用数据讲故事

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出版者:人民邮电出版社
作者:[美] Cole Nussbaumer Knaflic
出品人:
页数:176
译者:陆昊
出版时间:2017-8
价格:59.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115460110
丛书系列:
图书标签:
  • 数据分析
  • 数据可视化
  • 数据
  • 可视化
  • PPT
  • 互联网
  • 产品经理
  • 故事
  • 数据 storytelling
  • 数据分析
  • 商业洞察
  • 图表可视化
  • 信息设计
  • 决策支持
  • 故事叙述
  • 数据驱动
  • 用户体验
  • 传播策略
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具体描述

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识,以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事,进而达到有效沟通的目的。具体内容包括:如何充分理解上下文,如何选择合适的图表,如何消除杂乱,如何聚焦受众的视线,如何像设计师一样思考,以及如何用数据讲故事。

《数据炼金术:洞悉商业脉搏的实战指南》 在信息爆炸的时代,数据早已不再是冰冷的数字,而是蕴藏着无限可能的宝藏。然而,如何从海量的数据中提炼出有价值的洞见,让它们为商业决策注入智慧,让企业在激烈的市场竞争中脱颖而出,成为一项亟待解决的挑战。《数据炼金术:洞悉商业脉搏的实战指南》并非一本讲述如何“讲故事”的书,而是一本专注于将数据转化为 actionable insights 的操作手册。它将带领读者踏上一场数据分析与商业实践深度融合的旅程,帮助您成为真正的数据炼金师。 本书的核心在于“炼金”,即从原始、杂乱的数据中,通过科学的方法与严谨的分析,提炼出能够驱动商业增长的“黄金”。我们抛弃了空洞的理论和抽象的概念,而是将目光聚焦于实操层面,旨在为您提供一套可执行、可落地的解决方案。 第一部分:数据资产的识别与构建 在开始“炼金”之前,我们需要明确我们的“矿脉”在哪里。本部分将深入探讨如何识别和构建企业的数据资产。 数据源的全面梳理与评估: 我们会引导您系统性地审视企业内外部的各类数据源,包括但不限于交易数据、用户行为数据、市场调研数据、社交媒体数据、物联网数据等。我们将教您如何评估不同数据源的质量、可靠性、相关性以及潜在价值,确保您将有限的资源投入到最有前景的“矿区”。 数据采集与整合的策略: 原始数据往往分散在不同的系统和格式中,如何高效、准确地进行采集和整合是实现数据价值的关键。我们将分享多种数据采集技术(如API接口、ETL工具、爬虫技术等)的优劣势,并提供实用的数据整合框架与流程,帮助您构建统一、规范的数据仓库或数据湖。 数据质量管理的最佳实践: 劣质的数据只会产出劣质的洞见。本部分将深入讲解数据清洗、去重、标准化、异常值处理等关键环节,以及如何建立持续的数据质量监控机制,确保分析结果的准确性和可靠性。 数据安全与合规性的考量: 在数据驱动的商业环境中,数据安全与合规性是不可逾越的红线。我们将详细阐述数据加密、访问控制、隐私保护等技术手段,以及GDPR、CCPA等法规对企业数据管理的要求,助您在合规的框架内进行数据价值挖掘。 第二部分:数据分析的核心技术与方法论 掌握了数据资产,我们就可以进入“炼金”的核心阶段。本部分将深入讲解各类数据分析技术,并提供清晰的方法论,帮助您从数据中提取有价值的洞见。 