工作中的数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 托马斯·达文波特，[美] 珍妮·哈里斯，[美] 罗伯特·莫里森 著，杨琪;张四海 译

图书标签:

• 数据分析
• 职场技能
• 商业分析
• 数据可视化
• Excel
• Python
• 统计学
• 数据挖掘
• 决策分析
• 办公软件

出版社： 浙江人民出版社

ISBN：9787213086588

版次：1

商品编码：12320392

品牌：湛庐文化（Cheers Publishing）

包装：平装

开本：16K

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：228页

字数：172000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：一般大众读者、职业人士、管理者、分析师、大数据研究者、商业人士

《工作中的数据分析》是全球杰出商业思想家托马斯·达文波特智能商业五部曲之四。用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更高效的组织。

在数据铺天盖地的时代，《工作中的数据分析》为释放企业的数据潜力提供了一套清晰可靠的工具和路线图。

赛什公司创始人兼CEO吉姆?古德奈特、美国零售业领导者协会桑迪?肯尼迪、休斯顿火箭队总经理达里尔?莫雷集体盛赞！

湛庐文化出品。

内容简介

在数据铺天盖地的时代，许多企业积累了大量数据，但却没能充分有效地实现其价值。全球商业思想家托马斯·达文波特的力作《工作中的数据分析》正是为应对这种情况而著，本书提供了一套强有力的数据分析工具和模型，并用各种案例进行了详细的解读，帮助企业稳步构建数据分析能力，释放企业中的数据潜力；用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更高效的组织。

《工作中的数据分析》能帮您解决以下这些问题：

1. 如何更有效地利用数据，获取更有价值的商业洞见？

2. 在构建数据分析能力的不同阶段，企业应该做些什么，领导者应该提供哪些支持？

3. 如何在企业层面管理和协调数据、人员和科技之间的关系？

4. 如何聘用和管理数据分析师？

作者简介

托马斯·达文波特

1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学，曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任，美国知名商学院巴布森学院教授。

畅销书作家，出版了近20本管理类畅销书，被多个国家引进出版，享誉全球。

珍妮·哈里斯

埃森哲卓越绩效研究院高级研究员，常驻芝加哥。

罗伯特·莫里森

世界知名企业顾问，拥有20多年商业研究经验。

精彩书评

今天的全球商业舞台对错误率几乎没有任何容忍度，但反过来说，其实这正是对洞察力的巨大回报。《工作中的数据分析》一书将让你看到：优秀的公司是如何利用数据科学来装备每个决策者，使其有能力做出好决策。

——吉姆·古德奈特

赛仕公司创始人兼CEO

在我的职业生涯中，一直在等待一本像《工作中的数据分析》一样的书。现在，它终于来了！看完这本书，企业创新者可以用书中提到的数据分析策略来超过竞争对手，成为行业佼佼者。这本书真的是太迷人了，而且读起来十分有亲切感！

——桑迪·肯尼迪

美国零售业领导者协会会长

《工作中的数据分析》是一本有影响力的有关数据分析的经验集萃。在火箭队，我们成功地实践了书中的DELTA模型。如果你还没有在业务中使用数据分析，那可真就落后了。

——达里尔·莫雷

休斯敦火箭队总经理

目录

前言 数据力，未来企业的核心竞争力
引言 未经检视的决策是不值得做出的

第1部分 DELTA 模型，5 要素重塑组织竞争力
01 D高质量、无间断的数据闭环
数据立方体
独特的数据，独特的数据战略
业务需求驱动数据融合
数据并非一定要无缺陷
能被访问的数据，才是好数据
数据隐私，让数据懂你但不认识你
至关重要的数据监管
数据公司的5 大阶段
可以跳过或加速的阶段
02 E 建立大数据战略，打破企业信息孤岛
企业级视角
搭建一个好平台
从企业级视角管理数据分析师
重新定位企业
03 L 不只是CEO，人人都要有数据领导力
数据领导力5 大元素
不同阶段的领导力
04 T 数据落地，跳出你所在的行业看世界
发现转瞬即逝的机遇
进行系统性的盘点
设定你的目标
五段企业的进化路线图
05 A 数据分析师，未来稀缺的人才
4 类分析师，好决策的灵魂
要精通数据，更要精通“人”
全情投入的驱动力
如何激励与留住数据分析师
高效能的分析师组织架构
将数据分析师作为战略来管理
分析师的工作分配
分析师管理5 阶段

