數據思維：從數據分析到商業價值 王漢生 中國人民大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王漢生 著

圖書標籤:

• 數據思維
• 數據分析
• 商業價值
• 數據驅動
• 商業決策
• 數據科學
• 數字化轉型
• 管理學
• 中國人民大學齣版社
• 王漢生

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300248561

商品編碼：19210823713

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	數據思維 從數據分析到商業價值 編者王漢生 管理
作者：	編者:王漢生
市場價：	69元
ISBN號：	9787300248561
齣版社：	中國人民大學齣版社有限公司
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	語種：中文
齣版時間：2017-09-01	版次：1	頁數：267
印刷時間：2017-09-01	印次：1	字數：243韆字

內容簡介

王漢生編著的《數據思維(從數據分析到商業價值)》由微信公眾號：狗熊會創始人王漢生教授（熊大），及其核心團隊聯閤創作完成。本書可以被看作商業分析（business analytics）領域入門級通俗且有趣的讀物，深入淺齣，雅俗共賞。適閤數據分析師、工程師、産品經理、銷售、BD、以及數據企業中高管閱讀。  本書主要由五章組成。靠前章介紹瞭熊大樸素的數據價值觀，解讀數據與價值的邏輯關係；第二章介紹瞭很基本的數據可視化方法（統計圖錶）的規範與有趣應用；第三章介紹瞭迴歸分析，通過精彩案例展示瞭如何將一個業務問題定義成為一個數據可分析問題；第四章介紹瞭機器學習，可以看作是第三章技術上的一個重要補充；第五章展示瞭各種常見的非結構化數據分析（文本、圖像）的有趣案例。  本書所有案例內容的原始版本、相關數據資源，都可以從微信公眾號狗熊會（ID： CluBear）獲得。

作者簡介

王漢生，北京大學光華管理學院商務統計與經濟計量係係主任,教授，博士生導師。現兼任北京大學商務智能研究中心主任，曾任嘉茂榮聘教授（2014-2015），藍天環保講席教授（2015-2016）。他還是微信公眾號“狗熊會”創始人、美國統計學會Fellow（2014）、國傢傑齣青年基金獲得者(2016)。他主要研究同移動互聯網以及量化投資相關的數據分析，包括但不局限於中文文本、網絡結構、位置軌跡等；在業界實踐方麵，他是靠前較早從統計數據分析角度關注並研究搜索引擎營銷，社交網絡數據，以及位置軌跡數據分析的學者。曾擔任博雅立方科技有限公司席科學傢（2009―2015），百分點席統計學傢（2015―現在）。此外，與量幫科技、考拉徵信、彩虹無綫、蓬景數字等眾多企業有深度學術閤作，閤作領域涉及量化投資、互聯網徵信、車聯網、移動設備RTB廣告競價、搜索引擎營銷、電子商務等多個重要行業。此外，王漢生教授同騰訊、百度、阿裏、奇虎、奧迪、京東、聯通等眾多企業有短期項目或者培訓會議閤作。

目錄

緒論 大數據時代之“皇帝的新裝”  **章 樸素的數據價值觀  什麼是數據？  數據的商業價值  數據到價值的轉化：迴歸分析的“道”與“術”  搞清客戶需求  中國數據科學的風口  第二章 數據可視化  實力派：準確+有效  偶像派：簡潔+美觀  柱狀圖  堆積柱狀圖  柱狀圖之妙用  餅圖  直方圖  摺綫圖  散點圖  箱綫圖  莖葉圖  第三章 迴歸分析  什麼是迴歸分析？  綫性迴歸――北京市二手房房價  綫性迴歸――中國電影票房  綫性迴歸――綫上女裝銷量預測  綫性迴歸――股票投資中的均綫策略  01迴歸――某移動通信公司客戶流失預警分析  01迴歸――車險數據分析與商業價值  01迴歸――點擊率預測在RTB廣告投放中的應用  定序迴歸――信用卡逾期數據分析  計數迴歸――英進球誰*強  生存迴歸――新産品在架時長研究  第四章 機器學習  樸素貝葉斯――12345，有事找政府  決策樹――非誠勿擾  決策樹――二手車保值比率那些事兒  迴歸樹與提升算法――世界這麼大，想去哪兒看看？  深度學習――圖像自動識彆  深度學習――打麻將  K均值聚類――狗熊皮鞋的百度廣告投放  第五章 非結構化數據  中文文本――小說的三要素：以《琅琊榜》為例  中文文本――從用戶評論看産品改善  中文文本――空氣淨化器的好評率影響因素分析  中文文本――數據分析崗位招聘情況的影響因素分析  中文文本――張無忌*愛誰  網絡結構數據――《甄？傳》中的愛恨情仇  圖像數據――通過圖片識彆PM2．5  刷卡數據――互聯網徵信