描述性分析:理解现状的基石。 我们将从基础的统计学概念入手,讲解如何运用均值、中位数、方差、百分比等描述性统计指标,直观地呈现数据的整体特征和分布情况。您将学会如何运用图表(如柱状图、折线图、饼图、散点图等)直观地展示数据,快速把握业务现状。 诊断性分析:探究原因的利器。 当我们看到数据中的变化时,往往需要知道“为什么”。本部分将介绍相关性分析、因果分析、漏斗分析、用户画像等方法,帮助您深入挖掘数据背后的驱动因素,找出问题产生的根源。 预测性分析:预见未来的方向。 洞悉过去与现在,是为了更好地把握未来。我们将讲解常用的预测模型,如回归分析、时间序列分析、分类模型(如逻辑回归、决策树、随机森林)、聚类分析等,并提供模型选择、训练、评估的实践指导,帮助您预测销售趋势、客户流失、市场需求等关键指标。 规范性分析:优化决策的智慧。 在预测的基础上,如何采取最优的行动以达到预期目标?本部分将介绍优化算法、A/B测试、模拟仿真等技术,帮助您制定更优的营销策略、定价策略、库存管理方案等,实现业务的精细化运营。 数据可视化进阶:让洞见一目了然。 强大的数据分析成果,需要清晰的呈现才能发挥最大价值。我们将介绍 Tableau, Power BI, Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly) 等主流可视化工具的应用,以及如何设计有效的仪表盘(Dashboard)和报告,让复杂的分析结果变得易于理解和传播。 第三部分:数据驱动的商业应用实践 理论与实践相结合,方能真正实现数据价值。本部分将聚焦于数据分析在实际商业场景中的应用,提供丰富的案例研究和落地指导。 客户分析与个性化营销: 如何通过用户行为数据、交易数据构建精准的用户画像?如何利用RFM模型、用户生命周期模型进行客户细分?如何设计个性化的营销活动,提升转化率和客户忠诚度?我们将提供详细的策略和工具。 产品优化与创新: 如何通过用户反馈、产品使用数据分析用户痛点,指导产品迭代?如何利用A/B测试评估新功能的效果?如何基于市场趋势和用户需求,发现新的产品机会? 运营效率提升: 如何通过数据分析优化供应链,降低库存成本?如何通过流程数据分析识别运营瓶颈,提升效率?如何利用数据预测和管理风险? 市场营销与增长黑客: 如何通过数据分析优化广告投放策略,提高ROI?如何利用增长黑客思维,通过数据驱动的实验,实现用户增长? 风险控制与欺诈检测: 如何利用数据模型识别异常交易,防范金融风险?如何通过用户行为分析,提前预警潜在的欺诈行为? 第四部分:构建数据驱动的组织文化 技术的应用离不开人的支持,成功的数字化转型需要组织文化的变革。 数据素养的培养与提升: 如何在企业内部营造重视数据、善用数据的文化氛围?如何为不同层级的员工提供必要的数据培训,提升其数据分析和解读能力? 跨部门协作与沟通: 数据分析成果的落地离不开销售、市场、产品、技术等各部门的协同。我们将探讨如何打破部门壁垒,建立高效的数据沟通机制。 数据驱动决策的流程再造: 如何将数据分析的结果融入到日常的决策流程中?如何建立数据驱动的OKR或KPI体系,确保分析成果的落地和价值体现? 拥抱变化与持续学习: 数据分析技术日新月异,企业需要保持敏锐的学习能力,不断更新知识和技能,以适应快速变化的市场环境。 《数据炼金术:洞悉商业脉搏的实战指南》是一本为渴望通过数据驱动业务增长的企业和个人量身打造的工具书。它不是关于如何“讲故事”,而是关于如何“讲真话”——从数据的肌理中,挖掘出商业的真相,用事实和逻辑支撑每一个决策,最终实现可衡量的商业价值。无论您是企业决策者、数据分析师、市场营销人员,还是产品经理,本书都将为您提供一套行之有效的方法论和实操工具,助您在这个数据洪流的时代,成为那个能够点石成金的炼金术士。

