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出版者:清华大学

作者:孙建杰

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2004-10-1

价格:23.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302094708

丛书系列:

图书标签:

• Excel
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• 范例
• 办公软件
• 数据处理
• 效率提升
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• 教程
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• 办公

《数字时代的商业逻辑重塑：数据驱动决策的深度解析》 图书简介 在这个数据爆炸的时代，信息不再仅仅是积累的资源，而成为了驱动企业生存与发展的核心燃料。然而，拥有数据并不等同于拥有洞察力。大量的原始数据如同未经提炼的矿石，只有通过精密的分析工具和清晰的逻辑框架，才能转化为指导战略方向的黄金。 《数字时代的商业逻辑重塑：数据驱动决策的深度解析》正是在这一背景下应运而生的一部深度专著。本书并非聚焦于任何特定的软件工具或技术操作的“How-to”指南，而是致力于重塑读者理解商业世界、应用数据思维进行决策的底层逻辑和方法论。它旨在成为一本桥梁之书，连接理论模型与复杂多变的商业实践，帮助管理者和分析师超越数据报告的表层，直达驱动业务增长的深层因果关系。 本书的核心论点在于：在高度不确定性的商业环境中，传统基于经验和直觉的决策模式正在迅速失效。成功的企业必须建立起一套严谨、可量化、并能适应快速变化的“数据驱动决策体系”（Data-Driven Decision Making System, DDDM）。本书将系统性地解构这一体系的构建要素、实施路径与文化要求。 第一部分：思维的范式转换——从经验到量化 本部分是全书的理论基石，旨在引导读者完成从传统商业思维到数据科学思维的彻底转变。 第一章：数字原住民时代的商业环境解析 探讨了当前宏观经济环境、技术进步（如云计算、物联网、5G）如何彻底改变了企业获取信息、接触客户和优化运营的范式。重点分析了“信息过载”带来的决策悖论，即信息越多，反而越难做出清晰判断的现象。 第二章：数据素养与商业敏锐度的融合 强调数据素养不再是IT部门的专属技能，而是所有管理层的必备素质。本章详细阐述了如何将统计学的基本概念（如相关性与因果性、抽样偏差、显著性检验）无缝嵌入到日常的商业讨论中，避免因对数据理解偏差而导致的重大战略失误。 第三章：价值链重构与数据化指标体系（KPIs的演进） 深入剖析了传统的价值链分析如何被数据流重构。我们不再仅仅关注效率，更关注“客户旅程地图”中的每一个数据触点。本章提出了构建“前瞻性指标”（Leading Indicators）而非仅仅依赖“滞后性指标”（Lagging Indicators）的方法论，确保决策能够预测未来而非仅仅回顾过去。 第二部分：核心分析方法论与模型构建 本部分从宏观的战略分析深入到微观的运营优化，详细介绍了适用于不同商业场景的高级分析框架。 第四章：客户行为的深度挖掘与生命周期价值（CLV）模型 摒弃了简单的RFM（近因、频率、价值）模型，转而采用更复杂的生存分析模型和马尔可夫链模型来预测客户流失和重复购买行为。重点探讨了如何基于异质性客户群体，设计个性化的挽留和激励策略，实现利润最大化。 第五章：定价策略的动态优化与弹性分析 市场定价不再是拍脑袋的艺术，而是基于复杂供需模型的科学。本章详细介绍了如何运用计量经济学方法，建立多变量回归模型来量化价格、促销活动、竞争者行动和宏观经济因素对销售量的综合影响，从而实现收益管理（Revenue Management）的最优化。 第六章：运营效率的瓶颈识别与流程仿真 针对供应链、生产制造和服务交付等流程密集型环节，本章引入了离散事件仿真（Discrete Event Simulation）的概念。读者将学习如何构建数字孪生模型，模拟不同资源配置、库存水平或人员排班下的系统性能，从而在不中断实际运营的情况下，找出效率的真实瓶颈。 第七章：风险评估与不确定性量化：蒙特卡洛模拟在商业中的应用 商业决策充满了不确定性。本章专注于量化风险，详细介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在财务预测、项目可行性分析和敏感性测试中的实际应用。通过构建概率分布，管理者可以清晰地了解决策结果的可能范围，而非单一的“点估计”。 第三部分：数据驱动的组织文化与治理 技术和模型只是工具，真正驱动变革的是组织文化和有效的治理结构。 第八章：数据治理框架的建立：质量、安全与合规性 强调了“垃圾进，垃圾出”的原则。本章系统阐述了构建全面数据治理体系的必要性，包括数据血缘追踪、主数据管理（MDM）策略、以及如何在GDPR、CCPA等法规背景下确保数据使用的合法性和伦理边界。 第九章：跨职能团队协作与分析的民主化 现代商业分析要求业务专家、数据科学家和IT架构师紧密合作。本章探讨了如何打破部门墙，建立“分析社区”（Analytics Community of Practice），并通过定义清晰的“业务问题——数据假设——模型验证”的闭环流程，确保分析成果能够被快速理解和采纳。 第十章：从洞察到行动：决策的闭环与迭代 成功的关键在于将分析结果转化为可执行的商业行动。本章聚焦于“行动导向的报告”（Actionable Reporting），以及如何设计A/B测试（或多臂老虎机测试）机制，对已实施的策略进行持续、科学的评估和迭代，最终形成一个持续学习和优化的商业智能循环。 读者对象 本书适合于寻求提升战略思维和数据应用能力的企业中高层管理者、首席信息官（CIO）和首席数据官（CDO）、商业智能（BI）团队的领导者，以及有志于从事复杂商业问题分析的高级数据分析师和战略顾问。它要求读者具备基本的商业常识，但无需具备深厚的编程或高等数学背景，重点在于理解概念背后的商业价值和逻辑推理过程。 《数字时代的商业逻辑重塑》旨在为读者提供一套完整的思维工具箱，帮助他们在日益复杂和数据化的商业海洋中，锚定正确航向，实现可持续的、数据驱动的增长。

