大数据分析 创造价值 做聪明的市场决策 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[荷] 彼得·范霍夫（Peter C.Verhoef），[荷] 埃德温·库奇（Edwin Kooge），[荷] 娜塔莎·沃克（Natasha Walk） 著，张永泽，李敏敏，赵会如 译

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 市场营销
• 商业决策
• 数据驱动
• 商业智能
• 分析方法
• 价值创造
• 营销策略
• 数据挖掘

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115470577

版次：1

商品编码：12286949

包装：平装

丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛

开本：小16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：314

正文语种：中文

编辑推荐

一本被世界院校教授、商场精英联袂推荐的书，具有以下特点：
1.将视角集中于大数据在市场营销领域的应用，内容精专，对于大数据在市场营销实践具有理论指导意义；
2.从为客户创造价值和为公司创造价值两个角度，分析大数据的应用，视角独特，具有很强可操作性；
3.提出了传统数据分析和大数据分析两种数据分析方法路线，具有启发性；
4.此外，还讨论了大数据在市场营销应用中的一些实际问题，如顾客隐私问题、数据安全问题、数据可视化问题等，对于大数据分析在实际市场营销工作中具有重要的现实意义。

内容简介

《大数据分析 创造价值 做聪明的市场决策》着重讨论大数据在市场营销的两个核心应用领域如何产生价值，即如何通过大数据分析来为客户提供价值以及为企业创造价值。本书从了解数据分析到特定的分析方法，再到如何提升数据分析能力，并为市场营销战略规划和战略分析提供具有了可操作性的解决方案，包括新兴大数据技术、故事讲解以及可视化，全书内容丰富，翔实，穿插了许多经典案例分析，具有高度的实用性。

作者简介

Peter C. Verhoef是荷兰格罗宁根大学经济与商业学院市场营销系教授。他还在奥斯陆的挪威商学院担任客座教授。

Edwin Kooge是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。他不仅是一位务实的、拥有超过25年分析经验的数据分析师，还是注重结果的顾问和企业家。

Natasha Walk是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。她是一名拥有超过20年应用分析经验的数据黑客、分析师和人才教练。

目录

第 1 章　大数据挑战 //001
介绍 //002
数据大爆炸 //002
大数据成为常态，但是…… //004
我们的目标 //004
我们的方法 //005
导读 //006
注解 //007

第 2 章　用大数据分析创造价值 //009
介绍 //010
大数据价值创造模型 //011
大数据性能 //012
文化的作用 //014
大数据分析 //015
从大数据分析到价值创造 //018
用价值创造模型指导本书 //022
结论 //023
2．1　客户价值指标 //024
介绍 //024
市场指标 //025
新型大数据市场指标 //026
新型大数据指标 //031
客户指标 //034
新型大数据客户指标 //039
社会价值指标 //040
公司应该收集所有V2C指标吗 //041
结论 //042
注释 //042
2．2　公司价值指标 //043
介绍 //043
市场指标 //044
客户指标 //048
客户生命周期价值 //051
新型大数据指标 //059
结论 //063
注释 //063

第 3 章　数据无处不在 //065
介绍 //067
数据源和数据类型 //067
大数据时代下运用不同数据源 //076
数据仓库 //078
数据库结构 //078
数据质量 //080
缺失值和数据融合 //081
结论 //082
3．1　数据集成 //082
介绍 //083
集成数据源 //083
处理不同数据类型 //085
大数据时代的数据集成 //089
结论 //093
3．2　客户隐私和数据安全 //093
介绍 //094
为什么隐私是个大问题 //094
什么是隐私 //095
客户和隐私 //096
政府和隐私立法 //096
隐私和道德 //097
隐私政策 //098
隐私及内部数据分析 //100
数据安全 //101
结论 //103
注释 //103

