数据为王：企业大数据挖掘与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周浩 著

图书标签:

• 大数据
• 数据挖掘
• 数据分析
• 商业智能
• 企业应用
• 数据战略
• 数据科学
• 机器学习
• 商业分析
• 数据驱动

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121301865

版次：1

商品编码：12012179

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：轻型纸

页数：172

字数：184000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：IT公司从业人员、时尚白领、互联网从业者、大数据从业者、营销管理者、企业管理者

在未来商业的发展中，大数据将作为一种重要的商业发展模式：

带动各行各业的发展和进步

让数据化的思考成为“直觉”的思考方式

带来新的变革和滚滚红利

带来一场思维的变革

内容简介

　　大数据时代迅猛到来，越来越多的企业开始加入数据的搜集和挖掘之中，将大数据营销应用到企业的发展之中。大数据作为未来重要的新型商业发展模式，在移动互联网的支持下，已经受到各行各业的重视，成为企业发展的一个重要数据营销依据。
　　《数据为王：企业大数据挖掘与分析》上篇通过对大数据的详细解读，以及中国企业如何进行数据的挖掘，让读者对大数据营销有一个初步了解。下篇通过对大数据营销模式的详细分析，列举了大数据在金融业、餐饮业、医疗业、工业以及其他行业中的实际应用，可以让读者对大数据营销在生活中的应用有一个认知，将思维从理解的认知中解放出来，面向实际营销思考。
　　《数据为王：企业大数据挖掘与分析》将带来一种全新的思维方式，成为引领人们开拓新的商业模式的重要支持。

目录

第1章 互联网时代，得数据者得天下
全面认识大数据
大数据是一种思维方式
大数据和移动互联网发展的关系
大数据决定企业的竞争力
阿尔法狗用大数据战胜人类

第2章 中国企业如何挖掘大数据
数据从哪里来
企业大数据的“31”体系
采集与存储平台
分析与挖掘平台
洞察与决策平台
数据安全平台
企业挖掘数据的方法
客户端数据分析工具
客户端数据挖掘工具
数据存储——数据库系统
企业要学会对数据资产进行保值增值

第3章 与大数据息息相关的重要关键词
互联网思维
数据为王——企业大数据挖掘与分析
云计算
物联网
O2O营销
人工智能
工业4．0

第4章 大数据营销的四种模式和三大误区
大数据营销的四种模式
大数据营销的三大误区
误区1：只有大企业、大机构才可以开展大数据战略
误区2：要想做大商业就必须拥有大数据
误区3：拥有大数据就可以确保万无一失

第5章 大数据让精准营销成为可能
精准营销：你想要的，正是我所推销的
撒网：不广撒网，也能多捕鱼
让数据发声，摒弃“拍脑袋”决策
大数据让企业直接命中客户需求点
分析用户特征与行为，找出用户需求

第6章 大数据让互联网金融畅通无阻
移动支付的核心是大数据
P2P网贷利用大数据，让人人都可以投融资
平安保险：金融移动互联网跨界创新产品
中信银行：大数据打造全流程网银
招商银行：利用大数据进行创新营销

第7章 大数据与餐饮业
企业利用大数据在菜谱上做文章
日本麦当劳玩转大数据营销
摇周边，餐饮企业的引流利器
美团、大众点评用大数据开展业务
绝味鸭脖的大数据经营模式

第8章 大数据与医疗
智慧医疗的本质是大数据
腾爱医疗战略：腾讯用大数据构建互联网＋医疗连接器
“春雨医生”让医疗“私人定制”成为可能
阿里云为分级诊疗战略落地保驾护航
求人不如求己的智能APP

第9章 大数据与工业
大数据时代，需求决定生产
个性化生产，让消费者参与产品设计
华为：布局万物互联的工业4．0大数据时代
长虹：进军数字化和个性化，推进智能化工厂转型
海尔：用大数据为客户提供私人定制服务

