商業分析方法與案例 超越報錶的商業智能（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[丹麥] Gert H.N.Laursen，Jesper Thorlund 著，柯曉燕 譯

圖書標籤:

• 商業分析
• 商業智能
• 數據分析
• 數據挖掘
• 報錶分析
• 決策支持
• 案例分析
• 管理學
• 精益分析
• 可視化

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115460219

版次：2

商品編碼：12156777

包裝：平裝

叢書名： 新信息時代商業經濟與管理譯叢

開本：小16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：223

正文語種：中文

編輯推薦

1.近年來隨著新型營銷模式代替傳統模式、數據倉庫技術、各類分析挖掘軟件技術、報錶工具、移動互聯網應用的發展，商業智能應用迎來瞭爆發發展期。但我們同樣也看到，長期以來數據挖掘、商業智能分析應用似乎是企業內信息主管的事情，缺乏與經營管理決策、市場營銷、生産流程的結閤，難以變成真正的生産力，這也是國內企業實施商業智能分析項目的zui大風險所在；另一方麵，高校的教學更是偏嚮算法、模型技術、技術架構方麵，對於這個領域的人纔培養需要引進國外以實踐經驗總結、企業商業應用實施為主的的圖書。
2.《商業分析方法與案例 **報錶的商業智能（第2版）》案例豐富並有很多卓有遠見的思考和指引，由商業分析領域享有盛名的專傢格特.勞爾森和珈斯珀.斯爾蘭德共同著寫，講述瞭如何利用強大的信息分析技術幫助組織在任何市場條件中獲得生存和發展。內容包括：商業分析的內涵、商業分析模型、戰略決策層的商業分析、應用功能層級的信息開發和部署、分析層的商業分析、數據倉庫層的商業分析、源數據采集和整閤、構建商業智能的能力中心、如何評估和確定商業分析項目優先次序，以及商業分析的前景展望，涵蓋商業分析模型構建、數據倉庫建設、數據源及采集部署實施的方方麵麵，把商業分析是什麼、有什麼價值、怎麼做、如何評估等，完整地呈現齣來。
3.《商業分析方法與案例 **報錶的商業智能（第2版）》第1版於2013年齣版，第二版增補瞭第1版齣版後的前沿研究及發展，大數據和實時數字化決策已成為分析戰略的主要組成部分，新技術的發展，讓企業能從不斷增多、不斷湧入的數據中獲得更多、更深的洞察力。本書還從企業現實收益的角度，解釋和討論瞭新術語、新理論和新技術，並重點探討瞭曆史數據的前瞻性思考、解析，以及如何善用分析推動業務規劃。本書內容包括數據倉庫、大數據、社會化媒體、信息安全、雲技術和未來發展趨勢，以及專傢對該領域的現狀和問題的實踐和見解。

內容簡介

《商業分析方法與案例 **報錶的商業智能（第2版）》把商業分析定位成與企業經營戰略相關的整體性信息科學，介紹聚焦於IT技術、戰略管理、商業活動過程的交匯點的商業分析模型，兼顧組織所麵對的市場環境，案例豐富並有很多卓有遠見的思考和指引，講述如何利用強大的信息分析技術幫助組織在市場條件中獲得生存和發展。

作者簡介

格特.勞爾森先生是馬士基公司的客戶智能的領導者，馬士基是世界上zui大的集裝箱航運公司。他聚焦於藉助各種數據來幫助組織從産品導嚮轉嚮以客戶為中心，這些數據源包括數據倉庫、市場調查、客戶一對一訪談、一綫員工訪談、銷售組織以及專傢訪談等。 珈斯珀.斯爾蘭德是商業智能領域的zi深谘詢顧問和發言人，主要研究領域是商業智能、商業管理分析和微觀經濟學，在整個歐洲都有較高知名度和影響力。

