工作中的數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 托馬斯·達文波特，[美] 珍妮·哈裏斯，[美] 羅伯特·莫裏森 著，楊琪;張四海 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 職場技能
• 商業分析
• 數據可視化
• Excel
• Python
• 統計學
• 數據挖掘
• 決策分析
• 辦公軟件

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213086588

版次：1

商品編碼：12320392

品牌：湛廬文化（Cheers Publishing）

包裝：平裝

開本：16K

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：228頁

字數：172000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：一般大眾讀者、職業人士、管理者、分析師、大數據研究者、商業人士

《工作中的數據分析》是全球傑齣商業思想傢托馬斯·達文波特智能商業五部麯之四。用數據科學裝備每個決策者，使其做齣更精準的決策，成就更高效的組織。

在數據鋪天蓋地的時代，《工作中的數據分析》為釋放企業的數據潛力提供瞭一套清晰可靠的工具和路綫圖。

賽什公司創始人兼CEO吉姆?古德奈特、美國零售業領導者協會桑迪?肯尼迪、休斯頓火箭隊總經理達裏爾?莫雷集體盛贊！

湛廬文化齣品。

內容簡介

在數據鋪天蓋地的時代，許多企業積纍瞭大量數據，但卻沒能充分有效地實現其價值。全球商業思想傢托馬斯·達文波特的力作《工作中的數據分析》正是為應對這種情況而著，本書提供瞭一套強有力的數據分析工具和模型，並用各種案例進行瞭詳細的解讀，幫助企業穩步構建數據分析能力，釋放企業中的數據潛力；用數據科學裝備每個決策者，使其做齣更精準的決策，成就更高效的組織。

《工作中的數據分析》能幫您解決以下這些問題：

1. 如何更有效地利用數據，獲取更有價值的商業洞見？

2. 在構建數據分析能力的不同階段，企業應該做些什麼，領導者應該提供哪些支持？

3. 如何在企業層麵管理和協調數據、人員和科技之間的關係？

4. 如何聘用和管理數據分析師？

作者簡介

托馬斯·達文波特

1954年10月17日齣生於美國。畢業於哈佛大學，曾先後在哈佛商學院、芝加哥大學和波士頓大學任教。還曾擔任埃森哲戰略變革研究院主任，美國知名商學院巴布森學院教授。

暢銷書作傢，齣版瞭近20本管理類暢銷書，被多個國傢引進齣版，享譽全球。

珍妮·哈裏斯

埃森哲卓越績效研究院高級研究員，常駐芝加哥。

羅伯特·莫裏森

世界知名企業顧問，擁有20多年商業研究經驗。

精彩書評

今天的全球商業舞颱對錯誤率幾乎沒有任何容忍度，但反過來說，其實這正是對洞察力的巨大迴報。《工作中的數據分析》一書將讓你看到：優秀的公司是如何利用數據科學來裝備每個決策者，使其有能力做齣好決策。

——吉姆·古德奈特

賽仕公司創始人兼CEO

在我的職業生涯中，一直在等待一本像《工作中的數據分析》一樣的書。現在，它終於來瞭！看完這本書，企業創新者可以用書中提到的數據分析策略來超過競爭對手，成為行業佼佼者。這本書真的是太迷人瞭，而且讀起來十分有親切感！

——桑迪·肯尼迪

美國零售業領導者協會會長

《工作中的數據分析》是一本有影響力的有關數據分析的經驗集萃。在火箭隊，我們成功地實踐瞭書中的DELTA模型。如果你還沒有在業務中使用數據分析，那可真就落後瞭。

——達裏爾·莫雷

休斯敦火箭隊總經理

目錄

前言 數據力，未來企業的核心競爭力
引言 未經檢視的決策是不值得做齣的

第1部分 DELTA 模型，5 要素重塑組織競爭力
01 D高質量、無間斷的數據閉環
數據立方體
獨特的數據，獨特的數據戰略
業務需求驅動數據融閤
數據並非一定要無缺陷
能被訪問的數據，纔是好數據
數據隱私，讓數據懂你但不認識你
至關重要的數據監管
數據公司的5 大階段
可以跳過或加速的階段
02 E 建立大數據戰略，打破企業信息孤島
企業級視角
搭建一個好平颱
從企業級視角管理數據分析師
重新定位企業
03 L 不隻是CEO，人人都要有數據領導力
數據領導力5 大元素
不同階段的領導力
04 T 數據落地，跳齣你所在的行業看世界
發現轉瞬即逝的機遇
進行係統性的盤點
設定你的目標
五段企業的進化路綫圖
05 A 數據分析師，未來稀缺的人纔
4 類分析師，好決策的靈魂
要精通數據，更要精通“人”
全情投入的驅動力
如何激勵與留住數據分析師
高效能的分析師組織架構
將數據分析師作為戰略來管理
分析師的工作分配
分析師管理5 階段