第 4 章　大数据如何改变分析学 //105
介绍 //107
分析学的力量 //107
不同的复杂程度 //108
市场分析的大致类型 //109
大数据分析策略 //111
大数据如何改变分析学 //115
分析学中通用大数据变化 //119
结论 //124
4．1　经典数据分析 //125
介绍 //125
分析概述 //126
经典1：报告 //126
经典2：剖析 //129
经典3：迁移分析 //134
经典4：客户细分 //139
经典5：趋势分析，市场和销售预测 //145
经典6：属性重要性分析 //153
经典7：个体预测模型 //160
结论 //169
注释 //169
4．2　大数据分析 //170
介绍 //170
大数据领域1：网站分析 //171
大数据领域2：客户旅程分析 //174
大数据领域3：归因模型 //178
大数据领域4：动态瞄准 //181
大数据领域5：大数据集成模型 //185
大数据领域6：社群聆听 //190
大数据领域7：社交网络分析 //194
新兴技术 //198
结论 //199
注释 //199
4．3　通过讲故事和可视化创造影响 //200
介绍 //200
创造影响失败的因素 //202
讲故事 //203
可视化 //207
选择图表类型 //209
结论 //217
注释 //219


第 5 章　成功构建大数据的能力 //221
介绍 //222
向成功创造分析能力方向转型 //224
组成1：流程 //227
组成2：人力 //231
组成3：系统 //235
组成4：组织 //243
结论 //248
注释 //248

第 6 章　每个商业都拥有大数据，来运用它们吧 //249
介绍 //250
案例1：能源公司的客户生命周期价值计算 //251
案例2：保险公司大数据合成的整体营销途径 //254
案例3：实现在线零售商相关个性化的大数据分析 //257
案例4：在线零售商归因模型 //262
案例5：通信供应商初始社交网络分析 //264
结论 //266
注释 //267

