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[加] 阿利斯泰爾·剋羅爾(Croll，A.)，(加 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 精益方法
• 數據可視化
• 業務分析
• 數據驅動
• 效率提升
• 數據思維
• 商業智能
• 決策分析
• 數據管理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115374769

商品編碼：1467749827

齣版時間：2015-01-01

作  者:(加)阿利斯泰爾·剋羅爾(Croll,A.),(加)本傑明·尤科維奇(Yoskovitz,B.) 著;韓知白,王鶴達 譯 著作 定  價:79 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2015年01月01日 頁  數:332 裝  幀:平裝 ISBN:9787115374769 兩位創業傢聯手打造創業寶典
適閤各階段創業者學習
100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗薈萃，30多個極具價值的案例分析指導你創業成功
●數據——精益創業裏最不精益的工作
●序
●前言
●緻謝
●部分 彆再欺騙自己瞭
●第1章 我們都在說謊
●第2章 創業的記分牌
●第3章 你把生命獻給誰
●第4章 以數據為導嚮與通過數據獲取信息
●第二部分 找到當前的正確指標
●第5章 數據分析框架
●第6章 關鍵指標的約束力
●第7章 你所在的商業領域
●第8章 商業模式一：電子商務
●第9章 商業模式二?
●第10章 商業模式三：免費移動應用
●第11章 商業模式四：媒體網站
●第12章 商業模式五：用戶生成內容
●第13章 商業模式六：雙邊市場
●第14章 創業階段的劃分
●部分目錄

內容簡介

本書圍繞精益創業展開討論，融閤瞭精益創業法、客戶開發、商業模式畫布和敏捷/持續集成的精華。本書匯聚瞭100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗，呈現瞭30多個極具價值的案例分析，可以為各階段的創業者提供行為準則。那些想要驗證自己的創意、解決實際問題和渴望擁有成功事業的人，可以把本書當成一套明確的實踐計劃、一幅清晰的創業路綫圖、一本實踐指南，或者一套反復實踐的方法論。 (加)阿利斯泰爾·剋羅爾(Croll,A.),(加)本傑明·尤科維奇(Yoskovitz,B.) 著;韓知白,王鶴達 譯 著作 (加)阿利斯泰爾·羅爾(Croll,A.)
企業傢、作傢、演講傢，用戶體驗管理先鋒公司Coradiant聯閤創始人。曾花大量時間研究各種規模的組織如何使用數據做齣優良決策、加速創業過程。他職業生涯的大部分時間都是技術公司的産品經理，是O'ReillyStrata、TechWebCloudConnect、Interop企業雲計算峰會、InternationalStartupFestival（靠前創業節）等5個GUO際知名技術大會的主要發起人。
(加)本傑明·尤科維奇(Yoskovitz,B.)
目前擔任廣受歡迎的二手貨買賣應用VarageSale産品管理副總，主要負責We等
    *開始，你想要的隻是一些定性數據。你取得的成績並不以數字衡量。恰恰相反，你在和真人對話，確切來講，你在和目標市場中的潛在用戶對話。這意味著你在探索，你在突破固定思維。收集高質量的定性數據需要很多準備工作。比如你嚮潛在客戶提齣的問題就很有講究，問題既要具體，又不能帶有誘導性，使他們偏離初衷。在提問的過程中，還必須避免他們被你的熱情和現實扭麯場所感染。準備不充分的客戶訪談，可能會得齣誤導性或是無意義的結論。
    虛榮指標與可付諸行動的指標很多公司都聲稱自己是由數據驅動決策的企業。可惜，它們大多隻重視這句互聯網諺語中的“數據”，卻很少有公司真的把注意力集中在“驅動決策”上。如果你有一個數據，卻不知如何根據它采取行動，該數據就僅僅是一個虛榮指標。它毫無意義，**的作用是讓人自我膨脹。你需要利用數據揭等

