商業分析：基於大數據實踐與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 傑伊·利博維茨 著，劉斌，樓誌斌，林建忠 譯

圖書標籤:

• 商業分析
• 大數據
• 數據分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 決策支持
• 數據可視化
• Python
• R語言
• 機器學習

齣版社： 復旦大學齣版社

ISBN：9787309125450

版次：1

商品編碼：12010811

包裝：平裝

叢書名： 尚商譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　《商業分析：基於大數據實踐與應用》一書是上海商業發展研究院前期齣版譯著《大數據與商業分析》的姊妹篇。《商業分析：基於大數據實踐與應用》從商業分析價值、分析信息産生新的見解、商業智能儀錶盤的執行流程、數據挖掘、商業情報的大數據分析、數據和文本挖掘及神經網絡原理及應用、數據過剩時代的信息戰略、數據挖掘的法律和隱私問題等方麵，對商業分析從理論到實踐及其相關的法律和社會問題作瞭全麵的分析和論述，對信息係統、信息技術甚至是一些計算機編程在現代商業中的應用也具有重要的指導意義。
　　《商業分析：基於大數據實踐與應用》適閤各類組織管理決策人員、信息技術人員理解和掌握商業分析的專業書籍，也是一本適閤於在校大學生和研究生學習大數據分析專業知識的輔助讀物。

作者簡介

　　傑伊·利博維茨博士是馬裏蘭大學學院研究生院管理與技術講座教授，曾任約翰霍普全斯大學凱瑞商學院教授。利博維茨博士擔任過馬裏蘭大學巴爾的摩分校信息係統的特聘教授、喬治·華盛頓大學管理科學教授及美國陸軍戰爭學院人工智能講座教授。在進入約翰霍普金斯大學之前，利博維茨博士是美國國傢航空航天局戈達德太空飛行中心的一位知識管理高管。

目錄

第一章 商業分析的價值
概念
麵臨的挑戰
技術與問題

第二章 運用分析學從信息中獲取洞察力
引言
分析的類型以及它們産生的收益
用商業分析解決典型的商業問題
分析學項目的案例
分析過程
總結
參考文獻

第三章 管理／績效儀錶盤
曆史
質量儀錶盤
什麼是儀錶盤？
報告、記分卡和儀錶盤
儀錶盤結構
指標
高效的儀錶盤設計
儀錶盤趨勢
總結

第四章 數據挖掘：使大數據有意義
介紹
數據挖掘
數據挖掘工具
統計預測量與數據挖掘
統計挖掘的術語：讓你看起來更像數據挖掘者
客戶流失：一個商業例子
文本分析
小結

第五章 商務智能大數據分析
大數據相關的概念、技術、問題、應用以及趨勢的討論
大數據技術
應用
大數據的未來
關鍵點總結
參考文獻

第六章 文本挖掘基礎
介紹
概念
標簽技術
應用
趨勢

第七章 神經網絡基本原理
引言
數學基礎
神經網絡模型
討論與結論

第八章 社交媒體效果評估：數據過剩時代的信息戰略
引言
基於目標的報告
從網站追蹤開始
評估指標
評估工具
影響力
總結

第九章 數據挖掘的法律和隱私問題
介紹
為什麼數據挖掘成為新的關注點
隱私法概述
國傢安全
政府和私營部門數據收集的重疊／共享使用
對私營部門入侵的保護
聯邦數據挖掘監管原則
私營部門信息監管
結論
結語 關於商業分析的部分思考
商業分析和決策
未來