第 7 章　总结思考和学习要点 //269
总结思考 //270
学习要点 //271

缩略语 //275
参考文献 //279

洞悉商机，引领未来：大数据赋能的智慧增长之道 在瞬息万变的商业世界中，成功的关键在于能否超越直觉，拥抱数据，并将其转化为切实的竞争优势。本书并非一本枯燥的技术手册，也不是一套教条式的管理理论。它是一次关于如何运用“大数据”这一强大工具，深入理解市场、洞察消费者、优化运营，最终实现持续盈利和智慧增长的深度探索。 我们生活在一个数据爆炸的时代。每一次线上浏览、每一次线下交易、每一次互动交流，都在悄无声息地产生海量数据。这些数据，如同散落的珍珠，蕴藏着丰富的商业智慧，等待着被发掘、被串联、被赋予意义。然而，仅仅拥有数据远远不够，如何有效地收集、清洗、分析和解读这些数据，并将其转化为指导决策的 actionable insights，才是现代企业生存与发展的核心竞争力。 本书将带领您走进一个全新的商业视野，在这个视野中，数据不再是冰冷的数字，而是连接企业与市场的脉搏，是预判未来趋势的罗盘。我们将一起揭示大数据分析的强大力量，它如何帮助我们从纷繁复杂的市场信息中抽丝剥茧，发现隐藏的规律，理解消费者的深层需求，并以此为基础，做出前瞻性的、更明智的市场决策。 第一部分：认识大数据，理解其价值所在 在这一部分，我们将从根本上重新审视“大数据”的定义及其在当今商业环境中的核心地位。它不仅仅是数据的“量”，更是数据的“多样性”和“速度”。我们将探讨大数据带来的颠覆性变革，以及企业为何必须拥抱大数据，否则将面临被时代淘汰的风险。 数据的新范式：超越传统分析的局限。 我们将对比传统的数据分析方法与大数据分析的区别，理解其在处理海量、多源、实时数据方面的独特优势。 大数据：价值的金矿与未知的挑战。 深入剖析大数据能够为企业带来的多维度价值，例如提升客户理解、优化产品开发、精细化营销、预测风险、提高运营效率等。同时，我们也会坦诚地讨论大数据应用中可能遇到的挑战，如数据质量、隐私安全、技术门槛、人才短缺等，并为读者提供应对思路。 案例研究：大数据的现实力量。 通过一系列来自不同行业（如零售、金融、医疗、制造、科技等）的真实案例，生动展示大数据分析如何帮助企业解决实际问题，实现业务突破，创造显著的商业价值。我们将分析这些案例成功的关键因素，让读者切身体验大数据分析的“魔法”。 第二部分：大数据分析的实践路径与核心方法 掌握了大数据的重要性，下一步便是如何将其付诸实践。本部分将聚焦于大数据分析的核心技术、方法论以及实际操作流程，为读者构建一个清晰的分析框架。 数据采集与治理：构建可靠的数据基础。 详细介绍数据采集的多种渠道和技术，包括结构化、半结构化和非结构化数据的收集方式。同时，重点强调数据清洗、转换、集成等数据治理的重要性，这是确保分析结果准确性的基石。 大数据分析的工具箱：从入门到精通。 介绍当前主流的大数据分析工具和平台，如Hadoop、Spark、SQL、Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、R语言、Tableau、Power BI等。我们将根据不同技术栈和应用场景，提供选择和使用建议，帮助读者搭建适合自己的分析环境。 核心分析模型与技术：解锁数据背后的洞察。 深入讲解几种关键的大数据分析模型和技术，包括： 描述性分析 (Descriptive Analytics)： 回顾过去，回答“发生了什么？”。例如，销售额趋势分析、客户画像构建、用户行为路径分析。 诊断性分析 (Diagnostic Analytics)： 探究原因，回答“为什么会发生？”。例如，市场份额下降的原因分析、客户流失原因分析。 预测性分析 (Predictive Analytics)： 预判未来，回答“未来可能发生什么？”。例如，客户流失预测、销量预测、风险评估。 规范性分析 (Prescriptive Analytics)： 提供建议，回答“我们应该怎么做？”。例如，个性化推荐系统、最优营销策略建议、供应链优化方案。 数据可视化：让数据“说话”。 强调数据可视化在沟通分析结果中的关键作用。我们将探讨不同的可视化图表类型及其适用场景，以及如何利用可视化工具将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给决策者。 第三部分：大数据赋能的市场决策：从洞察到行动 理论与实践相结合，本部分将重点探讨如何将大数据分析的洞察转化为具体的市场决策，以及如何在各个市场环节中充分发挥大数据的价值。 精准定位目标客户：告别盲目营销。 利用客户画像、行为分析、细分模型，更精准地识别和触达最有价值的客户群体，优化营销预算分配，提升转化率。 优化产品与服务：满足未被满足的需求。 通过分析用户反馈、市场趋势、竞品动态，发现产品改进的痛点和创新的机会，开发更符合市场需求的新产品。 驱动智能营销：提升ROI。 运用A/B测试、营销自动化、个性化推荐等大数据技术，设计和执行更具针对性和效率的营销活动，最大化营销投资回报。 洞察竞争格局：把握市场主动权。 实时监测竞争对手的动态、市场价格变化、消费者偏好转移，从而制定更具竞争力的定价策略和市场进入策略。 风险预警与管理：规避潜在危机。 通过异常检测、趋势预测等技术，提前识别潜在的市场风险、信用风险、运营风险，并采取有效措施加以规避。 打造数据驱动的组织文化： 强调建立以数据为导向的组织文化的重要性。如何培养团队的数据素养，鼓励数据驱动的决策，以及如何建立有效的跨部门协作机制。 本书的独特之处： 本书力求做到理论的深度与实践的可行性并重。我们避免了晦涩难懂的算法细节，而是侧重于讲解各种分析方法背后的逻辑和应用场景。书中大量的案例研究，将帮助读者理解大数据分析如何在真实世界中创造价值。同时，我们提供的实操性建议，将帮助读者在自己的工作环境中逐步落地大数据分析的应用。 无论您是企业决策者、市场营销人员、产品经理，还是数据分析师，本书都将是您在数据时代致胜的关键指南。它将帮助您告别拍脑袋的决策模式，拥抱数据驱动的智慧增长，在激烈的市场竞争中脱颖而出，创造非凡价值。 准备好踏上这场数据驱动的智慧之旅了吗？让我们一起，用大数据点亮商业的未来！

