数据分析竞争法:企业赢之道 达文波特 9787100058759 中国商务出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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达文波特 著

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出版社： 中国商务出版社

ISBN：9787100058759

商品编码：28226880492

出版时间：2017-12-15

书名	数据分析竞争法:企业赢之道
定价	46.00
ISBN	9787100058759
出版社	中国商务出版社
作者	达文波特
编号	11285911
出版日期	无
印刷日期	2010-04-01
版次	无
字数	无
页数	无

中文版序 代序 致谢 D1一部分数据分析竞争法的本质 D1一章数据分析竞争法的本质——利用数据分析的手段培养出众的能力 D1二章如何成为分析竞争型企业——定义这种企业共有的关键特征 D1三章数据分析法与企业业绩——将数据分析竞争的能力转化为持久的竞争优势 D1四章内部流程的数据分析竞争法——在财务、生产、研发和人力资源领域的应用 D1五章对外业务流程中的数据分析竞争法——在客户与供应商领域中的应用 D1二部分提高数据分析的能力 D1六章如何提高数据分析的能力——循序渐进的五个阶段 D1七章管理数据分析人员——培养让数据分析法起效的稀缺因素 D1八章商业智能系统的结构——营造符合企业战略的良好技术环境 D1九章数据分析竞争法的未来——由技术、人力因素和企业战略驱动的各种方法 注释 作者简介 译后记

对于所有真正有意在生意场上有所突破的人 '数据分析竞争法:企业赢之道'将是无价之宝。 ——美国爱斯龙电力公司董事长、总裁兼首席执行官约翰？罗 我们的管理团队很好热衷于使用数据分析法开展竞争 这'数据分析竞争法:企业赢之道'无疑是实现这一目标优xuan的入门书。我强烈推荐那些寻求更佳业绩的组织阅读'数据分析竞争法:企业赢之道'。 ——联合利华美国公司总裁迈尔？B.波尔 达文波特和哈里斯告诉优xuan者 如何才能在更加充分的事实及认知的基础上 获得有利的而且可持续的竞争优势。'数据分析竞争法:企业赢之道'通过许多实例 给那些希望在竞争中胜出的企业提供了一幅重要的路线图。 ——斯坦福商学院教授、'事实、传言和胡扯：循证管理让你获益无穷'的合著者杰弗里？普费弗 商业社会和棒球运动一样 问题不是你是否将采用数据分析的方法 而是什么时候采用它。你希望骑着数据分析法这匹高头大马冲向成功吗 还是希望它像蜗牛一样拖在后面。 ——ESPN罗布？奈尔 达文波特哈里斯用研究提高了我们的认识 启发我们运用数据分析法为企业创造竞争优势。 ——美国马瑞兹公司总裁兼首席执行官史蒂夫？马里茨 数据分析法在未来几年中将形成一股热潮 许多企业都将不懈地在它们拥有的数据中淘金。达文波特和哈里斯的这'数据分析竞争法:企业赢之道'是这个领域目前专享的入门书 他们还介绍了早期探索者的故事。如果你想要挖到更好的金矿 那么先来读一读'数据分析竞争法:企业赢之道'。 ——GENtPartners公司创始人之一及'两位数成长法则'的作者迈尔？特里西'数据分析竞争法:企业赢之道'：埃森哲大中华区李纲 哈拉斯娱乐公司ceo加里？洛夫曼强力推荐。商务印书馆-哈佛商学院出版公司携手引L经济管理新思维。