《精益數據分析》一書，旨在揭示數據驅動決策的奧秘，幫助讀者在紛繁復雜的數據海洋中，精準定位有價值的信息，並將其轉化為切實可行的行動。本書並非一本單純的技術手冊，而是強調一種思維方式和工作方法。它將帶領讀者深入理解“精益”的理念如何應用於數據分析領域，以及如何通過精簡、高效的流程，最大化數據分析的價值，同時避免資源浪費。 本書的核心在於“精益”——即以最少的資源投入，獲取最大的成果産齣。在數據分析的語境下，這意味著不再盲目追求海量數據的收集和復雜的模型搭建，而是聚焦於關鍵問題，運用恰當的工具和方法，快速迭代，不斷優化。讀者將學習到如何識彆真正的業務痛點，如何設計有針對性的數據收集方案，以及如何從看似零散的數據中提煉齣可操作的洞察。 第一部分：精益數據分析的基石 在本書的開篇，我們將一同構建精益數據分析的宏觀認識。這部分將深入探討為何傳統的、“大而全”的數據分析模式已經難以適應快速變化的商業環境。我們將剖析其局限性，例如成本高昂、周期漫長、産齣不確定、以及可能導緻信息過載和決策癱瘓等問題。 隨後，我們將重點闡述“精益”理念在數據分析中的具體體現。這並非僅僅是“少即是多”，而是包含瞭一係列原則和實踐。我們將學習如何從“價值流”的角度審視數據分析的整個流程，識彆並消除不增值的環節。例如，過度的數據清洗、非必要的模型訓練、以及冗長的報告撰寫，都可能成為精益的阻礙。 本書將強調“以終為始”的分析思維。在著手任何數據分析項目之前，關鍵在於清晰地定義要解決的業務問題，以及期望達成的目標。我們將學習如何將模糊的業務需求轉化為清晰、可衡量的問題陳述，並據此倒推齣所需的數據和分析方法。這種自上而下的方法，能夠有效避免分析過程中的跑偏和無效勞動。 此外，我們還會探討“小步快跑，持續迭代”的核心方法論。與傳統的瀑布式項目管理不同，精益數據分析倡導將大型分析項目分解為一係列小型的、可管理的任務。每一個任務都旨在快速驗證一個假設，或者交付一個初步的洞察。通過頻繁地獲取反饋，並根據反饋進行調整，我們可以逐步逼近最優解，並及時規避潛在的風險。 第二部分：精益數據收集與準備 數據是分析的源泉，但並非所有數據都具有同等的價值。精益數據分析要求我們更智慧地收集和準備數據，將有限的精力投入到最可能産生迴報的數據上。 本部分將首先討論“最小可行數據”（Minimum Viable Data）的概念。這指的是為瞭驗證一個關鍵假設或迴答一個核心問題，所必需的最少數據量。我們將學習如何識彆這些關鍵數據點，並設計相應的收集策略，而不是漫無目的地收集一切可能的數據。這能極大地節省存儲、處理和分析的時間與成本。 接著，我們將深入“問題導嚮的數據收集”。這意味著數據收集的齣發點永遠是業務問題。我們會學習如何根據業務問題，倒推齣需要收集哪些維度的數據，以及這些數據的粒度應該是多少。本書將提供一套係統性的方法，幫助讀者從一個模糊的業務需求齣發，逐步細化到具體的數據采集指標。 在數據準備階段，本書將重點關注“價值最大化的數據清洗與轉換”。傳統的“髒數據”處理往往耗時耗力，且效果不盡如人言。精益數據分析強調的是，隻對那些關鍵的、會影響分析結果準確性的數據進行必要的清洗和轉換。我們將學習如何快速識彆齣對目標分析至關重要的變量，並采取精準的清洗策略，而非進行大範圍、無差彆的處理。例如，對於某些探索性分析，輕微的數據不一緻性可能並不影響初步的洞察，而過度清洗反而會延誤進程。 此外，我們還會介紹“數據質量的優先級排序”。並非所有數據都必須達到完美的質量標準。我們將學習如何根據數據的重要性，來決定投入多少精力去提升其質量。對於高優先級的關鍵數據，我們會投入更多資源進行嚴謹的清洗和驗證；而對於低優先級的數據，我們則采取更具成本效益的處理方式。 第三部分：精益數據分析的執行 數據收集和準備就緒後，接下來的關鍵是如何高效地執行分析，並從中提取有價值的洞察。 本書將重點介紹“快速原型與探索性分析”。在正式的模型構建之前，鼓勵讀者通過快速的原型方法，對數據進行初步的探索。這可能包括使用可視化工具快速繪製圖錶，或者編寫簡短的腳本進行初步的統計分析。目標是在最短的時間內，對數據有一個大緻的瞭解，發現潛在的模式、異常值和關聯性。 在模型選擇方麵，本書倡導“簡單有效模型優先”。並非最復雜的模型就一定是最好的。精益數據分析推崇從最簡單的模型開始，例如綫性迴歸、決策樹等，並評估其是否足以迴答業務問題。隻有當簡單模型無法滿足需求時，纔逐步考慮更復雜的算法。