作者简介

作者简介:

Cole Nussbaumer Knaflic

数据分析专家,前Google人力分析团队经理,曾任银行和私募基金分析师,曾在马里兰艺术学院教授信息可视化课程。目前专门研究定量信息的有效展示,并撰写热门博客storytellingwithdata.com。她的数据分析研讨会和演示深受世界各地受众追捧。

译者简介:

陆昊

程序员,现于百度云从事数字营销解决方案的研发,在计算广告和大数据领域浸淫多年。与第二译者互为连理。

吴梦颖

多年广告人,浅涉创投圈,现任数字营销公司伙传播战略发展总监。敏感于数据,动心于设计,善于探索和总结。

目录信息

第1章 上下文的重要性  1
1.1 探索性分析和解释性分析  1
1.2 对象、内容和方式  2
1.3 对象  2
1.3. 1 你的受众  2
1.3.2 你自己  2
1.4 内容  3
1.4.1 行为  3
1.4.2 机制  3
1.4.3 语气  5
1.5 方式  5
1.6 举例说明对象、内容和方式  5
1.7 询问上下文:实用问题  6
1.8 三分钟故事和中心思想  7
1.8.1 三分钟故事  7
1.8.2 中心思想  7
1.9 故事板  8
1.10 小结  9
第2章 选择有效的图表  10
2.1 简单文本  12
2.2 表格  13
2.3 图表  15
2.4 点图  16
2.5 线图  17
2.5.1 折线图  17
2.5.2 斜率图  18
2.6 条形图  20
2.6.1 竖直条形图/直方图  23
2.6.2 堆叠竖直条形图  23
2.6.3 瀑布图  24
2.6.4 水平条形图  25
2.6.5 堆叠水平条形图  26
2.7 面积图  27
2.8 其他图表类型  27
2.9 需要避开的陷阱  28
2.9.1 邪恶的饼图  28
2.9.2 永远别用3D图形  30
2.9.3 双y轴:总之不是个好主意  31
2.10 小结  33
第3章 杂乱是你的敌人  34
3.1 认知负荷  34
3.2 杂乱  35
3.3 视觉认知的格式塔原则  35
3.3.1 临近原则  35
3.3.2 相似原则  36
3.3.3 包围原则  36
3.3.4 闭合原则  37
3.3.5 连续原则  38
3.3.6 连接原则  38
3.4 视觉无序  39
3.4.1 对齐  40
3.4.2 留白  41
3.5 对比的不正确使用  43
3.6 循序渐进地去除杂乱  45
3.6.1 去除图形边框  46
3.6.2 去除网格线  47
3.6.3 去除数据标记  48
3.6.4 清理坐标轴标签  48
3.6.5 直接标记数据  49
3.6.6 保持颜色一致  49
3.7 小结  50
第4章 聚焦受众的视线  51
4.1 用脑阅读  51
4.2 记忆微解密  52
4.2.1 形象记忆  52
4.2.2 短期记忆  52
4.2.3 长期记忆  52
4.3  前注意属性能够引导视线  53
4.4 文字中的前注意属性  55
4.5 图表中的前注意属性  56
4.6 大小  61
4.7 颜色  62
4.7.1 少量使用颜色  62
4.7.2 一致性  63
4.7.3 为色盲考虑  64
4.7.4 对色调深思熟虑  65
4.7.5 品牌颜色:用还是不用?  65
4.8 页面位置  66
4.9 小结  67
第5章 像设计师一样思考  68
5.1 可供性  68
5.1.1 突出重要的内容  69
5.1.2 消除干扰  71
5.1.3 建立清晰的信息层次  74
5.2 无障碍  76
5.2.1 不要过于复杂  76
5.2.2 文字是你的朋友  77
5.3 美观  80
5.4 接受度  83
5.5 小结  84
第6章 剖析样例图表  85
6.1 样例图表1:折线图  85
6.2 样例图表2:注释预测类折线图  87
6.3 样例图表3:100%堆叠条形图  88
6.4 样例图表4:利用正负堆叠条形图  89
6.5 样例图表5:水平堆叠条形图  91
6.6 小结  92
第7章 讲故事的课程  93
7.1 故事的魔力  94
7.1.1 戏剧中的故事  94
7.1.2 故事与电影  94
7.1.3 故事与写作  96
7.2 构建故事  96
7.2.1 开头  97
7.2.2 中间  97
7.2.3 结尾  98
7.3 叙述结构  99
7.3.1 叙述流:故事的顺序  99
7.3.2 口头叙述和书面叙述  100
7.4 重复的力量  101
7.5 保证故事清晰的策略  102
7.5.1 水平逻辑关系  102
7.5.2 垂直逻辑关系  103
7.5.3 反向故事板  104
7.5.4 新视角  104
7.6 小结  105
第8章 综合所有课程  106
8.1 第一节课:理解上下文  107
8.2 第二节课:选择合适的图表  107
8.3 第三节课:消除杂乱  110
8.4 第四节课:引导受众的注意  111
8.5 第五节课:像设计师一样思考  113
8.6 第六节课:讲故事  113
8.7 小结  118
第9章 案例研究  120
9.1 案例研究1:深色背景上的颜色选择  120
9.2 案例研究2:在图表中使用动画效果  122
9.3 案例研究3:顺序的逻辑  127
9.4 案例研究4:避免“意大利面”式图表的策略  133
9.4.1 一次只强调一条线  135
9.4.2 空间隔离  136
9.4.3 混合方法  137
9.5 案例研究5:饼图的替代方案  139
9.5.1 方案1:直接展示数字  140
9.5.2 方案2:简单条形图  140
9.5.3 方案3:100%水平堆叠条形图  141
9.5.4 方案4:斜率图  142
9.6 小结  143
第10章 最后的思考  144
10.1 下一步走向何方  144
10.1.1 建议1:学好使用工具  145
10.1.2 建议2:迭代并寻求反馈  146
10.1.3 建议3:投入充足的时间  146
10.1.4 建议4:从榜样中获得启发  147
10.1.5 建议5:享受并寻找自己的风格  149
10.2 在团队中培养用数据讲故事的能力  149
10.2.1 提升每个人的技能  149
10.2.2 培养一两个内部专家  150
10.2.3 外包  150
10.2.4 组合方法  150
10.3 快速回顾所学内容  151
10.4 小结  152
· · · · · · (收起)