第2部分 實踐數據力，成為智能商業競先者
06 讓數據分析與業務流程高度融閤
手工分析，還是工業化分析
三種類型的決策
分析型業務流程的好處
嵌入核心業務
4個步驟，解決數據分析融入業務流程的難題
IT基礎架構，融閤的核心
常見的7個障礙
07 營造自己的數據文化
數據文化，硬科學碰撞齣的軟要素
恩威並施
使用數據分析支持其他企業文化
重塑企業文化
發現障礙
競爭優勢的進化
08 不斷在變化中評估與修正
以評估推動創新
評估戰略與商業模式
重新評估數據分析的目標
評估競爭對手
對客戶和閤作夥伴進行評估
評估技術、數據和信息
評估和管理模型
09 應對4 大挑戰，破除數據化轉型的障礙
尋找期初的切入點
組織並管理數據分析所需的資源
如何應對數據分析能力的供不應求
嚮數據分析型企業邁進
10 更好的決策，更好的結果
從直覺型決策到數據化決策
以流程的方式管理決策
數據化決策，並非通嚮成功的惟一之路

前言/序言

《數字時代的生存法則：數據思維與商業洞察》 一、書籍概述：駕馭信息洪流，重塑決策邏輯 本書並非一本關於特定軟件操作或統計公式的教科書，而是一部深入探討如何在當今這個由數據驅動的時代，建立起高效、批判性數據思維框架的指南。我們正處於一個前所未有的信息爆炸期，數據無處不在，但“擁有數據”與“利用數據”之間存在著巨大的鴻溝。本書旨在彌閤這一差距，幫助讀者從數據的噪音中提煉齣有價值的洞察，並將這些洞察轉化為清晰、可執行的商業戰略和個人發展路徑。 我們聚焦於思維模式的轉變，而非工具的使用。核心論點是：在未來的商業競爭中，最稀缺的資源不是數據本身，而是那些能夠提齣正確問題、設計有效實驗、並以商業語言解讀復雜分析結果的人。 本書結構圍繞“理解——提煉——應用”三大核心階段展開，旨在為各行業、各層級的專業人士提供一套可操作的思維工具箱，幫助他們從“被數據驅動”轉變為“主動駕馭數據”。 二、第一部分：數據思維的基石——從現象到本質的認知重塑 本部分著重於構建堅實的數據素養基礎，但這並非指掌握復雜的數學知識，而是理解數據背後的邏輯、局限性與偏見。 1. 區分相關性與因果性：陷阱與齣路 在海量數據中，相關性極易被發現，但將相關性誤判為因果關係是商業決策中最常見的緻命錯誤。我們將深入剖析“僞相關”現象，例如辛普森悖論，並提供嚴謹的實驗設計原則（如A/B測試的有效性要求、對照組的設置），確保讀者在論證業務改進時，能夠建立起有力的因果鏈條。 2. 數據質量的“黑暗麵”：不完美信息的處理藝術 數據很少是完美的。缺失值、異常值、測量誤差和數據漂移是常態。本書提供瞭一套實用的框架來評估數據的可靠性。我們將探討如何量化數據偏差（Bias）對結論的影響，以及在數據不完整的情況下，如何通過邏輯推理和領域知識，做齣“最不壞”的決策，而非等待一個不可能齣現的“完美數據集”。 3. 敘事的力量：數據可視化背後的倫理與策略 圖錶是連接數據與決策的橋梁，但也是最容易被誤導的工具。我們不會教授軟件操作，而是深入研究信息架構學。如何選擇最能揭示真相的可視化類型？如何避免通過截斷Y軸或選擇性展示時間區間來操縱觀眾的認知？本章強調，優秀的數據呈現不僅是美觀，更是對信息誠實負責的錶現。 三、第二部分：商業場景中的數據提煉——洞察的提取與模型選擇 本部分將理論思維應用於具體的商業問題，重點在於如何將模糊的商業目標轉化為可量化的分析任務。 1. 定義“成功”：指標體係的構建與陷阱 許多企業失敗於追蹤瞭錯誤的指標。我們將詳細解析“北極星指標”、“護航指標”與“虛榮指標”的區彆。討論如何為不同業務階段（如産品導入期、增長期、成熟期）選擇動態調整的指標體係，以及如何避免“指標固化”導緻的創新停滯。例如，如何設計一個能真正反映用戶留存價值的LTV模型，而非簡單的短期收入計算。 2. 預測的藝術：選擇閤適的工具箱 我們不追求成為數據科學專傢，但必須理解不同分析工具的適用邊界。本章將概覽描述性分析、預測性分析和規範性分析的適用場景。重點在於：何時需要復雜的機器學習模型，何時簡單的迴歸分析或時間序列分解就已足夠？我們強調“奧卡姆剃刀原則”在模型選擇中的應用——用最簡單的工具解決最核心的問題。 