商业分析：基于大数据实践与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 杰伊·利博维茨 著，刘斌，楼志斌，林建忠 译

图书标签:

• 商业分析
• 大数据
• 数据分析
• 商业智能
• 数据挖掘
• 决策支持
• 数据可视化
• Python
• R语言
• 机器学习

出版社： 复旦大学出版社

ISBN：9787309125450

版次：1

商品编码：12010811

包装：平装

丛书名： 尚商译丛

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《商业分析：基于大数据实践与应用》一书是上海商业发展研究院前期出版译著《大数据与商业分析》的姊妹篇。《商业分析：基于大数据实践与应用》从商业分析价值、分析信息产生新的见解、商业智能仪表盘的执行流程、数据挖掘、商业情报的大数据分析、数据和文本挖掘及神经网络原理及应用、数据过剩时代的信息战略、数据挖掘的法律和隐私问题等方面，对商业分析从理论到实践及其相关的法律和社会问题作了全面的分析和论述，对信息系统、信息技术甚至是一些计算机编程在现代商业中的应用也具有重要的指导意义。
　　《商业分析：基于大数据实践与应用》适合各类组织管理决策人员、信息技术人员理解和掌握商业分析的专业书籍，也是一本适合于在校大学生和研究生学习大数据分析专业知识的辅助读物。

作者简介

　　杰伊·利博维茨博士是马里兰大学学院研究生院管理与技术讲座教授，曾任约翰霍普全斯大学凯瑞商学院教授。利博维茨博士担任过马里兰大学巴尔的摩分校信息系统的特聘教授、乔治·华盛顿大学管理科学教授及美国陆军战争学院人工智能讲座教授。在进入约翰霍普金斯大学之前，利博维茨博士是美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心的一位知识管理高管。

目录

第一章 商业分析的价值
概念
面临的挑战
技术与问题

第二章 运用分析学从信息中获取洞察力
引言
分析的类型以及它们产生的收益
用商业分析解决典型的商业问题
分析学项目的案例
分析过程
总结
参考文献

第三章 管理／绩效仪表盘
历史
质量仪表盘
什么是仪表盘？
报告、记分卡和仪表盘
仪表盘结构
指标
高效的仪表盘设计
仪表盘趋势
总结

第四章 数据挖掘：使大数据有意义
介绍
数据挖掘
数据挖掘工具
统计预测量与数据挖掘
统计挖掘的术语：让你看起来更像数据挖掘者
客户流失：一个商业例子
文本分析
小结

第五章 商务智能大数据分析
大数据相关的概念、技术、问题、应用以及趋势的讨论
大数据技术
应用
大数据的未来
关键点总结
参考文献

第六章 文本挖掘基础
介绍
概念
标签技术
应用
趋势

第七章 神经网络基本原理
引言
数学基础
神经网络模型
讨论与结论

第八章 社交媒体效果评估：数据过剩时代的信息战略
引言
基于目标的报告
从网站追踪开始
评估指标
评估工具
影响力
总结

第九章 数据挖掘的法律和隐私问题
介绍
为什么数据挖掘成为新的关注点
隐私法概述
国家安全
政府和私营部门数据收集的重叠／共享使用
对私营部门入侵的保护
联邦数据挖掘监管原则
私营部门信息监管
结论
结语 关于商业分析的部分思考
商业分析和决策
未来

