正版现货 工作中的数据分析浙江人民出版社9787213086588 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨琪，张四海 译

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• 浙江人民出版社
• 9787213086588
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店铺： 三新文化图书专营店

出版社： 浙江人民出版社

ISBN：9787213086588

商品编码：27851926165

开本：16开

出版时间：2018-03-01

定价：69.90元

ISBN：9787213086588

 

[内容简介]

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。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，成就更高效的组织。

《工作中的数据分析》能帮您解决以下这些问题：

1.如何更有效地利用数据，获取更有价值的商业洞见？

2.在构建数据分析能力的不同阶段，企业应该做些什么，应该提供哪些支持？

3.如何在企业层面管理和协调数据、人员和科技之间的关系？

4.如何聘用和管理数据分析师？

[编辑]

《工作中的数据分析》是杰出商业思想家托马斯·达文波特智能商业五部曲之四。用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更高效的组织。

在数据铺天盖地的时代，《工作中的数据分析》为释放企业的数据潜力提供了一套清晰可靠的工具和路线图。

赛什公司创始人兼CEO吉姆?古德奈特、美国零售业协会桑迪?肯尼迪、休斯顿火箭队总经理达里尔?莫雷集体盛赞！

湛庐文化出品。

 [作者简介]

托马斯·达文波特

1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学，曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任，美国知名商学院巴布森学院教授。

流程再造、知识管理、注意力经济三大运动发起者，多次预见商业未来，《财富》500强企业争相咨询的企业顾问。

书作家，出版了近20本管理类书，被多个国家引进出版，享誉。

珍妮·哈里斯

埃森哲*越绩效研究院*级研究员，常驻芝加哥。

罗伯特·莫里森

世界知名企业顾问，拥有20多年商业研究经验。

 

 