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我对技术书籍的另一个关注点在于其时效性和前瞻性。虽然基础的功能相对稳定，但在日益快速迭代的软件环境中，新的函数、新的数据连接方式以及新的自动化工具层出不穷。一本优秀的指南应该能反映出当前主流的工作环境和最新的软件特性。我期待书中介绍的“技法”不是过时的操作流程，而是那些能与最新版本软件无缝对接的、高效且符合行业最佳实践的方法论。如果能涉及到一些与云端数据处理或者更高级的数据分析工具（比如简单的宏或脚本集成）的桥接思路，那就更好了。总而言之，我希望这本书能成为我未来一两年内，在工作中遇到复杂数据挑战时，能够自信地翻开并找到解决方案的“镇山宝典”，而不是一本很快就会被新版本淘汰的过时读物。

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作为一名习惯了在线教程和视频学习的现代读者，我发现传统纸质书的优势在于其可交互性和即时回顾的便利性。尤其是在处理那些涉及大量公式和特定单元格引用的内容时，能够随时在纸面上做标记、写下自己的理解和修改备注，是屏幕上快速滚动的视频无法比拟的体验。我希望这本书的“范例”部分，能够做到注释详尽，每一个公式的每一个参数的选取都有清晰的解释，而不是仅仅给出一个最终结果。如果作者能在关键步骤旁配上一些针对性的“陷阱提示”或者“常见错误解析”，那就更完美了。这种“手把手”的教学方式，能够最大程度地减少读者在实际操作中因理解偏差而产生的挫败感，确保知识的吸收是扎实而可靠的。

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拿到一本新书，我通常会先翻阅目录，那是我判断作者逻辑构建和知识体系是否完整的重要依据。一个好的技术书籍目录，应该像一张导航地图，能清晰地指引读者从起点到终点，而且路径设计得合乎情理，循序渐进。我希望看到清晰的功能模块划分，而不是杂乱无章的技巧罗列。例如，是否有一个专门的章节来讨论数据清洗和预处理，这是所有后续分析的基础。再者，如果作者能巧妙地将不同的技术点串联起来，形成一个完整的数据分析流程，例如从数据录入、公式计算、图表可视化到最终的报告输出，这会极大地增强我对这本书的信赖感。这种结构化的呈现方式，远比零散的知识点集合更有价值，因为它塑造的是一种解决问题的思维框架。

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我过去学习数据处理软件的经历总是伴随着大量的摸索和试错，很多时候找到一个解决特定问题的办法，就像大海捞针一样耗费心力。因此，对于一本承诺提供“技法范例”的书籍，我最看重的是其内容的覆盖面和深度。我希望它不仅仅停留在基础功能的介绍，而是能够深入到那些能真正提升工作效率的“小窍门”和“高级定制”层面。比如，关于数据透视表的那些不为人知的高级筛选技巧，或者如何利用函数组合来自动化一些重复性的报告生成工作。如果这本书能提供真正贴近职场实际场景的复杂模型构建过程，并配以详尽的步骤拆解，那它就不仅仅是一本参考手册，更像是一份能随时拿出来解决实际难题的作战指南。我非常期待它能帮我跨越从“会用”到“精通”之间的那道鸿沟。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的配色，拿在手里就感觉里面蕴含着专业和深度。我尤其喜欢封面上的那种细微的纹理处理，每一次触摸都能感受到制作者的用心。虽然我只是一个初级用户，但对于这类工具书的期待，往往从它给人的第一印象就开始了。这本书的排版也十分清晰，字体选择既易于长时间阅读，又不会显得过于单板。我想，如果内容真的如其名，充满了实用的技巧和具体的案例，那么这样一个优秀的载体，无疑会让学习过程变得更加愉悦和高效。我常常希望技术类的书籍不仅仅是冰冷的文字堆砌，而是能够通过视觉语言，引导读者更好地理解复杂的概念，而这本书在这一点上，似乎已经做到了一个很高的水准。它给我的感觉，就像一位经验丰富的大师，用最优雅的方式，向你展示他的工具箱。

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