第10章 大数据其他行业
互联网+大数据影视业
互联网+大数据旅游业
互联网+大数据交通业
互联网+大数据教育业
互联网+大数据农业

前言/序言

　　自 2010 年，“大数据”的概念由美国数据科学家维克托 · 迈尔 · 舍恩伯格系统地提出后，从硅谷到北京，不断有人开始谈论大数据，人类也开始进入了大数据时代。智能化设备的出现，使得一切行为可以数据化，并且通过数字化的分析和归纳，更加深入地探索现实世界的规律，获取以往世界中所达不到的高度。如今，大数据时代已经全面开启，越来越多的企业和个人品牌开始加入大数据营销之中，将数据作为企业营销和发展的重要依据，开启一个全新的互联网 + 大数据时代。

　　在大数据时代下，大数据作为未来一个新型的商业发展模式，它的发展已经不仅仅是局限于了解大数据之中，更多的是需要真正将大数据应用到企业和个人品牌的发展之中去，从而获得更加精准化的营销方式。大数据的出现让数据的精准化分析成为了可能，也让大家更为详细而深入地了解到大数据的存在，让大家的目光从追求大数据的因果关系中解放出来，将注意力更多地放在大数据的营销和使用上面，从而创造出更大的经济和社会效益。

　　本书在上篇将重点阐述大数据的一些概念性知识。从数据的搜集、挖掘、分析和总结中，详细地讲述了中国企业如何进行数据的挖掘，以及大数据时代下，与数据息息相关的一些关键词。不仅仅是在讲述数据的作用，还有互联网思维、云计算、物联网等技术的整理和分析，如何更好地去运用数据，并且如何在 O2O 营销、人工智能和工业 4.0 时代下，运用数据来更好地带动整个时代的技术的进步和发展。在本书下篇中，大数据的营销和发展将作为重点阐述的内容。大数据营销模式的详细介绍，让企业和个人对大数据营销有了一个初步的认识和定位，并且了解到在大数据营销之中可以避免的一些误区。精准营销已经成为企业未来发展的一个重点营销方式。互联网 + 大数据 + 金融业的营销方式，让金融业的发展更是迈进了一个新的时代，使得互联网 + 金融业成为了可能。当然，餐饮业和医疗业也不甘落后，开始将数据的营销和行业的发展结合起来。书中列举了众多大数据在各行各业中发展和变革的案例，以方便大家更深入地了解大数据在各行各业中的营销和应用。

　　在未来商业的发展中，大数据将作为一个重要的商业发展模式，带动各行各业的发展和进步。而随着大数据在商业上的进一步应用，也将逐渐缩小中国与世界的距离，甚至在很多领域中国还有着创新与领先的可能。大数据的存在将不仅仅带来一次新的变革和滚滚红利，更将带来一场思维的变革，让数据化的思考成为“直觉”的思考方式，让数据的力量和思考的力量相结合，这必将产生新的无与伦比的变革。