好的，這裏有一份針對一本名為《數據思維：從數據分析到商業價值》的圖書的詳細簡介，但這份簡介完全不涉及該書的實際內容（王漢生 著，中國人民大學齣版社），而是根據書名所暗示的主題，構建瞭一個全新的、側重於更廣泛和深入的“數據思維”框架的圖書概要。 --- 《洞察之鑰：現代商業決策中的數據思維重塑與實踐》 作者：[虛構作者名，例如：李明遠] 齣版社：[虛構齣版社名，例如：藍海智庫] 內容概述：在數據洪流中定位商業真諦 在這個被數據驅動的時代，僅僅“擁有”數據是遠遠不夠的。數據已經從一種輔助工具，蛻變為企業生存和發展的核心資産。然而，許多組織在數據分析的泥沼中掙紮，陷入瞭技術至上主義的陷阱，忘記瞭數據存在的根本目的——驅動可執行的商業價值。 《洞察之鑰：現代商業決策中的數據思維重塑與實踐》並非一本關於特定軟件操作或復雜統計模型的工具手冊，它是一部深刻探討如何構建、應用和內化“數據思維”的戰略指南。本書的焦點在於彌閤“數據分析能力”與“商業戰略落地”之間的鴻溝，為管理者、分析師以及所有希望在數據時代做齣更明智決策的專業人士提供清晰的路綫圖。 全書共分為四個核心部分，層層遞進，構建起一個全麵的數據思維框架：認知重塑、框架構建、實踐落地、文化融閤。 --- 第一部分：認知重塑——超越數字的錶象 本部分旨在挑戰讀者對“數據”和“分析”的傳統認知，確立真正有價值的數據思維基石。 第一章：從“信息爆炸”到“洞察真空”：時代癥候診斷 探討當前企業麵臨的睏境：數據量劇增（Volume）與價值轉化率（Value Conversion Rate）不成正比的問題。分析“數據迷信”的危害，即盲目相信數據本身的力量，而忽視瞭其背後的商業邏輯和局限性。提齣“提問優先於收集”的核心理念。 第二章：數據思維的三個維度：描述、預測與規範 詳細界定數據思維的層次結構。描述性分析（發生瞭什麼）是基礎；預測性分析（將發生什麼）是進階；而規範性分析（我們應該做什麼）纔是實現商業價值的關鍵。重點闡述如何從“知道過去”過渡到“塑造未來”。 第三章：商業語言的統一：數據、敘事與行動 討論數據分析師與業務決策者之間的“翻譯障礙”。強調數據分析的最終産齣不是圖錶或模型，而是清晰、有力的商業敘事（Data Storytelling）。書中提供瞭如何將復雜的統計發現轉化為董事會可以理解和采納的行動建議的結構化方法。 --- 第二部分：框架構建——係統化的問題解決路徑 本部分聚焦於如何建立一套係統化的、可重復使用的數據驅動決策框架，確保每一次分析都有明確的商業靶心。 第四章：目標導嚮的指標體係設計（KPIs vs. OKRs） 批判性地審視傳統關鍵績效指標（KPIs）的僵化性。引入“目標與關鍵成果”（OKRs）框架在數據層麵的應用，確保所有數據收集和分析活動都直接映射到公司級的戰略目標上。介紹“指標健康度”評估模型。 第五章：因果推斷的陷阱與藝術 深入探討相關性與因果性的辨析。在市場營銷、産品迭代等領域，因果推斷是決定資源分配的關鍵。本書詳細介紹瞭準實驗設計（Quasi-Experimental Designs）和反事實分析（Counterfactual Analysis）在缺乏完美A/B測試環境下的應用策略。 第六章：數據資産的質量與治理：信任是最高效的杠杆 強調“垃圾進，垃圾齣”的鐵律。本章不討論技術工具，而是從流程和文化層麵構建數據質量管理體係。重點關注數據血緣追蹤（Data Lineage）的可視化，確保決策者對數據來源和處理過程的絕對信任。 --- 第三部分：實踐落地——跨職能的數據應用場景 本部分將抽象的思維框架應用於具體的商業場景，展示數據思維如何在不同部門發揮實效。 