活用数据 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:陈哲

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2019-2

价格:69

装帧:平装

isbn号码:9787121356209

丛书系列:

图书标签:

数据分析
数据分析实战
数据
统计
案例
陈哲
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统计学
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具体描述

《活用数据：驱动业务的数据分析实战》是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书，有理论、有方法、有实战案例。《活用数据：驱动业务的数据分析实战》第1~3章首先对“怎么想”进行了解答，通过明确分析问题、开启分析思路、打开分析视角，依次回答数据思维的3个核心问题：解决什么问题、分析哪些内容、分析到何种程度。第4~8章对企业常见的9项业务需求进行案例解析，回答“怎么做”的问题。这9项业务需求包括战略选择、用户偏好、客户分类、品牌建设、规模预测、产品设计、价格制定、渠道评价、促销配置。通过对具体案例的思考和操作，提升读者的业务理解力、逻辑思维力和动手实践力，加强读者分析和解决问题的水平。

《活用数据：驱动业务的数据分析实战》具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色，同时在思路上清晰连贯，在表达上深入浅出，既能帮助数据分析从业者入门和提升，也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。

掌控未来：深度解析数据驱动的决策艺术一本超越工具的实战指南，助你将海量信息转化为精准商业洞察与创新动力在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录过去的档案，它已成为驱动未来商业增长、塑造行业格局的核心生产要素。然而，仅仅拥有数据是远远不够的。真正的价值，蕴藏在如何有效地解读、提炼和应用这些数据以做出更明智的决策之中。本书并非专注于介绍某一款特定的软件操作指南，也不是晦涩难懂的统计学教科书，而是一部深度聚焦于数据思维（Data Mindset）的实战手册，旨在为渴望在竞争中脱颖而出的决策者、管理者和业务分析师提供一套全面、系统且可立即落地的决策框架。本书以“从数据到行动”为主线，将复杂的数据分析流程拆解为可执行的步骤，确保读者能够真正理解数据背后的商业逻辑，而非仅仅停留在表面报告的堆砌。 --- 第一部分：重塑数据观——建立现代决策的基石本部分着眼于改变读者对数据的传统认知，奠定科学决策的思维基础。我们首先探讨了“数据成熟度模型”如何评估一个组织当前的数据能力，并指出了从“描述性分析”向“预测性与规范性分析”跃迁的必要性。 1. 数据的陷阱与真相：我们深入剖析了常见的数据偏差（如幸存者偏差、确认偏误、采样误差）如何悄无声息地误导高层决策。通过一系列真实的商业案例，展示了“数据看起来对，但实际错了”的致命后果，并提供了一套严格的数据质量审核清单，确保输入决策链条的信息源头的可靠性。 2. 商业问题的定义优先于数据收集：许多项目失败在于“为了分析而分析”。本书强调，最高效的数据驱动流程始于对核心商业问题的清晰、可量化、可行动的定义。我们将详细介绍如何运用“假设驱动开发”（Hypothesis-Driven Development）的方法论，将模糊的业务目标转化为可测试的数据假设（如“如果我们将用户A的转化流程优化B步骤，其点击率将提高X%”），从而确保每一次数据探索都精准命中痛点。 