数据思维：从数据分析到商业价值 王汉生 中国人民大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王汉生 著

图书标签:

• 数据思维
• 数据分析
• 商业价值
• 数据驱动
• 商业决策
• 数据科学
• 数字化转型
• 管理学
• 中国人民大学出版社
• 王汉生

店铺： 义博图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300248561

商品编码：19210823713

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	数据思维 从数据分析到商业价值 编者王汉生 管理
作者：	编者:王汉生
市场价：	69元
ISBN号：	9787300248561
出版社：	中国人民大学出版社有限公司
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	语种：中文
出版时间：2017-09-01	版次：1	页数：267
印刷时间：2017-09-01	印次：1	字数：243千字

内容简介

王汉生编著的《数据思维(从数据分析到商业价值)》由微信公众号：狗熊会创始人王汉生教授（熊大），及其核心团队联合创作完成。本书可以被看作商业分析（business analytics）领域入门级通俗且有趣的读物，深入浅出，雅俗共赏。适合数据分析师、工程师、产品经理、销售、BD、以及数据企业中高管阅读。  本书主要由五章组成。靠前章介绍了熊大朴素的数据价值观，解读数据与价值的逻辑关系；第二章介绍了很基本的数据可视化方法（统计图表）的规范与有趣应用；第三章介绍了回归分析，通过精彩案例展示了如何将一个业务问题定义成为一个数据可分析问题；第四章介绍了机器学习，可以看作是第三章技术上的一个重要补充；第五章展示了各种常见的非结构化数据分析（文本、图像）的有趣案例。  本书所有案例内容的原始版本、相关数据资源，都可以从微信公众号狗熊会（ID： CluBear）获得。

作者简介

王汉生，北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任,教授，博士生导师。现兼任北京大学商务智能研究中心主任，曾任嘉茂荣聘教授（2014-2015），蓝天环保讲席教授（2015-2016）。他还是微信公众号“狗熊会”创始人、美国统计学会Fellow（2014）、国家杰出青年基金获得者(2016)。他主要研究同移动互联网以及量化投资相关的数据分析，包括但不局限于中文文本、网络结构、位置轨迹等；在业界实践方面，他是靠前较早从统计数据分析角度关注并研究搜索引擎营销，社交网络数据，以及位置轨迹数据分析的学者。曾担任博雅立方科技有限公司席科学家（2009―2015），百分点席统计学家（2015―现在）。此外，与量帮科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字等众多企业有深度学术合作，合作领域涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电子商务等多个重要行业。此外，王汉生教授同腾讯、百度、阿里、奇虎、奥迪、京东、联通等众多企业有短期项目或者培训会议合作。

目录

绪论 大数据时代之“皇帝的新装”  **章 朴素的数据价值观  什么是数据？  数据的商业价值  数据到价值的转化：回归分析的“道”与“术”  搞清客户需求  中国数据科学的风口  第二章 数据可视化  实力派：准确+有效  偶像派：简洁+美观  柱状图  堆积柱状图  柱状图之妙用  饼图  直方图  折线图  散点图  箱线图  茎叶图  第三章 回归分析  什么是回归分析？  线性回归――北京市二手房房价  线性回归――中国电影票房  线性回归――线上女装销量预测  线性回归――股票投资中的均线策略  01回归――某移动通信公司客户流失预警分析  01回归――车险数据分析与商业价值  01回归――点击率预测在RTB广告投放中的应用  定序回归――信用卡逾期数据分析  计数回归――英进球谁*强  生存回归――新产品在架时长研究  第四章 机器学习  朴素贝叶斯――12345，有事找政府  决策树――非诚勿扰  决策树――二手车保值比率那些事儿  回归树与提升算法――世界这么大，想去哪儿看看？  深度学习――图像自动识别  深度学习――打麻将  K均值聚类――狗熊皮鞋的百度广告投放  第五章 非结构化数据  中文文本――小说的三要素：以《琅琊榜》为例  中文文本――从用户评论看产品改善  中文文本――空气净化器的好评率影响因素分析  中文文本――数据分析岗位招聘情况的影响因素分析  中文文本――张无忌*爱谁  网络结构数据――《甄？传》中的爱恨情仇  图像数据――通过图片识别PM2．5  刷卡数据――互联网征信