第七章：客戶生命周期價值（CLV）的動態建模 超越靜態的CLV計算，本書提供瞭一個整閤瞭行為數據、情感數據（如社交媒體情緒）和交易數據的動態CLV模型。講解如何利用該模型指導客戶獲取（Acquisition）、保留（Retention）和再激活（Reactivation）的策略製定。 第八章：運營效率的瓶頸識彆與流程優化 聚焦於供應鏈、生産製造及服務交付中的效率提升。介紹如何使用過程挖掘（Process Mining）技術，將業務流程的“黑箱”打開，識彆延遲和浪費的真實數據源，並量化不同乾預措施的預期投資迴報率（ROI）。 第九章：風險管理與異常檢測的預警係統 闡述如何利用高級統計方法和機器學習（側重於可解釋性而非純粹的準確率）來構建前瞻性的風險指標。重點在於建立“可解釋的異常”警報，而非淹沒決策者的誤報。 --- 第四部分：文化融閤——將數據思維嵌入組織基因 數據思維的真正價值在於其滲透力。本部分探討如何將這種思維模式固化為組織的常態。 第十章：數據素養（Data Literacy）的普及與分層培養 區分不同層級員工對數據素養的需求：執行層需要操作技能，中層需要解讀能力，高層需要戰略洞察力。提供一套分層級的培訓和激勵機製。 第十一章：構建“好奇心驅動”的數據決策閉環 分析許多組織中數據分析被“束之高閣”的原因——缺乏反饋和迭代。本書提齣一個“假設-測試-學習-迭代”的微型實驗文化，鼓勵快速失敗、快速學習，將數據分析變成一種持續優化的動力，而非一次性的報告提交。 第十二章：數據驅動的領導力：授權、透明與問責 探討數據時代對領導力的全新要求。領導者必須學會質疑數據、挑戰分析結論，並在信息不完備的情況下做齣“最可能正確”的決策。本書提供瞭“數據責任製”（Data Accountability）的實施框架，確保數據的使用是透明且負責任的。 --- 結語：通往智慧的航標 《洞察之鑰》的最終目標是幫助讀者從“被數據淹沒”的狀態，轉變為“駕馭數據以實現商業目標”的境界。它強調，數據本身是中性的，而思維方式纔是決定其價值的強大引擎。本書為您提供的不是一條捷徑，而是一張清晰的地圖，指引您在復雜的商業環境中，通過嚴謹的思維，持續解鎖商業價值的深層潛能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字很吸引人，尤其是“數據思維”這個概念，讓我覺得它可能不僅僅是教我一些分析工具或者技術，更是從一種全新的視角來理解和處理信息。我一直覺得，在這個時代，光是會做數據分析還不夠，更重要的是要能從數據中提煉齣有價值的洞察，並最終轉化為切實的商業效益。這本書的副標題“從數據分析到商業價值”恰好點明瞭這一點，這讓我對它充滿瞭期待。我希望它能提供一些係統性的方法論，幫助我理清思路，學會如何將日常積纍的數據轉化為驅動決策的強大引擎。我特彆關注的是，書中是否能提供一些實際的案例，通過這些案例來展示數據思維是如何在不同行業、不同場景下發揮作用的，以及如何將技術性的數據分析過程與商業戰略緊密結閤起來。我對作者王漢生也很有興趣，中國人民大學齣版社的齣版物通常都比較有深度和學術性，這讓我相信這本書的內容會比較紮實，不會是流於錶麵的泛泛而談。我希望讀完之後，我不僅能掌握更有效的數據分析技巧，更能培養齣一種“數據感”，讓我在麵對復雜商業問題時，能夠敏銳地捕捉到數據中的綫索，做齣更明智的判斷。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的名字，我第一反應是它可能會是一本比較“硬核”的書，畢竟“數據思維”聽起來就比較抽象，而“商業價值”又需要深厚的商業洞察。我非常希望能從這本書裏學到如何用數據說話，如何讓數據成為我進行商業決策的堅實後盾，而不是一種可有可無的點綴。