這不僅可以節省計算資源，還能提高模型的可解釋性，便於業務人員理解和采納。 本書還將深入講解“迭代式模型優化”。模型構建不是一次性的過程，而是需要根據數據反饋和業務需求不斷調整和優化的。我們將學習如何通過A/B測試、交叉驗證等方法，有效地評估模型性能，並根據評估結果進行有針對性的改進。每次迭代都應有明確的優化目標，例如提升預測準確率、減少誤判率等。 “結論導嚮的數據可視化”是本書的另一大亮點。數據可視化不是為瞭美觀，而是為瞭更有效地溝通分析結果。我們將學習如何根據不同的受眾和分析目的，選擇最恰當的可視化方式，將復雜的數據洞察以直觀、易懂的方式呈現齣來。重點在於突齣關鍵信息，引導觀眾快速理解分析的核心結論，並促使其采取行動。 第四部分：精益數據分析的落地與持續改進 數據分析的價值最終體現在其能否驅動業務決策和行動。本部分將關注如何將分析結果有效地轉化為實際的業務價值，並建立持續改進的機製。 我們將學習“從洞察到行動的轉化路徑”。分析結果的價值在於其能夠指導行動。本書將提供框架，幫助讀者將數據洞察轉化為清晰、可執行的業務建議。這包括明確建議的具體內容、實施步驟、預期效果以及衡量成功的指標。 “衡量與反饋的精益循環”是本書的重要組成部分。在實施瞭基於數據分析的決策後，至關重要的是建立一個有效的衡量和反饋機製。我們將學習如何設定關鍵績效指標（KPIs），持續追蹤決策的執行效果，並收集反饋信息。這些反饋將成為下一輪數據分析和優化的重要輸入。 本書還將探討“數據文化與賦能”。精益數據分析的成功，離不開組織內部對數據價值的認同和支持。我們將討論如何通過培訓、工具賦能等方式，提升團隊的數據素養，鼓勵更多人參與到數據分析的實踐中來，從而形成一種積極的數據驅動文化。 最後，我們將迴顧“精益數據分析的持續演進”。數據環境和業務需求不斷變化，精益數據分析也需要與時俱進。我們將探討如何根據實際經驗，不斷優化數據分析的流程、工具和方法，確保其始終保持高效和有效。 總而言之，《精益數據分析》是一本關於如何更聰明地處理數據、更高效地獲取洞察、以及更有效地驅動業務決策的書。它將幫助讀者擺脫數據分析的“重負”，擁抱一種更加靈活、敏捷、以價值為導嚮的數據分析範式，最終在競爭激烈的商業環境中，實現數據資産的最大化利用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式非常獨特，它不是那種按照時間順序或者主題劃分的綫性結構，而是更像是一種思維流程的展現。作者似乎非常瞭解讀者的痛點，從一開始就抓住瞭我最關心的問題——如何讓數據真正服務於業務，而不是成為一種負擔。他提齣的“精益”理念，貫穿始終，強調的是效率和價值。我尤其欣賞書中的案例分析，它們並非泛泛而談，而是深入到具體的場景，例如如何利用用戶反饋數據來迭代産品，如何通過分析轉化漏鬥來找齣流失點，以及如何用簡單的可視化圖錶來清晰地傳達數據洞察。這些都是我在實際工作中經常會遇到的問題，而這本書給齣瞭非常具體、可操作的解決方案。它沒有鼓吹那些華而不實的數據技術，而是聚焦於最核心的分析思路和方法論。讀完之後，我感覺自己對數據分析的理解不再是碎片化的，而是形成瞭一個係統性的框架。我學會瞭如何從一個業務問題齣發，然後有目的地去收集、分析數據，最終得齣有價值的結論。對於任何希望提升數據驅動能力的人來說，這本書都是一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我在數據分析的復雜世界中進行瞭一次高效的探索。它並沒有試圖教授所有的技術細節，而是聚焦於那些最能帶來實際價值的分析思維和實踐方法。我特彆欣賞作者對於“精益”理念的貫徹，他始終強調的是如何用最少的投入獲得最大的産齣，這對於資源有限的團隊或者初創企業來說，具有極強的指導意義。書中的案例分析非常生動，它們不是空穴來風的理論，而是直接取材於真實的商業場景，讓我能夠清晰地看到數據分析如何在實際業務中發揮作用。我讀到的一些關於用戶行為分析和産品優化迭代的內容，讓我深受啓發，感覺自己找到瞭很多之前未能發現的痛點和改進方嚮。這本書讓我明白，數據分析並非遙不可及，關鍵在於找到正確的方法和視角。它幫助我建立起瞭一套清晰的數據分析框架，讓我在麵對數據時不再感到茫然，而是能夠有目的地去挖掘信息，並將其轉化為可執行的策略。對於任何渴望提升數據驅動能力，並希望在工作中取得實際成效的人來說，這本書都是一本不可或缺的指南。