读后感

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这本书是google前人力分析团队总监柯尔的总结,教我们如何将数据资料转化为清晰易懂的图表。读后醍醐灌顶的感觉。 要点如下: 1. 从出示资料到达到诉求 2.从出示资料到展示成果 3.从出示资料到影响决策 首先要明确一个图表的目的,一般不要超过3个目的:展示成果,了解变化,...

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得到: 作者虽然告诉我们怎么用数据讲故事,但其实也告诉我们了很多如何书写报告。 能够恰当的组织故事,用时间顺序,或是空间顺序表达;讲故事中善用展示现象,提示问题,解决问题的三个步骤,条理清晰,一定要符合受众群体大脑认知的过程,才能够吸引他们的注意,取得不错的...  

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全书阅读时长在4小时以内,如果按照作者介绍方式进行实操,阅读时间可控制在8小时之内。 书中精华在于7章以后的内容。如何展示枯燥无聊的数据表,作者的实际案例讲解很有吸引力。作为一本工具书,该书已选择入我们集团培训教材,对于初阶主管数据处理,数据汇报很有帮助。 书中...  

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用户评价

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在阅读这本书的过程中,我最大的收获是对“有效沟通”有了全新的认识。作者以一种非常亲切、不失幽默的语言,引导我一步步深入理解数据叙事的核心。这本书不仅仅是关于如何制作精美的图表,更是关于如何构建一个能够引起听众共鸣的“情感连接”。我被书中对人类心理的细腻洞察所打动,作者深知,人们往往更容易被故事所吸引,而不是单纯的数字。他提供了一系列实用的技巧,教我如何找到数据中的“人性化”元素,如何将抽象的概念具象化,以及如何通过清晰的逻辑来引导受众的思维。我特别喜欢书中关于“倾听数据”的章节,它强调了在讲述故事之前,必须充分理解数据的来源、局限性和潜在含义。这本书的价值在于,它提供了一个完整的视角,让我看到从原始数据到最终故事的整个过程,并教会我如何在每一步都做到精益求精。对于那些希望在职场或生活中更有效地表达自己观点的人来说,这本书无疑是一本必读之作。

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这本书的出现,就像在我的信息爆炸时代打开了一扇窗。长期以来,我习惯于被动地接收各种信息,但这本书却教会了我如何主动去“构建”信息,并赋予它意义。作者的洞察力非常敏锐,他深刻地理解了现代社会对有效沟通的需求。书中提供的框架和工具,让我能够系统地思考如何将零散的数据转化为有说服力的论点。我尤其喜欢书中关于“叙事弧线”和“情感共鸣点”的讲解,这让我明白了,一个好的数据故事,不仅要有事实支撑,更要有情感的触动。我曾以为数据分析是纯粹的理性过程,但这本书让我看到了数据背后隐藏的情感价值,以及如何通过讲述数据故事来连接更广泛的听众。作者并没有回避技术细节,但他总是能将技术与实际应用相结合,让读者既能掌握方法,又能理解其价值。这本书的阅读过程,更像是一次思维的启迪,它让我看到了数据叙事的无限可能,也让我更加自信地去面对和处理信息。

