具体描述
本书按照应用型人才培养的教学特点，从信息系统的使用、维护、管理和开发的实际出发，全面介绍了信息管理的技术与管理信息系统的开发，以及信息管理的一般规律，具有概念清晰、系统全面、精讲多练、实用性强和突出技能培训等特点。
全书分为3篇11章。入门篇介绍基本技术，包括5章，主要讨论信息的收集、存储、加工、传输、输出与使用，使读者掌握数据采集、信息编码、关系数据库、局域网及数据通信技术基础、信息输出、系统维护以及信息安全等技术。拓展篇讲述系统开发，包括3章，介绍了管理信息系统开发的策略、方法、过程、工具以及关键性环节，使读者掌握系统分析的方法和工具，培养系统开发的能力，在关键环节上发挥应有的作用。提高篇阐述信息管理的一般规律，包括2章，讨论信息管理的基本概念和信息管理的基本原理。最后一章以总结和实际操作为主线，给出了信息管理技术的综合应用与实训。
本书可作为高等职业院校、高等专科院校、成人高校及本科院校职业技术院校经济管理类各专业的教材，也可供高职和中等职业学校相关专业、信息管理培训班以及企业基层管理人员使用。
探索数据驱动的未来：一本关于现代企业决策与运营的实践指南 书名：数据洞察力：驱动业务增长的决策框架与实践 内容简介： 在当今瞬息万变的商业环境中，信息的洪流既是机遇，也是挑战。企业积累了海量数据，但如何将这些“原始矿石”提炼为驱动业务增长的“黄金”洞察，是决定成败的关键。《数据洞察力：驱动业务增长的决策框架与实践》正是一本致力于填补理论与实践鸿沟的专业著作。它不关注信息存储或技术工具的冗余介绍，而是聚焦于如何利用数据思维和科学的分析方法，重塑企业的决策流程和运营效率。 本书专为渴望在数据驱动时代占据先机的企业高管、部门经理、业务分析师以及对数据科学应用感兴趣的专业人士设计。它提供了一套系统化、可落地的框架，帮助读者从“知道数据很重要”跨越到“知道如何有效地使用数据”。 第一部分：重塑决策观——从直觉到数据驱动的思维转型 本部分深入剖析了传统依赖经验和直觉的决策模式在现代复杂系统中的局限性。我们探讨了“数据素养”的内涵，它远不止是理解图表，更是一种质疑、探索和验证的思维习惯。 决策质量的量化模型： 介绍如何评估现有决策流程的薄弱环节，并建立衡量决策质量的标准。我们引入了“信息熵”与“决策确定性”的概念，阐述在有限信息下实现最优平衡的艺术。 因果推断的挑战与应用： 商业问题往往纠缠于相关性与因果性的迷雾。本章详细讲解了如何构建合理的实验设计（如A/B测试的优化设计），以及在无法进行完美实验时，如何运用倾向得分匹配（PSM）、断点回归等准实验方法，更精确地识别关键驱动因素。这不是统计学的深奥论述，而是针对具体业务场景（如营销活动效果、产品功能迭代）的实际应用指南。 认知偏差的识别与消除： 深入剖析了锚定效应、确认偏误等常见认知陷阱如何扭曲数据的解读。提供了一套“决策质询清单”，帮助团队在面对关键数据点时，强制性地从多个角度进行反思和交叉验证。 第二部分：构建敏捷的洞察引擎——数据价值链的优化 本部分将视野从单一的分析报告提升到整个组织的数据价值创造流程。我们强调的是“洞察流”的顺畅性与实时性，而非后台数据管道的复杂度。 从业务问题出发的数据需求定义： 大多数数据项目失败于需求定义不清。本书提出“5W2H”数据需求模型，确保每一次数据提取和分析都有明确的业务产出目标。我们探讨如何将模糊的战略目标（如“提升客户满意度”）转化为可测量的、可操作的指标（KPIs）。 指标体系的设计与维护： 深入讲解了平衡计分卡（BSC）在数字化时代的应用，如何构建既包含滞后指标（Lagging Indicators）又包含先行指标（Leading Indicators）的多层次指标体系。重点阐述了指标的生命周期管理——如何识别和淘汰不再具有业务指导意义的“僵尸指标”。 数据叙事与沟通的艺术： 最精确的分析若不能有效传达，价值便无从体现。本章着重于“可视化叙事”的原则，包括如何根据受众（执行层、操作层、技术层）定制信息深度，以及如何运用“故事弧线”来引导听众理解数据背后的商业含义和建议的行动步骤。我们摒弃花哨的图表，专注于清晰、高效的信息传递。 第三部分：面向未来的运营优化——预测、自动化与风险管理 本部分将理论转化为可执行的运营策略，展示数据如何深度嵌入到日常运营的每一个环节，实现预测性管理。 预测性维护与资源优化： 针对供应链、生产制造或服务交付场景，讲解如何运用时间序列分析和机器学习模型，提前预测设备故障、需求波动或库存短缺。重点在于模型的“可解释性”（Explainability），确保业务人员能信任并理解预测结果的逻辑依据。 客户生命周期价值（CLV）的动态管理： 阐述如何超越静态的CLV计算，构建能够实时响应客户行为变化的动态模型。内容涵盖客户分群的进阶技术，以及如何基于预测出的未来价值，优化个性化的接触点策略，实现最大化的投资回报率（ROI）。 数据治理的实战落地——信任与合规的基石： 数据分析的基石是数据的可信度。本章不涉及复杂的IT架构，而是聚焦于业务层面的数据治理——谁对数据的准确性负责？如何建立跨部门的数据质量监控流程？我们探讨了在隐私法规日益严格的背景下，如何平衡数据洞察的需求与用户信任的维护。 本书特色： 本书的结构遵循“洞察→决策→行动→衡量”的闭环逻辑。全书案例均来源于金融服务、零售电商、高科技制造等不同行业的真实场景重构，力求提供高度的场景相关性。它避免了对特定软件或编程语言的偏爱，专注于方法论、框架和思维模式的传授，确保读者无论技术栈如何变化，都能掌握数据驱动决策的核心能力。阅读完本书，您将不再是数据的被动接收者，而是能主动构建、驾驭数据资产，并将洞察转化为清晰、可执行业务策略的领导者。
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