目錄

第一部分 領導新紀元：管理者所麵臨的挑戰
第1章 時代，波瀾壯闊的不可抗力 003
領導的3個紀元：過去、現在、未來的管理 004
我們所處的後喻時代 009
當一切都不再確定後：時代為管理帶來的3個變化 012
權力正在發生轉移 017
第2章 從管理1．0到管理2．0 021
管理者的窘境：知識全麵普及，認知遠未升級 022
管理者的“越獄”：逃離經驗的囚牢 024
進化成激勵型管理者：讓我們重新思考管理本身 025
第二部分 未來管理新趨勢：經營型的管理人纔
第3章 隻懂管理的管理者已過時 031
純粹管理者的局限在哪裏 032
管理者與經營者的關鍵區彆 035
企業呼喚經營者 038
第4章 從管理者到經營者 043
轉變到經營者 044
經營者的重大使命：讓每個人都變得更重要 046
第5章 完成經營者的能量之環 049
讓經營者成為宇宙爆炸的奇點 050
建立你的影響力 052
使人踐行你的價值觀 055
第三部分 從效率到效能的突破
第6章 效能：被忽視已久的關鍵指標 061
效率和效能 062
管理狀態，而非時間 066
兩個重要的維度 068
管理的心智模式 072
第四部分 經營實踐與管理突破
第7章 從問題導嚮到機會導嚮 079
問題導嚮是問題解決的契機 080
工具1：多問What、How 083
工具2：在組織內部思考如何開AI會議 090
工具3：重新思考“反饋”和“前饋” 092
第8章 從短闆導嚮到優勢導嚮 098
從關注短闆到關注長闆 099
關注就是事實 103
心想就能事成 106
第9章 從製度導嚮到價值導嚮 109
製度博弈是一個零和遊戲 110
正在敲響的製度警鍾 113
唯有價值觀纔能真正觸碰核心 116
從製度到價值觀 122
第10章 從能力導嚮到能量導嚮 126
嚴苛的管理者是如何消耗能量的 127
能量是真實而且可見的 131
健康的身體本身可以産生能量 133
良好的情緒保證能量的質量 136
寬容可以激發更大的能量 140
從評估價值到激勵創造價值 142
第11章 從刺激導嚮到激勵導嚮 146
什麼是刺激導嚮 147
刺激導嚮的重大缺陷 150
雙因素理論 153
激勵因素纔是調動工作積極性的關鍵因素 155
從外部刺激到內在激勵：真正的激勵來自於內心 159
管理者的日常激勵行為 163
多鼓勵少錶揚 169
第12章 從人事導嚮到對事不對人導嚮 172
對事不對人導嚮的目的 173
閤作式溝通的3個要素 176
實踐閤作式溝通 179
三層對話結構促進有效溝通協作 185
第五部分 非權力領導力
第13章 領導力的新假設 193
無權力不代錶無領導力 194
你的權威從何處來 199
建立領導力的8個新假設 201
第14章 非權力的領導方式： 203
管理90後員工的四大工具 203
工具1：調整管理者的認知 204
工具2：調整管理者的期待度 209
工具3：用共同目標來代替命令 212
工具4：學習、愉快、自由、多元的企業文化 216
全書總結 223

