大數據決策 商業智能實戰指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Keith B.Carter 著，李卉，張魏 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 商業智能
• 決策分析
• 數據挖掘
• 數據可視化
• BI工具
• 實戰指南
• 商業分析
• 數據驅動
• 管理決策

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115436542

版次：1

商品編碼：12009337

包裝：平裝

叢書名： 新信息時代商業經濟與管理譯叢

開本：小16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：232

正文語種：中文

編輯推薦

1，不同於市麵上其他書籍，本書關注更多的在於如何去做。CEO和公司領導們一定會感謝這本書所提供的各種切實有效的指引，包括如何聘用真正閤適的人纔，如何贏得他們的信任，以及如何處理各種海量的信息，從而本質上提升公司的運營效率。
2，Carter明白企業領導們的訴求，他們總是希望身邊的員工充滿激情，盡一切可能去推進事務的進程、達成共同的目標。本書是對數據的重新思考，它將為你公司發展壯大的引擎注入一絲火花。
3，《大數據決策 商業智能實戰指南》作者是業內知名人事，在埃森哲等大型谘詢機構從事管理谘詢多年，並自己運營與大數據和情報分析相關的專門公司，具有理論與實踐雙重經驗。另外，本書主題與目標讀者群都很明確，能夠將大數據這一空泛的概念落在企業管理這個實處，這是區彆於市麵許多大數據相關書籍的關鍵點。

內容簡介

《大數據決策 商業智能實戰指南》采用獨特的方法，通過貫穿前後的交互式元素和極具啓發性的問題，揭開瞭大數據和可視化的本質和精髓，不僅僅講述瞭如何繪製數據報錶，更是鼓勵讀者建立起一些根本的基礎——堅實的商業目標，以及利用數據提升工作體驗並獲得持續成長的強烈願望。

作者簡介

Keith B. Carter有著豐富的企業管理乃至行業經驗，憑藉於此，他經常受邀舉辦講座、撰寫文章，同時從事前沿創新，並且為他人提供指導和幫助。他還教授職業經理人和在校大學生課程，內容主要涉及采購和物料管理。另外，通過其領導的幾個行業/學術大數據機構以及銷售和運營計劃項目，他還為包括零售、高新技術、交通和化工行業的諸多客戶提供商業決策。

目錄

第 1 章可效用情報的願景　//001
1．1　眼前的挑戰 //005
1．2　大數據的謊言 //013
1．3　可效用情報：前路和歸宿 //014
1．3．1　業務探索 //014
1．3．2　改善結果 //016
1．4　可效用情報的不同階段：從兩個問題開始踏上徵途——從哪裏開始？去嚮哪裏？ //024
1．4．1　沒有事實……那麼，用直覺？ //025
1．4．2　投入瞭時間和金錢但還沒有獲得切實收益 //025
1．4．3　局部英雄 //025
1．4．4　情報領導者（企業應用可效用情報的能力） //026
1．4．5　增強人們在可效用情報領域的能力 //027
1．5　準備好邁齣第一步瞭嗎？ //027
小結與思考　//031
批注　//031
第　2 章 業務探索 //033
2．1　政務情報 //039
2．2　提齣問題 //041
2．3　解決問題：業務探索 //042
2．4　視覺一緻性與第一個工具 //047
2．5　參與競賽 //049
小結與思考　//050
批注　//050

第　3 章 為數據建立堅實的基礎 //051
3．1　搭建基礎 //054
3．2　數據必須準確 //055
3．3　數據帶來的挑戰 //056
3．4　獲取數據的四個必需步驟 //057
3．4．1步驟1：甄彆需要的數據，從已知來源獲取它們　//057
3．4．2步驟2：用文檔記錄獲取數據的過程，並將其加入數據字典　//059
3．4．3步驟3：找到數據的所有者，同他們一起對數據進行校驗，並嚮他們　提供數據匯總看闆 //063
3．4．4步驟4：變更人員、流程和使用的係統，以提高數據的質量　//067
3．5　副産物：主數據管理 //069
3．6　聚光燈下的數據管理問題 //070
3．7　數據供應鏈 //072
3．8　蓋房子 //073
小結與思考　//075
批注　//075
第　4 章 可視化 //077
4．1　完整的環 //080
4．2　現在，我能做什麼？ //085
4．3　前路 //088
4．4　一個用迭代式可視化解決“我如何快速、安全、有效地達到這個階段？”問題的例子：利用全球定位係統數據 //088
4．5　有效的可視化：給大腦講故事 //091
4．6　可視化陷阱 //092
小結與思考　//094
批注　//094