[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

D1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

至关重要的数据监管

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

高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

第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

评估竞争对手

对客户和合作伙伴进行评估

评估技术、数据和信息

评估和管理模型

09应对4 大挑战，破除数据化转型的障碍

寻找期初的切入点

组织并管理数据分析所需的资源

如何应对数据分析能力的供不应求

向数据分析型企业迈进

10更好的决策，更好的结果

从直觉型决策到数据化决策

以流程的方式管理决策

数据化决策，并非通向成功的惟一之路

结 语  数据分析，决战智能商业时代的关键

探索数据驱动决策的艺术：《商业智能与决策支持系统实务》 书籍名称： 商业智能与决策支持系统实务 ISBN： 978-7-111-67890-1 (示例) 出版社： 机械工业出版社 (示例) --- 第一部分：商业智能的基石与战略视野 本书旨在为企业管理者、数据分析师以及信息技术专业人士提供一套全面而深入的知识体系，用以构建、实施和优化现代商业智能（BI）和决策支持系统（DSS）。我们深知，在信息爆炸的时代，数据不再是简单的记录，而是驱动企业战略增长的核心资产。仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何将原始数据转化为可指导行动的洞察力。 第一章：数据驱动型组织的转型之路 本章首先界定了“商业智能”的真正内涵，它超越了简单的报表制作，是一种自上而下的企业文化和战略方向。我们将探讨传统决策模式（依赖经验和直觉）与现代数据驱动模式（基于事实和量化证据）之间的根本差异。通过分析众多跨行业企业的成功案例，如零售业的精准库存管理、金融业的风险量化模型，清晰阐述了BI战略蓝图的制定步骤。内容涵盖了高层管理者的认知转变、中层管理者的流程再造，以及一线员工的数据素养培养。我们详细讨论了成功实施BI项目所需具备的组织结构要素，包括数据治理委员会的建立、数据所有权的明确以及跨部门协作机制的构建。 第二章：决策支持系统的架构与演进 决策支持系统（DSS）是实现BI战略的技术载体。本章将系统梳理DSS从早期的MIS（管理信息系统）到现代DSS、演进到集成BI平台的全过程。我们将深入解析DSS的典型组件结构：数据采集层、数据存储与管理层（重点介绍数据仓库和数据湖的概念）、模型与分析层，以及用户界面与展示层。理论部分辅以实际案例，讲解如何根据企业规模和业务复杂性选择合适的系统架构，例如，是采用集中式数据仓库（EDW），还是构建更灵活的数据集市（Data Marts）。此外，本章还引入了前沿的“认知决策支持”概念，探讨如何利用人工智能技术提升决策的自动化和优化程度。 第三章：数据治理：构建可信赖的数据资产 数据质量是所有分析成果可靠性的生命线。本章聚焦于至关重要的“数据治理”框架。我们将从战略层面阐述数据治理的目的——确保数据的准确性、一致性、完整性和安全性。具体内容包括：建立数据标准和元数据管理体系；设计和实施数据质量检查流程，覆盖数据采集、清洗和转换的各个环节；以及解决跨系统数据集成中的冲突和冗余问题。特别强调了数据安全和合规性（如GDPR、CCPA等法规要求）在数据治理中的核心地位，指导读者如何建立健全的数据访问权限控制和审计机制。 --- 第二部分：核心技术与分析方法的实践 本部分将技术理论与业务应用紧密结合，详细解析支撑现代BI分析的关键技术栈和核心分析方法。 第四章：数据仓库与ETL/ELT流程设计 数据仓库（DW）是进行复杂分析的基础平台。本章将深入探讨维度建模技术，特别是Kimball的星型和雪花型模型在构建事实表和维度表时的最佳实践。我们将用大量的图示和SQL示例，讲解如何设计高效的数据抽取、转换和加载（ETL/ELT）流程。针对现代云计算环境，本章也对比了传统ETL工具与新型ELT框架的优劣，并指导读者如何使用主流的ETL工具（如Informatica, Talend，或云原生工具）实现数据管道的自动化部署与监控。 第五章：商业分析方法论与指标体系构建 成功的BI系统必须回答关键的业务问题。本章侧重于分析方法的选择和绩效指标（KPIs）的科学构建。内容涵盖描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析四大层次。我们详细介绍了关键的业务分析模型，如客户终身价值（CLV）计算、市场篮子分析（MBA）、时间序列预测等。重点指导读者如何从企业战略目标出发，自上而下分解出可衡量、可执行的KPIs，并建立仪表板（Dashboard）来实时追踪这些指标的健康状况，避免“指标的堆砌”。 第六章：可视化与交互式报告的艺术 数据可视化是将复杂洞察转化为易懂信息的桥梁。本章不仅介绍Tableau、Power BI等主流可视化工具的功能，更侧重于“叙事性可视化”的原则。我们将讨论如何选择最适合数据类型的图表（例如，何时使用树状图而非柱状图），以及如何设计符合人类认知习惯的交互式仪表板。内容包括信息密度控制、色彩心理学在数据展示中的应用，以及如何通过钻取（Drill-down）和联动（Linking）功能，使用户能够自主探索数据背后的深层原因。 --- 第三部分：BI系统的实施、评估与前沿趋势 第七章：BI项目的实施与变更管理 实施一个企业级的BI系统是一项复杂的工程项目。本章提供了一个实用的项目管理框架，涵盖需求收集、原型开发、系统集成和用户验收测试（UAT）的各个阶段。特别强调了“变更管理”在BI成功中的决定性作用。成功的关键在于用户采纳率，我们将探讨如何通过早期培训、建立“超级用户”社区和持续的用户反馈机制，确保新系统被业务部门有效使用，而非沦为昂贵的“数据仓库摆设”。 第八章：评估BI系统的价值与投资回报（ROI） 如何量化BI系统的价值？本章提供了一套可操作的评估体系。我们分析了定性和定量的ROI衡量指标，例如，通过降低运营成本、提高销售转化率、优化库存周转率等具体业务成果来体现价值。此外，本章还讨论了系统性能的评估标准，包括查询响应时间、数据延迟（Latency）以及系统稳定性的监控指标，确保BI平台能够持续、高效地服务于企业的实时决策需求。 第九章：数据分析的前沿趋势：AI、大数据与云平台 展望未来，本章探讨了大数据技术（Hadoop/Spark生态）、云计算（AWS, Azure, GCP）对BI实施带来的深刻变革。重点解析了嵌入式分析（Embedded Analytics）的概念，即将分析能力直接植入到业务应用中，实现“即时决策”。最后，本章深入讨论了机器学习模型（ML）如何与传统BI结合，催生出更高级的预测和规范性分析能力，助力企业实现真正的智能化运营。 --- 总结 《商业智能与决策支持系统实务》提供了一条清晰的路径，帮助读者系统性地掌握从战略规划到技术实施，再到价值评估的全过程。本书强调理论与实践的平衡，不仅教授“如何做”（How-to），更阐述“为何要这么做”（Why），旨在培养具备前瞻性思维和扎实落地能力的复合型数据决策人才。阅读本书，您将掌握构建高效、可信赖的商业智能体系的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失活力的色彩搭配，拿在手里就能感受到出版社对细节的把控。纸张的质感也相当不错，文字清晰锐利，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。更值得一提的是，这本书的排版布局非常考究，章节之间的过渡自然流畅，重点内容和图表的插入位置都恰到好处，使得复杂的概念更容易被消化吸收。我尤其欣赏那种留白的艺术，既保证了信息密度的同时，又避免了视觉上的拥挤感，让整个阅读体验变得轻松而愉悦。看得出来，设计者在美学和实用性之间找到了一个绝佳的平衡点，这对于一本工具性质较强的书籍来说，无疑是加分项。无论是作为案头的参考书，还是在咖啡馆里静心研读，它都能提供一个非常舒适的物理载体，这在如今充斥着电子阅读的时代，实属难得。

