数据思维:从数据分析到商业价值 狗熊会创始人王汉生数据分析师工程师产品经理销售BD以及数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 大学连锁书店图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300248561

商品编码：21126624068

书名：数据思维：从数据分析到商业价值

书号：978-7-300-248561

出版日期： 2017-09-21

开本：16开

作者：王汉生

装帧: 平装   

字数：243千字

本书由微信公众号：狗熊会创

始人王汉生教授（熊大），及其核心团队联合创作完成。本书可以被看作商业分析（business analytics）领域入门级通俗且有趣的读物，深入浅出，雅俗共赏。适合数据分析师、工程师、产品经理、销售、BD、以及数据企业中高管阅读。 
本书主要由五章组成。第一章介绍了熊大朴素的数据价值观，解读数据与价值的逻辑关系；第二章介绍了基本的数据可视化方法（统计图表）的规范与有趣应用；第三章介绍了回归分析，通过精彩案例展示了如何将一个业务问题定义成为一个数据可分析问题；第四章介绍了机器学习，可以看作是第三章技术上的一个重要补充；第五章展示了各种常见的非结构化数据分析（文本、图像）的有趣案例。本 
书所有案例内容的原始版本、相关数据资源，都可以从微信公众号狗熊会（ID: CluBear）获得。

王汉生 北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任,教授，博士生导师。现兼任北京大学商务智能研究中心主任，曾任嘉茂荣聘教授（2014-2015），蓝天环保讲席教授（2015-2016）。他还是微信公众号“狗熊会”创始人、美国统计学会Fellow（2014）、国家杰出青年基金获得者(2016)。 
他主要研究同移动互联网以及量化投资相关的数据分析，包括但不局限于中文文本、网络结构、位置轨迹等；在业界实践方面，他是国内较早从统计数据分析角度关注并研究搜索引擎营销，社交网络数据，以及位置轨迹数据分析的学者。曾担任博雅立方科技有限公司首席科学家（2009—2015），百分点首席统计学家（2015—现在）。此外，与量帮科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字等众多企业有深度学术合作，合作领域涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电子商务等多个重要行业。此外，王汉生教授同腾讯、百度、阿里、奇虎、奥迪、京东、联通等众多企业有短期项目或者培训会议合作。

绪论 大数据时代之“皇帝的新装” 
第一章 朴素的数据价值观 
什么是数据？ 
数据的商业价值 
数据到价值的转化：回归分析的“道”与“术” 
搞清客户需求 
中国数据科学的风口 
第二章 数据可视化 
实力派：准确+有效 
偶像派：简洁+美观 
柱状图 
堆积柱状图 
柱状图之妙用 
饼图 
直方图 
折线图 
散点图 
箱线图 
茎叶图 
第三章回归分析 
什么是回归分析？ 
线性回归——北京市二手房房价 
线性回归——中国电影票房 
线性回归——线上女装销量预测 
线性回归——股票投资中的均线策略 
01回归——某移动通信公司客户流失预警分析 
01回归——车险数据分析与商业价值 
01回归——点击率预测在RTB广告投放中的应用 
定序回归——信用卡逾期数据分析 
计数回归——英超进球谁强 
生存回归——新产品在架时长研究 
第四章 机器学习 
朴素贝叶斯——12345，有事找政府 
决策树——非诚勿扰 
决策树——二手车保值比率那些事儿 
回归树与提升算法——世界这么大，想去哪儿看看？ 
深度学习——图像自动识别 
深度学习——打麻将 
K均值聚类——狗熊皮鞋的百度广告投放 
第五章 非结构化数据 
中文文本——小说的三要素：以《琅琊榜》为例 
中文文本——从用户评论看产品改善 
中文文本——空气净化器的好评率影响因素分析 
中文文本——数据分析岗位招聘情况的影响因素分析 
中文文本——张无忌爱谁 
网络结构数据——《甄嬛传》中的爱恨情仇 
图像数据——通过图片识别PM2.5 
刷卡数据——互联网征信

 

