工作中的數據分析 經濟管理 智能商業 數據立方體 大數據戰略 進行係統性的盤點 經濟 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 經濟學
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店鋪： 弗洛拉圖書專營店

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213086588

商品編碼：25789719995

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2018-03-01

商品參數

工作中的數據分析
	定價	69.90
	齣版社	浙江人民齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018-3-1
	開本	16
	作者
	裝幀	平裝
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787213086588
	重量

內容介紹

?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gao效的組織。

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

*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

到關重要的數據監管

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

gao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

*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

...........

科技前沿與未來趨勢洞察：一本關於新興技術與社會變革的綜閤性論述 本書旨在為關注科技發展脈絡、商業模式轉型以及社會治理變革的讀者，提供一個宏大而深入的視角。它並非聚焦於具體工具的使用方法或單一領域的技能訓練，而是著眼於宏觀的技術哲學、倫理考量以及産業生態的重塑。 第一部分：計算範式的演進與技術哲學 本章深入探討瞭信息技術從早期機械計算到現代量子計算的理論基礎和哲學意涵。我們首先迴顧瞭圖靈機模型在信息處理領域的核心地位，並將其置於更廣闊的計算復雜性理論的框架下進行審視。隨後，我們將重點分析當前“深度學習”範式下，人工智能的本質邊界——機器智能與人類認知的根本差異。這不僅關乎算法的精度，更觸及到知識的生成、理解和應用方式的根本性轉變。書中詳細闡述瞭符號主義與連接主義的長期爭論，並探討瞭後結構主義思想如何影響我們對“數據即知識”這一命題的批判性評估。我們關注的重點在於：技術進步如何重塑我們對現實、真理和效率的傳統認知。 第二部分：全球數字治理與數據主權博弈 本部分聚焦於數字時代背景下，國傢、企業與個人之間權力關係的新格局。隨著信息基礎設施的全球化布局，數據跨境流動已成為地緣政治競爭的新焦點。本書係統梳理瞭不同國傢和地區在數據本地化、隱私保護（如GDPR、CCPA等法規的深層影響）以及網絡空間主權方麵的立法實踐和戰略意圖。我們不會停留在對法律條文的羅列，而是深入剖析這些治理框架背後的經濟驅動力與文化差異。特彆地，我們分析瞭“算法治理”的興起，即如何通過技術手段實現對社會秩序的維護，以及這種治理模式在透明度、可解釋性和問責製方麵所麵臨的內在張力。本章緻力於揭示技術標準製定過程中的權力運作，以及新興技術如何被用作外交和貿易談判的籌碼。 第三部分：跨界融閤驅動的産業生態重構 本書的第三部分，著眼於技術溢齣效應如何打破傳統行業壁壘，催生齣全新的商業生態係統。我們研究瞭“工業4.0”概念在不同國傢和文化背景下的具體落地差異，強調瞭物聯網（IoT）在物理世界與數字世界融閤中的關鍵角色，以及它如何顛覆傳統的供應鏈管理和生産協作模式。此外，我們對生物技術與信息技術的交叉領域——計算生物學和閤成生物學的發展前景進行瞭審視，探討瞭其在醫療健康、農業等領域的潛在顛覆性影響，並審慎評估瞭由此帶來的倫理挑戰。本書強調，未來的競爭力不再來源於單一技術的壟斷，而在於整閤異構技術平颱、驅動復雜係統協同的能力。 第四部分：麵嚮不確定性的組織韌性與人纔重塑 麵對快速的技術迭代和市場波動，組織如何保持其生存能力和適應性？本章討論瞭組織學習理論在數字時代的更新。我們探討瞭“敏捷性”（Agility）與“韌性”（Resilience）之間的辯證關係，並分析瞭適用於高不確定性環境的組織結構設計原則。書中沒有提供標準的“最佳實踐”清單，而是通過對多個案例的深入剖析，歸納齣在資源約束下進行有效戰略調整的決策框架。同時，本部分也關注“人力資本”的未來形態。隨著自動化程度的提高，對人類核心能力的界定正在發生變化。我們探討瞭創造力、復雜問題解決能力和跨學科交流能力在未來工作場所中的價值提升，以及教育體係如何進行根本性改革以培養具備“未來技能”的勞動者。 第五部分：可持續發展與技術倫理的邊界 最後，本書迴歸到技術進步的終極目標——人類福祉與地球健康。我們批判性地考察瞭當前對“效率至上”的過度追求可能帶來的負麵外部性，例如能源消耗的激增和數字鴻溝的加劇。本章深入探討瞭“綠色計算”的理論基礎和實踐路綫圖，分析瞭如何利用新興技術（如先進材料科學與優化算法）來提升資源利用效率，服務於聯閤國可持續發展目標（SDGs）。在倫理層麵，我們聚焦於算法偏見（Algorithmic Bias）的社會根源，並探討瞭構建“以人為本”的技術係統的設計原則，強調技術設計者必須承擔起對社會公平和長遠影響的責任。本書力求提供一種平衡的視角，既不盲目樂觀，也不過度悲觀，而是鼓勵建設性的、審慎的創新。 本書的讀者群包括政策製定者、高級管理人員、跨學科研究人員，以及所有渴望理解當代科技革命深層驅動力與未來社會走嚮的思考者。它提供的是一套分析工具和批判性思維框架，而非即時的操作指南。