精彩書摘

　　《商業分析方法與案例 超越報錶的商業智能（第2版）》：
　　物聯網技術使得實體物品之間，能在無人工乾預的情況下進行直接的信息交互，再加上數字化流程的日益增多，這一切與分析的關係越來越密切：第一，數字化意味著流程中的人工成本可能會越來越低，甚至是消失；第二，這也意味著流程中任何需要人類做齣決策的活動，都可以藉助分析技術：這些決策活動的質量就是關鍵的優化要素。
　　在這裏簡單地提及決策質量問題，一項來自MIT的研究錶明：在全部的136個研究用例中，隨著時間的推移，約6%的人工決策案例能達到佳結果；46%的數據驅動的決策案例能達成佳結果；餘下的48%，則沒有明確的結論。這意味著，在利用分析技術進行優化後，可實現佳決策的占比將達到94%（46%+48%）；如果單純地利用人類直覺和知識經驗進行優化，達成佳結果的占比最高為54%（6%+48%）。因此，分析不僅是應用於自動化流程並降低其成本的技術，也是一種實現自動決策並産生更高收益的技術。例如，與客戶聯係時提供什麼産品／服務、采用什麼樣的價格策略，庫存補貨中的卡車路綫設計等。
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商業洞察的羅盤：解鎖數據潛能，驅動智慧決策 在瞬息萬變的商業戰場上，信息不再是簡單的報錶堆砌，而是驅動戰略、洞察機遇、規避風險的關鍵力量。本書旨在為渴望將數據轉化為 actionable insights 的企業領袖、商業分析師、以及有誌於在此領域深耕的專業人士，提供一套係統性的知識體係和實操指南。我們不僅僅關注“是什麼”（What），更深入探討“為什麼”（Why）和“怎麼做”（How），力求讓讀者真正掌握“超越報錶”的商業智能精髓。 第一部分：商業分析的基石——理解與準備 在踏入數據分析的宏偉殿堂之前，清晰的認知與充分的準備是不可或缺的。本部分將帶領讀者從宏觀層麵理解商業分析的價值所在，以及它如何在現代企業中扮演越來越重要的角色。 第一章：商業分析的演進與價值 從統計到智能： 迴顧商業分析的發展曆程，從早期的統計建模到如今驅動式的人工智能應用，理解其在不同時代背景下的使命與挑戰。 為什麼需要商業分析？ 深入剖析商業分析如何幫助企業應對日益增長的市場競爭、客戶需求的快速變化、以及信息爆炸帶來的挑戰。它如何從被動響應轉變為主動預測，從經驗驅動轉嚮數據驅動。 商業分析的核心價值： 闡釋商業分析如何提升運營效率、優化客戶體驗、識彆新的市場機會、改進産品和服務、以及降低經營風險。通過具體場景，展現分析結果如何直接轉化為商業效益。 商業分析在不同行業的應用： 探討商業分析在金融、零售、製造、醫療、科技等關鍵行業的獨特應用方式和成功案例，讓讀者瞭解其普適性和行業特異性。 第二章：商業分析的準備與要素 戰略目標與分析需求： 強調商業分析必須緊密圍繞企業整體戰略目標，避免“為分析而分析”。如何將高層戰略轉化為具體的分析問題和需求，是分析成功的首要步驟。 數據的重要性與質量： 深入分析高質量數據是商業分析的生命綫。我們將討論數據的來源、采集、存儲、清洗、集成等關鍵環節，以及如何建立有效的數據質量管理體係。 技術與工具的選型： 介紹當前主流的商業分析技術和工具，從數據倉庫、數據湖到BI平颱、數據可視化工具、機器學習框架等。強調工具的選擇應基於實際需求和預算，而非盲目追逐最新潮的技術。 人纔與組織： 探討建立高效商業分析團隊的關鍵要素，包括數據科學傢、數據分析師、領域專傢等角色的配閤。分析組織結構如何支持數據驅動的文化，以及領導者的支持作用。 第二部分：核心分析方法——洞悉數據背後的故事 掌握瞭基礎知識後，本部分將深入介紹一係列行之有效的商業分析方法，從描述性分析到預測性分析，再到規範性分析，幫助讀者係統地解讀數據，提取有價值的信息。 第三章：描述性分析——“發生瞭什麼？” 數據概覽與探索： 學習如何通過統計摘要（均值、中位數、方差等）和數據可視化（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等）快速瞭解數據集的整體情況。 關鍵績效指標（KPIs）的定義與度量： 探討如何根據業務目標定義有效的KPIs，並學習常用的KPIs（如銷售額、利潤率、客戶流失率、轉化率等）的計算方法和解讀。 細分與聚閤分析： 掌握如何將數據按不同維度（如客戶、産品、區域、時間）進行細分和聚閤，以發現隱藏的模式和趨勢。 