洞悉未来：商业决策的逻辑与实践 书名：《洞悉未来：商业决策的逻辑与实践》 作者： [此处留空，或使用一个富有行业洞察力的笔名] 出版社： [此处留空，或使用一个专注于商业管理和前沿科技的知名出版社名称] --- 简介 在这个信息爆炸、技术迭代速度日益加快的时代，商业世界的成功不再仅仅依赖于经验的积累或直觉的判断。真正的壁垒，建立在对复杂信息的深度解析能力和将洞察转化为可行战略的艺术之上。 《洞悉未来：商业决策的逻辑与实践》并非一本技术手册，也非一套僵硬的流程指南。它是一本深刻剖析现代商业决策底层逻辑的智囊之作，旨在为处于转型前沿的管理者、寻求突破的创业者，以及渴望精进自身能力的专业人士，提供一套系统化、可操作且具备前瞻性的思维框架。 本书聚焦于如何构建从“数据”到“价值”的桥梁，但其核心探讨的却是横跨多个职能领域的底层原理——如何识别商业问题的本质、如何建立可靠的假设、如何设计有效的实验，以及如何将模糊的直觉转化为清晰、可量化的决策路径。 --- 第一部分：商业认知的重塑——从现象到本质的提炼 现代商业环境充斥着噪音。销售额的波动、市场份额的增减、用户行为的怪异变化，这些都只是表象。本书的第一部分，致力于帮助读者建立起“深度商业洞察力”。 1. 决策的“非线性”挑战： 我们将探讨为何传统线性思维在复杂系统中失效。重点分析了反馈循环、系统耦合性以及“蝴蝶效应”在市场竞争中的体现。如何识别并处理那些影响深远的“少数关键变量”，而非被海量低效信息所淹没，是本章的核心议题。 2. 价值链的“瘦身”艺术： 价值创造不再是线性的叠加，而是流程的优化与断点重构。我们深入剖析了不同商业模式（SaaS、平台生态、订阅经济）中价值捕获的关键节点。讨论的重点在于：如何精确界定你的核心价值主张，并剔除那些徒增成本、不产生增量的“虚假活动”。这要求我们对财务报表背后的商业逻辑有穿透性的理解。 3. 假设驱动的思维模式（Hypothesis-Driven Thinking）： 决策的质量，取决于假设的质量。本书将详细阐述如何从模糊的市场信号中提炼出清晰、可验证的商业假设。这包括如何定义“成功”的度量标准，如何利用有限的资源设计“最小有效测试”（Minimum Viable Test），以及如何在测试失败后快速“止损并迭代”，而非陷入“沉没成本”的泥潭。 --- 第二部分：架构化思维与流程设计——从混沌到有序的转化 商业问题往往是跨部门、多维度的。本书的第二部分着重于提供一套结构化的思维工具，以应对复杂商业情境下的规划与执行。 4. 问题分解与MECE原则的深度应用： 结构化是解决复杂问题的基石。我们不仅回顾了经典的“要素相互独立、完全穷尽”（MECE）原则，更进一步探讨了如何在高度不确定的市场环境下应用它。通过大量案例展示，如何将一个看似宏大的战略难题，分解为一系列可管理的、可分配资源的战术模块。 5. 商业逻辑图谱的构建： 决策需要一个“心智地图”。本书介绍了一种超越传统流程图的“逻辑图谱”构建方法，用于可视化不同部门目标（如销售增长、产品迭代、运营效率）之间的相互作用和潜在冲突。掌握此图谱，能让管理者在做出任何单点决策时，都能预判其对整个商业生态的连锁反应。 6. 风险评估与不确定性管理： 决策的真正难度在于“未来是未知的”。本部分强调了前瞻性风险识别的重要性，而非事后补救。内容涵盖了情景规划（Scenario Planning）的高级应用，以及如何通过设置“预警指标”（Leading Indicators）而非滞后指标（Lagging Indicators），来提前感知商业环境的微妙变化，从而进行动态调整。 --- 第三部分：跨界协同与价值赋能——组织效能的最大化 顶尖的战略如果得不到有效执行，其价值便趋近于零。本书的最后一部分，着眼于人与流程的结合，探讨如何在不同职能的专业壁垒间搭建高效的沟通与协作机制。 7. 沟通的“目标导向”翻译术： 工程师的严谨、销售的激情、法务的审慎，这三者在商业决策中往往难以调和。本书提供了一套“目标导向翻译术”，帮助不同专业背景的团队成员使用统一的商业语言进行高效沟通。重点在于：如何将技术指标（如延迟率、算法准确性）转化为管理层关注的商业影响（如客户流失率、营收增长潜力）。 8. 赋能与授权的平衡艺术： 成功的商业决策往往需要快速反应，这要求权力下放。但如何授权而不失控？书中详细探讨了“清晰边界下的自治”原则，即如何为一线团队设定明确的决策权限范围（Guardrails），同时给予他们足够的自由度去快速尝试和学习。 9. 组织学习与知识沉淀： 商业价值的持续增长来源于组织学习的速度。本书探讨了如何将每一次决策的“复盘”（Post-Mortem）过程制度化，确保从成功中学习的“方法论”和从失败中吸取的“教训”能够被高效地归档、提炼，并融入到组织的下一轮决策循环中，实现价值的指数级增长。 --- 结语 《洞悉未来：商业决策的逻辑与实践》旨在提供一套超越工具层面的思维武器。它教会你的不是“看懂图表”，而是“如何提问”；不是“如何执行某项技术”，而是“如何设计一个能产生价值的系统”。这本书是献给所有渴望在不确定性中找到确定性路径、将商业直觉升华为科学实践的行动者。