我個人在工作中經常遇到這樣的情況：明明感覺數據裏藏著一些重要的信號，但就是無法準確地捕捉到，或者即使捕捉到瞭，也無法用清晰、有說服力的方式錶達齣來，更彆提將其轉化為具體的商業行動瞭。因此，我希望這本書能提供一些實用的方法和技巧，幫助我打通從數據收集、清洗、分析到洞察提煉、價值轉化的整個鏈條。我特彆想瞭解書中是如何講解“從分析到價值”這一過程的，有沒有一些具體的框架，比如如何定義關鍵業務指標，如何進行A/B測試，如何進行歸因分析，以及如何評估不同數據驅動型項目的ROI。我希望這本書能幫助我真正理解數據在商業決策中的核心地位，並掌握將其轉化為實際成果的能力。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，更多的是希望它能提供一種“思維框架”或者“心智模型”。在我看來，數據分析技術本身是工具，而“數據思維”則是一種指導如何運用這些工具的智慧。尤其是在當下，信息爆炸，數據量呈幾何級增長，如果缺乏一種清晰的思維模式來駕馭這些數據，很容易迷失在信息的海洋中，變成一個數據收集者而非價值創造者。我非常期待書中能探討如何培養這種“數據敏感度”，如何從看似雜亂的數據中識彆齣有價值的信息，如何運用批判性思維來審視數據，以及如何構建一個能夠支持數據驅動決策的組織文化。副標題中的“商業價值”更是直擊痛點，很多時候，技術上的分析做得再漂亮，如果不能轉化為實際的商業收益，那都是徒勞。我希望這本書能提供一些清晰的衡量標準和評估方法，幫助讀者理解如何量化數據分析的商業價值，並將其與企業的戰略目標對齊。希望這本書能成為我從“數據使用者”嚮“數據賦能者”轉型的催化劑。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣，很大程度上源於對“思維”這個詞的強調。很多人談論數據，都聚焦於技術層麵，例如Python、R、SQL，或者各種復雜的模型。但我覺得，真正的核心競爭力，在於如何思考，如何運用數據來解決問題。我理解的“數據思維”大概是一種能夠將復雜商業場景分解，然後用數據去驗證和探索，最終找到最優解的能力。它應該包含一種嚴謹的邏輯，一種對因果關係的探索，以及一種持續優化的精神。而“商業價值”這個方嚮，則讓我看到這本書的落地性和實用性。我希望它不是一本空談理論的書，而是能提供一些可操作的指南，告訴我如何在實際工作中運用數據思維來提升業務錶現。我尤其期待書中能夠分享一些關於如何構建數據驅動的文化，如何與團隊成員溝通數據分析結果，以及如何將數據洞察融入産品設計和市場營銷策略中的經驗。我希望讀完這本書，我能擁有一個更加係統和完善的數據處理及應用能力，能夠真正做到用數據賦能商業決策，創造可持續的競爭優勢。

評分☆☆☆☆☆

最近幾年，“數據驅動”這個詞齣現的頻率越來越高，幾乎成瞭各行各業都掛在嘴邊的口號。但老實說，很多時候我感覺這更像是一種美好的願望，實際操作起來卻睏難重重。數據很多，但真正能用的、能轉化為行動的卻不多。這本書的齣現，似乎正好解決瞭我的這個睏惑。我理解的“數據思維”，可能就是一種將數據融入決策過程的思考方式，一種看問題的底層邏輯。它應該超越瞭簡單的Excel錶格和SQL查詢，觸及到如何提齣正確的問題、如何設計實驗、如何解讀結果，以及如何將這些結果有效地傳達給不熟悉數據的人。我對書中“從數據分析到商業價值”的這一部分尤為好奇，畢竟，技術的冰冷數字最終還是要落地到商業的溫度上。我希望這本書能提供一些清晰的路徑圖，告訴我如何一步步地將數據分析的成果轉化為可衡量的商業價值，比如提升效率、降低成本、增加收入，甚至創造新的商業模式。我希望它能分享一些行業內的最佳實踐，讓我能夠藉鑒和學習，避免走彎路。