第2部分 实践数据力，成为智能商业竞先者
06 让数据分析与业务流程高度融合
手工分析，还是工业化分析
三种类型的决策
分析型业务流程的好处
嵌入核心业务
4个步骤，解决数据分析融入业务流程的难题
IT基础架构，融合的核心
常见的7个障碍
07 营造自己的数据文化
数据文化，硬科学碰撞出的软要素
恩威并施
使用数据分析支持其他企业文化
重塑企业文化
发现障碍
竞争优势的进化
08 不断在变化中评估与修正
以评估推动创新
评估战略与商业模式
重新评估数据分析的目标
评估竞争对手
对客户和合作伙伴进行评估
评估技术、数据和信息
评估和管理模型
09 应对4 大挑战，破除数据化转型的障碍
寻找期初的切入点
组织并管理数据分析所需的资源
如何应对数据分析能力的供不应求
向数据分析型企业迈进
10 更好的决策，更好的结果
从直觉型决策到数据化决策
以流程的方式管理决策
数据化决策，并非通向成功的惟一之路

前言/序言

《数字时代的生存法则：数据思维与商业洞察》 一、书籍概述：驾驭信息洪流，重塑决策逻辑 本书并非一本关于特定软件操作或统计公式的教科书，而是一部深入探讨如何在当今这个由数据驱动的时代，建立起高效、批判性数据思维框架的指南。我们正处于一个前所未有的信息爆炸期，数据无处不在，但“拥有数据”与“利用数据”之间存在着巨大的鸿沟。本书旨在弥合这一差距，帮助读者从数据的噪音中提炼出有价值的洞察，并将这些洞察转化为清晰、可执行的商业战略和个人发展路径。 我们聚焦于思维模式的转变，而非工具的使用。核心论点是：在未来的商业竞争中，最稀缺的资源不是数据本身，而是那些能够提出正确问题、设计有效实验、并以商业语言解读复杂分析结果的人。 本书结构围绕“理解——提炼——应用”三大核心阶段展开，旨在为各行业、各层级的专业人士提供一套可操作的思维工具箱，帮助他们从“被数据驱动”转变为“主动驾驭数据”。 二、第一部分：数据思维的基石——从现象到本质的认知重塑 本部分着重于构建坚实的数据素养基础，但这并非指掌握复杂的数学知识，而是理解数据背后的逻辑、局限性与偏见。 1. 区分相关性与因果性：陷阱与出路 在海量数据中，相关性极易被发现，但将相关性误判为因果关系是商业决策中最常见的致命错误。我们将深入剖析“伪相关”现象，例如辛普森悖论，并提供严谨的实验设计原则（如A/B测试的有效性要求、对照组的设置），确保读者在论证业务改进时，能够建立起有力的因果链条。 2. 数据质量的“黑暗面”：不完美信息的处理艺术 数据很少是完美的。缺失值、异常值、测量误差和数据漂移是常态。本书提供了一套实用的框架来评估数据的可靠性。我们将探讨如何量化数据偏差（Bias）对结论的影响，以及在数据不完整的情况下，如何通过逻辑推理和领域知识，做出“最不坏”的决策，而非等待一个不可能出现的“完美数据集”。 3. 叙事的力量：数据可视化背后的伦理与策略 图表是连接数据与决策的桥梁，但也是最容易被误导的工具。我们不会教授软件操作，而是深入研究信息架构学。如何选择最能揭示真相的可视化类型？如何避免通过截断Y轴或选择性展示时间区间来操纵观众的认知？本章强调，优秀的数据呈现不仅是美观，更是对信息诚实负责的表现。 三、第二部分：商业场景中的数据提炼——洞察的提取与模型选择 本部分将理论思维应用于具体的商业问题，重点在于如何将模糊的商业目标转化为可量化的分析任务。 1. 定义“成功”：指标体系的构建与陷阱 许多企业失败于追踪了错误的指标。我们将详细解析“北极星指标”、“护航指标”与“虚荣指标”的区别。讨论如何为不同业务阶段（如产品导入期、增长期、成熟期）选择动态调整的指标体系，以及如何避免“指标固化”导致的创新停滞。例如，如何设计一个能真正反映用户留存价值的LTV模型，而非简单的短期收入计算。 2. 预测的艺术：选择合适的工具箱 我们不追求成为数据科学专家，但必须理解不同分析工具的适用边界。本章将概览描述性分析、预测性分析和规范性分析的适用场景。重点在于：何时需要复杂的机器学习模型，何时简单的回归分析或时间序列分解就已足够？