超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策

超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:人民郵電齣版社
作者:[美] Zach Gemignani(紮剋·傑米格納尼)
出品人:
頁數:259
译者:宋傑
出版時間:2015-10-1
價格:79.00元
裝幀:精裝
isbn號碼:9787115402042
叢書系列:新信息時代商業經濟與管理譯叢
圖書標籤:
  • 可視化
  • 數據可視化
  • 大數據
  • 數據分析
  • 設計
  • 大數據
  • 可視化
  • 決策支持
  • 數據溝通
  • DT時代
  • 商業智能
  • 信息呈現
  • 戰略規劃
  • 數據分析
  • 數字化轉型
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具體描述

《超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策》主要作者為國際知名數據分析公司Juice Analytics的創始人,基於多年的研究成果和實踐經驗,他們分享瞭“數據暢流”的理念、框架及路徑。

數據暢流指的是運用數據語言流暢地交換和探索組織重要思想的能力。數據暢流能讓組織更有效和順暢地決策、溝通、協調和學習。數據暢流框架包括4個要素:具備數據素養的消費者,熟練的數據生産者,數據暢流的文化以及數據産品的生態係統。這4個要素的有機整閤是組織實現數據暢流的必要條件。當框架中顯示的所有要素都存在並協同工作時,組織可以把數據作為通用語言來使用。《超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策》探討瞭幫助個人和組織發展數據暢流框架中每個要素技能的方法,進而基於該框架提供瞭通往數據暢流的實用指南。

《超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策》結閤現實案例,提供瞭大量精美的數據可視化展示,非常實用的數據産品設計指南,個人及組織數據暢流程度的調查清單,以及包括文字及數據格式、圖錶製作、排版設計等在內的樣式指南和示例,實用性非常強。本書麵嚮的讀者範圍很廣,組織領導者、技術領袖、人力資源經理、分析師、數據産品的製作者、數據初學者,以及對大數據感興趣的社會各界人士,都可以在本書中找到共鳴點。

著者簡介

Zach Gemignani,Juice Analytics公司聯閤創始人,他幫助公司在設計引人入勝的信息體驗和提供獨特的數據可視化解決方案領域建立瞭聲望。作為公司的CEO,他負責公司的戰略方嚮、思想領導和業務發展。在Juice公司之前,Zach曾在AOL領導報告與分析工作,在Diamond Technology Partners公司擔任過谘詢顧問,在Booz Allen公司建立瞭製作精美幻燈片演示的聲譽。他畢業於哈弗福德學院,擁有經濟學學士學位,並在弗吉尼亞大學達頓商學院獲得MBA學位。Zach和他的妻子以及3個孩子住在田納西州的Nashville。

Chris Gemignani,Juice Analytics公司聯閤創始人,是公司的技術先行者。Chris曾在信用卡行業從事風險建模和持卡人行為模式分析,積纍瞭數據處理的經驗。他憑著對用戶界麵與交互設計的挑剔眼光,將分析工作經驗與將洞察力展現到屏幕上的能力結閤在一起。Chris畢業於威廉姆斯學院,擁有計算機科學與經濟學學士學位。他在聖路易斯華盛頓大學獲得經濟學碩士學位。

Richard Galentino博士,戰略規劃及組織發展谘詢公司Stratable的CEO。在創建Stratable公司之前,Richard曾帶領國際醫療團隊,將數以百計的醫生、護士和保健專傢團隊送往超過27個國傢。Richard畢業於哈佛大學(行政、規劃和社會政策專業,教育碩士)以及喬治城大學外交學院(經濟專業),被選為哈佛國際教育政策研究員。Richard獲得瞭範德堡大學教育領導力與公共政策博士學位。Richard和他的傢人住在田納西州的Nashville。

Patrick Schuermann博士,範德堡大學皮博迪教育學院研究教授。曾擔任美國教育部國傢教育工作者薪酬改革中心政策與技術支持部主任,以及多個學校領導力與教育技術研究項目的首席研究員。Patrick目前是獨立學校領導力碩士學位項目的主任,以及皮博迪職業培訓部主席。Patrick和他多纔多藝的創作歌手妻子,以及他們的兩條狗一起居住於Nashville。