好的，这里有一份针对一本名为《数据思维：从数据分析到商业价值》的图书的详细简介，但这份简介完全不涉及该书的实际内容（王汉生 著，中国人民大学出版社），而是根据书名所暗示的主题，构建了一个全新的、侧重于更广泛和深入的“数据思维”框架的图书概要。 --- 《洞察之钥：现代商业决策中的数据思维重塑与实践》 作者：[虚构作者名，例如：李明远] 出版社：[虚构出版社名，例如：蓝海智库] 内容概述：在数据洪流中定位商业真谛 在这个被数据驱动的时代，仅仅“拥有”数据是远远不够的。数据已经从一种辅助工具，蜕变为企业生存和发展的核心资产。然而，许多组织在数据分析的泥沼中挣扎，陷入了技术至上主义的陷阱，忘记了数据存在的根本目的——驱动可执行的商业价值。 《洞察之钥：现代商业决策中的数据思维重塑与实践》并非一本关于特定软件操作或复杂统计模型的工具手册，它是一部深刻探讨如何构建、应用和内化“数据思维”的战略指南。本书的焦点在于弥合“数据分析能力”与“商业战略落地”之间的鸿沟，为管理者、分析师以及所有希望在数据时代做出更明智决策的专业人士提供清晰的路线图。 全书共分为四个核心部分，层层递进，构建起一个全面的数据思维框架：认知重塑、框架构建、实践落地、文化融合。 --- 第一部分：认知重塑——超越数字的表象 本部分旨在挑战读者对“数据”和“分析”的传统认知，确立真正有价值的数据思维基石。 第一章：从“信息爆炸”到“洞察真空”：时代症候诊断 探讨当前企业面临的困境：数据量剧增（Volume）与价值转化率（Value Conversion Rate）不成正比的问题。分析“数据迷信”的危害，即盲目相信数据本身的力量，而忽视了其背后的商业逻辑和局限性。提出“提问优先于收集”的核心理念。 第二章：数据思维的三个维度：描述、预测与规范 详细界定数据思维的层次结构。描述性分析（发生了什么）是基础；预测性分析（将发生什么）是进阶；而规范性分析（我们应该做什么）才是实现商业价值的关键。重点阐述如何从“知道过去”过渡到“塑造未来”。 第三章：商业语言的统一：数据、叙事与行动 讨论数据分析师与业务决策者之间的“翻译障碍”。强调数据分析的最终产出不是图表或模型，而是清晰、有力的商业叙事（Data Storytelling）。书中提供了如何将复杂的统计发现转化为董事会可以理解和采纳的行动建议的结构化方法。 --- 第二部分：框架构建——系统化的问题解决路径 本部分聚焦于如何建立一套系统化的、可重复使用的数据驱动决策框架，确保每一次分析都有明确的商业靶心。 第四章：目标导向的指标体系设计（KPIs vs. OKRs） 批判性地审视传统关键绩效指标（KPIs）的僵化性。引入“目标与关键成果”（OKRs）框架在数据层面的应用，确保所有数据收集和分析活动都直接映射到公司级的战略目标上。介绍“指标健康度”评估模型。 第五章：因果推断的陷阱与艺术 深入探讨相关性与因果性的辨析。在市场营销、产品迭代等领域，因果推断是决定资源分配的关键。本书详细介绍了准实验设计（Quasi-Experimental Designs）和反事实分析（Counterfactual Analysis）在缺乏完美A/B测试环境下的应用策略。 第六章：数据资产的质量与治理：信任是最高效的杠杆 强调“垃圾进，垃圾出”的铁律。本章不讨论技术工具，而是从流程和文化层面构建数据质量管理体系。重点关注数据血缘追踪（Data Lineage）的可视化，确保决策者对数据来源和处理过程的绝对信任。 --- 第三部分：实践落地——跨职能的数据应用场景 本部分将抽象的思维框架应用于具体的商业场景，展示数据思维如何在不同部门发挥实效。 第七章：客户生命周期价值（CLV）的动态建模 超越静态的CLV计算，本书提供了一个整合了行为数据、情感数据（如社交媒体情绪）和交易数据的动态CLV模型。讲解如何利用该模型指导客户获取（Acquisition）、保留（Retention）和再激活（Reactivation）的策略制定。 第八章：运营效率的瓶颈识别与流程优化 聚焦于供应链、生产制造及服务交付中的效率提升。介绍如何使用过程挖掘（Process Mining）技术，将业务流程的“黑箱”打开，识别延迟和浪费的真实数据源，并量化不同干预措施的预期投资回报率（ROI）。 第九章：风险管理与异常检测的预警系统 阐述如何利用高级统计方法和机器学习（侧重于可解释性而非纯粹的准确率）来构建前瞻性的风险指标。重点在于建立“可解释的异常”警报，而非淹没决策者的误报。 --- 第四部分：文化融合——将数据思维嵌入组织基因 数据思维的真正价值在于其渗透力。本部分探讨如何将这种思维模式固化为组织的常态。 第十章：数据素养（Data Literacy）的普及与分层培养 区分不同层级员工对数据素养的需求：执行层需要操作技能，中层需要解读能力，高层需要战略洞察力。提供一套分层级的培训和激励机制。 第十一章：构建“好奇心驱动”的数据决策闭环 分析许多组织中数据分析被“束之高阁”的原因——缺乏反馈和迭代。本书提出一个“假设-测试-学习-迭代”的微型实验文化，鼓励快速失败、快速学习，将数据分析变成一种持续优化的动力，而非一次性的报告提交。 第十二章：数据驱动的领导力：授权、透明与问责 探讨数据时代对领导力的全新要求。领导者必须学会质疑数据、挑战分析结论，并在信息不完备的情况下做出“最可能正确”的决策。本书提供了“数据责任制”（Data Accountability）的实施框架，确保数据的使用是透明且负责任的。 --- 结语：通往智慧的航标 《洞察之钥》的最终目标是帮助读者从“被数据淹没”的状态，转变为“驾驭数据以实现商业目标”的境界。它强调，数据本身是中性的，而思维方式才是决定其价值的强大引擎。本书为您提供的不是一条捷径，而是一张清晰的地图，指引您在复杂的商业环境中，通过严谨的思维，持续解锁商业价值的深层潜能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字很吸引人，尤其是“数据思维”这个概念，让我觉得它可能不仅仅是教我一些分析工具或者技术，更是从一种全新的视角来理解和处理信息。我一直觉得，在这个时代，光是会做数据分析还不够，更重要的是要能从数据中提炼出有价值的洞察，并最终转化为切实的商业效益。这本书的副标题“从数据分析到商业价值”恰好点明了这一点，这让我对它充满了期待。我希望它能提供一些系统性的方法论，帮助我理清思路，学会如何将日常积累的数据转化为驱动决策的强大引擎。我特别关注的是，书中是否能提供一些实际的案例，通过这些案例来展示数据思维是如何在不同行业、不同场景下发挥作用的，以及如何将技术性的数据分析过程与商业战略紧密结合起来。我对作者王汉生也很有兴趣，中国人民大学出版社的出版物通常都比较有深度和学术性，这让我相信这本书的内容会比较扎实，不会是流于表面的泛泛而谈。我希望读完之后，我不仅能掌握更有效的数据分析技巧，更能培养出一种“数据感”，让我在面对复杂商业问题时，能够敏锐地捕捉到数据中的线索，做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

