數據為王：企業大數據挖掘與分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周浩 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• 數據分析
• 商業智能
• 企業應用
• 數據戰略
• 數據科學
• 機器學習
• 商業分析
• 數據驅動

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121301865

版次：1

商品編碼：12012179

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：輕型紙

頁數：172

字數：184000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：IT公司從業人員、時尚白領、互聯網從業者、大數據從業者、營銷管理者、企業管理者

在未來商業的發展中，大數據將作為一種重要的商業發展模式：

帶動各行各業的發展和進步

讓數據化的思考成為“直覺”的思考方式

帶來新的變革和滾滾紅利

帶來一場思維的變革

內容簡介

　　大數據時代迅猛到來，越來越多的企業開始加入數據的搜集和挖掘之中，將大數據營銷應用到企業的發展之中。大數據作為未來重要的新型商業發展模式，在移動互聯網的支持下，已經受到各行各業的重視，成為企業發展的一個重要數據營銷依據。
　　《數據為王：企業大數據挖掘與分析》上篇通過對大數據的詳細解讀，以及中國企業如何進行數據的挖掘，讓讀者對大數據營銷有一個初步瞭解。下篇通過對大數據營銷模式的詳細分析，列舉瞭大數據在金融業、餐飲業、醫療業、工業以及其他行業中的實際應用，可以讓讀者對大數據營銷在生活中的應用有一個認知，將思維從理解的認知中解放齣來，麵嚮實際營銷思考。
　　《數據為王：企業大數據挖掘與分析》將帶來一種全新的思維方式，成為引領人們開拓新的商業模式的重要支持。

目錄

第1章 互聯網時代，得數據者得天下
全麵認識大數據
大數據是一種思維方式
大數據和移動互聯網發展的關係
大數據決定企業的競爭力
阿爾法狗用大數據戰勝人類

第2章 中國企業如何挖掘大數據
數據從哪裏來
企業大數據的“31”體係
采集與存儲平颱
分析與挖掘平颱
洞察與決策平颱
數據安全平颱
企業挖掘數據的方法
客戶端數據分析工具
客戶端數據挖掘工具
數據存儲——數據庫係統
企業要學會對數據資産進行保值增值

第3章 與大數據息息相關的重要關鍵詞
互聯網思維
數據為王——企業大數據挖掘與分析
雲計算
物聯網
O2O營銷
人工智能
工業4．0

第4章 大數據營銷的四種模式和三大誤區
大數據營銷的四種模式
大數據營銷的三大誤區
誤區1：隻有大企業、大機構纔可以開展大數據戰略
誤區2：要想做大商業就必須擁有大數據
誤區3：擁有大數據就可以確保萬無一失

第5章 大數據讓精準營銷成為可能
精準營銷：你想要的，正是我所推銷的
撒網：不廣撒網，也能多捕魚
讓數據發聲，摒棄“拍腦袋”決策
大數據讓企業直接命中客戶需求點
分析用戶特徵與行為，找齣用戶需求

第6章 大數據讓互聯網金融暢通無阻
移動支付的核心是大數據
P2P網貸利用大數據，讓人人都可以投融資
平安保險：金融移動互聯網跨界創新産品
中信銀行：大數據打造全流程網銀
招商銀行：利用大數據進行創新營銷

第7章 大數據與餐飲業
企業利用大數據在菜譜上做文章
日本麥當勞玩轉大數據營銷
搖周邊，餐飲企業的引流利器
美團、大眾點評用大數據開展業務
絕味鴨脖的大數據經營模式

第8章 大數據與醫療
智慧醫療的本質是大數據
騰愛醫療戰略：騰訊用大數據構建互聯網＋醫療連接器
“春雨醫生”讓醫療“私人定製”成為可能
阿裏雲為分級診療戰略落地保駕護航
求人不如求己的智能APP

第9章 大數據與工業
大數據時代，需求決定生産
個性化生産，讓消費者參與産品設計
華為：布局萬物互聯的工業4．0大數據時代
長虹：進軍數字化和個性化，推進智能化工廠轉型
海爾：用大數據為客戶提供私人定製服務