穿越數據洪流，洞見商業未來：解密決策的科學與藝術 在信息爆炸、瞬息萬變的商業浪潮中，每一個決策都如同在迷霧中航行，稍有不慎便可能偏離航道，甚至觸礁沉沒。然而，我們早已告彆瞭憑感覺、靠經驗的時代。如今，一股強大的力量正以前所未有的速度重塑著商業格局——那就是數據。數據不再僅僅是冰冷的數字，它們是企業寶貴的財富，蘊藏著洞察市場趨勢、理解客戶行為、優化運營效率、乃至預見未來商機的關鍵密碼。 本書並非直接呈現“商業分析：基於大數據實踐與應用”這本書的某一章、某一節，或其具體案例的復述。相反，它旨在為你搭建一個更為宏觀、更為深邃的理解框架，讓你撥開數據的迷霧，掌握駕馭數據、驅動商業增長的思維模式和核心能力。我們將一起探索，如何從海量、異構、高速流動的數據洪流中，提煉齣具有價值的洞察，並將這些洞察轉化為切實可行的商業策略。 第一章：理解商業分析的本質：從數據到洞察，再到行動 商業分析，遠不止是統計和建模。它是一門融閤瞭科學嚴謹性與商業智慧的學科，核心在於通過係統化的方法，將原始數據轉化為能夠指導決策的“洞察”（Insight），並最終驅動“行動”（Action）。 數據的旅程： 我們將首先關注數據是如何産生、收集、存儲和治理的。理解數據的來源、質量、完整性以及潛在的偏見，是進行任何有效分析的前提。從交易記錄、用戶行為日誌、社交媒體互動，到物聯網傳感器數據，不同來源的數據呈現齣迥異的特徵，也需要不同的處理方式。 分析的維度： 商業分析涵蓋瞭多種維度，從描述性分析（發生瞭什麼？），到診斷性分析（為什麼發生？），再到預測性分析（未來會發生什麼？），直至規範性分析（我們應該做什麼？）。每一層級的分析都要求我們運用不同的技術和工具，並提齣更深層次的問題。 洞察的提煉： 洞察並非簡單的數據報錶。它需要我們深入理解業務場景，將數據發現與商業邏輯相結閤，發現那些不那麼顯而易見，卻對業務至關重要的關聯和規律。一個好的洞察，能夠點醒迷茫，指明方嚮。 行動的轉化： 數據分析的最終價值在於驅動行動。我們將探討如何將數據洞察有效地傳達給業務決策者，如何設計和實施基於數據的行動計劃，以及如何衡量行動的成效，形成一個持續優化的閉環。 第二章：解構數據分析的驅動力：大數據時代的機遇與挑戰 “大數據”並非憑空齣現，它是技術進步、業務發展以及數據爆炸式增長的必然結果。理解大數據的特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value），是把握商業分析新機遇的關鍵。 海量與高速： 數據的規模和生成速度前所未有。這意味著傳統的分析方法和工具往往力不從心。我們需要掌握能夠處理 PB 甚至 EB 級彆數據的技術，以及能夠實時或近實時處理流式數據的能力。 多樣與復雜： 數據類型日益豐富，結構化、半結構化、非結構化數據並存。文本、圖像、視頻、音頻等非結構化數據的分析，為我們提供瞭更廣闊的視角，但也對技術提齣瞭更高的要求。 真實與可信： 數據的真實性和準確性是分析結果可靠的基石。如何識彆和處理不準確、不完整或存在偏見的數據，是數據治理和質量控製的重要環節。 價值挖掘： 並非所有數據都具有商業價值。關鍵在於如何從海量數據中，精準地識彆齣那些能夠驅動業務增長、提升競爭優勢的數據，並將其轉化為可量化的商業價值。 第三章：洞察的工具箱：核心分析方法與技術概覽 要將數據轉化為洞察，我們需要一係列強大的工具和方法。本章將為你勾勒齣商業分析的核心技術圖譜，並介紹一些常用的分析方法。 統計學基礎： 描述性統計（均值、中位數、方差等）、推斷性統計（假設檢驗、置信區間等），是理解數據分布、檢驗假設的基石。 數據可視化： 將復雜的數據以直觀、易懂的圖錶形式呈現，是發現模式、傳達洞察的利器。我們將探討不同可視化圖錶的適用場景，以及如何利用可視化工具，讓數據“說話”。 機器學習基礎： 監督學習（迴歸、分類）、無監督學習（聚類、降維）、強化學習，是實現預測、分類、模式發現等高級分析任務的核心。例如，如何利用機器學習模型預測客戶流失，或對産品進行智能分類。 數據挖掘技術： 關聯規則挖掘（如購物籃分析）、序列模式挖掘、異常檢測等，幫助我們發現數據中隱藏的有趣模式和規律。 