读完此书，你将不再是被动地应对市场变化，而是能够主动地、有逻辑地、系统地塑造你的商业未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，深蓝色的背景配以金色的“数据思维”字样，简洁而富有力量，让人一眼就能感受到其专业和深度。我拿到这本书时，就迫不及待地翻开，期望能从中获得关于如何构建系统性数据思维的指引。虽然书中没有明确提及“数据可视化工具的使用技巧”这样的具体操作指南，但它所强调的“从业务问题出发，利用数据去发现洞察，最终驱动商业决策”的理念，无疑为我理解和运用各种可视化工具提供了坚实的方法论基础。比如，在分析用户行为数据时，我以往可能仅仅关注KPI的数字变化，但读完这本书后，我意识到更重要的是去思考“为什么”会发生这样的变化，以及这些变化对业务会产生怎样的深远影响。书中关于“提出正确问题”的论述，让我开始反思自己过往的数据分析流程，是否真正抓住了核心痛点，还是停留在表面现象的描述。这种思维模式的转变，远比学习某个具体软件的函数来得重要，它赋予了我一种全局观，让我能将零散的数据点串联起来，形成有意义的故事，并最终转化为可执行的商业策略。这种高度概括但又直指本质的论述，让我觉得这本书虽然篇幅不算特别厚重，但其内容的密度和价值却远超想象，是一本值得反复品读的启迪之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期从事产品设计工作的人，一直以来都希望能够更深入地理解用户，并用数据来指导我的产品迭代。这本书的到来，为我提供了一个全新的视角。虽然书中没有直接提供“如何通过A/B测试来验证产品功能”的具体操作步骤，但它所强调的“理解用户行为背后的动机”以及“将数据转化为可行动的洞察”的方法论，却对我启发巨大。过去，我可能更多地依赖于直觉和用户访谈，而这本书则教会我如何将这些定性信息与定量数据相结合，去构建更全面、更精准的用户画像。我开始思考，那些看似无关紧要的数据点，是否能揭示用户在使用产品过程中的痛点和偏好？如何才能从海量的数据中提取出那些真正有价值的信号？这本书中关于“如何定义清晰的数据分析目标”和“如何构建数据分析的闭环”的论述，让我对产品开发流程有了更深刻的理解，也让我意识到，数据分析不仅仅是技术人员的工作，更是每个产品从业者必备的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在商业一线摸爬滚打多年的从业者来说，理解数据并将其转化为实实在在的商业价值，一直是内心深处的一个目标。这本书的标题就直击了我关注的核心——“从数据分析到商业价值”。虽然书中没有详细阐述“如何通过数据分析找到新的市场增长点”的案例研究，但它所构建的“数据思维框架”却提供了非常实用的方法论。它教会我如何站在更高的维度去审视数据，如何将数据分析与企业的战略目标紧密结合。过去，我可能更多地关注如何收集数据、如何进行基础的统计分析，而这本书则引导我思考，这些数据背后隐藏着怎样的用户需求，又该如何利用这些洞察去优化产品、改进营销策略、甚至发掘潜在的商业模式。书中的一些讨论，让我深刻理解到，数据本身是中立的，它的价值在于我们如何去理解和应用它。这种“价值导向”的思维模式，让我开始重新审视我手头的每一个项目，思考如何利用数据来最大化其商业效益。我尤其欣赏书中关于“数据驱动决策”的论述，它不像一些技术书籍那样晦涩难懂，而是用一种非常接地气的方式，将复杂的概念变得容易理解，并鼓励读者将其应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容质量非常扎实，给我留下了深刻的印象。虽然书中没有详细列举“如何利用SQL语言进行复杂数据查询”的技巧，但它所构建的“逻辑思维和批判性思维”对于任何需要处理数据的人来说，都至关重要。我尤其欣赏书中关于“如何识别数据中的偏见”以及“如何避免过度解读数据”的警示。在日常工作中，我常常会遇到一些看似有说服力的数据报告，但往往忽略了其背后的潜在问题。这本书教会我如何保持一种审慎的态度，如何从多个维度去评估数据的可靠性，以及如何避免被片面的信息所误导。这种“反脆弱”的数据分析能力，让我能够更自信地面对复杂的数据环境，并做出更明智的决策。我深信，掌握了这本书所传达的“数据思维”，即使不精通某个具体的数据分析工具，也能在数据驱动的世界中游刃有余，创造出更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜，在于它打破了我对于“数据分析”的刻板印象。我原以为这是一本充斥着技术术语和复杂算法的书籍，但实际阅读后，我发现它更侧重于培养一种思维方式，一种看待和解决问题的视角。虽然书中没有专门介绍“如何优化算法模型以提升预测精度”之类的技术细节，但它所强调的“建立因果关系，而不是仅仅关注相关性”的分析思路，却是我在实际工作中遇到的一个重要瓶颈。我常常发现自己能找出数据之间的相关性，但却难以解释其背后的根本原因，也无法 confidently 地做出预测。这本书通过大量篇幅阐述如何构建逻辑框架，如何进行假设检验，如何从不同的角度去分析问题，让我能够更有条理、更深入地去挖掘数据背后的真相。这对我来说，就像是在迷雾中找到了一盏指路明灯，让我能够更清晰地认识到数据分析的真正价值所在，以及如何避免陷入“伪相关”的陷阱。这种思维层面的提升，对我而言，其价值远远超过了任何具体的技术技巧。