第10章 大數據其他行業
互聯網+大數據影視業
互聯網+大數據旅遊業
互聯網+大數據交通業
互聯網+大數據教育業
互聯網+大數據農業

前言/序言

　　自 2010 年，“大數據”的概念由美國數據科學傢維剋托 · 邁爾 · 捨恩伯格係統地提齣後，從矽榖到北京，不斷有人開始談論大數據，人類也開始進入瞭大數據時代。智能化設備的齣現，使得一切行為可以數據化，並且通過數字化的分析和歸納，更加深入地探索現實世界的規律，獲取以往世界中所達不到的高度。如今，大數據時代已經全麵開啓，越來越多的企業和個人品牌開始加入大數據營銷之中，將數據作為企業營銷和發展的重要依據，開啓一個全新的互聯網 + 大數據時代。

　　在大數據時代下，大數據作為未來一個新型的商業發展模式，它的發展已經不僅僅是局限於瞭解大數據之中，更多的是需要真正將大數據應用到企業和個人品牌的發展之中去，從而獲得更加精準化的營銷方式。大數據的齣現讓數據的精準化分析成為瞭可能，也讓大傢更為詳細而深入地瞭解到大數據的存在，讓大傢的目光從追求大數據的因果關係中解放齣來，將注意力更多地放在大數據的營銷和使用上麵，從而創造齣更大的經濟和社會效益。

　　本書在上篇將重點闡述大數據的一些概念性知識。從數據的搜集、挖掘、分析和總結中，詳細地講述瞭中國企業如何進行數據的挖掘，以及大數據時代下，與數據息息相關的一些關鍵詞。不僅僅是在講述數據的作用，還有互聯網思維、雲計算、物聯網等技術的整理和分析，如何更好地去運用數據，並且如何在 O2O 營銷、人工智能和工業 4.0 時代下，運用數據來更好地帶動整個時代的技術的進步和發展。在本書下篇中，大數據的營銷和發展將作為重點闡述的內容。大數據營銷模式的詳細介紹，讓企業和個人對大數據營銷有瞭一個初步的認識和定位，並且瞭解到在大數據營銷之中可以避免的一些誤區。精準營銷已經成為企業未來發展的一個重點營銷方式。互聯網 + 大數據 + 金融業的營銷方式，讓金融業的發展更是邁進瞭一個新的時代，使得互聯網 + 金融業成為瞭可能。當然，餐飲業和醫療業也不甘落後，開始將數據的營銷和行業的發展結閤起來。書中列舉瞭眾多大數據在各行各業中發展和變革的案例，以方便大傢更深入地瞭解大數據在各行各業中的營銷和應用。

　　在未來商業的發展中，大數據將作為一個重要的商業發展模式，帶動各行各業的發展和進步。而隨著大數據在商業上的進一步應用，也將逐漸縮小中國與世界的距離，甚至在很多領域中國還有著創新與領先的可能。大數據的存在將不僅僅帶來一次新的變革和滾滾紅利，更將帶來一場思維的變革，讓數據化的思考成為“直覺”的思考方式，讓數據的力量和思考的力量相結閤，這必將産生新的無與倫比的變革。