最近几年，“数据驱动”这个词出现的频率越来越高，几乎成了各行各业都挂在嘴边的口号。但老实说，很多时候我感觉这更像是一种美好的愿望，实际操作起来却困难重重。数据很多，但真正能用的、能转化为行动的却不多。这本书的出现，似乎正好解决了我的这个困惑。我理解的“数据思维”，可能就是一种将数据融入决策过程的思考方式，一种看问题的底层逻辑。它应该超越了简单的Excel表格和SQL查询，触及到如何提出正确的问题、如何设计实验、如何解读结果，以及如何将这些结果有效地传达给不熟悉数据的人。我对书中“从数据分析到商业价值”的这一部分尤为好奇，毕竟，技术的冰冷数字最终还是要落地到商业的温度上。我希望这本书能提供一些清晰的路径图，告诉我如何一步步地将数据分析的成果转化为可衡量的商业价值，比如提升效率、降低成本、增加收入，甚至创造新的商业模式。我希望它能分享一些行业内的最佳实践，让我能够借鉴和学习，避免走弯路。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的名字，我第一反应是它可能会是一本比较“硬核”的书，毕竟“数据思维”听起来就比较抽象，而“商业价值”又需要深厚的商业洞察。我非常希望能从这本书里学到如何用数据说话，如何让数据成为我进行商业决策的坚实后盾，而不是一种可有可无的点缀。我个人在工作中经常遇到这样的情况：明明感觉数据里藏着一些重要的信号，但就是无法准确地捕捉到，或者即使捕捉到了，也无法用清晰、有说服力的方式表达出来，更别提将其转化为具体的商业行动了。因此，我希望这本书能提供一些实用的方法和技巧，帮助我打通从数据收集、清洗、分析到洞察提炼、价值转化的整个链条。我特别想了解书中是如何讲解“从分析到价值”这一过程的，有没有一些具体的框架，比如如何定义关键业务指标，如何进行A/B测试，如何进行归因分析，以及如何评估不同数据驱动型项目的ROI。我希望这本书能帮助我真正理解数据在商业决策中的核心地位，并掌握将其转化为实际成果的能力。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多的是希望它能提供一种“思维框架”或者“心智模型”。在我看来，数据分析技术本身是工具，而“数据思维”则是一种指导如何运用这些工具的智慧。尤其是在当下，信息爆炸，数据量呈几何级增长，如果缺乏一种清晰的思维模式来驾驭这些数据，很容易迷失在信息的海洋中，变成一个数据收集者而非价值创造者。我非常期待书中能探讨如何培养这种“数据敏感度”，如何从看似杂乱的数据中识别出有价值的信息，如何运用批判性思维来审视数据，以及如何构建一个能够支持数据驱动决策的组织文化。副标题中的“商业价值”更是直击痛点，很多时候，技术上的分析做得再漂亮，如果不能转化为实际的商业收益，那都是徒劳。我希望这本书能提供一些清晰的衡量标准和评估方法，帮助读者理解如何量化数据分析的商业价值，并将其与企业的战略目标对齐。希望这本书能成为我从“数据使用者”向“数据赋能者”转型的催化剂。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣，很大程度上源于对“思维”这个词的强调。很多人谈论数据，都聚焦于技术层面，例如Python、R、SQL，或者各种复杂的模型。但我觉得，真正的核心竞争力，在于如何思考，如何运用数据来解决问题。我理解的“数据思维”大概是一种能够将复杂商业场景分解，然后用数据去验证和探索，最终找到最优解的能力。它应该包含一种严谨的逻辑，一种对因果关系的探索，以及一种持续优化的精神。而“商业价值”这个方向，则让我看到这本书的落地性和实用性。我希望它不是一本空谈理论的书，而是能提供一些可操作的指南，告诉我如何在实际工作中运用数据思维来提升业务表现。我尤其期待书中能够分享一些关于如何构建数据驱动的文化，如何与团队成员沟通数据分析结果，以及如何将数据洞察融入产品设计和市场营销策略中的经验。我希望读完这本书，我能拥有一个更加系统和完善的数据处理及应用能力，能够真正做到用数据赋能商业决策，创造可持续的竞争优势。