趨勢分析與周期性分析： 學習如何識彆數據中的長期趨勢和季節性、周期性變化，為預測和規劃提供基礎。 第四章：診斷性分析——“為什麼會發生？” 根本原因分析（Root Cause Analysis）： 介紹多種診斷性分析技術，如魚骨圖、5 Why方法、帕纍托分析等，幫助找齣問題的根本原因。 關聯分析與迴歸分析： 學習如何利用相關性分析發現變量之間的關係，並通過簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸等方法量化這些關係，理解影響因素。 假設檢驗與A/B測試： 掌握如何通過統計假設檢驗來驗證關於數據關係的猜想，以及如何設計和執行A/B測試來評估不同策略的效果。 異常檢測與欺詐識彆： 探討如何識彆數據中的異常值，並將其應用於風險管理、欺詐檢測等領域。 第五章：預測性分析——“未來會發生什麼？” 時間序列預測模型： 介紹ARIMA、指數平滑等經典時間序列模型，以及如何利用它們預測未來銷售、需求等。 機器學習預測入門： 講解機器學習在預測分析中的基本概念，包括監督學習、無監督學習。介紹決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）等常用算法。 分類與迴歸預測： 學習如何構建分類模型（如邏輯迴歸、K近鄰）來預測客戶是否會流失、産品是否會被購買；以及如何構建迴歸模型來預測房價、股票價格等。 預測的評估與優化： 介紹模型評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、RMSE、MAE等），以及模型調優和過擬閤/欠擬閤的應對策略。 第六章：規範性分析——“我們應該做什麼？” 優化模型與算法： 介紹如何利用綫性規劃、整數規劃等數學優化技術，在滿足約束條件的前提下，找到最優解決方案，例如生産計劃優化、庫存管理優化。 決策樹與規則引擎： 學習如何利用決策樹進行分步決策，以及如何構建規則引擎來實現自動化決策。 模擬與風險評估： 介紹濛特卡洛模擬等方法，用於評估不同策略在不確定環境下的潛在風險和收益。 推薦係統： 探討協同過濾、基於內容的推薦等算法，如何為用戶提供個性化的産品或內容推薦。 第三部分：商業智能的實踐——從洞察到行動 理論知識最終需要轉化為實際的商業價值，本部分將聚焦於商業智能（BI）的實施與應用，強調如何將分析洞察融入日常決策流程，驅動業務增長。 第七章：商業智能（BI）平颱與可視化 BI平颱的架構與功能： 介紹現代BI平颱的核心構成，包括數據集成、數據建模、報錶製作、儀錶盤設計、自助式分析等。 數據可視化設計原則： 強調數據可視化不僅僅是美觀，更要清晰、準確、易於理解。講解如何選擇閤適的圖錶類型，如何設計有效的儀錶盤，以及如何避免信息誤導。 儀錶盤（Dashboard）設計： 學習如何設計麵嚮不同角色的儀錶盤，突齣關鍵信息，支持用戶進行交互式探索。 自助式BI與數據民主化： 探討如何賦能非技術背景的用戶，讓他們能夠自主地進行數據探索和分析，推動數據驅動的文化。 第八章：驅動業務的商業智能應用 銷售與市場分析： 如何利用BI分析銷售渠道績效、客戶購買行為、營銷活動ROI，優化銷售策略和營銷投入。 運營與效率分析： 如何監控生産效率、供應鏈績效、服務質量，識彆瓶頸，提升運營效率。 客戶關係管理（CRM）分析： 如何分析客戶生命周期價值、客戶細分、客戶滿意度，驅動客戶忠誠度和留存率。 財務與風險管理： 如何通過BI進行財務預測、預算監控、欺詐檢測、信用風險評估，保障企業穩健運營。 第九章：數據倫理、隱私與安全 數據隱私的法律法規： 介紹GDPR、CCPA等全球主要數據隱私法規，以及閤規的重要性。 數據安全的關鍵措施： 探討數據加密、訪問控製、身份驗證、安全審計等技術和管理措施，保護敏感數據。 負責任的AI與數據使用： 強調在數據分析和AI應用中，要關注算法的公平性、透明性、可解釋性，避免偏見和歧視。 建立數據倫理文化： 分析如何通過培訓、政策、流程，在企業內部建立重視數據倫理的文化。 第四部分：前沿趨勢與未來展望 商業分析領域不斷發展，本部分將展望未來的趨勢，幫助讀者保持前瞻性，擁抱變革。 第十章：人工智能（AI）與商業分析的融閤 深度學習與自然語言處理（NLP）： 探討深度學習模型如何應用於更復雜的預測和模式識彆，以及NLP如何實現從非結構化文本數據中提取價值。 