馭數據之勢，領變革之潮——《智煉乾坤：企業洞察與商業演進》 在這個數據洪流奔湧的時代，我們正經曆一場前所未有的認知革新。曾經被視為無形資産的數據，如今已然成為驅動企業決策、重塑商業格局的核心要素。然而，海量數據本身並不能直接帶來價值，關鍵在於如何深度挖掘其內在的規律與洞見，並將其轉化為切實可行的商業智慧。《智煉乾坤：企業洞察與商業演進》 正是一部緻力於幫助企業厘清數據迷霧，解鎖增長密碼的實踐指南。它並非停留在技術層麵的堆砌，而是從戰略高度齣發，引導讀者理解數據價值的生態係統，掌握從原始數據到商業洞察的完整轉化路徑，最終實現商業模式的持續優化與迭代。 本書的核心理念在於，真正的“數據力量”並非源於數據的龐大數量，而是來自於我們解讀、理解和運用這些數據的能力。因此，《智煉乾坤》將帶領讀者踏上一段深入企業運營肌理的探索之旅，從多個維度審視數據在不同業務場景下的應用潛力。 第一篇：洞察之基——構建企業數據認知體係 在深入挖掘之前，我們必須先建立起對數據的清晰認知。本篇將從宏觀角度齣發，為讀者勾勒齣企業數據價值的藍圖。 第一章：數據的時代價值與企業轉型的必然性。 追溯數據在現代商業中的崛起曆程，探討其如何從輔助工具演變為戰略核心。分析當前企業在數字化轉型過程中麵臨的普遍挑戰，強調構建數據驅動型文化的重要性。討論數據對提升效率、降低成本、優化客戶體驗、創新産品服務等方麵的根本性影響。 第二章：企業數據生態的構成與邊界。 詳細解析企業內部和外部的數據源，包括交易數據、用戶行為數據、運營日誌、傳感器數據、社交媒體數據、市場調研數據等。闡述不同數據類型之間的關聯與互補性，以及如何構建一個統一、整閤的數據視圖。探討數據治理、數據安全與隱私保護在數據生態中的基礎性地位。 第三章：數據驅動的企業文化與組織重塑。 強調數據素養的普及在企業內部的重要性，如何培養全員理解和運用數據的能力。探討數據驅動型決策流程的建立，以及如何打破部門壁壘，促進數據共享與協同。分析組織架構的調整如何適應數據驅動的業務需求，例如設立數據科學團隊、數據分析師角色等。 第四章：從數據到價值的思維模型。 介紹一係列將數據轉化為商業洞察的思維框架，如“發現問題—收集數據—分析洞察—製定策略—執行落地—效果評估”的閉環。強調將數據分析結果與具體業務目標緊密結閤，避免“為瞭分析而分析”。探討數據可視化在溝通洞察、推動決策中的關鍵作用。 第二篇：洞察之術——企業數據挖掘與分析的實用技法 理解瞭數據的重要性，我們便進入實際操作層麵，學習如何從數據中提取有價值的信息。本篇將聚焦於一係列經過實踐驗證的數據挖掘與分析方法。 第五章：數據預處理與質量保障。 深入講解數據清洗、轉換、集成、降維等核心預處理技術。分析常見的數據質量問題，如缺失值、異常值、重復值、不一緻性等，並提供針對性的處理策略。強調數據預處理是後續分析有效性的基石。 第六章：探索性數據分析（EDA）的藝術。 掌握運用統計方法和可視化技術進行數據探索的技巧。學習如何通過描述性統計、相關性分析、分布可視化等手段，初步理解數據的分布特徵、變量關係以及潛在模式。講解如何通過EDA發現數據中的異常或有趣的現象。 第七章：關聯規則挖掘：揭示隱藏的聯係。 介紹Apriori、FP-growth等經典的關聯規則挖掘算法。重點講解如何應用關聯規則分析來發現商品之間的關聯性（如購物籃分析），以及在營銷、推薦係統中的實際應用。探討規則的評估指標（支持度、置信度、提升度）。 第八章：聚類分析：發現群體特徵與細分市場。 深入解析K-Means、層次聚類等聚類算法。重點探討如何利用聚類分析對客戶進行細分，識彆不同客戶群體的行為特徵、偏好和價值。講解在市場營銷、産品定價、個性化服務等方麵的應用。 第九章：分類與預測模型：預測未來與規避風險。 介紹邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等分類算法。重點講解如何構建客戶流失預測模型、信用評分模型、欺詐檢測模型等。探討模型評估指標（準確率、召迴率、F1-score、AUC）的選擇與解讀。 第十章：迴歸分析：量化關係與趨勢預測。 深入講解綫性迴歸、多元迴歸等迴歸模型。闡述如何利用迴歸分析來量化營銷投入與銷售額之間的關係，預測産品需求量，評估關鍵業務指標的影響因素。 第十一章：時間序列分析：洞悉變化規律與提前布局。 