商業智能（BI）工具： Tableau, Power BI, QlikView 等 BI 工具，能夠幫助企業構建數據看闆，實現數據的自助式分析和報錶生成，賦能業務人員。 數據處理與管理技術： SQL、Python (Pandas, NumPy)、R 語言，以及大數據處理框架如 Spark、Hadoop，是進行數據清洗、轉換、分析和建模的常用工具。 第四章：業務場景中的數據智慧：跨領域的應用實踐 商業分析的應用無處不在，它滲透到企業運營的每一個環節，為不同部門提供決策支持。 市場營銷： 客戶細分、精準營銷、渠道優化、廣告效果評估、社交媒體情感分析。例如，通過分析用戶瀏覽和購買行為，預測其潛在興趣，推送個性化商品推薦。 銷售管理： 銷售預測、客戶關係管理（CRM）分析、銷售漏鬥優化、價格策略製定。例如，預測未來一段時間的銷售額，幫助企業閤理備貨和製定銷售目標。 産品開發與管理： 用戶需求分析、産品功能優先級排序、用戶體驗優化、産品生命周期管理。例如，通過分析用戶對産品功能的反饋，指導産品迭代方嚮。 運營與供應鏈： 庫存管理、物流優化、生産效率提升、風險預警。例如，通過分析曆史數據和外部因素，預測設備故障，提前進行維護。 風險管理與閤規： 欺詐檢測、信用風險評估、閤規性監控。例如，識彆信用卡交易中的異常模式，及時阻止欺詐行為。 人力資源： 員工績效分析、人纔招聘優化、員工流失預測。例如，分析影響員工流失的因素，製定 Retention 策略。 第五章：構建數據驅動的商業文化：從技術到組織的蛻變 技術的引入隻是第一步，真正讓數據分析發揮價值，需要組織文化的支撐和變革。 數據素養的提升： 培養全體員工的數據意識和基本的數據解讀能力，讓他們能夠理解數據的重要性，並積極運用數據指導工作。 跨部門協作： 打破部門壁壘，促進業務部門與數據分析團隊之間的有效溝通和協作，確保數據分析的成果能夠真正落地。 數據治理與倫理： 建立完善的數據管理體係，確保數據的準確性、安全性和隱私性。同時，關注數據分析中的倫理問題，避免歧視和不公平。 領導層的支持： 數據驅動的變革需要自上而下的推動。領導層的堅定支持和示範作用，是成功轉型的關鍵。 持續學習與創新： 數據分析領域技術更新迭代迅速，鼓勵團隊持續學習新知識、探索新方法，保持技術的前瞻性。 結語： 數據是現代商業的血液，而商業分析則是讓這血液流動起來，為企業注入活力、指引方嚮的“心髒”。本書旨在為你提供一個廣闊的視野，讓你能夠理解數據分析的宏大圖景，掌握其核心思維和方法論，並能在未來的商業實踐中，自如地駕馭數據，洞見未來，做齣更明智、更具影響力的決策。這並非一本“食譜”，而是一次關於“如何烹飪”的深度探討，它將激發你內在的思考，引導你走嚮屬於自己的數據智慧之路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計就充滿瞭質感，封麵采用深邃的藍色調，搭配燙金的書名，在書架上格外醒目。翻開第一頁，那種厚重感就撲麵而來，讓人對接下來的內容充滿瞭期待。我是一名剛入行不久的商業分析師，一直覺得自己在數據驅動決策方麵還有很多不足。市麵上關於大數據分析的書籍琳琅滿目，但很多要麼過於理論化，要麼過於技術化，讓我這個非科班齣身的感到吃力。我希望找到一本能夠真正將理論與實踐相結閤，並且能讓我切實感受到大數據在商業世界中是如何發揮作用的書。特彆是對於那些正在轉型期、希望通過數據優化運營、提升營銷效果、甚至孵化新商業模式的企業來說，如何係統性地構建大數據分析能力，從海量數據中挖掘齣有價值的洞察，是他們麵臨的巨大挑戰。這本書的標題，尤其是“基於大數據實踐與應用”這幾個字，立刻吸引瞭我。我非常好奇它會如何去闡述大數據分析的落地過程，會不會提供一些案例研究，或者一些實用的方法論，能夠指導我如何從零開始搭建一個屬於自己的分析框架。我最看重的是它能否解答“知其然”之外的“所以然”，讓我明白為什麼這樣做，這樣做有什麼好處，以及在實際操作中可能會遇到哪些坑。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的封麵設計和排版印刷都非常滿意，紙張的質感很好，閱讀起來非常舒適。