第　5 章 最初的答案 //095
5．1　嘗試定期獲取收益，錯誤的開端，以及一種節奏 //099
5．2　可效用情報的成果 //100
5．3　報價的力量 //102
5．4　可效用情報的可能性 //102
5．4．1社交媒體情感　//102
5．4．2卓越執行　//104
5．4．3對未來性能的預期　//104
5．4．4成本管理　//105
5．4．5兼並與收購　//105
5．4．6製造、經營和質量　//106
5．4．7測試並獲得正確的公式　//107
5．4．8健康保障和更健康的生活　//107
5．4．9吸引和維護客戶　//108
5．4．10保險公司的業務能力　//109
5．4．11優化定價　//110
5．5　這就是全部？ //111
小結與思考　//111
批注　//112

第　6 章 變革之日 //113
6．1　協作型業務計劃 //117
6．2　協作與可效用情報的連接 //120
6．2．1　著地點 //121
6．2．2　持續的挑戰 //123
6．2．3　協作型業務計劃健康度檢查 //124
小結與思考　//125

第　7 章 管理：建立情報，保護結果 //127
7．1　一種可效用情報的管理方法 //130
7．1．1　短平快項目執行方法 //133
7．1．2　批準不意味著停止管理 //135
7．1．3　每個項目都需要衡量標準 //136
7．1．4　管理同樣不會隨著結果的交付而停止 //139
7．2　情報預算 //140
7．3　UPS故事中的關鍵 //142
7．4　可效用情報的管理與數據安全的建立 //145
7．4．1　無論好壞 //146
7．4．2　Google“不忠”街景 //147
7．4．3　安全第一 //147
7．4．4　保護是睏難的工作 //148
7．4．5　遭遇一名所謂的俄羅斯聯邦安全局（FSB）特工 //149
7．4．6　安全細節人人有責 //151
7．4．7　盯緊你的情報組織纔是最重要的工作！ //152
小結與思考　//154
批注　//154

第　8 章 可效用情報的直接産齣 //157
8．1　前沿情報 //160
8．2　通過快速成功構建信任 //164
8．3　找正確的人做正確的事 //170
8．4　培訓 //173
8．5　商業文化的變革 //177
8．5．1　將可效用情報作為工具來使用，而非作為武器 //178
8．5．2　如何利用心理學實施文化變革 //180
8．6　交流 //182
8．7　知識鎖 //184
8．8　接下來 //186
小結與思考　//188
批注　//188

第　9 章 串聯 //189
9．1　剋利福德·西格爾在生牌公司（Lifetime）的日子 //191
9．2　在正確的跑道起飛 //194
9．3　找準概念 //195
9．4　戰略決策中的情報能力 //195
9．4．1第1步：讓人們提供想法　//196
9．4．2第2步：保證業務部門和IT部門的閤作愉快　//197
9．4．3第3步：定義成功的標準　//197
9．4．4第4步：讓整個組織從上到下都參與進來，並且和往常一樣，迭代式地　工作 //198
9．5　TIE：伊麗莎白·利姆在星科金朋公司打造的情報型企業 //199
9．6　成功的秘訣 //203
小結與思考　//208
批注　//209

第　10 章 新的疆域 //211
10．1　可效用情報與健康的生活方式 //216
10．2　街道上的智能齣租車 //216
10．3　放大的用戶體驗 //219
10．4　更好地銷售 //220
10．5　我需要服務，也需要隱私 //221
10．6　啓程 //222
10．7　星馬剋體驗 //222
小結與思考　//223
批注　//224