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这是一本能够真正改变你看待事物方式的书。作者的写作功底深厚,他用一种非常引人入胜的方式,将原本可能晦涩难懂的数据分析,转化为一场生动的思想盛宴。我尤其欣赏书中关于“数据即语言”的观点,它让我意识到,数据本身就蕴含着丰富的意义,而我们所要做的,就是学会如何用恰当的方式去“翻译”它。这本书的结构非常清晰,逻辑性极强,从基础概念的引入,到复杂技巧的讲解,都循序渐进,让读者能够轻松掌握。我学到了如何识别数据中的“噪音”,如何提取“信号”,以及如何构建一个引人入胜的“叙事框架”。书中大量的案例研究,为我提供了宝贵的实践指导,让我能够将所学的知识运用到实际工作中。这本书不仅仅是一本“教程”,更是一本“启蒙书”,它点燃了我对数据叙事的热情,也让我看到了用数据连接世界、影响他人的巨大潜力。我强烈推荐这本书给任何渴望提升自己沟通和理解能力的人。

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读完这本书,我最大的感受是,原来数据也可以如此富有艺术感和感染力。作者的写作风格非常独特,他将严谨的数据分析与充满人文关怀的叙事技巧巧妙地融合在一起。在书中,我学到了如何摆脱“数据堆砌”的陷阱,而是要学会“挖掘数据背后的故事”。这本书给我最大的启发是,任何数据,无论多么复杂,都可以通过一个清晰、有逻辑、有情感的故事来呈现。作者通过大量的实例,展示了如何根据不同的受众和传播渠道,选择最恰当的数据和叙事方式。我特别欣赏书中关于“数据伦理”和“故事的责任”的探讨,这让我意识到,在用数据讲故事的同时,我们也肩负着传递真实、公正信息的责任。这本书的阅读体验非常流畅,作者的语言生动形象,即使是对于一些相对专业的数据概念,也能被解释得通俗易懂。它不仅仅是一本关于“技术”的书,更是一本关于“智慧”的书,教会我们如何用更有效、更人性化的方式去理解和表达世界。这本书让我对未来的工作和学习充满了新的思路和方法。

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这是一本令人耳目一新的书,它不仅仅是关于数据,更是关于如何运用数据来构建引人入胜的故事。作者的笔触如同一个经验丰富的说书人,将原本可能枯燥乏味的数字和图表,赋予了生命和温度。在阅读过程中,我仿佛置身于一个数据洞察的宝库,学到了如何从海量信息中提炼出核心信息,并将其转化为能够触动人心的叙述。书中的案例分析尤其让我印象深刻,它们来自不同领域,从商业决策到社会议题,都展示了数据叙事的强大力量。作者并没有简单罗列技巧,而是深入剖析了背后的逻辑和思维方式,让我理解了为什么某些故事能够引起共鸣,而另一些则显得平淡无奇。我特别喜欢其中关于“可视化语言”的部分,它不仅仅是关于美观的图表,更是关于如何通过视觉元素有效地传达信息和情感。这本书教会我的不仅仅是“如何做”,更是“为何而做”,它让我看到了数据在连接人与信息、驱动理解和决策过程中的关键作用。对于任何希望提升沟通能力、或者希望更深入理解世界的人来说,这本书都是一份宝贵的财富。它让我重新认识了数据,不再将它视为冷冰冰的数字,而是成为连接事实与情感的桥梁。

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学习建议:学好使用工具;迭代并寻求反馈(白纸上画草图);投入充足的时间;从榜样中获得启发(模仿是最好的赞美:喜欢就复制,整理灵感库);享受并寻找自己的风格

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实用性很强,简单几步的细节改善就能大大提高图表讲故事的能力。

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实用性很强,简单几步的细节改善就能大大提高图表讲故事的能力。

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简单了点

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很多道理是懂的,但是里面很多经典的图表样式,真的让我受益匪浅。150页的书,值得读。

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