數據思維:從數據分析到商業價值 狗熊會創始人王漢生數據分析師工程師産品經理銷售BD以及數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據思維
• 數據分析
• 商業價值
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• 商業分析
• 數據策略
• 增長
• 王漢生
• 狗熊會

店鋪： 大學連鎖書店圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300248561

商品編碼：21126624068

書名：數據思維：從數據分析到商業價值

書號：978-7-300-248561

齣版日期： 2017-09-21

開本：16開

作者：王漢生

裝幀: 平裝   

字數：243韆字

本書由微信公眾號：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。第一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。

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，他是國內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首席科學傢（2009—2015），百分點首席統計學傢（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。

緒論 大數據時代之“皇帝的新裝” 
第一章 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——英超進球誰強 
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——《甄嬛傳》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

 

洞悉未來：商業決策的邏輯與實踐 書名：《洞悉未來：商業決策的邏輯與實踐》 作者： [此處留空，或使用一個富有行業洞察力的筆名] 齣版社： [此處留空，或使用一個專注於商業管理和前沿科技的知名齣版社名稱] --- 簡介 在這個信息爆炸、技術迭代速度日益加快的時代，商業世界的成功不再僅僅依賴於經驗的積纍或直覺的判斷。真正的壁壘，建立在對復雜信息的深度解析能力和將洞察轉化為可行戰略的藝術之上。 《洞悉未來：商業決策的邏輯與實踐》並非一本技術手冊，也非一套僵硬的流程指南。它是一本深刻剖析現代商業決策底層邏輯的智囊之作，旨在為處於轉型前沿的管理者、尋求突破的創業者，以及渴望精進自身能力的專業人士，提供一套係統化、可操作且具備前瞻性的思維框架。 本書聚焦於如何構建從“數據”到“價值”的橋梁，但其核心探討的卻是橫跨多個職能領域的底層原理——如何識彆商業問題的本質、如何建立可靠的假設、如何設計有效的實驗，以及如何將模糊的直覺轉化為清晰、可量化的決策路徑。 --- 第一部分：商業認知的重塑——從現象到本質的提煉 現代商業環境充斥著噪音。銷售額的波動、市場份額的增減、用戶行為的怪異變化，這些都隻是錶象。本書的第一部分，緻力於幫助讀者建立起“深度商業洞察力”。 1. 決策的“非綫性”挑戰： 我們將探討為何傳統綫性思維在復雜係統中失效。重點分析瞭反饋循環、係統耦閤性以及“蝴蝶效應”在市場競爭中的體現。如何識彆並處理那些影響深遠的“少數關鍵變量”，而非被海量低效信息所淹沒，是本章的核心議題。 2. 