第　11 章 結語 //225
可效用情報的四個步驟　//229
關於編著者　//231

《海量數據洞察：商業決策的智慧升級》 在當今信息爆炸的時代，數據的價值不再僅僅體現在其龐大的數量，更在於從中提取洞見、驅動明智決策的能力。我們正身處一個由數據編織而成的復雜網絡，每一個商業行為、每一次用戶互動，都在不斷地生成著海量的數據流。如何在這股洪流中捕捉到真正有價值的信息，將其轉化為推動企業增長的強大動力，已成為所有組織麵臨的嚴峻挑戰，也是實現商業成功不可或缺的關鍵。 本書《海量數據洞察：商業決策的智慧升級》並非一本技術手冊，也非一套純粹的數據理論梳理，而是一本旨在為各類商業組織提供切實可行、邏輯清晰的決策升級路徑的實踐指南。它聚焦於如何將龐雜的數據轉化為可執行的商業洞察，並在此基礎上構建更加敏銳、更具前瞻性的決策體係。本書的核心理念是：數據本身是原材料，而洞察則是煉就的黃金，決策則是這黃金所能驅動的強大引擎。 第一部分：重塑數據觀，解鎖價值鏈 我們首先需要改變對數據的認知。數據不再是 IT 部門的專屬資産，也不是孤立存在的數字文件，而是企業最寶貴的戰略資源。本部分將深入剖析： 數據作為戰略資産的再定義： 探討數據如何滲透到企業運營的每一個環節，從客戶獲取、産品開發、市場營銷到供應鏈管理、風險控製，數據都扮演著至關重要的角色。我們將揭示數據如何從被動的記錄工具，轉變為主動的價值創造者。 超越“大數據”概念，聚焦“大洞察”： 強調“大數據”本身並非目的，關鍵在於從中提煉齣 actionable insights（可執行洞察）。我們將區分原始數據、信息、知識和洞察的不同層級，以及它們在決策過程中的轉化路徑。 構建企業級數據生態係統： 介紹如何打破數據孤島，建立統一的數據架構和管理體係。這包括數據采集、清洗、存儲、整閤、治理等關鍵環節，以及不同部門間數據協同共享的重要性。 數據的質量與可信度： 強調數據質量是洞察準確性的基石。我們將探討如何建立有效的數據質量管理機製，識彆和處理髒數據、缺失數據、異常數據，確保分析結果的可靠性。 數據倫理與閤規性： 在數據價值日益凸顯的同時，數據安全、隱私保護和閤規性問題也愈發重要。本部分將引導讀者關注數據使用的道德邊界和法律法規要求，建立負責任的數據應用策略。 第二部分：洞察煉金術，驅動決策變革 掌握瞭正確的數據觀，我們便可以進入“洞察煉金術”的核心。這一部分將詳細闡述如何將數據轉化為驅動決策的洞察： 從描述性分析到預測性與規範性分析： 描述性分析（What happened?）： 聚焦於迴顧和總結過去，通過報錶、儀錶盤等方式瞭解業務現狀，如銷售額、用戶活躍度等。我們將討論如何設計有效的報錶，使其直觀、易於理解，並能快速反映關鍵指標。 診斷性分析（Why did it happen?）： 深入挖掘數據背後的原因，探究現象産生的根源。例如，分析用戶流失的原因，或是銷量下滑的具體因素。本部分將介紹常用的診斷性分析方法，如鑽取、切片、維度分析等。 預測性分析（What will happen?）： 利用曆史數據和統計模型，預測未來可能發生的趨勢和事件。這包括用戶行為預測、市場趨勢預測、銷售預測等。我們將介紹幾種常見的預測模型和算法的原理及應用場景，強調其在風險規避和機會捕捉中的作用。 規範性分析（What should we do?）： 這是洞察價值的最高體現，它不僅預測未來，還能提供最優的行動建議，以達成特定目標。例如，推薦最優定價策略、最佳營銷渠道組閤，或是風險最優規避方案。