3. 探索性數據分析（EDA）的“偵探思維” EDA是發現未知問題的關鍵步驟。本書將側重於培養讀者提齣“如果……會怎樣？”的假設驅動式探索。通過對客戶行為路徑、供應鏈波動或市場情緒的案例分析，展示如何通過數據交叉對比，發現隱藏在業務流程中的效率瓶頸或未被滿足的需求點。 四、第三部分：洞察的落地——從分析報告到組織變革 擁有洞察隻是第一步，將洞察轉化為組織行動纔是價值的實現。本部分關注溝通、跨職能協作與文化建設。 1. 溝通的藝術：麵嚮非技術決策者的橋梁 數據分析師和高管之間的“語言障礙”是阻礙轉化的主要因素。本書提供瞭一套結構化的報告撰寫與演示方法，強調“結論先行，證據在後”。學習如何用商業術語（如ROI、市場份額、風險敞口）來包裝技術發現，將“數據發現”轉化為“商業建議”。 2. 實驗文化：將假設檢驗融入日常運營 高效能組織將決策視為一係列經過驗證的假設。本章探討如何建立一個低成本、快速迭代的實驗環境。這包括如何平衡創新探索與既有業務的穩定性，以及如何確保實驗結果（無論成功或失敗）都能被係統地記錄和學習。 3. 數據治理的軟實力：建立信任與透明度 數據驅動轉型不僅是技術升級，更是信任的構建。如果團隊不信任數據的來源和處理過程，再好的分析也無法落地。本書將探討如何建立數據血緣追蹤的概念，提升數據透明度，並促進跨部門間對數據定義和標準的統一理解，從而真正實現全員的數據驅動文化。 結語：未來已來，你的數據定位在哪裏？ 《數字時代的生存法則》旨在賦予讀者一種持續學習和適應的能力。數據和技術將不斷演進，但對清晰思考、批判性提問和有效溝通的需求將永恒存在。本書是為那些渴望在信息洪流中保持清醒、將數據視為戰略資産而非技術負擔的領導者、管理者和專業人士量身打造的思維指南。它將幫助你超越工具的限製，真正掌控數字時代的商業未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格非常現代，字體大小適中，行距也很舒適，長時間閱讀也不會感到疲勞。我特彆喜歡它在講解概念時，會穿插一些行業內的最新動態和發展趨勢，這讓內容顯得既有深度又不失時髦感。我仔細看瞭關於數據可視化部分的介紹，這部分內容似乎是本書的一大亮點。它不僅僅是羅列各種圖錶類型，而是深入講解瞭如何根據不同的數據類型、分析目的以及目標受眾，選擇最恰當的可視化方式，以最直觀、最有效的方式傳達信息。書中可能還探討瞭如何避免常見的可視化誤區，以及如何運用一些高級的可視化技巧來增強數據的錶現力，例如製作交互式圖錶、地理信息可視化等。對於我而言，能夠清晰地嚮他人解釋我的分析結果至關重要，而優秀的數據可視化能力正是實現這一目標的關鍵。因此，我非常期待能夠從書中汲取關於數據可視化的寶貴經驗，提升自己溝通和說服的能力。此外，我也注意到書中可能會提及一些關於數據倫理和隱私保護的討論，這在當前數據驅動的時代，是非常重要且值得關注的話題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在産品開發領域工作多年的工程師，一直以來都對數據驅動的決策過程充滿興趣。拿到這本《工作中數據分析》後，我首先瀏覽瞭目錄，發現它不僅僅是泛泛而談，而是非常有針對性地探討瞭在實際工作場景中如何運用數據。特彆是關於“數據分析在産品生命周期中的應用”這一章節，給我留下瞭深刻的印象。我設想書中會詳細講解，在産品構思階段如何通過市場數據和用戶反饋來驗證産品概念；在産品開發階段，如何利用用戶行為數據來優化産品設計和功能；在産品上綫後，又如何通過數據分析來監控産品錶現、發現用戶痛點、驅動迭代優化。這些內容與我日常工作中麵臨的挑戰非常貼閤。我希望書中能夠提供一些實用的方法論和案例，例如如何設計A/B測試來評估新功能的效果，如何利用埋點數據分析用戶轉化路徑，以及如何通過用戶分群來理解不同用戶群體的需求。我相信，通過這本書的學習，我能夠更好地將數據分析的思維融入到産品開發流程中，做齣更科學、更有效的決策，從而提升産品的用戶體驗和市場競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝非常精美，封麵設計簡約大氣，一看就很有專業感。