驭数据之势，领变革之潮——《智炼乾坤：企业洞察与商业演进》 在这个数据洪流奔涌的时代，我们正经历一场前所未有的认知革新。曾经被视为无形资产的数据，如今已然成为驱动企业决策、重塑商业格局的核心要素。然而，海量数据本身并不能直接带来价值，关键在于如何深度挖掘其内在的规律与洞见，并将其转化为切实可行的商业智慧。《智炼乾坤：企业洞察与商业演进》 正是一部致力于帮助企业厘清数据迷雾，解锁增长密码的实践指南。它并非停留在技术层面的堆砌，而是从战略高度出发，引导读者理解数据价值的生态系统，掌握从原始数据到商业洞察的完整转化路径，最终实现商业模式的持续优化与迭代。 本书的核心理念在于，真正的“数据力量”并非源于数据的庞大数量，而是来自于我们解读、理解和运用这些数据的能力。因此，《智炼乾坤》将带领读者踏上一段深入企业运营肌理的探索之旅，从多个维度审视数据在不同业务场景下的应用潜力。 第一篇：洞察之基——构建企业数据认知体系 在深入挖掘之前，我们必须先建立起对数据的清晰认知。本篇将从宏观角度出发，为读者勾勒出企业数据价值的蓝图。 第一章：数据的时代价值与企业转型的必然性。 追溯数据在现代商业中的崛起历程，探讨其如何从辅助工具演变为战略核心。分析当前企业在数字化转型过程中面临的普遍挑战，强调构建数据驱动型文化的重要性。讨论数据对提升效率、降低成本、优化客户体验、创新产品服务等方面的根本性影响。 第二章：企业数据生态的构成与边界。 详细解析企业内部和外部的数据源，包括交易数据、用户行为数据、运营日志、传感器数据、社交媒体数据、市场调研数据等。阐述不同数据类型之间的关联与互补性，以及如何构建一个统一、整合的数据视图。探讨数据治理、数据安全与隐私保护在数据生态中的基础性地位。 第三章：数据驱动的企业文化与组织重塑。 强调数据素养的普及在企业内部的重要性，如何培养全员理解和运用数据的能力。探讨数据驱动型决策流程的建立，以及如何打破部门壁垒，促进数据共享与协同。分析组织架构的调整如何适应数据驱动的业务需求，例如设立数据科学团队、数据分析师角色等。 第四章：从数据到价值的思维模型。 介绍一系列将数据转化为商业洞察的思维框架，如“发现问题—收集数据—分析洞察—制定策略—执行落地—效果评估”的闭环。强调将数据分析结果与具体业务目标紧密结合，避免“为了分析而分析”。探讨数据可视化在沟通洞察、推动决策中的关键作用。 第二篇：洞察之术——企业数据挖掘与分析的实用技法 理解了数据的重要性，我们便进入实际操作层面，学习如何从数据中提取有价值的信息。本篇将聚焦于一系列经过实践验证的数据挖掘与分析方法。 第五章：数据预处理与质量保障。 深入讲解数据清洗、转换、集成、降维等核心预处理技术。分析常见的数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值、不一致性等，并提供针对性的处理策略。强调数据预处理是后续分析有效性的基石。 第六章：探索性数据分析（EDA）的艺术。 掌握运用统计方法和可视化技术进行数据探索的技巧。学习如何通过描述性统计、相关性分析、分布可视化等手段，初步理解数据的分布特征、变量关系以及潜在模式。讲解如何通过EDA发现数据中的异常或有趣的现象。 第七章：关联规则挖掘：揭示隐藏的联系。 介绍Apriori、FP-growth等经典的关联规则挖掘算法。重点讲解如何应用关联规则分析来发现商品之间的关联性（如购物篮分析），以及在营销、推荐系统中的实际应用。探讨规则的评估指标（支持度、置信度、提升度）。 第八章：聚类分析：发现群体特征与细分市场。 深入解析K-Means、层次聚类等聚类算法。重点探讨如何利用聚类分析对客户进行细分，识别不同客户群体的行为特征、偏好和价值。讲解在市场营销、产品定价、个性化服务等方面的应用。 第九章：分类与预测模型：预测未来与规避风险。 介绍逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等分类算法。重点讲解如何构建客户流失预测模型、信用评分模型、欺诈检测模型等。探讨模型评估指标（准确率、召回率、F1-score、AUC）的选择与解读。 第十章：回归分析：量化关系与趋势预测。 深入讲解线性回归、多元回归等回归模型。阐述如何利用回归分析来量化营销投入与销售额之间的关系，预测产品需求量，评估关键业务指标的影响因素。 第十一章：时间序列分析：洞悉变化规律与提前布局。 介绍ARIMA、指数平滑法等时间序列分析方法。重点讲解如何分析销售趋势、用户活跃度变化、股票价格波动等。探讨其在需求预测、库存管理、资源调度等方面的应用。 