我们强调“奥卡姆剃刀原则”在模型选择中的应用——用最简单的工具解决最核心的问题。 3. 探索性数据分析（EDA）的“侦探思维” EDA是发现未知问题的关键步骤。本书将侧重于培养读者提出“如果……会怎样？”的假设驱动式探索。通过对客户行为路径、供应链波动或市场情绪的案例分析，展示如何通过数据交叉对比，发现隐藏在业务流程中的效率瓶颈或未被满足的需求点。 四、第三部分：洞察的落地——从分析报告到组织变革 拥有洞察只是第一步，将洞察转化为组织行动才是价值的实现。本部分关注沟通、跨职能协作与文化建设。 1. 沟通的艺术：面向非技术决策者的桥梁 数据分析师和高管之间的“语言障碍”是阻碍转化的主要因素。本书提供了一套结构化的报告撰写与演示方法，强调“结论先行，证据在后”。学习如何用商业术语（如ROI、市场份额、风险敞口）来包装技术发现，将“数据发现”转化为“商业建议”。 2. 实验文化：将假设检验融入日常运营 高效能组织将决策视为一系列经过验证的假设。本章探讨如何建立一个低成本、快速迭代的实验环境。这包括如何平衡创新探索与既有业务的稳定性，以及如何确保实验结果（无论成功或失败）都能被系统地记录和学习。 3. 数据治理的软实力：建立信任与透明度 数据驱动转型不仅是技术升级，更是信任的构建。如果团队不信任数据的来源和处理过程，再好的分析也无法落地。本书将探讨如何建立数据血缘追踪的概念，提升数据透明度，并促进跨部门间对数据定义和标准的统一理解，从而真正实现全员的数据驱动文化。 结语：未来已来，你的数据定位在哪里？ 《数字时代的生存法则》旨在赋予读者一种持续学习和适应的能力。数据和技术将不断演进，但对清晰思考、批判性提问和有效沟通的需求将永恒存在。本书是为那些渴望在信息洪流中保持清醒、将数据视为战略资产而非技术负担的领导者、管理者和专业人士量身打造的思维指南。它将帮助你超越工具的限制，真正掌控数字时代的商业未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常精美，封面设计简约大气，一看就很有专业感。我拿到书的时候，迫不及待地翻阅起来，虽然还未深入阅读，但从目录和章节安排来看，这本书似乎涵盖了非常广泛的数据分析领域。开篇部分详细介绍了数据分析的各个流程，从数据收集、清洗、处理，到探索性数据分析、建模、评估，再到结果可视化和沟通。每一个环节都进行了细致的阐述，并且配有大量的图表和案例，这对于我这样想要系统学习数据分析的初学者来说，无疑是一份宝贵的指南。我尤其关注书中的案例部分，因为理论知识固然重要，但实际操作和应用才是检验学习成果的关键。我期待书中能有不同行业、不同业务场景下的真实案例，例如市场营销、金融风控、电商运营等等，通过这些案例，我可以学习到如何将理论知识灵活运用到实际工作中，解决遇到的问题。同时，我也注意到书中提到了多种常用的数据分析工具和技术，如SQL、Python、R语言以及一些可视化库。这一点让我非常欣喜，因为掌握这些工具是进行数据分析的基础。我相信，通过这本书的学习，我能够建立起扎实的数据分析基础，并逐步提升自己的实操能力。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，我感受到了作者传递出的信息，他/她似乎一直在强调数据的“价值”与“实战”。我关注到了书中关于“高级数据分析技术在业务增长中的应用”的探讨，这让我非常期待。我想象中，书中可能会深入讲解一些能够直接驱动业务增长的高级分析方法，例如预测模型在客户流失预警中的应用，推荐系统在提升用户转化率和客单价方面的作用，以及如何利用数据挖掘技术来发现新的商业机会。这些内容对于任何渴望通过数据实现业务增长的企业来说，都具有极高的参考价值。我尤其希望书中能够提供一些清晰的步骤和详细的参数设置说明，以便我能够理解并尝试在实际业务中复现这些高级分析模型。此外，书中也可能探讨一些关于如何将分析模型部署到生产环境，并持续监控和优化的内容，这对于确保分析成果的落地和持续价值的发挥非常重要。