本部分將探討如何構建基於 AI 和優化的規範性分析模型，實現智能化決策。 關鍵洞察的提取與呈現： 業務問題的驅動： 強調所有分析都應以明確的業務問題為導嚮，避免為瞭分析而分析。我們將教授如何將模糊的業務需求轉化為清晰的數據分析問題。 可視化敘事的藝術： 數據可視化是傳遞洞察的強大工具。本部分將深入探討如何通過圖錶、儀錶盤、交互式報告等形式，將復雜的數據洞察以最直觀、最生動的方式呈現給決策者。我們將強調“講故事”的原則，讓數據“說話”，激發共鳴。 洞察的驗證與迭代： 任何洞察都不是一成不變的。我們將討論如何通過 A/B 測試、用戶反饋等方式驗證洞察的有效性，並根據業務反饋進行持續的迭代和優化。 第三部分：決策的智能化與自動化 當洞察得以提煉，接下來的挑戰是如何將其高效地融入決策過程，並最終實現決策的智能化乃至自動化。 決策者賦能： 提升決策者的“數據素養”： 強調決策者理解數據分析結果、質疑潛在偏差、並基於洞察做齣判斷的能力。我們將提供培養決策者數據思維的方法。 建立人機協作的決策模式： 並非所有決策都適閤完全自動化。本部分將探討如何構建人機協作的決策流程，充分發揮人類的直覺、經驗與 AI 的計算、分析能力。 智能化決策支持係統： 構建動態的決策儀錶盤： 超越靜態報錶，設計能夠實時反映業務狀況、預警潛在風險、並提供決策建議的動態儀錶盤。 個性化推薦與精準營銷： 闡述如何利用用戶畫像和行為分析，實現韆人韆麵的個性化産品推薦和營銷信息推送，提升轉化率和用戶滿意度。 智能化的風險管理： 如何通過數據分析，更早地識彆和預警潛在的財務風險、運營風險、市場風險，並提供相應的應對措施。 決策自動化的探索與實踐： 明確可自動化的決策場景： 並非所有決策都能或應該被自動化。我們將引導讀者識彆適閤自動化的決策場景，如規則驅動的審批流程、常態化的資源分配等。 構建自動化決策引擎： 介紹構建自動化決策係統的基本要素，包括規則引擎、機器學習模型、執行器等。 監控與反饋迴路： 自動化決策同樣需要持續的監控和反饋。本部分將討論如何建立有效的監控機製，及時發現自動化決策中的偏差，並進行調整。 第四部分：實踐案例與落地挑戰 理論與實踐相結閤，方能真正實現價值。本部分將通過多個行業的真實案例，展示如何將海量數據洞察轉化為具體的商業成果。 不同行業的典型應用場景： 零售業： 客戶細分、精準營銷、庫存優化、價格策略、選址分析。 金融業： 信用評估、風險控製、反欺詐、客戶流失預測、投資組閤優化。 製造業： 生産優化、設備預測性維護、供應鏈協同、質量控製。 互聯網/科技： 用戶增長、産品迭代、個性化推薦、廣告投放優化、反作弊。 落地過程中的挑戰與應對： 組織文化與變革管理： 數據驅動的決策模式需要組織文化的轉變。我們將探討如何推動自上而下的文化變革，鼓勵員工擁抱數據。 人纔與技能培養： 建立一支具備數據分析、建模、解讀能力的核心團隊的重要性。 技術選型與平颱構建： 麵對琳琅滿目的技術工具，如何選擇適閤自身需求的解決方案，並構建穩定、可擴展的數據平颱。 投資迴報與價值衡量： 如何量化數據驅動決策帶來的實際商業價值，並證明其投資迴報。 結語 《海量數據洞察：商業決策的智慧升級》將帶領您穿越數據的迷霧，點亮決策的智慧之光。本書旨在賦能每一個希望在激烈商業競爭中脫穎而齣的組織，通過科學、係統地運用數據，實現決策的精準化、智能化和高效化，最終在快速變化的市場中抓住先機，實現可持續的增長與成功。這不再是關於“擁有”數據，而是關於如何“運用”數據，讓它成為您最強大的戰略武器。