作者：托马斯？H.达文波特珍妮？G.哈里斯译者：康蓉吴越

'数据分析竞争法:企业赢之道'讲述了:人们目前比以往任何时候都更多地拥有商业环境方面的信息 你是否在利用这些信息战胜对手呢？如果不是 你正在失去一种强有力的竞争工具。当传统的竞争优势已经失效时 使用数据分析法来制定更好的决策 并从业务流程中实现优xuan的价值 可以使公司脱颖而出。 '数据分析竞争法:企业赢之道'作者提出 靠前的企业不仅只是收集和储存大量的数据 它们现在正围绕着由数据引发的新观点 制定竞争战略 这使企业获益无穷。它们的秘密武器是什么？答案就是数据分析法：优xuan的定量和统计分析 以及预测性建模的方法 企业有理解数据的高层领导 还拥有强大的信息技术。 为什么要凭借数据分析法来竞争呢？当许多行业里的企业都生产类似的产品 而且使用类似的技术时 差异化的业务流程就是实现差异化的很后机会了。许多以往的竞争手段 例如地理方面的优势或者保护性的规定等 随着优xuan化的趋势都将失效。而专利技术很快就能复制 产品或服务的突破创新也越来越难。因此 竞争基础就限于以下几方面：有力而且有效的执行、明智的决策 以及从业务流程中榨取很后一丝价值的能力。而通过很好地利用数据分析法 所有这些都可以实现。 达文波特和哈里斯向我们呈现了各行各业的一个个实例 它们都使用新工具成为行业翘楚。通过采用数据分析法 这些企业识别出很有价值的客户 加快了产品的创新 优化了供应链和定价过程 并且挖掘出实现财务业绩的真正要素。 点击链接进入英文版： CompetingonAnalytics:TheNewScienceofWinning

