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出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:康士勇

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2006-4

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787504555274

丛书系列:

图书标签:

• 康士勇
• 薪酬管理
• HRM
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• 管理学
• 企业管理

深入探索数据驱动的决策制定：从基础理论到实战应用 本书名称： 数据驱动的商业洞察与决策优化 图书简介： 在当今瞬息万变的商业环境中，数据不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动未来战略和优化运营的关键资产。本书《数据驱动的商业洞察与决策优化》旨在为管理者、数据分析师以及希望提升决策质量的专业人士提供一个全面、系统且高度实用的指南。我们不探讨人力资源管理或薪酬体系的特定细节，而是聚焦于如何从海量信息中提炼出具有价值的商业洞察，并将这些洞察转化为可执行、可衡量的决策行动。 本书的结构设计旨在引导读者完成一个完整的“数据思维”构建过程，从理解数据的本质和价值，到掌握现代分析工具和方法论，最终实现数据赋能下的组织变革。 --- 第一部分：数据思维的基石与商业价值重塑 本部分着重于建立正确的思维模式，理解数据在现代商业决策流程中的核心地位。 第一章：数据时代的范式转移与商业价值重构 本章首先剖析了从传统经验驱动到数据驱动决策的根本性转变。我们将深入探讨信息爆炸时代下，企业面临的挑战——信息过载与洞察匮乏的悖论。重点分析了数据资产如何成为新的竞争壁垒，以及构建“数据文化”对组织绩效的长期影响。我们讨论了商业智能（BI）的演进，强调现代BI不再是简单的报表制作，而是主动的、预测性的智能系统。 第二章：构建可靠的数据基础：从数据治理到数据质量 有效的决策依赖于高质量的数据。本章详细阐述了数据治理（Data Governance）的必要性、核心原则和实施框架。内容涵盖了数据标准、元数据管理、数据血缘追踪等关键环节。同时，我们提供了实用的数据质量评估体系（准确性、完整性、一致性、时效性），并介绍了处理“脏数据”的实用流程和技术手段，确保分析的输入端坚实可靠。 第三章：定义商业问题：将模糊需求转化为可量化的指标 数据分析的价值体现在解决实际业务痛点上。本章强调了“好的问题胜过好的算法”的理念。我们引入了业务流程映射技术，教导读者如何将模糊的战略目标（如“提升客户满意度”）分解为可操作、可测量的关键绩效指标（KPIs）和运营指标（OKRs）。本章提供了大量的案例分析，展示如何通过指标设计来驱动特定的业务行为，避免“指标陷阱”。 --- 第二部分：核心分析方法论与技术工具箱 本部分是本书的实操核心，涵盖了从描述性分析到高级预测模型的关键技术和方法。 第四章：描述性与诊断性分析：挖掘历史真相 在理解“发生了什么”和“为什么发生”是决策的基础。本章详细介绍了描述性统计学的应用，包括分布分析、相关性分析和趋势分解。我们重点介绍了如何利用高级可视化技术（如桑基图、热力图、仪表板设计）来有效传达复杂数据信息，并介绍了根因分析（RCA）的结构化方法，用于快速定位业务问题的源头。 第五章：预测性分析的基石：回归模型与时间序列 预测是商业决策的前瞻性所在。本章深入讲解了线性回归、逻辑回归在商业预测中的应用场景，例如销售预测、客户流失率预测。随后，我们将引入时间序列分析（如ARIMA模型），并重点介绍如何利用季节性分解和移动平均法来平滑数据噪音，从而提高短期和中期预测的精度。本章强调了模型假设检验和残差分析的重要性。 第六章：高级分析：分类、聚类与关联规则 本章面向需要更深层次客户或市场细分的读者。我们详细解析了决策树、随机森林等分类算法在风险评估和客户分群中的应用。在非监督学习方面，本书详细介绍了K-Means聚类和层次聚类在市场细分中的实战步骤，并探讨了关联规则挖掘（如Apriori算法）在购物篮分析和产品推荐系统中的应用逻辑。 第七章：实验设计与因果推断：量化决策的影响 在现代数字营销和产品迭代中，A/B测试是检验决策有效性的黄金标准。本章系统阐述了实验设计的原理，包括样本量确定、对照组与实验组的设置、以及统计显著性的判断。此外，我们还介绍了当随机化不可行时（如宏观政策变动），如何运用倾向得分匹配（PSM）等因果推断方法来近似评估干预措施的真实效果。 --- 第三部分：数据驱动的决策落地与组织变革 本部分关注如何将分析结果转化为实际行动，并确保组织能够持续地从数据中获益。 第八章：构建高效能的数据可视化与叙事 数据分析的结果必须能够被非技术背景的决策者理解和采纳。本章聚焦于数据叙事（Data Storytelling）的艺术，强调叙事结构（情境-冲突-解决方案）在商业报告中的应用。我们提供了关于如何选择图表类型、设计清晰的仪表板以及如何通过视觉元素引导决策者关注关键信息的高级技巧。 第九章：将洞察转化为行动：决策框架与敏捷实施 本章连接了分析与执行的鸿沟。我们介绍了如何将数据洞察嵌入到业务流程的决策节点中，例如在CRM系统中自动触发的客户挽留流程。本书提供了一个迭代的决策闭环模型，强调了“假设-测试-学习-迭代”的敏捷思维，确保每一次决策的调整都能被数据验证和量化。 第十章：数据伦理、隐私保护与负责任的AI应用 随着数据能力的增强，数据伦理和合规性成为企业面临的重大挑战。本章系统梳理了GDPR、CCPA等主要数据隐私法规的要求，并探讨了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源及其对公平决策的影响。我们提出了在设计分析模型和部署自动化决策系统时，必须遵循的透明度、可解释性和问责制原则，确保数据驱动的增长是可持续且合乎道德的。 --- 本书特色： 本书避免了空泛的理论说教，通过大量的真实商业案例（如电商平台转化率优化、金融风控模型建立、供应链效率提升等），结合Python和R语言在关键方法中的应用示例（代码片段仅作为工具说明，不作为学习编程语言的主体），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。本书是一本面向实战、强调方法论严谨性与落地可行性的深度参考手册。

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