实在是太多了，同质化现象很严重。但这本书的出现，无疑是打破了我的固有认知。它不仅仅是一本“教你如何做数据分析”的书，更是一本“教你如何思考”的书。作者在阐述方法论时，非常注重逻辑的严谨性和思维的深度。他没有简单地将各种分析技巧堆砌起来，而是系统地梳理了从数据采集、清洗、建模到结果解读的全过程，并在此基础上，强调了不同环节之间相互关联的重要性。我特别欣赏书中关于“应用”部分的论述，它不是停留在理论层面，而是深入探讨了如何将数据分析的结果转化为具体的业务策略和行动方案，并且考虑到了不同部门和层级的接受度问题。这本书为我提供了一个非常全面的视角，让我能够跳出零散的技术点，从更宏观、更系统的高度去理解和实践企业经营数据分析。
评分可以哒
评分物流很快的
评分非常好，物美价廉，超出预期质量非常好，客服服务态度好，运输速度快，非常满意。
评分学习沉淀，提升自己
评分还在看，书包装都不错，内容易理解!
评分说得很大，其实一般
评分买书比看书勤快，先屯着，等待充值
评分多快好省一直以来都是我喜欢在京东购物的原因！书不错！
评分非常快就收到了，非常棒！给个赞?
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