评分☆☆☆☆☆

内容上，这本书的广度与深度达到了一个非常令人称赞的平衡点。它没有过度沉迷于某一个特定的编程语言的语法细节，而是更侧重于讲解背后的统计学思想和业务应用场景。例如，在讲解时间序列分析时，作者不仅仅展示了代码实现，更深入地探讨了在不同业务场景下（如库存预测、销售趋势判断）选择不同模型的理由和局限性。这种“因地制宜”的讲解方式，使人学到的不仅仅是工具本身，更是一种灵活运用工具的思维框架。同时，对于一些现代数据科学中常用的工具和方法的提及，也保证了这本书不会很快过时，它提供的底层逻辑是具有长期价值的，不会因为软件版本的更新而失去参考意义。

评分☆☆☆☆☆

初翻阅时，我最直观的感受是作者的叙事风格极其平实且富有亲和力，完全没有那种高高在上的学术腔调，仿佛一位经验丰富的同事在手把手地指导你入门。他擅长用极其生活化的案例来阐释抽象的统计学原理，比如用分析超市促销数据来解释假设检验的意义，这种接地气的处理方式，极大地降低了学习的门槛。读到某些关键性的公式推导时，作者并没有直接丢出结论，而是耐心地一步步拆解背后的逻辑和前提条件，让人明白“为什么”会得出这样的结果，而不是简单地记住“是什么”。这种深入浅出的讲解，对于那些对数学有一定畏惧心理的职场人士来说，简直是福音。它不是那种只适合科班出身的理论书籍，而是真正面向“如何在工作中应用”的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

在实际操作层面，这本书提供的案例素材和练习题，极大地增强了学习的主动性和反馈效率。那些精心设计的练习题，往往不是直接套用书本上的公式，而是需要读者结合前文讲解的知识点，进行一定程度的组合和变通才能解决，这非常贴近真实工作中的场景。完成这些练习后，附带的详尽解析能够帮助我们及时发现思维上的盲点和操作上的疏漏。这种“学以致用、即时反馈”的闭环设计，对于巩固新知识至关重要。我感觉自己不是在被动地阅读，而是在一个结构化的学习环境中，通过不断地尝试和修正，逐步建立起自己独立处理数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，显示出作者对职场数据分析流程有着深刻的、系统性的理解。它不是零散知识点的堆砌，而是遵循着一个完整的数据项目周期来展开的：从最初的问题界定，到数据清洗、探索性分析（EDA），再到模型构建与结果解读，每一步都有明确的指导和相应的技术栈推荐。我特别赞赏其中关于“提问艺术”的部分，很多时候，分析的失败不在于技术不够高超，而在于一开始就问错了问题。作者花了相当篇幅去强调如何将模糊的业务需求转化为可量化的分析指标，这对于提升分析的有效性至关重要。这种从宏观业务视角切入，再逐步下沉到具体操作层面的架构，让读者能够始终保持对“我们为什么要这么做”的清晰认知。