3. 数据的伦理与治理：在数据隐私法规日益严格的今天，如何负责任地使用数据至关重要。本章不仅涵盖了GDPR、CCPA等主要法规的商业影响，更重点探讨了“算法偏见”的识别与消除。我们探讨了如何在追求效率的同时，维护客户信任和企业声誉，建立透明、公平的数据使用机制。 --- 第二部分：数据资产的深度挖掘与提炼进入实战层面，本部分将探讨如何从原始数据海洋中快速捕捞出具有商业价值的“金块”，并将其转化为直观易懂的洞察。 4. 告别电子表格思维：构建指标体系的艺术（KPIs与OKRs的协同）：建立一套既能反映战略方向，又能指导日常操作的指标体系，是数据驱动的灵魂。本书详细区分了领先指标（Leading Indicators）与滞后指标（Lagging Indicators）的作用，并提供了一套“指标漏斗模型”，确保底层操作的优化能够有效支撑顶层战略目标（如OKRs）。我们摒弃了“虚荣指标”的诱惑，专注于那些真正驱动收入、成本或客户生命周期价值的核心指标。 5. 关联性与因果性的辩论：这是数据分析中最容易犯错的领域。我们用大量的图表实例解释了如何运用A/B测试、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等统计工具，来分离相关性与真正的因果关系。对于无法进行随机对照实验的商业场景，本书提供了一系列准实验设计方法，帮助决策者更科学地评估干预措施的真实效果。 6. 叙事驱动的洞察呈现：数据分析的价值在于其被理解和采纳的程度。本章专注于“数据叙事学”（Data Storytelling）。我们教授如何像撰写引人入胜的故事一样，构建一个数据驱动的报告或演示文稿——确立冲突（问题）、引入证据（数据发现）和提出解决方案（行动建议）。重点阐述了“关键发现摘要”的撰写技巧，确保高管在三分钟内抓住报告的核心价值。 --- 第三部分：将洞察转化为可执行的商业策略最深入的分析也需要转化为实际的商业行动才能实现价值。本部分关注如何将数据洞察融入组织的运营和创新流程。 7. 预测性分析的商业落地：预测不再是数据科学家的专属玩具。本书指导管理者如何利用时间序列分析、回归模型和基础的机器学习概念，来预测库存需求、客户流失率或市场趋势。关键在于理解模型的局限性——何时模型是可靠的，何时需要人工干预和专业判断。我们提供了“预测不确定性边界”的可视化方法，让决策者清楚知道预测的风险范围。 8. 客户生命周期价值（CLV）的精细化管理： CLV是衡量客户关系健康度的核心。本书详细介绍了如何超越简单的平均值计算，运用分层分析和行为聚类技术，识别出高价值客户群体（Whales）的共同特征，并针对性地设计个性化保留和增长策略，优化市场营销投入回报率（ROI）。 9. 建立数据驱动的实验文化：成功的企业将日常运营视为持续的实验场。本章指导如何设计高效的“试验矩阵”，管理多个并行实验，并在数据反馈的指导下快速迭代产品、定价和服务。我们强调“快速失败，廉价学习”的理念，将失败的实验视为宝贵的负面数据输入，而非单纯的资源浪费。 10. 赋能组织：数据素养的自上而下推广：最终，数据驱动的能力是个体和团队的综合体现。本书为非技术背景的领导者提供了“数据术语速查表”和“有效数据会议指南”，教导如何提问有深度的数据问题，并有效评估分析师产出的质量，从而在整个组织内部构建起对数据价值的共同语言和尊重。 --- 结语：面向未来的敏捷决策《掌控未来：深度解析数据驱动的决策艺术》提供了一条清晰的路径，将组织从“凭感觉”的经验主义决策，升级到基于证据的、系统化的、前瞻性的决策模式。它不是关于你拥有多少数据，而是关于你如何思考数据，并最终利用数据塑造你想要的未来。阅读本书，你将获得一套强大的工具箱，用于驾驭数字时代的复杂性和不确定性，确保每一次商业选择都建立在最坚实的信息基础之上。