增強分析（Augmented Analytics）： 介紹AI如何自動化分析流程，提供更深入的洞察，並輔助用戶進行決策。 自動化機器學習（AutoML）： 探討AutoML如何簡化機器學習模型的構建和部署過程。 第十一章：大數據、實時分析與物聯網（IoT） 大數據技術挑戰與機遇： 討論Hadoop、Spark等大數據處理框架，以及如何從海量數據中挖掘價值。 實時數據分析的必要性： 強調在快速變化的市場中，實時洞察對於即時響應和決策的重要性。 物聯網（IoT）數據分析： 探討如何收集、處理和分析來自傳感器和連接設備的海量數據，以優化産品、服務和運營。 第十二章：邁嚮卓越的商業分析能力 建立數據驅動的文化： 總結如何從戰略、組織、技術、人纔等多個維度，構建真正的數據驅動型企業。 持續學習與適應： 強調商業分析領域日新月異，需要不斷學習新知識、掌握新工具、適應新挑戰。 案例研究的啓示： 通過精選的、具有代錶性的商業案例，幫助讀者理解理論知識在實際場景中的應用，並從中汲取經驗教訓。 本書力求提供一套全麵、深入且實用的商業分析方法論，幫助讀者在紛繁的數據中找到清晰的路徑，將潛在的商業價值轉化為切實的競爭優勢。無論您身處哪個行業，處於何種崗位，隻要您渴望通過數據驅動決策，本書都將是您不可或缺的智慧夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本《商業分析方法與案例 超越報錶的商業智能（第2版）》簡直是我近期閱讀過最令人振奮的一本書瞭！我是在一個偶然的機會下，聽朋友推薦，說這本書能夠幫助我從工作中一些“感覺不對勁”的地方找到根源，所以我抱著試一試的心態買瞭下來。書的封麵設計就給我一種專業而又不失活力的感覺，當翻開第一頁，我就被作者嚴謹的邏輯和清晰的錶達深深吸引。尤其令我印象深刻的是，書中並沒有停留在枯燥的數據羅列和理論堆砌，而是通過大量貼近實際的案例，將那些看似抽象的商業分析方法，一點點地具象化。我特彆喜歡其中關於“客戶流失預測”的部分，作者一步步地講解如何從海量數據中提取關鍵特徵，如何構建模型，甚至是如何根據模型結果來製定有針對性的挽留策略。這不僅僅是“看到”數據，更是“讀懂”數據，並將其轉化為切實的商業價值。很多時候，我們都隻是在被動地接收報錶，而這本書則教會我如何主動去挖掘報錶背後的故事，如何透過數字看清業務的本質。這對於我這個在市場營銷一綫摸爬滾打多年的從業者來說，無疑是醍醐灌頂。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在讀這本書之前，我對“商業智能”這個概念的理解可能還停留在比較錶麵的層麵，認為就是做一些炫酷的報錶和儀錶盤。但《商業分析方法與案例 超越報錶的商業智能（第2版）》徹底刷新瞭我的認知。它讓我明白，真正的商業智能，是能夠驅動業務決策、優化運營效率、甚至創造新的商業模式的強大力量。書中對“預測性分析”和“規範性分析”的深入剖析，給我留下瞭深刻的印象。作者通過具體的案例，展示瞭如何利用曆史數據預測未來趨勢，並進一步給齣最優的行動建議。比如，在供應鏈管理方麵，如何通過分析需求波動和交貨周期來優化庫存水平，從而降低成本並提高客戶滿意度。這種從“發生瞭什麼”到“為什麼會發生”再到“將要發生什麼”以及“我們應該做什麼”的思維進階，讓我覺得豁然開朗。這本書不僅僅是提供工具和方法，更重要的是，它在重塑我的思維方式，讓我能夠以更全局、更前瞻的視角來審視商業問題。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。在我看來，一本好的商業分析書籍，應該既能教授基礎的理論框架，又能引領讀者思考更深層次的問題。《商業分析方法與案例 超越報錶的商業智能（第2版）》恰恰做到瞭這一點。作者在“數據可視化”這個章節的講解，簡直是藝術與科學的完美結閤。不同於很多隻關注圖錶樣式和美觀度的書籍，本書更側重於如何利用可視化手段來清晰、有效地傳達復雜的分析結果。他舉的例子，比如如何通過桑基圖來展示用戶在不同渠道的轉化路徑，如何用熱力圖來揭示不同區域的市場潛力，都讓我眼前一亮。更重要的是，這些可視化方法都緊密圍繞著“超越報錶”的主題，強調的是如何讓數據“說話”，如何讓非專業人士也能快速理解關鍵洞察。讀這本書的時候，我感覺自己就像在跟隨一位經驗豐富的嚮導，一步步地探索商業智能的奧秘，從數據收集、清洗、建模，到最終的洞察呈現和決策支持，每一個環節都安排得井井有條，引人入勝。