我拿到書的時候，迫不及待地翻閱起來，雖然還未深入閱讀，但從目錄和章節安排來看，這本書似乎涵蓋瞭非常廣泛的數據分析領域。開篇部分詳細介紹瞭數據分析的各個流程，從數據收集、清洗、處理，到探索性數據分析、建模、評估，再到結果可視化和溝通。每一個環節都進行瞭細緻的闡述，並且配有大量的圖錶和案例，這對於我這樣想要係統學習數據分析的初學者來說，無疑是一份寶貴的指南。我尤其關注書中的案例部分，因為理論知識固然重要，但實際操作和應用纔是檢驗學習成果的關鍵。我期待書中能有不同行業、不同業務場景下的真實案例，例如市場營銷、金融風控、電商運營等等，通過這些案例，我可以學習到如何將理論知識靈活運用到實際工作中，解決遇到的問題。同時，我也注意到書中提到瞭多種常用的數據分析工具和技術，如SQL、Python、R語言以及一些可視化庫。這一點讓我非常欣喜，因為掌握這些工具是進行數據分析的基礎。我相信，通過這本書的學習，我能夠建立起紮實的數據分析基礎，並逐步提升自己的實操能力。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的時候，我感受到瞭作者傳遞齣的信息，他/她似乎一直在強調數據的“價值”與“實戰”。我關注到瞭書中關於“高級數據分析技術在業務增長中的應用”的探討，這讓我非常期待。我想象中，書中可能會深入講解一些能夠直接驅動業務增長的高級分析方法，例如預測模型在客戶流失預警中的應用，推薦係統在提升用戶轉化率和客單價方麵的作用，以及如何利用數據挖掘技術來發現新的商業機會。這些內容對於任何渴望通過數據實現業務增長的企業來說，都具有極高的參考價值。我尤其希望書中能夠提供一些清晰的步驟和詳細的參數設置說明，以便我能夠理解並嘗試在實際業務中復現這些高級分析模型。此外，書中也可能探討一些關於如何將分析模型部署到生産環境，並持續監控和優化的內容，這對於確保分析成果的落地和持續價值的發揮非常重要。我相信，通過這本書的學習，我能夠掌握一些能夠真正為公司帶來可見的業務增長的數據分析技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在數據分析領域似乎有著非常豐富的實戰經驗，從文字的流暢度和專業性來看，這一點不言而喻。我認真閱讀瞭關於“如何構建數據驅動的文化”的章節，這部分內容讓我眼前一亮。我理解書中可能會強調，數據分析的價值不僅僅體現在技術層麵，更在於如何將數據分析的理念滲透到整個組織，讓每個人都能夠理解並利用數據來指導工作。作者可能還會探討如何打破部門之間的數據壁壘，建立統一的數據平颱和數據治理體係，以及如何培養員工的數據素養。這對於我所在的公司來說，是一個非常實際且迫切需要解決的問題。我期待書中能夠提供一些切實可行的方法和建議，例如如何從小規模的試點項目開始，逐步推廣數據分析的應用，以及如何通過培訓和激勵機製來鼓勵員工主動學習和使用數據。此外，書中也可能涉及一些關於如何有效進行數據溝通和匯報的技巧，這對於將分析結果轉化為實際行動至關重要。

評分☆☆☆☆☆

讀書，讀書，買書屯貨中！

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東西還是很不錯的 值得購買

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是正品，值得認真地閱讀

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Very Good～

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東西不錯，價格閤適，挺好。

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拿到手先看瞭一部分，內容很棒，值！

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