《竞争策略的数学罗盘：数据驱动的市场洞察与决策》 在这个瞬息万变的商业环境中，企业如同航行在波涛汹涌大海中的船只，若缺乏精准的导航，极易迷失方向，甚至被巨浪吞噬。而数据，正是指引我们穿越迷雾、抵达成功彼岸的强大罗盘。《竞争策略的数学罗盘：数据驱动的市场洞察与决策》并非一本探讨特定法律条文的书籍，而是聚焦于如何运用前沿的数据分析技术，为企业的竞争策略提供科学、量化的支持，从而在激烈的市场角逐中立于不败之地。 本书将带领读者踏上一段深度探索数据分析如何重塑企业竞争格局的旅程。我们不再满足于直觉和经验式的决策，而是要学会“读懂”数据，从海量信息中挖掘出那些能够驱动企业走向胜利的宝贵洞察。这本书的核心在于，它将复杂的商业问题与尖端的数据科学工具相结合，提供一套系统性的方法论，帮助企业构建基于数据的竞争优势。 第一章：数据的黎明——从信息洪流中辨识价值 在数字时代，信息如同取之不尽的矿藏，但如何从中提炼出黄金，是企业面临的首要挑战。本章将深入探讨数据收集、清洗和预处理的关键技术，强调数据质量对于后续分析的决定性影响。我们将介绍各种数据源的特点，包括内部运营数据、客户行为数据、市场调研数据、第三方公开数据等，以及如何根据企业战略目标，构建高效的数据采集与整合框架。 数据源的多元化与整合： 详细分析不同类型数据的价值，以及如何通过数据仓库、数据湖等技术实现数据的统一管理和高效访问。 数据质量的生命线： 深入讲解数据清洗、去重、异常值处理、数据标准化等技术，确保分析结果的可靠性。 元数据的价值： 强调元数据管理的重要性，帮助企业理解数据的来源、含义和用途，提高数据使用的效率和准确性。 第二章：洞察的炼金术——市场趋势与客户行为的深度挖掘 市场瞬息万变，客户需求千人千面。要想在竞争中脱颖而出，企业必须拥有超越时代的洞察力。本章将聚焦于如何运用统计模型、机器学习算法等数据分析工具，揭示隐藏在数据背后的市场趋势、消费者行为模式以及竞争对手的动态。 趋势预测的科学： 介绍时间序列分析、回归分析等方法，预测市场规模、销售额、行业发展方向等关键指标，为企业战略规划提供前瞻性指导。 消费者画像的构建： 运用聚类分析、关联规则挖掘等技术，深入理解不同客户群体的特征、偏好、购买路径，实现精准营销和个性化服务。 行为模式的解读： 通过分析用户在网站、APP、社交媒体等平台的行为数据，发现用户习惯、痛点和潜在需求，优化产品设计与用户体验。 竞争对手的“透视镜”： 介绍如何从公开数据、舆情监测、行业报告中提取竞争对手的关键信息，分析其优劣势、战略动向，为己方制定应对策略。 第三章：策略的量化引擎——数据驱动的决策优化 数据分析的终极目标是指导和优化决策。本章将探讨如何将数据洞察转化为具体的竞争策略，并通过量化模型来评估和优化这些策略的有效性。 市场细分与目标定位的科学化： 基于客户数据和市场分析，运用数据驱动的方法进行更精细的市场细分，识别最具价值的目标客户群体，并为其量身定制营销和产品策略。 定价策略的艺术与科学： 介绍需求弹性分析、价格敏感度模型、动态定价策略等，帮助企业在保证利润的同时，最大化市场份额。 产品创新与组合优化的数据支持： 通过分析用户反馈、市场需求、竞品表现，指导新产品的研发方向，优化现有产品组合，实现资源的最优配置。 渠道与营销的精准投放： 利用A/B测试、归因分析等技术，评估不同营销渠道和活动的ROI，实现营销资源的有效分配，最大化营销效果。 风险评估与规避的量化模型： 建立信用风险、市场风险、运营风险等量化模型，提前识别潜在风险，并制定相应的规避和应对措施。 第四章：算法的竞技场——前沿数据分析技术的应用与挑战 数据分析领域日新月异，新的算法和技术层出不穷。本章将介绍一些在竞争策略中具有重要应用价值的前沿数据分析技术，并讨论其在实际应用中可能遇到的挑战。 机器学习在竞争策略中的赋能： 深入探讨监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）在市场预测、客户分群、风险评估等方面的应用。 深度学习的颠覆性力量： 介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在图像识别、自然语言处理（NLP）等领域的应用，以及它们如何帮助企业理解更复杂的非结构化数据。 图神经网络的社交网络分析： 讲解图神经网络如何分析复杂的社交网络关系，揭示意见领袖，预测信息传播，为口碑营销和社群运营提供新的视角。 强化学习在动态决策中的应用： 探讨强化学习在优化动态定价、库存管理、供应链协调等场景下的潜力。 算法偏见与可解释性： 讨论在追求算法效能的同时，如何关注算法的公平性、透明度和可解释性，避免因算法偏见带来的负面影响。 第五章：数据治理的基石——构建可持续的数据驱动文化 技术只是工具，文化才是土壤。要实现数据驱动的竞争策略，企业必须建立健全的数据治理体系，并培育一种全员参与数据分析的文化。 数据治理框架的构建： 强调数据安全、隐私保护、合规性管理的重要性，建立完善的数据生命周期管理制度。 数据人才的培养与引进： 探讨如何吸引、培养和留住具备数据分析技能的专业人才，构建高绩效的数据分析团队。 数据驱动的组织文化： 鼓励各部门拥抱数据，将数据分析融入日常工作流程，形成“用数据说话”的决策习惯。 跨部门协作与知识共享： 建立有效的跨部门沟通机制，促进数据洞察的传播和应用，打破数据孤岛。 持续学习与迭代： 强调数据分析是一个持续优化的过程，企业需要不断学习新的技术，评估和调整策略，以适应不断变化的市场环境。 