評分☆☆☆☆☆

《工作中數據分析：經濟管理、智能商業與數據立方體》這本書，我一直把它看作是探索“大數據戰略”的一個窗口。目前，我們公司雖然在收集和存儲數據，但如何將其上升到戰略層麵，真正轉化為驅動業務發展的核心競爭力，一直是我們麵臨的難題。我希望這本書能清晰地闡述，一個成功的大數據戰略應該包含哪些關鍵要素？它是否會引導我們如何從業務需求齣發，製定與之匹配的大數據戰略規劃？我特彆關注書中關於如何識彆和利用大數據價值的論述，以及如何將其與公司的長期發展目標相結閤。對於“經濟管理”視角下的數據應用，我希望看到更具體的分析，比如如何利用大數據來優化資源配置，提升運營效率，甚至孵化新的商業模式。而“智能商業”部分，我期待它能揭示大數據如何賦能企業實現智能化決策和自動化運營。這本書能否提供一些切實可行的方法論，幫助我們構建一套完整的“數據驅動”的戰略體係，避免在大數據時代被甩下，實現彎道超車？

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，“數據立方體”是大數據技術的核心之一，而《工作中數據分析：經濟管理、智能商業與數據立方體》這本書，在這一塊的著墨，是我最期待的部分。我希望能在這本書中深入瞭解，數據立方體究竟是如何構建和運作的？它是否會詳細講解如何從海量、異構的數據源中提取、清洗、轉換，並最終加載到多維的數據立方體中？對於“智能商業”而言，一個構建完善的數據立方體是實現智能化決策的基礎，我希望看到書中能夠闡述，如何利用數據立方體來支持各種復雜的分析場景，比如市場細分、銷售預測、客戶行為分析等等。我尤其關心書中在“經濟管理”領域的應用，數據立方體是否能夠幫助企業更直觀地理解和分析經濟指標，從而做齣更準確的經營決策？是否會提供一些關於如何通過數據立方體來構建企業內部的數據模型，以支持更深層次的商業智能分析的指導？這本書能否為我提供一種理解數據價值、挖掘數據潛力的新思路，讓我能夠更好地駕馭數據，服務於企業的戰略發展？

評分☆☆☆☆☆

讀完《工作中數據分析：經濟管理、智能商業與數據立方體》的開篇，我最大的感受是它在“數據立方體”的構建上，似乎提供瞭一個全新的視角。作為一名數據架構師，我一直緻力於理解和實踐更高效的數據存儲和管理模式，而“數據立方體”這個概念，在傳統的數據倉庫基礎上，似乎賦予瞭數據更強的維度性和分析能力。我尤其關注書中關於如何設計和實現一個靈活、可擴展的數據立方體模型，以應對海量、多維度的數據挑戰。它是否會深入講解OLAP（在綫分析處理）技術，以及如何通過多維數據立方體來加速報錶生成和數據挖掘過程？我對書中可能提及的ETL（抽取、轉換、加載）流程優化，以及數據治理策略也非常感興趣。在我看來，一個良好的數據立方體是後續所有數據分析工作的基礎，如果這本書能在理論和實踐層麵都給齣一個清晰的框架，那麼它將非常有價值。我希望能從中學習到如何更好地組織和管理企業的數據資産，確保數據的準確性、一緻性和及時性，從而為更高級彆的數據分析提供堅實的支持。

評分☆☆☆☆☆

《工作中數據分析：經濟管理、智能商業與數據立方體》這本書，我一直對它充滿期待，尤其是在“經濟管理”和“智能商業”這兩個方嚮上，我希望它能為我提供一些實實在在的指導。我是一名中小企業的管理者，深知數據對於企業決策的重要性，但往往缺乏係統性的方法論。我希望能在這本書中找到關於如何將數據分析有效地融入日常經營管理，比如如何通過數據洞察優化營銷策略，如何利用數據預測市場趨勢，以及如何構建更高效的供應鏈。特彆是“智能商業”這個概念，我對它充滿瞭好奇，它究竟是技術層麵的革新，還是商業模式的顛覆？這本書能否讓我明白，在當前的經濟環境下，企業如何纔能搭上智能商業的快車，實現可持續增長？我期待的不僅僅是理論知識，更重要的是那些能夠落地執行的案例和方法。我希望它能解答我的一些疑惑，比如，對於缺乏專業數據分析團隊的小型企業來說，如何纔能以最小的成本實現數據的價值最大化？這本書是否會提供一些“傻瓜式”的操作指南，或者至少能指明一條可行的路徑，讓我能夠逐步建立起企業的數據分析能力？

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在經濟管理領域工作的專業人士，我對《工作中數據分析：經濟管理、智能商業與數據立方體》中“經濟管理”部分的結閤度非常看重。我希望能在這本書中找到關於如何利用數據分析來解決現實經濟管理中的痛點，比如如何通過數據模型來預測宏觀經濟走勢對企業的影響，如何運用數據分析來評估和優化投資項目，以及如何通過數據驅動來提升企業的風險管理能力。我對書中是否會詳細介紹各種經濟學模型在數據分析中的應用，例如計量經濟學模型、時間序列分析模型等非常感興趣。同時，我希望這本書能提供一些案例，展示企業如何通過數據分析來優化成本控製，提升盈利能力，或者實現更有效的資源分配。在“智能商業”的語境下，我期望這本書能探討數據分析如何幫助企業實現更精細化的客戶管理，個性化産品推薦，以及更高效的運營流程。簡單來說，我希望這本書能為我提供一套將數據分析工具和方法論，與經濟管理實踐相結閤的係統性指導，幫助我做齣更明智、更具前瞻性的商業決策。