工作中的数据分析 经济管理 智能商业 数据立方体 大数据战略 进行系统性的盘点 经济 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 弗洛拉图书专营店

出版社： 浙江人民出版社

ISBN：9787213086588

商品编码：25789719995

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-03-01

商品参数

工作中的数据分析
	定价	69.90
	出版社	浙江人民出版社
	版次	1
	出版时间	2018-3-1
	开本	16
	作者
	装帧	平装
	页数
	字数
	ISBN编码	9787213086588
	重量

内容介绍

?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gao效的组织。

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

*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

到关重要的数据监管

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

gao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

*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

...........

科技前沿与未来趋势洞察：一本关于新兴技术与社会变革的综合性论述 本书旨在为关注科技发展脉络、商业模式转型以及社会治理变革的读者，提供一个宏大而深入的视角。它并非聚焦于具体工具的使用方法或单一领域的技能训练，而是着眼于宏观的技术哲学、伦理考量以及产业生态的重塑。 第一部分：计算范式的演进与技术哲学 本章深入探讨了信息技术从早期机械计算到现代量子计算的理论基础和哲学意涵。我们首先回顾了图灵机模型在信息处理领域的核心地位，并将其置于更广阔的计算复杂性理论的框架下进行审视。随后，我们将重点分析当前“深度学习”范式下，人工智能的本质边界——机器智能与人类认知的根本差异。这不仅关乎算法的精度，更触及到知识的生成、理解和应用方式的根本性转变。书中详细阐述了符号主义与连接主义的长期争论，并探讨了后结构主义思想如何影响我们对“数据即知识”这一命题的批判性评估。我们关注的重点在于：技术进步如何重塑我们对现实、真理和效率的传统认知。 第二部分：全球数字治理与数据主权博弈 本部分聚焦于数字时代背景下，国家、企业与个人之间权力关系的新格局。随着信息基础设施的全球化布局，数据跨境流动已成为地缘政治竞争的新焦点。本书系统梳理了不同国家和地区在数据本地化、隐私保护（如GDPR、CCPA等法规的深层影响）以及网络空间主权方面的立法实践和战略意图。我们不会停留在对法律条文的罗列，而是深入剖析这些治理框架背后的经济驱动力与文化差异。特别地，我们分析了“算法治理”的兴起，即如何通过技术手段实现对社会秩序的维护，以及这种治理模式在透明度、可解释性和问责制方面所面临的内在张力。本章致力于揭示技术标准制定过程中的权力运作，以及新兴技术如何被用作外交和贸易谈判的筹码。 第三部分：跨界融合驱动的产业生态重构 本书的第三部分，着眼于技术溢出效应如何打破传统行业壁垒，催生出全新的商业生态系统。我们研究了“工业4.0”概念在不同国家和文化背景下的具体落地差异，强调了物联网（IoT）在物理世界与数字世界融合中的关键角色，以及它如何颠覆传统的供应链管理和生产协作模式。此外，我们对生物技术与信息技术的交叉领域——计算生物学和合成生物学的发展前景进行了审视，探讨了其在医疗健康、农业等领域的潜在颠覆性影响，并审慎评估了由此带来的伦理挑战。本书强调，未来的竞争力不再来源于单一技术的垄断，而在于整合异构技术平台、驱动复杂系统协同的能力。 第四部分：面向不确定性的组织韧性与人才重塑 面对快速的技术迭代和市场波动，组织如何保持其生存能力和适应性？本章讨论了组织学习理论在数字时代的更新。我们探讨了“敏捷性”（Agility）与“韧性”（Resilience）之间的辩证关系，并分析了适用于高不确定性环境的组织结构设计原则。书中没有提供标准的“最佳实践”清单，而是通过对多个案例的深入剖析，归纳出在资源约束下进行有效战略调整的决策框架。同时，本部分也关注“人力资本”的未来形态。随着自动化程度的提高，对人类核心能力的界定正在发生变化。我们探讨了创造力、复杂问题解决能力和跨学科交流能力在未来工作场所中的价值提升，以及教育体系如何进行根本性改革以培养具备“未来技能”的劳动者。 第五部分：可持续发展与技术伦理的边界 最后，本书回归到技术进步的终极目标——人类福祉与地球健康。我们批判性地考察了当前对“效率至上”的过度追求可能带来的负面外部性，例如能源消耗的激增和数字鸿沟的加剧。本章深入探讨了“绿色计算”的理论基础和实践路线图，分析了如何利用新兴技术（如先进材料科学与优化算法）来提升资源利用效率，服务于联合国可持续发展目标（SDGs）。在伦理层面，我们聚焦于算法偏见（Algorithmic Bias）的社会根源，并探讨了构建“以人为本”的技术系统的设计原则，强调技术设计者必须承担起对社会公平和长远影响的责任。本书力求提供一种平衡的视角，既不盲目乐观，也不过度悲观，而是鼓励建设性的、审慎的创新。 本书的读者群包括政策制定者、高级管理人员、跨学科研究人员，以及所有渴望理解当代科技革命深层驱动力与未来社会走向的思考者。它提供的是一套分析工具和批判性思维框架，而非即时的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在经济管理领域工作的专业人士，我对《工作中数据分析：经济管理、智能商业与数据立方体》中“经济管理”部分的结合度非常看重。我希望能在这本书中找到关于如何利用数据分析来解决现实经济管理中的痛点，比如如何通过数据模型来预测宏观经济走势对企业的影响，如何运用数据分析来评估和优化投资项目，以及如何通过数据驱动来提升企业的风险管理能力。我对书中是否会详细介绍各种经济学模型在数据分析中的应用，例如计量经济学模型、时间序列分析模型等非常感兴趣。同时，我希望这本书能提供一些案例，展示企业如何通过数据分析来优化成本控制，提升盈利能力，或者实现更有效的资源分配。在“智能商业”的语境下，我期望这本书能探讨数据分析如何帮助企业实现更精细化的客户管理，个性化产品推荐，以及更高效的运营流程。简单来说，我希望这本书能为我提供一套将数据分析工具和方法论，与经济管理实践相结合的系统性指导，帮助我做出更明智、更具前瞻性的商业决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，“数据立方体”是大数据技术的核心之一，而《工作中数据分析：经济管理、智能商业与数据立方体》这本书，在这一块的着墨，是我最期待的部分。我希望能在这本书中深入了解，数据立方体究竟是如何构建和运作的？它是否会详细讲解如何从海量、异构的数据源中提取、清洗、转换，并最终加载到多维的数据立方体中？对于“智能商业”而言，一个构建完善的数据立方体是实现智能化决策的基础，我希望看到书中能够阐述，如何利用数据立方体来支持各种复杂的分析场景，比如市场细分、销售预测、客户行为分析等等。我尤其关心书中在“经济管理”领域的应用，数据立方体是否能够帮助企业更直观地理解和分析经济指标，从而做出更准确的经营决策？是否会提供一些关于如何通过数据立方体来构建企业内部的数据模型，以支持更深层次的商业智能分析的指导？这本书能否为我提供一种理解数据价值、挖掘数据潜力的新思路，让我能够更好地驾驭数据，服务于企业的战略发展？