介紹ARIMA、指數平滑法等時間序列分析方法。重點講解如何分析銷售趨勢、用戶活躍度變化、股票價格波動等。探討其在需求預測、庫存管理、資源調度等方麵的應用。 第十二章：文本挖掘與情感分析：理解非結構化數據的價值。 介紹自然語言處理（NLP）的基本概念。重點講解如何從用戶評論、社交媒體帖子、客服記錄等文本數據中提取信息，進行主題建模、情感分析（正麵/負麵/中性）、關鍵詞提取等。探討其在品牌聲譽管理、用戶反饋分析、內容推薦等方麵的應用。 第十三章：圖挖掘：洞察網絡關係與傳播機製。 介紹圖論在數據分析中的應用。重點講解如何分析社交網絡、供應鏈網絡、知識圖譜等。探討其在社交媒體分析、欺詐檢測、推薦係統（如“你知道的人也知道”）等領域的應用。 第三篇：洞察之用——企業數據分析驅動的商業演進 掌握瞭數據挖掘的技法，最終目的是將其轉化為實際的商業價值。本篇將聚焦於數據分析在企業關鍵業務領域的應用，展示如何通過數據驅動實現業務的革新與增長。 第十四章：以客戶為中心：精細化營銷與個性化體驗。 詳細闡述如何利用客戶畫像、用戶分群、RFM模型等進行客戶細分。講解如何通過數據分析驅動精準營銷活動的策劃與執行，優化廣告投放，實現個性化産品推薦和內容推送。探討客戶生命周期管理與忠誠度提升策略。 第十五章：産品創新與優化：洞察用戶需求，引領市場趨勢。 分析用戶行為數據、反饋數據，如何用於識彆産品痛點，挖掘潛在需求。講解如何通過A/B測試等方法優化産品功能與用戶界麵。探討數據在産品生命周期管理、市場定位、競爭情報分析中的作用。 第十六章：運營效率提升與流程再造。 探討如何利用數據分析識彆運營瓶頸，優化供應鏈管理、庫存管理、生産流程。講解通過數據驅動的預測性維護，降低設備故障率。分析物流配送、客戶服務等環節的數據優化潛力。 第十七章：風險管理與閤規保障：用數據築牢安全防綫。 深入探討數據分析在欺詐檢測、信用風險評估、反洗錢等方麵的應用。講解如何通過異常檢測、模式識彆來識彆潛在風險。分析數據分析在閤規性審查、內部審計中的作用。 第十八章：戰略決策支持與商業模式創新。 論述數據如何為企業戰略規劃提供依據，例如市場進入分析、競爭對手分析、宏觀經濟趨勢預測。探討如何通過對數據的深入洞察，孵化新的商業模式，例如數據即服務（DaaS）、平颱化服務等。 第十九章：數據驅動的未來：智能時代的企業展望。 展望人工智能、機器學習、深度學習等前沿技術與大數據分析的融閤。探討數據在構建智慧企業、實現自動化決策、人機協同等方麵的未來潛力。強調持續學習與適應性在數據驅動轉型中的重要性。 《智煉乾坤：企業洞察與商業演進》並非一本枯燥的技術手冊，而是一本融閤瞭理論深度與實踐廣度的企業發展啓示錄。它通過對數據價值的係統性解讀，以及對各類數據分析技法的詳細剖析，旨在賦能企業管理者、數據分析師、市場營銷人員乃至每一位渴望在數據時代乘風破浪的職場人士，掌握駕馭數據、驅動業務增長的強大能力。本書強調的不是“數據是石油”，而是“數據是智慧的源泉”，引導讀者真正理解如何從數據中提煉齣洞察，將洞察轉化為行動，最終實現企業的持續演進與長遠發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《數據為王：企業大數據挖掘與分析》聽起來就非常有分量，讓我對它的內容充滿瞭好奇。我一直對如何從海量、多維度的數據中挖掘齣真正有價值的洞察感到著迷。我希望這本書能夠為我揭示大數據背後的秘密，教會我如何利用先進的技術和方法，係統地進行數據挖掘和分析，從而為企業帶來切實的商業價值。我期待書中能夠介紹一些經典的數據挖掘算法，比如分類、聚類、關聯規則挖掘等，並且能夠講解它們在實際業務中的應用場景。同時，我也非常關心書中是否會涉及如何構建企業的數據分析體係，包括數據治理、數據質量管理、數據安全等方麵的內容。一個完整的大數據解決方案，不僅僅是技術層麵的，更需要組織和流程的支撐。如果書中能夠提供一些關於如何培養數據分析人纔、建立數據驅動文化的建議，那就更加完善瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在商業一綫摸爬滾打的人，我深切體會到數據對於企業決策的重要性。很多時候，我們依賴直覺或者經驗來做判斷，但隨著市場競爭的加劇，這種方式的風險越來越高。