穿越数据洪流，洞见商业未来：解密决策的科学与艺术 在信息爆炸、瞬息万变的商业浪潮中，每一个决策都如同在迷雾中航行，稍有不慎便可能偏离航道，甚至触礁沉没。然而，我们早已告别了凭感觉、靠经验的时代。如今，一股强大的力量正以前所未有的速度重塑着商业格局——那就是数据。数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是企业宝贵的财富，蕴藏着洞察市场趋势、理解客户行为、优化运营效率、乃至预见未来商机的关键密码。 本书并非直接呈现“商业分析：基于大数据实践与应用”这本书的某一章、某一节，或其具体案例的复述。相反，它旨在为你搭建一个更为宏观、更为深邃的理解框架，让你拨开数据的迷雾，掌握驾驭数据、驱动商业增长的思维模式和核心能力。我们将一起探索，如何从海量、异构、高速流动的数据洪流中，提炼出具有价值的洞察，并将这些洞察转化为切实可行的商业策略。 第一章：理解商业分析的本质：从数据到洞察，再到行动 商业分析，远不止是统计和建模。它是一门融合了科学严谨性与商业智慧的学科，核心在于通过系统化的方法，将原始数据转化为能够指导决策的“洞察”（Insight），并最终驱动“行动”（Action）。 数据的旅程： 我们将首先关注数据是如何产生、收集、存储和治理的。理解数据的来源、质量、完整性以及潜在的偏见，是进行任何有效分析的前提。从交易记录、用户行为日志、社交媒体互动，到物联网传感器数据，不同来源的数据呈现出迥异的特征，也需要不同的处理方式。 分析的维度： 商业分析涵盖了多种维度，从描述性分析（发生了什么？），到诊断性分析（为什么发生？），再到预测性分析（未来会发生什么？），直至规范性分析（我们应该做什么？）。每一层级的分析都要求我们运用不同的技术和工具，并提出更深层次的问题。 洞察的提炼： 洞察并非简单的数据报表。它需要我们深入理解业务场景，将数据发现与商业逻辑相结合，发现那些不那么显而易见，却对业务至关重要的关联和规律。一个好的洞察，能够点醒迷茫，指明方向。 行动的转化： 数据分析的最终价值在于驱动行动。我们将探讨如何将数据洞察有效地传达给业务决策者，如何设计和实施基于数据的行动计划，以及如何衡量行动的成效，形成一个持续优化的闭环。 第二章：解构数据分析的驱动力：大数据时代的机遇与挑战 “大数据”并非凭空出现，它是技术进步、业务发展以及数据爆炸式增长的必然结果。理解大数据的特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value），是把握商业分析新机遇的关键。 海量与高速： 数据的规模和生成速度前所未有。这意味着传统的分析方法和工具往往力不从心。我们需要掌握能够处理 PB 甚至 EB 级别数据的技术，以及能够实时或近实时处理流式数据的能力。 多样与复杂： 数据类型日益丰富，结构化、半结构化、非结构化数据并存。文本、图像、视频、音频等非结构化数据的分析，为我们提供了更广阔的视角，但也对技术提出了更高的要求。 真实与可信： 数据的真实性和准确性是分析结果可靠的基石。如何识别和处理不准确、不完整或存在偏见的数据，是数据治理和质量控制的重要环节。 价值挖掘： 并非所有数据都具有商业价值。关键在于如何从海量数据中，精准地识别出那些能够驱动业务增长、提升竞争优势的数据，并将其转化为可量化的商业价值。 第三章：洞察的工具箱：核心分析方法与技术概览 要将数据转化为洞察，我们需要一系列强大的工具和方法。本章将为你勾勒出商业分析的核心技术图谱，并介绍一些常用的分析方法。 统计学基础： 描述性统计（均值、中位数、方差等）、推断性统计（假设检验、置信区间等），是理解数据分布、检验假设的基石。 数据可视化： 将复杂的数据以直观、易懂的图表形式呈现，是发现模式、传达洞察的利器。我们将探讨不同可视化图表的适用场景，以及如何利用可视化工具，让数据“说话”。 机器学习基础： 监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习，是实现预测、分类、模式发现等高级分析任务的核心。例如，如何利用机器学习模型预测客户流失，或对产品进行智能分类。 