作者简介

陈哲：毕业于中国人民大学，拥有10 余年数据研究和培训经验。先后在家电市场研究公司、互联网公司、数据分析协会、大学担任项目经理、研究总监、数据中心主任、大学讲师。

主持过企业战略研究、消费者使用习惯与态度分析、市场细分与定位、品牌资产诊断、新产品测试、渠道终端点检、用户画像、客户满意度、互联网营销运营等多个数据分析项目。服务过的企业有飞利浦、三星、长虹、苏宁、新加坡胜安航空公司、新浪等，具有丰富的数据分析业务实战经验。

2013 年独著出版的《数据分析：企业的贤内助》被51CTO 评为“IT 类图书最受读者欢迎的作者奖”。

目录信息

思维篇
第1 章明确分析问题..003
1.1 Why：为什么分析..003
1.1.1 识别机会. 003
1.1.2 规避风险004
1.1.3 问题诊断 005
1.2 What：分析什么 006
1.2.1 战略分析006
1.2.2 用户偏好分析. 007
1.2.3 STP 分析 007
1.2.4 品牌建设分析.008
1.2.5 营销组合分析.008
1.3 How：如何分析 009
1.3.1 开启分析思路.010
1.3.2 打开分析视角.010
1.4 本章结构图 010
第2 章开启分析思路. 011
2.1 学会提问 011
【案例1】轻松撰写投资项目分析报告 012
2.2 熟悉模型.013
【案例2】构建某地产公司客户满意度指标体系.. 013
2.3 结构与时间思维..015
【案例3】如何做用户偏好分析 015
2.4 演绎思维 019
2.4.1 标准式演绎. 020
2.4.2 常见式演绎. 020
【案例4】应用4W 模式进行爱情战略分析. 020
2.5 重要性思维.023
【案例5】KANO 模型的重要性思维 023
2.6 综合案例：如何研究某餐饮企业的顾客满意度024
2.7 本章结构图.025
第3 章打开分析视角..027
3.1 引例：新浪微博访问量分析027
3.2 对比视角.031
3.2.1 对比的类型. 031
3.2.2 对比的可信度. 032
【案例1】如何比较员工工资与工龄的差异. 033
【案例2】如何处理分类维度 034
3.3 相关视角.036
3.3.1 规模预测 036
3.3.2 精准营销036
【案例3】从颜色偏好看精准营销 036
3.4 分类视角 038
3.4.1 分类的价值. 039
3.4.2 分类的步骤与方法.. 039
3.5 描述视角 040
3.5.1 集中趋势与离中趋势..040
3.5.2 个体波动的研究价值..040
【案例4】疑似车险欺诈的“标的车”分析.041
3.6 如何在业务应用中选择分析视角 041
3.6.1 视角与方法.041
3.6.2 方法与应用. 042
3.7 综合案例：航空公司项目分析价值的提升..043
3.8 本章结构图 049
实战篇
第4 章战略分析案例解析——某购物中心网上商城战略分析053
4.1 研究目的：战略选择..053
4.2 研究内容：环境分析..053
4.2.1 宏观环境分析. 054
4.2.2 市场环境分析. 055
4.2.3 竞争环境分析. 055
4.3 定性与定量分析方法..057
4.3.1 定性：SWOT 分析 057
4.3.2 定量：内外因素评价矩阵 057
4.4 内外因素数据获取.. 058
4.4.1 外部因素数据.058
4.4.2 内部因素数据. 059
4.5 内外因素得分计算.. 060
4.5.1 评分的计算.060
4.5.2 权重的计算. 062
4.5.3 最终得分的计算..064
4.6 制作战略选择矩阵图及解读 066
4.6.1 分析思路066
4.6.2 图表制作 067
4.6.3 结果解读068
4.7 本章结构图 068
第5 章用户偏好分析案例解析——某彩电企业用户偏好分析 069
5.1 研究目的：差异化营销.. 069
5.1.1 差异化营销的必要性..069
5.1.2 差异化营销的可行性.. 070
5.2 研究内容：五阶段和七要素071
5.2.1 分析内容 071
5.2.2 调查问卷 072
5.3 用户偏好数据获取074
5.3.1 调研计划 074
5.3.2 数据录入074
5.4 调研数据处理..075
5.4.1 数据清洗 075
5.4.2 数据读取080
5.5 数据分析架构..082
5.5.1 分析目录 082
5.5.2 分析体系 082
5.6 数据分析方法. 084
5.6.1 频数统计084
5.6.2 均值分析085
5.6.3 方差分析086
5.6.4 比较均值089
5.6.5 交叉分析090
5.7 分析结果解读. 091
5.7.1 用户整体偏好分析..091
5.7.2 各类用户偏好检验.. 092
5.7.3 各类用户偏好对比..093
5.7.4 用户基本特征描述..093
5.8 本章结构图 094
第6 章 STP 分析案例解析——甲保险公司客户分类分析095
6.1 研究目的：精准营销..095
6.2 研究内容：客户分类维度095
6.2.1 事前分类维度.096
6.2.2 事后分类维度.096
6.3 数据获取与处理..097
6.3.1 调查问卷设计. 097
6.3.2 调研计划100
6.3.3 数据处理100
6.4 数据分析架构. 101
6.4.1 客户细分 102
6.4.2 目标客户选择. 102