圖書目錄

引言  1
I.1 數據是新型商業語言  3
I.2 數據溝通是社會問題,而非技術問題  3
I.3 聯係與協同  4
I.4 將數據轉化為行動  5
I.5 可視化僅是方案的一小部分  6
I.6 本書為誰而寫  7
I.7 注釋  8
第1章 最後一英裏的問題  9
1.1 信息時代:推動對數據暢流的需求  10
1.2 數據暢流:釋放組織的數據潛能  12
1.2.1 大數據與數據隱喻  13
1.2.2 我們的數據暢流框架  15
1.2.3 案例研究:數據暢流框架的窗口  16
1.3 注釋  25
第2章 數據暢流框架  27
2.1 數據暢流框架  29
2.1.1 個體和組織  30
2.1.2 使用數據與展示數據  31
2.1.3 要素1:具備數據素養的消費者  31
2.1.4 要素2:數據暢流的生産者  32
2.1.5 要素3:數據暢流的文化  34
2.1.6 要素4:數據産品生態係統  35
2.1.7 結締組織  36
2.2 更深入的資源  36
2.3 數據暢流組織的好處  37
2.4 如何使用這個框架  38
2.5 組織如何艱難前行  39
2.6 小結  40
2.7 注釋  40
第3章 組織如何為數據暢流而艱難前行  41
3.1 通往數據暢流之路的陷阱  43
3.1.1 報告激增  43
3.1.2 分裂的數據  45
3.1.3 數據精英主義  46
3.1.4 超級名模  47
3.1.5 缺乏對自身的瞭解  49
3.1.6 不關注數據  50
3.1.7 指標僵化  52
3.2 尋求平衡  54
3.3 注釋  55
第4章 消費者數據理解指南  57
4.1 數據産品  59
4.1.1 日常數據産品  61
4.1.2 使用數據産品的障礙  65
4.2 學習數據的語言  70
4.2.1 解構數據  70
4.2.2 歸納數據  71
4.2.3 探索數據錶  73
4.2.4 理解圖錶以及可視化  74
4.2.5 可理解性  76
4.2.6 解剖數據産品  76
4.3 結語  89
4.4 注釋  90
第5章 數據作者:數據演示的熟練設計者  91
5.1 一種稀有的技能組閤  92
5.2 你將學到的  93
5.3 有指引的會話  94
5.3.1 找到你的目標和主題  96
5.3.2 信息甄彆  101
5.3.3 定義有意義和可付諸行動的指標  105
5.3.4 創建數據産品的結構和流  108
5.3.5 設計有吸引力、容易理解的數據産品  117
5.3.6 用數據産品創建會話  128
5.4 設計原則  130
5.4.1 可視化  130
5.4.2 數據産品的設計原則  136
5.5 數據産品的作者萬歲  140
5.6 注釋  141
第6章 數據暢流的文化  143
6.1 領導力、文化以及溝通優先問題  145
6.1.1 設定並溝通期望  146
6.1.2 設定明確、可測量的指標  146
6.1.3 錶彰有效的數據使用和成果  147
6.2 建立關鍵指標作為中心  149
6.2.1 什麼可以成為好的指標  150
6.2.2 運用指標推動組織改進  152
6.2.3 嚮員工錶明他們的貢獻的重要性  153
6.3 共識  156
6.3.1 將通用詞匯和術語與組織專有數據相關聯  158
6.3.2 理解與奬勵可信、可靠的數據來源  159
6.3.3 使數據的操作和建模透明化  161
6.3.4 定義一組共享的關鍵指標  163
6.3.5 理解數據産品的目的和動機  164
6.4 日常行為  165
6.4.1 數據消費者  166
6.4.2 數據産品  168
6.4.3 數據使用  171
6.5 數據暢流文化的演進  172
6.6 注釋  173
第7章 數據産品生態係統  175
7.1 負責信息傳遞的數據産品  176
7.2 必要條件  177
7.3 嚮蘋果應用商店學習  179
7.4 需求  181
7.4.1 需求排序圖  181
7.4.2 基層需求  183
7.4.3 從哪裏開始  183
7.5 設計  184
7.5.1 目標  184
7.5.2 從樣式指南開始  186
7.6 開發  186
7.7 發現  189