数据挖掘技术： 关联规则挖掘（如购物篮分析）、序列模式挖掘、异常检测等，帮助我们发现数据中隐藏的有趣模式和规律。 商业智能（BI）工具： Tableau, Power BI, QlikView 等 BI 工具，能够帮助企业构建数据看板，实现数据的自助式分析和报表生成，赋能业务人员。 数据处理与管理技术： SQL、Python (Pandas, NumPy)、R 语言，以及大数据处理框架如 Spark、Hadoop，是进行数据清洗、转换、分析和建模的常用工具。 第四章：业务场景中的数据智慧：跨领域的应用实践 商业分析的应用无处不在，它渗透到企业运营的每一个环节，为不同部门提供决策支持。 市场营销： 客户细分、精准营销、渠道优化、广告效果评估、社交媒体情感分析。例如，通过分析用户浏览和购买行为，预测其潜在兴趣，推送个性化商品推荐。 销售管理： 销售预测、客户关系管理（CRM）分析、销售漏斗优化、价格策略制定。例如，预测未来一段时间的销售额，帮助企业合理备货和制定销售目标。 产品开发与管理： 用户需求分析、产品功能优先级排序、用户体验优化、产品生命周期管理。例如，通过分析用户对产品功能的反馈，指导产品迭代方向。 运营与供应链： 库存管理、物流优化、生产效率提升、风险预警。例如，通过分析历史数据和外部因素，预测设备故障，提前进行维护。 风险管理与合规： 欺诈检测、信用风险评估、合规性监控。例如，识别信用卡交易中的异常模式，及时阻止欺诈行为。 人力资源： 员工绩效分析、人才招聘优化、员工流失预测。例如，分析影响员工流失的因素，制定 Retention 策略。 第五章：构建数据驱动的商业文化：从技术到组织的蜕变 技术的引入只是第一步，真正让数据分析发挥价值，需要组织文化的支撑和变革。 数据素养的提升： 培养全体员工的数据意识和基本的数据解读能力，让他们能够理解数据的重要性，并积极运用数据指导工作。 跨部门协作： 打破部门壁垒，促进业务部门与数据分析团队之间的有效沟通和协作，确保数据分析的成果能够真正落地。 数据治理与伦理： 建立完善的数据管理体系，确保数据的准确性、安全性和隐私性。同时，关注数据分析中的伦理问题，避免歧视和不公平。 领导层的支持： 数据驱动的变革需要自上而下的推动。领导层的坚定支持和示范作用，是成功转型的关键。 持续学习与创新： 数据分析领域技术更新迭代迅速，鼓励团队持续学习新知识、探索新方法，保持技术的前瞻性。 结语： 数据是现代商业的血液，而商业分析则是让这血液流动起来，为企业注入活力、指引方向的“心脏”。本书旨在为你提供一个广阔的视野，让你能够理解数据分析的宏大图景，掌握其核心思维和方法论，并能在未来的商业实践中，自如地驾驭数据，洞见未来，做出更明智、更具影响力的决策。这并非一本“食谱”，而是一次关于“如何烹饪”的深度探讨，它将激发你内在的思考，引导你走向属于自己的数据智慧之路。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的封面设计和排版印刷都非常满意，纸张的质感很好，阅读起来非常舒适。我是一名对新兴技术充满好奇心的创业者，一直在关注大数据在各个行业中的应用潜力。在我看来，大数据不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种能够颠覆传统商业模式的力量。我希望这本书能够深入浅出地解读大数据分析的核心概念，并结合实际的商业场景，展示大数据是如何帮助企业实现创新和增长的。我特别希望看到书中能够包含一些前沿的案例，例如，在电商领域，大数据是如何帮助平台实现个性化推荐，提升用户转化率的？在金融领域，大数据是如何被用于风险评估和反欺诈的？在医疗领域，大数据又扮演着什么样的角色？我希望通过阅读这本书，能够拓宽我的视野，了解不同行业如何利用大数据解决实际问题，从而激发我为自己的创业项目寻找新的可能性。同时，我也希望书中能够提供一些关于如何构建大数据分析团队，以及如何培养数据驱动的企业文化的建议，毕竟，再好的技术也需要与之匹配的组织能力来支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在企业战略规划部门工作的资深人士，我深知数据在制定公司长远发展方向中的重要性。