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下看到了这本书的书名，它立刻吸引了我。我是一名对数据驱动决策充满热情的研究者，一直以来都对如何从复杂的数据集中挖掘出有意义的模式和趋势深感着迷。这本书的标题，“大数据分析，创造价值，做聪明的市场决策”，恰恰点出了我长期以来所关注的核心问题。我渴望了解，在大数据时代，我们如何才能真正地从海量信息中“创造价值”，而不仅仅是进行一些表面的统计分析。更重要的是，我希望这本书能够提供清晰的路径，指导我们如何将这些分析结果转化为“聪明的市场决策”。我期待书中能够包含一些前沿的大数据分析技术介绍，例如机器学习、深度学习在市场分析中的应用，以及如何有效地进行数据可视化，让复杂的数据洞察能够被更多人理解和接受。同时，我也非常关心书中是否有关于如何构建数据分析团队、培养数据人才的讨论，毕竟，工具和技术固然重要，但人的能力才是实现价值的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，就像一股清流，注入了我对当前市场环境的困惑。作为一名长期在市场一线摸爬滚打的从业者，我深切体会到，信息爆炸和用户需求的个性化，使得传统的市场判断方式越来越力不从心。我一直在寻找一种更系统、更科学的方法来应对这种挑战。这本书的标题，“大数据分析，创造价值，做聪明的市场决策”，简直就是为我量身定制的。我尤其关注“创造价值”这个部分，因为在我看来，很多时候我们对数据的分析仅仅停留在“了解”的层面，却难以真正地“创造”出新的价值点，比如发现未被满足的需求，或者优化现有产品和服务。我希望这本书能够提供一些切实可行的策略，帮助我理解如何将大数据分析的结论，转化为能够直接影响产品开发、营销推广、甚至商业模式创新的 actionable insights。我非常期待书中能够有针对不同行业、不同场景的具体案例分析，让我能够看到大数据分析是如何在现实世界中帮助企业获得竞争优势的。

评分☆☆☆☆☆

《大数据分析 创造价值 做聪明的市场决策》这个书名，一下子就抓住了我的眼球。我本身就对数据分析有着浓厚的兴趣，尤其是如何利用数据来指导实际的商业决策，这更是我一直以来探索的方向。在我看来，大数据不仅仅是技术，更是一种思维方式。它能够帮助我们更深入地理解市场、理解消费者，从而做出更明智的选择。我非常期待这本书能够提供一些关于如何构建一个有效的数据分析体系的框架，包括数据采集、清洗、建模、以及结果解读等一系列流程。更重要的是，我希望书中能够深入探讨如何将这些分析成果转化为真正的“价值”，比如通过精准营销提高转化率，通过用户行为分析优化产品体验，或者通过预测性分析规避潜在风险。我希望这本书能够给我带来一些“aha moments”，让我能够将书中的知识融会贯通，并在实际工作中加以运用，真正实现数据驱动的智慧决策。

评分☆☆☆☆☆

从书名《大数据分析 创造价值 做聪明的市场决策》来看，这本书似乎直击我多年来在市场营销领域遇到的核心难题。我一直深信数据能够为决策提供强有力的支持，但如何有效地利用海量数据，将其转化为看得见的商业价值，并最终指导出真正“聪明”的市场策略，一直是我的困惑所在。我希望这本书能够提供一些非常实用、可操作的方法论，帮助我从数据中提炼出有价值的洞察，而不是被各种复杂的技术和指标所淹没。我尤其关心的是“创造价值”这一部分，究竟如何通过大数据分析来发现新的市场机会，优化客户体验，甚至重塑商业模式？我期待书中能够提供一些创新的思维和案例，让我能够看到大数据分析的无限可能，并从中汲取灵感，应用到我的工作中，做出更具前瞻性和影响力的市场决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我产生了强烈的共鸣。“大数据分析，创造价值，做聪明的市场决策”，这几个关键词精准地击中了我在实际工作中遇到的痛点。我一直在思考如何从海量的数据中提炼出有用的信息，将它们转化为能够提升业务表现的洞察，最终影响决策，实现增长。市场竞争日益激烈，依赖直觉和经验的时代已经过去，真正能够脱颖而出的企业，一定是那些能够理解并运用数据说话的。这本书似乎为我打开了一扇窗，让我看到了如何将枯燥的数据转化为鲜活的洞察，从而在瞬息万变的市场中，找到那个最正确的方向。我期待书中能够详细阐述具体的分析方法和工具，最好能有实际的案例，让我能够理解这些理论是如何在现实世界中落地生根，并且开花结果的。尤其是在“创造价值”这一点上，我希望作者能够提供切实可行的思路，不仅仅是停留在技术层面，更能深入到商业模式和战略层面的价值创造。