價值鏈的“瘦身”藝術： 價值創造不再是綫性的疊加，而是流程的優化與斷點重構。我們深入剖析瞭不同商業模式（SaaS、平颱生態、訂閱經濟）中價值捕獲的關鍵節點。討論的重點在於：如何精確界定你的核心價值主張，並剔除那些徒增成本、不産生增量的“虛假活動”。這要求我們對財務報錶背後的商業邏輯有穿透性的理解。 3. 假設驅動的思維模式（Hypothesis-Driven Thinking）： 決策的質量，取決於假設的質量。本書將詳細闡述如何從模糊的市場信號中提煉齣清晰、可驗證的商業假設。這包括如何定義“成功”的度量標準，如何利用有限的資源設計“最小有效測試”（Minimum Viable Test），以及如何在測試失敗後快速“止損並迭代”，而非陷入“沉沒成本”的泥潭。 --- 第二部分：架構化思維與流程設計——從混沌到有序的轉化 商業問題往往是跨部門、多維度的。本書的第二部分著重於提供一套結構化的思維工具，以應對復雜商業情境下的規劃與執行。 4. 問題分解與MECE原則的深度應用： 結構化是解決復雜問題的基石。我們不僅迴顧瞭經典的“要素相互獨立、完全窮盡”（MECE）原則，更進一步探討瞭如何在高度不確定的市場環境下應用它。通過大量案例展示，如何將一個看似宏大的戰略難題，分解為一係列可管理的、可分配資源的戰術模塊。 5. 商業邏輯圖譜的構建： 決策需要一個“心智地圖”。本書介紹瞭一種超越傳統流程圖的“邏輯圖譜”構建方法，用於可視化不同部門目標（如銷售增長、産品迭代、運營效率）之間的相互作用和潛在衝突。掌握此圖譜，能讓管理者在做齣任何單點決策時，都能預判其對整個商業生態的連鎖反應。 6. 風險評估與不確定性管理： 決策的真正難度在於“未來是未知的”。本部分強調瞭前瞻性風險識彆的重要性，而非事後補救。內容涵蓋瞭情景規劃（Scenario Planning）的高級應用，以及如何通過設置“預警指標”（Leading Indicators）而非滯後指標（Lagging Indicators），來提前感知商業環境的微妙變化，從而進行動態調整。 --- 第三部分：跨界協同與價值賦能——組織效能的最大化 頂尖的戰略如果得不到有效執行，其價值便趨近於零。本書的最後一部分，著眼於人與流程的結閤，探討如何在不同職能的專業壁壘間搭建高效的溝通與協作機製。 7. 溝通的“目標導嚮”翻譯術： 工程師的嚴謹、銷售的激情、法務的審慎，這三者在商業決策中往往難以調和。本書提供瞭一套“目標導嚮翻譯術”，幫助不同專業背景的團隊成員使用統一的商業語言進行高效溝通。重點在於：如何將技術指標（如延遲率、算法準確性）轉化為管理層關注的商業影響（如客戶流失率、營收增長潛力）。 8. 賦能與授權的平衡藝術： 成功的商業決策往往需要快速反應，這要求權力下放。但如何授權而不失控？書中詳細探討瞭“清晰邊界下的自治”原則，即如何為一綫團隊設定明確的決策權限範圍（Guardrails），同時給予他們足夠的自由度去快速嘗試和學習。 9. 組織學習與知識沉澱： 商業價值的持續增長來源於組織學習的速度。本書探討瞭如何將每一次決策的“復盤”（Post-Mortem）過程製度化，確保從成功中學習的“方法論”和從失敗中吸取的“教訓”能夠被高效地歸檔、提煉，並融入到組織的下一輪決策循環中，實現價值的指數級增長。 --- 結語 《洞悉未來：商業決策的邏輯與實踐》旨在提供一套超越工具層麵的思維武器。它教會你的不是“看懂圖錶”，而是“如何提問”；不是“如何執行某項技術”，而是“如何設計一個能産生價值的係統”。這本書是獻給所有渴望在不確定性中找到確定性路徑、將商業直覺升華為科學實踐的行動者。讀完此書，你將不再是被動地應對市場變化，而是能夠主動地、有邏輯地、係統地塑造你的商業未來。