我相信，通过这本书的学习，我能够掌握一些能够真正为公司带来可见的业务增长的数据分析技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在产品开发领域工作多年的工程师，一直以来都对数据驱动的决策过程充满兴趣。拿到这本《工作中数据分析》后，我首先浏览了目录，发现它不仅仅是泛泛而谈，而是非常有针对性地探讨了在实际工作场景中如何运用数据。特别是关于“数据分析在产品生命周期中的应用”这一章节，给我留下了深刻的印象。我设想书中会详细讲解，在产品构思阶段如何通过市场数据和用户反馈来验证产品概念；在产品开发阶段，如何利用用户行为数据来优化产品设计和功能；在产品上线后，又如何通过数据分析来监控产品表现、发现用户痛点、驱动迭代优化。这些内容与我日常工作中面临的挑战非常贴合。我希望书中能够提供一些实用的方法论和案例，例如如何设计A/B测试来评估新功能的效果，如何利用埋点数据分析用户转化路径，以及如何通过用户分群来理解不同用户群体的需求。我相信，通过这本书的学习，我能够更好地将数据分析的思维融入到产品开发流程中，做出更科学、更有效的决策，从而提升产品的用户体验和市场竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在数据分析领域似乎有着非常丰富的实战经验，从文字的流畅度和专业性来看，这一点不言而喻。我认真阅读了关于“如何构建数据驱动的文化”的章节，这部分内容让我眼前一亮。我理解书中可能会强调，数据分析的价值不仅仅体现在技术层面，更在于如何将数据分析的理念渗透到整个组织，让每个人都能够理解并利用数据来指导工作。作者可能还会探讨如何打破部门之间的数据壁垒，建立统一的数据平台和数据治理体系，以及如何培养员工的数据素养。这对于我所在的公司来说，是一个非常实际且迫切需要解决的问题。我期待书中能够提供一些切实可行的方法和建议，例如如何从小规模的试点项目开始，逐步推广数据分析的应用，以及如何通过培训和激励机制来鼓励员工主动学习和使用数据。此外，书中也可能涉及一些关于如何有效进行数据沟通和汇报的技巧，这对于将分析结果转化为实际行动至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格非常现代，字体大小适中，行距也很舒适，长时间阅读也不会感到疲劳。我特别喜欢它在讲解概念时，会穿插一些行业内的最新动态和发展趋势，这让内容显得既有深度又不失时髦感。我仔细看了关于数据可视化部分的介绍，这部分内容似乎是本书的一大亮点。它不仅仅是罗列各种图表类型，而是深入讲解了如何根据不同的数据类型、分析目的以及目标受众，选择最恰当的可视化方式，以最直观、最有效的方式传达信息。书中可能还探讨了如何避免常见的可视化误区，以及如何运用一些高级的可视化技巧来增强数据的表现力，例如制作交互式图表、地理信息可视化等。对于我而言，能够清晰地向他人解释我的分析结果至关重要，而优秀的数据可视化能力正是实现这一目标的关键。因此，我非常期待能够从书中汲取关于数据可视化的宝贵经验，提升自己沟通和说服的能力。此外，我也注意到书中可能会提及一些关于数据伦理和隐私保护的讨论，这在当前数据驱动的时代，是非常重要且值得关注的话题。

评分☆☆☆☆☆

四个角烂了三个，五本书一起就不能加个保护的，直接扔快递袋里。最受不了书有损坏的。

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，值得购买。

评分☆☆☆☆☆

四个角烂了三个，五本书一起就不能加个保护的，直接扔快递袋里。最受不了书有损坏的。

评分☆☆☆☆☆

1111111

评分☆☆☆☆☆

买来给员工看，很好

评分☆☆☆☆☆

618买太多了，应该不错！

评分☆☆☆☆☆

Very Good～

评分☆☆☆☆☆

是正品，值得认真地阅读

评分☆☆☆☆☆

东东挺好的，在东东买不错！