評分☆☆☆☆☆

這本《商業分析方法與案例 超越報錶的商業智能（第2版）》就像一位循循善誘的導師，在商業分析的廣闊天地裏，為我指明瞭方嚮。我之所以這麼說，是因為它在“數據挖掘”和“機器學習”這兩個高階話題的處理上，做得非常齣色。我本身是對這些技術有興趣，但又覺得門檻很高，很多書籍講得過於理論化，難以消化。而這本書卻能用一種非常通俗易懂的方式，將復雜的算法原理和實際應用結閤起來。它並沒有迴避技術細節，但又能巧妙地將其融入到解決實際業務問題的過程中。例如，書中關於“關聯規則挖掘”在商品推薦和交叉銷售方麵的應用，讓我看到瞭數據分析在提升銷售額方麵的巨大潛力。同時，對於那些對技術不太熟悉的讀者，作者也提供瞭足夠的背景知識和解釋，確保他們能夠理解這些技術是如何服務於商業目標的。這本書的價值在於，它既能滿足我這樣有一定技術背景的讀者的需求，也能讓初學者從中受益匪淺，真正做到“因材施教”。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是，它不再是陳舊的“教科書”模式，而是充滿瞭鮮活的生命力。作者在《商業分析方法與案例 超越報錶的商業智能（第2版）》中，非常強調“以終為始”的分析思路，也就是從業務目標齣發，反嚮推導需要分析什麼，以及如何去分析。這一點在我之前的工作中是比較欠缺的，常常會陷入“拿到數據就分析”的怪圈，結果分析齣來的東西卻對業務幫助不大。本書通過大量的案例，生動地展示瞭如何將商業目標轉化為清晰的分析問題，如何選擇閤適的分析工具和方法來解決這些問題，以及如何將分析結果轉化為可執行的商業洞察。尤其讓我印象深刻的是，作者在書中反復強調“溝通”的重要性，如何將復雜的分析結果用業務人員能夠理解的語言和方式呈現齣來，這一點對於數據的落地和應用至關重要。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學到瞭知識，更重要的是，獲得瞭一種全新的解決問題的方式和思維模式，這對我今後的職業發展有著深遠的影響。