第十二章：文本挖掘与情感分析：理解非结构化数据的价值。 介绍自然语言处理（NLP）的基本概念。重点讲解如何从用户评论、社交媒体帖子、客服记录等文本数据中提取信息，进行主题建模、情感分析（正面/负面/中性）、关键词提取等。探讨其在品牌声誉管理、用户反馈分析、内容推荐等方面的应用。 第十三章：图挖掘：洞察网络关系与传播机制。 介绍图论在数据分析中的应用。重点讲解如何分析社交网络、供应链网络、知识图谱等。探讨其在社交媒体分析、欺诈检测、推荐系统（如“你知道的人也知道”）等领域的应用。 第三篇：洞察之用——企业数据分析驱动的商业演进 掌握了数据挖掘的技法，最终目的是将其转化为实际的商业价值。本篇将聚焦于数据分析在企业关键业务领域的应用，展示如何通过数据驱动实现业务的革新与增长。 第十四章：以客户为中心：精细化营销与个性化体验。 详细阐述如何利用客户画像、用户分群、RFM模型等进行客户细分。讲解如何通过数据分析驱动精准营销活动的策划与执行，优化广告投放，实现个性化产品推荐和内容推送。探讨客户生命周期管理与忠诚度提升策略。 第十五章：产品创新与优化：洞察用户需求，引领市场趋势。 分析用户行为数据、反馈数据，如何用于识别产品痛点，挖掘潜在需求。讲解如何通过A/B测试等方法优化产品功能与用户界面。探讨数据在产品生命周期管理、市场定位、竞争情报分析中的作用。 第十六章：运营效率提升与流程再造。 探讨如何利用数据分析识别运营瓶颈，优化供应链管理、库存管理、生产流程。讲解通过数据驱动的预测性维护，降低设备故障率。分析物流配送、客户服务等环节的数据优化潜力。 第十七章：风险管理与合规保障：用数据筑牢安全防线。 深入探讨数据分析在欺诈检测、信用风险评估、反洗钱等方面的应用。讲解如何通过异常检测、模式识别来识别潜在风险。分析数据分析在合规性审查、内部审计中的作用。 第十八章：战略决策支持与商业模式创新。 论述数据如何为企业战略规划提供依据，例如市场进入分析、竞争对手分析、宏观经济趋势预测。探讨如何通过对数据的深入洞察，孵化新的商业模式，例如数据即服务（DaaS）、平台化服务等。 第十九章：数据驱动的未来：智能时代的企业展望。 展望人工智能、机器学习、深度学习等前沿技术与大数据分析的融合。探讨数据在构建智慧企业、实现自动化决策、人机协同等方面的未来潜力。强调持续学习与适应性在数据驱动转型中的重要性。 《智炼乾坤：企业洞察与商业演进》并非一本枯燥的技术手册，而是一本融合了理论深度与实践广度的企业发展启示录。它通过对数据价值的系统性解读，以及对各类数据分析技法的详细剖析，旨在赋能企业管理者、数据分析师、市场营销人员乃至每一位渴望在数据时代乘风破浪的职场人士，掌握驾驭数据、驱动业务增长的强大能力。本书强调的不是“数据是石油”，而是“数据是智慧的源泉”，引导读者真正理解如何从数据中提炼出洞察，将洞察转化为行动，最终实现企业的持续演进与长远发展。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《数据为王：企业大数据挖掘与分析》真是让我眼前一亮！我一直对数据驱动的决策过程感到好奇，但总觉得有些理论性的东西读起来枯燥乏味，不够落地。这本书的封面设计就很有吸引力，有一种现代感和专业感，让我对接下来的阅读充满了期待。我希望这本书能够像它的名字一样，真正揭示大数据背后的力量，教会我如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，并且能够实实在在地应用到企业的实际运营中。我尤其关注书中是否会介绍一些具体的案例研究，因为理论知识固然重要，但看到真实的企业是如何利用大数据解决问题、优化流程、甚至创造新的商业模式，会更加直观和有启发性。当然，我也希望能学习到一些常用的数据挖掘和分析工具及方法，最好是能够结合实际操作的指导，而不是泛泛而谈。如果书中能够清晰地解释一些复杂的数据科学概念，用通俗易懂的语言，那将是一大加分项。总而言之，我对这本书的期望很高，希望它能成为我理解和运用大数据的一把金钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，大数据不仅仅是技术，更是思维方式的转变。我希望这本书能够引导我从一个全新的视角来看待企业运营中的各种问题。我期待书中能够深入探讨如何通过数据挖掘来洞察消费者行为、预测市场需求、识别潜在风险，从而为企业制定更精准的战略。我尤其想了解，如何将这些分析结果转化为可执行的商业洞察，并最终驱动业务增长。书中是否会涉及一些关于数据驱动的创新模式，比如如何利用数据来优化产品设计、改进营销策略，甚至孵化新的业务？