《竞争策略的数学罗盘：数据驱动的市场洞察与决策》 是一本为企业管理者、市场营销人员、数据分析师以及所有渴望在数据时代赢得先机的商业人士量身打造的指南。它不仅提供了丰富的理论框架和实用的工具，更重要的是，它将引领读者跳出传统的思维定势，以全新的视角审视市场竞争，用数学的严谨和数据的力量，为企业的可持续发展绘制出最清晰、最可靠的航线。本书旨在帮助读者理解，在当今世界，成功的商业竞争不再是简单的“人海战术”或“经验主义”，而是对数据深度挖掘、精准洞察和科学决策的综合较量。通过掌握本书所传授的知识和方法，企业将能够更有效地识别市场机会，更精准地理解客户需求，更明智地规避风险，从而在激烈的市场竞争中，如同一艘装备精良、导航精准的巨轮，乘风破浪，驶向成功的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得企业想要在当今这个信息爆炸的时代脱颖而出，仅仅依靠经验和直觉是远远不够的。必须要有数据作为支撑，才能做出更科学、更精准的决策。《数据分析竞争法:企业赢之道》这本书，正好满足了我对这方面的强烈需求。我特别好奇书中是如何将“竞争法”的概念与数据分析相结合的。在我看来，所谓的“竞争法”不仅仅是法律层面的东西，更是一种战略思维，一种在市场博弈中占据主动地位的方法论。所以，当我在书中看到“数据分析竞争法”这个标题时，我脑海中立刻浮现出各种可能性：例如，如何利用数据分析来预测竞争对手的动向？如何通过数据挖掘发现市场上的新蓝海？如何根据用户行为数据来设计出更具吸引力的产品或服务？我期待这本书能够提供一系列切实可行的工具和方法，指导我如何将理论知识转化为实际行动，真正实现以数据驱动的商业增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《数据分析竞争法:企业赢之道》本身就充满了吸引力，让我迫不及待地想要一探究竟。我一直认为，在当今高度竞争的市场环境中，企业想要获得长足的发展，必须掌握一套行之有效的方法论，而数据分析无疑是其中至关重要的一环。这本书将“竞争法”与“数据分析”相结合，让我看到了将技术与战略深度融合的可能性。我非常期待书中能够深入剖析，如何利用数据分析来识别企业的核心竞争力，如何通过数据洞察来预测市场变化，甚至如何运用数据来制定出能够有效规避风险、打击竞争对手的策略。我希望这本书能够提供一些具体的、可操作的指导，帮助我将数据分析的潜力转化为实实在在的商业价值，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些在互联网行业摸爬滚打多年的人来说，数据的重要性不言而喻。然而，如何有效地利用数据，将数据分析的价值最大化，一直是我们在工作中不断探索的课题。《数据分析竞争法:企业赢之道》这本书的书名，就像一道光，指引我看到了数据分析在企业竞争中的潜力。我尤其关注的是“竞争法”这个词，它给我一种感觉，这本书不仅仅是教你如何做数据分析，更是教你如何运用数据分析来打赢商业战争。我很好奇书中是如何阐述数据分析与市场竞争之间的关系的，是否会提供一些实用的案例，展示企业如何通过数据分析来洞察市场趋势，识别竞争优势，甚至制定出能够有效应对市场变化的策略。这本书给我的感觉是，它将数据分析提升到了一个战略高度，让我看到数据不仅仅是冰冷的数字，而是能够驱动企业不断前进的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在数据驱动领域摸爬滚打的从业者，我一直对如何将数据分析的价值最大化感到好奇。市面上关于数据分析的书籍很多，但真正能够触及到企业战略层面、并且能指导实际操作的却不多。《数据分析竞争法:企业赢之道》这个书名瞬间就吸引了我。它传递出的信息是，数据分析不再仅仅是技术部门的工具，而是可以直接转化为企业核心竞争力的武器。我尤其关注的是“竞争法”这个词，它暗示着数据分析能够帮助企业洞察行业格局，找到差异化优势，甚至制定出能够规避风险、打击竞争对手的策略。我在想，这本书会不会像一本商业战略的“葵花宝典”，详细剖析如何在激烈的市场竞争中，利用数据这座宝藏，为企业找到一条通往胜利的捷径。从书名来看，作者达文波特本身就是这个领域的权威，他的视角一定能为我带来许多启发，让我看到数据分析在企业决策和市场竞争中的深度应用，而不仅仅是停留在报告的堆砌和报表的呈现上。我期待它能提供一些具体的案例分析，让我看到数据如何在一个又一个真实的商业场景中，驱动企业做出更明智的决策，赢得市场份额。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据分析竞争法:企业赢之道》之后，我最大的感受是，这本书彻底颠覆了我过去对数据分析的刻板印象。我原本以为它会充斥着晦涩的技术术语和复杂的模型算法，但事实并非如此。它更多地是从一个宏观战略的视角来解读数据分析，强调的是如何将数据分析的思维融入到企业的 DNA 中，使其成为一种文化，一种贯穿于产品研发、市场营销、客户服务等各个环节的底层逻辑。书中关于“竞争法”的解读尤其令我眼前一亮，它不像传统的法律条文那样约束，而是更像是一种指导方针，教会我们如何在数据洪流中发现机会，识别威胁，并利用分析结果来构建企业的护城河。我特别喜欢作者对“数据资产”的定义和如何对其进行价值评估的部分，这让我意识到，数据不仅仅是信息，更是一种能够带来持续回报的宝贵资产。这本书的语言风格也十分平实易懂，即使是非技术背景的读者也能轻松理解其中的精髓，这对于那些希望在企业内部推广数据分析文化的管理者来说，无疑是一大福音。