6.4.3 目标客户定位. 102
6.5 数据分析与输出结果..103
6.5.1 确定分类维度. 103
6.5.2 分类维度的数据消减.. 103
6.5.3 分类维度的数据转化..111
6.5.4 细分方法的选择.. 112
6.5.5 聚类分析116
6.5.6 目标客户选择. 121
6.5.7 目标客户定位. 126
6.6 分析结果解读..136
6.6.1 分析思路 137
6.6.2 分析主体 137
6.6.3 结论建议140
6.７本章结构图 141
第7 章品牌建设分析案例解析——某手机品牌建设分析142
7.1 研究目的：提升品牌价值142
7.1.1 品牌的内涵. 142
7.1.2 品牌的价值. 143
7.2 研究内容：品牌认知与行为143
7.2.1 品牌形象分析.144
7.2.2 品牌知名度分析..146
7.2.3 品牌流转分析.147
7.3 数据获取与处理..150
7.3.1 调研计划 150
7.3.2 数据处理151
7.4 品牌形象分析与解读. 160
7.4.1 品牌知觉图的基本思想..160
7.4.2 品牌知觉图的制作..164
7.4.3 分析结果解读.166
7.5 品牌知名度分析与解读167
7.5.1 Graveyard 模型的基本思想.. 167
7.5.2 Graveyard 模型的制作..168
7.5.3 分析结果解读.170
7.6 品牌流转分析与解读..170
7.6.1 品牌流转程度分析.. 171
7.6.2 品牌流转方向分析.. 173
7.6.3 品牌流转原因分析.. 175
7.7 本章结构图.182
第8 章营销组合分析案例解析——甲厨电公司的营销决策 183
8.1 研究目的：营销决策. 183
8.2 研究内容：营销组合分析.. 184
8.2.1 产品决策分析.184
8.2.2 定价决策分析.184
8.2.3 流量渠道价值评价..185
8.2.4 促销资源配置分析..185
8.3 规模预测分析. 185
8.3.1 预测思路与方法..186
8.3.2 季节分解法预测..188
8.3.3 类比法与因素推算法预测198
8.3.4 回归预测 203
8.4 产品属性分析..209
8.4.1 关于产品属性的观点.. 210
8.4.2 KANO 模型的基本思想.. 211
8.4.3 基于KANO 模型的问卷设计.. 213
8.4.4 KANO 模型的数据准备.. 214
8.4.5 确定属性分类依据.. 215
8.4.6 判断记录的属性类别.. 217
8.4.7 Better-Worse 系数矩阵 221
8.4.8 分析结果解读. 227
8.5 定价决策分析..228
8.5.1 定价问题与分析方法.. 228
8.5.2 PSM 模型的基本思想. 229
8.5.3 基于PSM 模型的调查问卷设计.. 231
8.5.4 基于PSM 模型的数据准备. 232
8.5.5 最优价格与价格范围分析 233
8.5.6 三类市场的规模分析.. 235
8.5.7 分析结果解读. 236
8.6 流量渠道价值评价237
8.6.1 评价思路：确定影响因素 237
8.6.2 评价指标：ROI 与Engagement.. 237
8.6.3 数据准备：电商转化数据 241
8.6.4 评价指标的计算.. 241
8.6.5 评价方法：矩阵分析.. 242
8.6.6 评价方法：归因分析.. 245
8.7 促销资源配置..259
8.7.1 问题界定与方法选择.. 260
8.7.2 资源配置三要素.. 260
8.7.3 线性规划的基本思想.. 261
8.7.4 媒体组合案例解析.. 262
8.8 本章结构图.267
· · · · · · (收起)

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用户评价

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还没读完，看了第一张干货还是比较多的。

评分☆☆☆☆☆

很多思路可以借鉴思考；很多案例值得我多看一遍，动作做一遍。

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很多思路可以借鉴思考；很多案例值得我多看一遍，动作做一遍。

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我自己已经有5年以上的数据分析从业经验，看了这本书后，对于分析思维构建和扩展完善很有帮助。1、首先这本书，是市面难得的一本教你怎么构建分析思路解决问题的一本书，有方法，有完整案例，有10年扎实的实践经验。但是它不是一本以技术为主导的书，但是比近年市面出现了一波毫无质量的通篇一律的技术书良心太多 2、书里的语言组织能看出来陈哲老师很严谨、也很用心，非常喜欢这种解答疑问似的语言组织模式，能解决很多为什么这么做的疑问。3、这本书给我最大的收货是，分析思路的构建，首先是明确分析目的。其次是分析什么（即分析内容）；最后是怎么分析（即分析视角）。分析内容通过提问、套用模型、时间结构、重要性等思维去寻找。分析视角则从趋势、对比（相关性）、细分等去看。虽然凭经验也能解决大部分问题，但看了这本书，思路才成闭环

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