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析抱有一種敬畏之心，總覺得它是一門非常高深莫測的學問，需要極高的數學和編程功底纔能掌握。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它以一種極其平易近人的方式，將數據分析的精髓展現在我麵前。書中的語言風格非常生動有趣，不像一般的技術書籍那樣枯燥乏味，讀起來就像在聽一位經驗豐富的朋友分享他的心得體會。作者並沒有迴避技術細節，但他巧妙地將它們融入到實際的應用場景中，讓你在不知不覺中就學會瞭如何運用這些工具和方法。我印象最深的是關於“最小可行性産品”（MVP）和數據驗證的章節，它讓我明白瞭如何用最快、最經濟的方式來測試自己的商業想法。這對於初創公司來說尤其重要，可以避免在錯誤的方嚮上浪費過多的時間和資源。總而言之，這本書不僅僅是一本教你如何做數據分析的書，更是一本教你如何用數據來思考，如何用數據來做齣更明智決策的書。它為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭數據在商業世界中無窮的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這是一本能夠讓人“上手”的書，而不是僅僅讓你“知道”的書。我之所以這麼說，是因為它在理論闡述和實踐操作之間找到瞭絕佳的平衡點。作者沒有故弄玄虛，而是用最直接、最有效的方式，將復雜的數據分析概念拆解開來，讓你能夠輕鬆理解並應用。我喜歡書裏那種“少即是多”的哲學，它強調的是抓住核心，聚焦於那些真正能夠驅動業務增長的關鍵指標和分析方法，而不是被海量的數據和繁雜的技術所淹沒。書中的很多建議都非常實用，比如如何設計一個有效的A/B測試，如何解讀不同類型的數據圖錶，以及如何避免常見的統計陷阱。我感覺自己讀完這本書，就像多瞭一個得力的“數據助手”，能夠更有條理、更自信地去麵對各種數據挑戰。這本書改變瞭我對待數據的態度，讓我從一個“被數據驅動”的人，變成瞭一個“主動驅動數據”的人。它真正做到瞭“精益”，就是用最簡潔、最有效的方式，幫助讀者實現數據價值的最大化。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是一張地圖，為那些在數據洪流中摸索的創業者和産品經理指明瞭方嚮。它沒有賣弄那些高深的算法理論，也沒有羅列一堆令人望而卻步的統計學公式，而是用一種非常樸實、貼近實際業務的語言，講述瞭如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察。我特彆喜歡書裏舉的那些案例，它們不是那種虛頭巴腦的理論推演，而是真實世界裏公司是如何通過數據驅動來解決具體問題的。比如，有一章講的是如何通過用戶行為數據來優化産品功能，讓我茅塞頓開。我之前也看過一些關於數據分析的書，但很多都停留在“是什麼”的層麵，而這本書更側重於“怎麼做”。它教你如何設定關鍵指標，如何進行A/B測試，如何解讀用戶的每一個點擊和每一次停留。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對著報錶一臉迷茫的“數據小白”瞭，而是有瞭一套清晰的分析框架和實踐方法，能夠更有信心地去挖掘數據背後的故事，並將其轉化為驅動業務增長的動力。對於任何想把數據用起來，而不是僅僅讓數據躺在數據庫裏的人來說，這本書都是一本不可多得的寶藏。它真正做到瞭“精益”，就是用最少的時間和精力，獲得最大的價值。

評分☆☆☆☆☆

好用好用，淺顯易懂~~

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零件

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物流還行，書不錯，很喜歡

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東西很不錯，值得推薦。

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商品質量很好?

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整體不錯,正在細細研讀中

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