評分☆☆☆☆☆

我是一名長期從事産品設計工作的人，一直以來都希望能夠更深入地理解用戶，並用數據來指導我的産品迭代。這本書的到來，為我提供瞭一個全新的視角。雖然書中沒有直接提供“如何通過A/B測試來驗證産品功能”的具體操作步驟，但它所強調的“理解用戶行為背後的動機”以及“將數據轉化為可行動的洞察”的方法論，卻對我啓發巨大。過去，我可能更多地依賴於直覺和用戶訪談，而這本書則教會我如何將這些定性信息與定量數據相結閤，去構建更全麵、更精準的用戶畫像。我開始思考，那些看似無關緊要的數據點，是否能揭示用戶在使用産品過程中的痛點和偏好？如何纔能從海量的數據中提取齣那些真正有價值的信號？這本書中關於“如何定義清晰的數據分析目標”和“如何構建數據分析的閉環”的論述，讓我對産品開發流程有瞭更深刻的理解，也讓我意識到，數據分析不僅僅是技術人員的工作，更是每個産品從業者必備的核心能力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在商業一綫摸爬滾打多年的從業者來說，理解數據並將其轉化為實實在在的商業價值，一直是內心深處的一個目標。這本書的標題就直擊瞭我關注的核心——“從數據分析到商業價值”。雖然書中沒有詳細闡述“如何通過數據分析找到新的市場增長點”的案例研究，但它所構建的“數據思維框架”卻提供瞭非常實用的方法論。它教會我如何站在更高的維度去審視數據，如何將數據分析與企業的戰略目標緊密結閤。過去，我可能更多地關注如何收集數據、如何進行基礎的統計分析，而這本書則引導我思考，這些數據背後隱藏著怎樣的用戶需求，又該如何利用這些洞察去優化産品、改進營銷策略、甚至發掘潛在的商業模式。書中的一些討論，讓我深刻理解到，數據本身是中立的，它的價值在於我們如何去理解和應用它。這種“價值導嚮”的思維模式，讓我開始重新審視我手頭的每一個項目，思考如何利用數據來最大化其商業效益。我尤其欣賞書中關於“數據驅動決策”的論述，它不像一些技術書籍那樣晦澀難懂，而是用一種非常接地氣的方式，將復雜的概念變得容易理解，並鼓勵讀者將其應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，深藍色的背景配以金色的“數據思維”字樣，簡潔而富有力量，讓人一眼就能感受到其專業和深度。我拿到這本書時，就迫不及待地翻開，期望能從中獲得關於如何構建係統性數據思維的指引。雖然書中沒有明確提及“數據可視化工具的使用技巧”這樣的具體操作指南，但它所強調的“從業務問題齣發，利用數據去發現洞察，最終驅動商業決策”的理念，無疑為我理解和運用各種可視化工具提供瞭堅實的方法論基礎。比如，在分析用戶行為數據時，我以往可能僅僅關注KPI的數字變化，但讀完這本書後，我意識到更重要的是去思考“為什麼”會發生這樣的變化，以及這些變化對業務會産生怎樣的深遠影響。書中關於“提齣正確問題”的論述，讓我開始反思自己過往的數據分析流程，是否真正抓住瞭核心痛點，還是停留在錶麵現象的描述。這種思維模式的轉變，遠比學習某個具體軟件的函數來得重要，它賦予瞭我一種全局觀，讓我能將零散的數據點串聯起來，形成有意義的故事，並最終轉化為可執行的商業策略。這種高度概括但又直指本質的論述，讓我覺得這本書雖然篇幅不算特彆厚重，但其內容的密度和價值卻遠超想象，是一本值得反復品讀的啓迪之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜，在於它打破瞭我對於“數據分析”的刻闆印象。我原以為這是一本充斥著技術術語和復雜算法的書籍，但實際閱讀後，我發現它更側重於培養一種思維方式，一種看待和解決問題的視角。雖然書中沒有專門介紹“如何優化算法模型以提升預測精度”之類的技術細節，但它所強調的“建立因果關係，而不是僅僅關注相關性”的分析思路，卻是我在實際工作中遇到的一個重要瓶頸。我常常發現自己能找齣數據之間的相關性，但卻難以解釋其背後的根本原因，也無法 confidently 地做齣預測。這本書通過大量篇幅闡述如何構建邏輯框架，如何進行假設檢驗，如何從不同的角度去分析問題，讓我能夠更有條理、更深入地去挖掘數據背後的真相。這對我來說，就像是在迷霧中找到瞭一盞指路明燈，讓我能夠更清晰地認識到數據分析的真正價值所在，以及如何避免陷入“僞相關”的陷阱。這種思維層麵的提升，對我而言，其價值遠遠超過瞭任何具體的技術技巧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容質量非常紮實，給我留下瞭深刻的印象。雖然書中沒有詳細列舉“如何利用SQL語言進行復雜數據查詢”的技巧，但它所構建的“邏輯思維和批判性思維”對於任何需要處理數據的人來說，都至關重要。我尤其欣賞書中關於“如何識彆數據中的偏見”以及“如何避免過度解讀數據”的警示。在日常工作中，我常常會遇到一些看似有說服力的數據報告，但往往忽略瞭其背後的潛在問題。這本書教會我如何保持一種審慎的態度，如何從多個維度去評估數據的可靠性，以及如何避免被片麵的信息所誤導。這種“反脆弱”的數據分析能力，讓我能夠更自信地麵對復雜的數據環境，並做齣更明智的決策。我深信，掌握瞭這本書所傳達的“數據思維”，即使不精通某個具體的數據分析工具，也能在數據驅動的世界中遊刃有餘，創造齣更大的價值。