我们部门的工作，很大程度上就是基于对市场趋势、竞争态势以及自身运营状况的深入分析，来为公司提供决策支持。而大数据，无疑是实现这种深度分析最强大的工具。我希望这本书能够提供一种宏观的视角，去阐述大数据分析在企业战略层面的应用。不仅仅是战术层面的数据优化，而是如何通过大数据洞察，去发现新的市场机会，预测行业变革，甚至重塑商业模式。我尤其感兴趣的是，如何利用大数据分析来评估新兴技术的商业可行性，如何通过分析海量用户反馈，来指导产品创新和迭代，以及如何构建一套能够持续为企业提供战略洞察的大数据分析体系。我希望这本书能够提供一些系统性的框架和方法论，帮助我们更好地理解大数据如何赋能企业战略决策，并为我们部门的研究工作提供坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对统计学和机器学习理论充满兴趣的在校学生，正在寻找能够将课堂知识与实际应用相结合的参考书籍。市面上很多理论书籍虽然严谨，但往往缺乏实际案例的支撑，让我难以理解这些复杂的算法和模型在现实商业世界中是如何落地和发挥作用的。我希望这本书能够以一种通俗易懂的方式，讲解大数据分析中的关键技术和方法，并重点强调它们在商业场景中的实际应用。例如，当书中提到某种回归模型时，我希望能够看到它在预测销售额或客户流失方面的具体应用；当书中讲解分类算法时，我希望能够看到它在用户画像或市场细分中的实例。我尤其关注书中是否能提供一些指导，帮助我理解如何选择合适的分析方法来解决特定的商业问题，以及如何将分析结果有效地传达给非技术背景的决策者。我希望通过阅读这本书，能够更好地理解理论与实践之间的桥梁，为我未来的职业发展打下坚实的基础，让我能够自信地将所学知识应用于解决实际的商业挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个长期在市场一线摸爬滚打的销售经理而言，如何让数据真正服务于销售增长，是我一直在思考的问题。我们每天都会产生大量的销售数据，客户信息、交易记录、营销活动反馈等等，但这些数据往往分散在不同的系统里，散落得像一盘散沙，很难形成一个完整的客户画像，更别提基于此去做精准营销或者制定有效的销售策略了。我特别希望这本书能够提供一些关于如何整合、清洗、并分析这些分散数据的思路和方法。我曾经尝试过一些数据分析工具，但往往因为缺乏理论指导，只是停留在简单的报表制作层面，无法深入挖掘数据背后的驱动因素。我渴望找到一本能够教我如何从销售数据的角度，去理解客户行为，预测市场趋势，识别潜在的销售机会，并最终将这些分析结果转化为 actionable insights，指导销售团队更有效地工作。例如，如何利用客户购买历史和偏好数据，来推荐最适合的产品？如何通过分析营销活动的 ROI，来优化预算分配？甚至是如何通过分析竞争对手的公开数据，来调整我们的定价策略？这些都是我非常关心的问题，希望这本书能够给我一些启发和实用的指导，让数据真正成为我销售工作的“超级助推器”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计就充满了质感，封面采用深邃的蓝色调，搭配烫金的书名，在书架上格外醒目。翻开第一页，那种厚重感就扑面而来，让人对接下来的内容充满了期待。我是一名刚入行不久的商业分析师，一直觉得自己在数据驱动决策方面还有很多不足。市面上关于大数据分析的书籍琳琅满目，但很多要么过于理论化，要么过于技术化，让我这个非科班出身的感到吃力。我希望找到一本能够真正将理论与实践相结合，并且能让我切实感受到大数据在商业世界中是如何发挥作用的书。特别是对于那些正在转型期、希望通过数据优化运营、提升营销效果、甚至孵化新商业模式的企业来说，如何系统性地构建大数据分析能力，从海量数据中挖掘出有价值的洞察，是他们面临的巨大挑战。这本书的标题，尤其是“基于大数据实践与应用”这几个字，立刻吸引了我。我非常好奇它会如何去阐述大数据分析的落地过程，会不会提供一些案例研究，或者一些实用的方法论，能够指导我如何从零开始搭建一个属于自己的分析框架。我最看重的是它能否解答“知其然”之外的“所以然”，让我明白为什么这样做，这样做有什么好处，以及在实际操作中可能会遇到哪些坑。