我希望《數據為王：企業大數據挖掘與分析》能夠提供一套實操性強的指導，幫助企業建立起數據驅動的文化和體係。我期待書中能夠講解如何構建企業級的數據平颱，如何整閤來自不同渠道的數據，以及如何通過數據分析來發現隱藏在業務流程中的瓶頸和機會。我尤其關注書中對於商業智能（BI）和數據分析工具的應用介紹，比如如何利用這些工具進行客戶細分、市場調研、風險評估等。如果書中能夠提供一些不同行業（如零售、金融、製造等）的典型應用場景和案例，那將大大增強我對內容的理解和藉鑒意義。我希望讀完這本書，能夠對如何利用大數據提升企業競爭力有一個更清晰的認識，並且能夠指導團隊將數據分析真正融入到日常的業務管理中。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是，它似乎觸及到瞭當代企業轉型升級的核心。在這個信息爆炸的時代，數據量呈指數級增長，如何有效地駕馭這些數據，讓它們為企業創造價值，已經成為一項緊迫的任務。我希望這本書能夠提供一套係統性的解決方案，從數據的收集、清洗、存儲，到深入的挖掘和精準的分析，再到最終的決策支持和價值實現，能夠有一個清晰的脈絡。我期待書中能夠分享一些前沿的分析技術和算法，比如機器學習、深度學習在商業分析中的應用，以及如何利用這些技術來預測市場趨勢、優化客戶體驗、提升運營效率。同時，我也關注書中對於數據倫理和隱私保護的討論，這在大數據時代尤為重要，一個負責任的企業應該如何處理和利用數據，也是我非常感興趣的一個方麵。如果書中能夠包含一些關於數據可視化和報告撰寫的技巧，幫助我將復雜的分析結果清晰地呈現給決策層，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，大數據不僅僅是技術，更是思維方式的轉變。我希望這本書能夠引導我從一個全新的視角來看待企業運營中的各種問題。我期待書中能夠深入探討如何通過數據挖掘來洞察消費者行為、預測市場需求、識彆潛在風險，從而為企業製定更精準的戰略。我尤其想瞭解，如何將這些分析結果轉化為可執行的商業洞察，並最終驅動業務增長。書中是否會涉及一些關於數據驅動的創新模式，比如如何利用數據來優化産品設計、改進營銷策略，甚至孵化新的業務？我也希望書中能夠對數據分析的局限性有所提及，以及如何規避潛在的誤導性分析。一個好的數據分析師，不僅要懂技術，更要懂業務。我希望這本書能夠在這方麵有所啓發，幫助我更好地理解數據與業務之間的聯係。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《數據為王：企業大數據挖掘與分析》真是讓我眼前一亮！我一直對數據驅動的決策過程感到好奇，但總覺得有些理論性的東西讀起來枯燥乏味，不夠落地。這本書的封麵設計就很有吸引力，有一種現代感和專業感，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我希望這本書能夠像它的名字一樣，真正揭示大數據背後的力量，教會我如何從海量的數據中提煉齣有價值的信息，並且能夠實實在在地應用到企業的實際運營中。我尤其關注書中是否會介紹一些具體的案例研究，因為理論知識固然重要，但看到真實的企業是如何利用大數據解決問題、優化流程、甚至創造新的商業模式，會更加直觀和有啓發性。當然，我也希望能學習到一些常用的數據挖掘和分析工具及方法，最好是能夠結閤實際操作的指導，而不是泛泛而談。如果書中能夠清晰地解釋一些復雜的數據科學概念，用通俗易懂的語言，那將是一大加分項。總而言之，我對這本書的期望很高，希望它能成為我理解和運用大數據的一把金鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

轉行，想買點書學習下，隨便選瞭幾本，這本書一般，沒啥實質性的知識，翻瞭三分之一就丟一邊瞭

評分☆☆☆☆☆

剛剛到手，還沒有具體看裏麵的內容哦

評分☆☆☆☆☆

可以藉鑒裏麵的很多內容用於工作

評分☆☆☆☆☆

簡直惡心！韆萬彆買！這內容跟百度百科有什麼區彆？

評分☆☆☆☆☆

東西好，物流快，評價專用

評分☆☆☆☆☆

內容很全麵，但是講的非常淺，沒有太多的實用方法，都是理論性的東西。剛剛入門的新媒體運營還比較適閤，沒有什麼深度的書

評分☆☆☆☆☆

還沒看

評分☆☆☆☆☆

很不錯

評分☆☆☆☆☆

可以退貨嗎，書真不行，淨講道理