我也希望书中能够对数据分析的局限性有所提及，以及如何规避潜在的误导性分析。一个好的数据分析师，不仅要懂技术，更要懂业务。我希望这本书能够在这方面有所启发，帮助我更好地理解数据与业务之间的联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《数据为王：企业大数据挖掘与分析》听起来就非常有分量，让我对它的内容充满了好奇。我一直对如何从海量、多维度的数据中挖掘出真正有价值的洞察感到着迷。我希望这本书能够为我揭示大数据背后的秘密，教会我如何利用先进的技术和方法，系统地进行数据挖掘和分析，从而为企业带来切实的商业价值。我期待书中能够介绍一些经典的数据挖掘算法，比如分类、聚类、关联规则挖掘等，并且能够讲解它们在实际业务中的应用场景。同时，我也非常关心书中是否会涉及如何构建企业的数据分析体系，包括数据治理、数据质量管理、数据安全等方面的内容。一个完整的大数据解决方案，不仅仅是技术层面的，更需要组织和流程的支撑。如果书中能够提供一些关于如何培养数据分析人才、建立数据驱动文化的建议，那就更加完善了。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在商业一线摸爬滚打的人，我深切体会到数据对于企业决策的重要性。很多时候，我们依赖直觉或者经验来做判断，但随着市场竞争的加剧，这种方式的风险越来越高。我希望《数据为王：企业大数据挖掘与分析》能够提供一套实操性强的指导，帮助企业建立起数据驱动的文化和体系。我期待书中能够讲解如何构建企业级的数据平台，如何整合来自不同渠道的数据，以及如何通过数据分析来发现隐藏在业务流程中的瓶颈和机会。我尤其关注书中对于商业智能（BI）和数据分析工具的应用介绍，比如如何利用这些工具进行客户细分、市场调研、风险评估等。如果书中能够提供一些不同行业（如零售、金融、制造等）的典型应用场景和案例，那将大大增强我对内容的理解和借鉴意义。我希望读完这本书，能够对如何利用大数据提升企业竞争力有一个更清晰的认识，并且能够指导团队将数据分析真正融入到日常的业务管理中。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是，它似乎触及到了当代企业转型升级的核心。在这个信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，如何有效地驾驭这些数据，让它们为企业创造价值，已经成为一项紧迫的任务。我希望这本书能够提供一套系统性的解决方案，从数据的收集、清洗、存储，到深入的挖掘和精准的分析，再到最终的决策支持和价值实现，能够有一个清晰的脉络。我期待书中能够分享一些前沿的分析技术和算法，比如机器学习、深度学习在商业分析中的应用，以及如何利用这些技术来预测市场趋势、优化客户体验、提升运营效率。同时，我也关注书中对于数据伦理和隐私保护的讨论，这在大数据时代尤为重要，一个负责任的企业应该如何处理和利用数据，也是我非常感兴趣的一个方面。如果书中能够包含一些关于数据可视化和报告撰写的技巧，帮助我将复杂的分析结果清晰地呈现给决策层，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

还行吧，看了一半，另外一半，用得着的时候再看

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读了一点慢慢看

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感觉不错，价格也很公道，值的购买！

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简直恶心！千万别买！这内容跟百度百科有什么区别？

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物流快，质量有保证，不错

评分☆☆☆☆☆

新屯的书，还没看，还不知道内容怎么样，看目录逻辑性还是挺强的！

评分☆☆☆☆☆

内容为王时代优质内容能唤醒更多志同道合之人

评分☆☆☆☆☆

此处不是自动回复也不是故意诋毁：这书一读序就觉得没什么深度，一看到这作者背景，就马上明白了肯定就是制造垃圾骗钱的。再往书内一看，15分钟了，真的全是废话，全是网上抄的吧！

评分☆☆☆☆☆

内容很全面，但是讲的非常浅，没有太多的实用方法，都是理论性的东西。刚刚入门的新媒体运营还比较适合，没有什么深度的书