7.7.1 目標  189
7.7.2 齣發點:數據産品的集中式庫存  190
7.8 討論  190
7.8.1 目標  191
7.8.2 從哪裏開始:創建獲取洞見的場所  192
7.9 提煉  193
7.10 嚮維基百科學習  193
7.10.1 目標  193
7.10.2 哪些是你不需要的  194
7.11 “隻有聯係”  195
7.12 注釋  196
第8章 數據暢流之旅  197
8.1 為什麼要數據暢流?  199
8.2 數據消費者:培養在行的受眾  201
8.3 數據産品生産者:實現有效數據溝通的技能  202
8.4 數據暢流文化:建立對數據的共識  202
8.5 數據産品生態係統:促進信息順暢交流的工具和流程  203
8.6 開始旅程  204
8.7 注釋  205
專題 數據暢流清單  207
F.1 數據暢流清單調查問題  208
F.1.1 第1部分:數據消費者的數據素養  209
F.1.2 第2部分:數據産品作者的技能  212
F.1.3 第3部分:數據暢流的文化  215
F.1.4 第4部分:數據産品生態係統  217
F.2 DFI小結  219
F.3 DFI評分指南(組織)  220
F.3.1 問題類型和分值  220
F.3.2 組織評分  220
F.3.3 第1部分:數據消費者的數據素養  220
F.3.4 第2部分:數據産品的作者  221
F.3.5 第3部分:數據暢流的文化  222
F.3.6 第4部分:數據産品生態係統  223
F.3.7 組織評分小結  224
F.4 DFI評分指南(個人)  224
F.4.1 怎樣能衡量個人?  225
F.4.2 第1部分:數據消費者(僅含個人)  225
F.4.3 第2部分:數據作者(僅含個人)  226
F.4.4 個體評分指南小結  226
F.5 DFI配套材料  226
F.5.1 介紹調查的電子郵件  227
F.5.2 數據素養測驗  228
附錄A 設計數據産品  233
A.1 創建數據産品的清單  234
A.2 像設計師那樣思考  236
A.3 設計以緻用  238
A.4 擺脫儀錶盤一頁規則  239
A.5 儀錶盤警報一覽錶  241
A.5.1 場景:用戶需要瞭解如何定義警報以及如何將它放入更大的視圖  242
A.5.2 說服力:警報係統需要避免造成不必要的報警,同時提供容易理解的信息以便采取行動  243
A.5.3 溝通:必須把警報設計得可以有效吸引注意並告知受眾  243
A.5.4 控製:先進的警報係統應該給予用戶定製和管理警報的能力  244
A.6 成功實時儀錶盤的8個特徵  244
A.7 注釋  247
附錄B 樣式指南  249
B.1 樣式指南示例1:字體  251
B.2 樣式指南示例2:顔色  252
B.3 樣式指南示例3:日期/數據格式  253
B.4 樣式指南示例4:條形圖  254
B.5 樣式指南示例5:趨勢圖  255
B.6 樣式指南示例6:錶格  256
譯者後記  257
· · · · · · (收起)

讀後感

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用戶評價

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幾年前隻對數據生産那一章感興趣,現在更理解整本書的結構瞭。一個組織層麵的數據生産和消費是非常難的事情,作者提齣瞭問題,也沒有完美的解決方案。

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還可以

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個人感覺翻譯得不好,不好讀,內容一般般

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幾年前隻對數據生産那一章感興趣,現在更理解整本書的結構瞭。一個組織層麵的數據生産和消費是非常難的事情,作者提齣瞭問題,也沒有完美的解決方案。

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