我是一名對新興技術充滿好奇心的創業者，一直在關注大數據在各個行業中的應用潛力。在我看來，大數據不僅僅是一種技術，更是一種思維方式，一種能夠顛覆傳統商業模式的力量。我希望這本書能夠深入淺齣地解讀大數據分析的核心概念，並結閤實際的商業場景，展示大數據是如何幫助企業實現創新和增長的。我特彆希望看到書中能夠包含一些前沿的案例，例如，在電商領域，大數據是如何幫助平颱實現個性化推薦，提升用戶轉化率的？在金融領域，大數據是如何被用於風險評估和反欺詐的？在醫療領域，大數據又扮演著什麼樣的角色？我希望通過閱讀這本書，能夠拓寬我的視野，瞭解不同行業如何利用大數據解決實際問題，從而激發我為自己的創業項目尋找新的可能性。同時，我也希望書中能夠提供一些關於如何構建大數據分析團隊，以及如何培養數據驅動的企業文化的建議，畢竟，再好的技術也需要與之匹配的組織能力來支撐。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個長期在市場一綫摸爬滾打的銷售經理而言，如何讓數據真正服務於銷售增長，是我一直在思考的問題。我們每天都會産生大量的銷售數據，客戶信息、交易記錄、營銷活動反饋等等，但這些數據往往分散在不同的係統裏，散落得像一盤散沙，很難形成一個完整的客戶畫像，更彆提基於此去做精準營銷或者製定有效的銷售策略瞭。我特彆希望這本書能夠提供一些關於如何整閤、清洗、並分析這些分散數據的思路和方法。我曾經嘗試過一些數據分析工具，但往往因為缺乏理論指導，隻是停留在簡單的報錶製作層麵，無法深入挖掘數據背後的驅動因素。我渴望找到一本能夠教我如何從銷售數據的角度，去理解客戶行為，預測市場趨勢，識彆潛在的銷售機會，並最終將這些分析結果轉化為 actionable insights，指導銷售團隊更有效地工作。例如，如何利用客戶購買曆史和偏好數據，來推薦最適閤的産品？如何通過分析營銷活動的 ROI，來優化預算分配？甚至是如何通過分析競爭對手的公開數據，來調整我們的定價策略？這些都是我非常關心的問題，希望這本書能夠給我一些啓發和實用的指導，讓數據真正成為我銷售工作的“超級助推器”。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在企業戰略規劃部門工作的資深人士，我深知數據在製定公司長遠發展方嚮中的重要性。我們部門的工作，很大程度上就是基於對市場趨勢、競爭態勢以及自身運營狀況的深入分析，來為公司提供決策支持。而大數據，無疑是實現這種深度分析最強大的工具。我希望這本書能夠提供一種宏觀的視角，去闡述大數據分析在企業戰略層麵的應用。不僅僅是戰術層麵的數據優化，而是如何通過大數據洞察，去發現新的市場機會，預測行業變革，甚至重塑商業模式。我尤其感興趣的是，如何利用大數據分析來評估新興技術的商業可行性，如何通過分析海量用戶反饋，來指導産品創新和迭代，以及如何構建一套能夠持續為企業提供戰略洞察的大數據分析體係。我希望這本書能夠提供一些係統性的框架和方法論，幫助我們更好地理解大數據如何賦能企業戰略決策，並為我們部門的研究工作提供堅實的理論基礎和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對統計學和機器學習理論充滿興趣的在校學生，正在尋找能夠將課堂知識與實際應用相結閤的參考書籍。市麵上很多理論書籍雖然嚴謹，但往往缺乏實際案例的支撐，讓我難以理解這些復雜的算法和模型在現實商業世界中是如何落地和發揮作用的。我希望這本書能夠以一種通俗易懂的方式，講解大數據分析中的關鍵技術和方法，並重點強調它們在商業場景中的實際應用。例如，當書中提到某種迴歸模型時，我希望能夠看到它在預測銷售額或客戶流失方麵的具體應用；當書中講解分類算法時，我希望能夠看到它在用戶畫像或市場細分中的實例。我尤其關注書中是否能提供一些指導，幫助我理解如何選擇閤適的分析方法來解決特定的商業問題，以及如何將分析結果有效地傳達給非技術背景的決策者。我希望通過閱讀這本書，能夠更好地理解理論與實踐之間的橋梁，為我未來的職業發展打下堅實的基礎，讓我能夠自信地將所學知識應用於解決實際的商業挑戰。