评分☆☆☆☆☆

读完《工作中数据分析：经济管理、智能商业与数据立方体》的开篇，我最大的感受是它在“数据立方体”的构建上，似乎提供了一个全新的视角。作为一名数据架构师，我一直致力于理解和实践更高效的数据存储和管理模式，而“数据立方体”这个概念，在传统的数据仓库基础上，似乎赋予了数据更强的维度性和分析能力。我尤其关注书中关于如何设计和实现一个灵活、可扩展的数据立方体模型，以应对海量、多维度的数据挑战。它是否会深入讲解OLAP（在线分析处理）技术，以及如何通过多维数据立方体来加速报表生成和数据挖掘过程？我对书中可能提及的ETL（抽取、转换、加载）流程优化，以及数据治理策略也非常感兴趣。在我看来，一个良好的数据立方体是后续所有数据分析工作的基础，如果这本书能在理论和实践层面都给出一个清晰的框架，那么它将非常有价值。我希望能从中学习到如何更好地组织和管理企业的数据资产，确保数据的准确性、一致性和及时性，从而为更高级别的数据分析提供坚实的支持。

评分☆☆☆☆☆

《工作中数据分析：经济管理、智能商业与数据立方体》这本书，我一直把它看作是探索“大数据战略”的一个窗口。目前，我们公司虽然在收集和存储数据，但如何将其上升到战略层面，真正转化为驱动业务发展的核心竞争力，一直是我们面临的难题。我希望这本书能清晰地阐述，一个成功的大数据战略应该包含哪些关键要素？它是否会引导我们如何从业务需求出发，制定与之匹配的大数据战略规划？我特别关注书中关于如何识别和利用大数据价值的论述，以及如何将其与公司的长期发展目标相结合。对于“经济管理”视角下的数据应用，我希望看到更具体的分析，比如如何利用大数据来优化资源配置，提升运营效率，甚至孵化新的商业模式。而“智能商业”部分，我期待它能揭示大数据如何赋能企业实现智能化决策和自动化运营。这本书能否提供一些切实可行的方法论，帮助我们构建一套完整的“数据驱动”的战略体系，避免在大数据时代被甩下，实现弯道超车？

评分☆☆☆☆☆

《工作中数据分析：经济管理、智能商业与数据立方体》这本书，我一直对它充满期待，尤其是在“经济管理”和“智能商业”这两个方向上，我希望它能为我提供一些实实在在的指导。我是一名中小企业的管理者，深知数据对于企业决策的重要性，但往往缺乏系统性的方法论。我希望能在这本书中找到关于如何将数据分析有效地融入日常经营管理，比如如何通过数据洞察优化营销策略，如何利用数据预测市场趋势，以及如何构建更高效的供应链。特别是“智能商业”这个概念，我对它充满了好奇，它究竟是技术层面的革新，还是商业模式的颠覆？这本书能否让我明白，在当前的经济环境下，企业如何才能搭上智能商业的快车，实现可持续增长？我期待的不仅仅是理论知识，更重要的是那些能够落地执行的案例和方法。我希望它能解答我的一些疑惑，比如，对于缺乏专业数据分析团队的小型企业来说，如何才能以最小的成本实现数据的价值最大化？这本书是否会提供一些“傻瓜式”的操作指南，或者至少能指明一条可行的路径，让我能够逐步建立起企业的数据分析能力？