評分☆☆☆☆☆

讀《大數據決策 商業智能實戰指南》的過程中，我逐漸認識到，大數據決策並非遙不可及的“高科技”，而是Everyday business tool。作者巧妙地將復雜的統計模型和機器學習算法，用通俗易懂的語言進行瞭闡述，讓我這個對算法知之甚少的普通讀者也能窺見其背後的邏輯。書中關於預測分析和風險評估的內容，令我印象深刻。在瞬息萬變的商業環境中，能夠提前預判市場趨勢，規避潛在風險，對於任何企業來說都是至關重要的。我希望這本書能深入講解如何構建有效的預測模型，以及如何解讀模型的輸齣結果，並將其轉化為具體的經營策略。特彆是關於用戶行為分析和個性化推薦的部分，我非常期待能從中學習到如何更精準地理解客戶需求，從而提升客戶體驗和銷售轉化率。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓人眼前一亮的關於大數據決策的書，雖然我纔剛翻開幾頁，但已經能感受到作者深厚的功底和前瞻性的視野。書中開篇就點明瞭大數據在現代商業環境中日益增長的重要性，不僅僅是技術的堆砌，更是驅動企業轉型升級的關鍵引擎。它不僅僅停留在理論層麵，而是深入淺齣地闡述瞭如何將海量的數據轉化為具有 actionable insights 的商業決策，這一點對於許多還在摸索中的企業來說，無疑是一劑強心針。我特彆欣賞作者在介紹概念時，並沒有使用過於晦澀的專業術語，而是用瞭很多貼近實際的商業案例來佐證，這讓我這個非技術背景的讀者也能輕鬆理解。書中的邏輯綫非常清晰，從數據的采集、清洗、分析，到最終的決策輸齣，每一步都銜接得非常自然。我尤其期待後麵能看到更多關於不同行業如何運用大數據進行決策的具體案例，以及作者對於未來大數據發展趨勢的預測，相信這本書會給我帶來很多啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書《大數據決策 商業智能實戰指南》的整體風格，給我的感覺是既有高度又有深度。作者不僅僅是羅列瞭各種大數據工具和技術，而是從戰略層麵深入剖析瞭大數據決策的意義和價值。它讓我意識到，在大數據時代，決策不再是經驗主義的産物，而是基於數據驅動的科學過程。我特彆期待書中關於如何建立數據驅動型企業文化的內容。很多時候，技術本身並不是最大的障礙，而是組織內部對數據價值的認知和接受程度。如果企業缺乏數據意識，再先進的技術也難以發揮作用。我希望作者能提供一些關於如何打破部門壁壘，促進數據共享，以及培養員工數據素養的實用建議。這對於推動企業整體的數字化轉型，無疑是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀《大數據決策 商業智能實戰指南》之前，我對“大數據決策”這個概念有些模糊，甚至覺得離我所在的行業有些遙遠。然而，這本書卻以一種極其接地氣的方式，讓我看到瞭大數據在各個領域都能發揮的巨大潛力。書中關於數據分析在産品開發和創新中的應用，讓我眼前一亮。我一直在思考如何通過分析用戶反饋和市場數據，來優化我們的産品功能，甚至研發齣更符閤用戶需求的新産品。我希望書中能提供更具體的案例，展示如何從海量用戶數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為可執行的産品改進計劃。此外，關於如何構建一個可持續的大數據分析流程，以及如何衡量大數據項目帶來的 ROI，也是我非常感興趣的部分。這本書讓我看到瞭將大數據轉化為實際商業價值的可能性。

評分☆☆☆☆☆

初拿到《大數據決策 商業智能實戰指南》這本書，就被它務實的名字吸引瞭。我是一個在傳統零售行業摸爬滾打多年的經理，深知數據在決策中的分量，但常常感到力不從心，不知道如何有效地利用有限的數據産生最大的價值。這本書的齣現，仿佛給我打開瞭一扇新世界的大門。它並沒有迴避大數據帶來的挑戰，反而直麵問題，提供瞭切實可行的解決方案。我特彆關注書中關於數據可視化和儀錶盤構建的部分，因為在我看來，一個直觀易懂的報錶比洋洋灑灑的技術文檔更有說服力。我迫切希望瞭解如何通過這些工具，將復雜的數據轉化為一目瞭然的洞察，從而更好地指導日常的營銷、庫存和客戶管理。書中的“實戰”二字，讓我對它充滿瞭期待，相信它能夠提供許多可以直接落地的方法論，而不是空中樓閣的理論。