大數據商業分析：整閤大數據與業務流程的高級商業分析指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 納撒尼爾·林（Nathaniel Lin） 著，趙玲 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 商業分析
• 數據分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 業務流程
• 高級分析
• 決策支持
• 數據驅動
• 管理學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115420251

版次：1

商品編碼：11909512

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：297

正文語種：中文

編輯推薦

　　作者納撒尼爾·林力是營銷分析和企業決策領域的領先者。　　甲骨文谘詢公司副總監、嘉信理財集團高級副總裁等人傾情推薦。　　一本書全麵掌控商業分析價值鏈。　　理解分析師告訴你的事情，確定分析師為你提供的是你真正需要的東西。　　應用卓越的商業分析流程解決真實的商業問題，從真實的案例中，發現實踐方式並將其應用到自身環境中。

內容簡介

　　在快速變化的時代，企業需要依靠與時俱進的商業分析和基於分析的決策來抓住未來的各種機遇，從而以快於競爭對手的速度適應商業發展趨勢，成為市場的主導者而不是盲從者。納撒尼爾·林設計齣瞭一個將商業分析融入商業流程中的架構，並剖析瞭具有實踐性的分析工具和模型，幫助企業和組織參透各類數據的復雜性並及時分析市場變化。本書不僅展示瞭一幅商業分析流程的全貌圖，還闡述瞭發展和實現分析決策所需要的條件與過程。此外，本書還演示瞭數據驅動的變革如何推動組織發展和決策方式轉變。本書在數據準備、數據分析和數據演繹幾大方麵，囊括瞭豐富的案例研究以及KNIME分析工具實操經驗，引領企業決策者培養一種著眼於全局的思維，及時辨認商業機會並從容應對各種商業挑戰。　　《大數據商業分析：整閤大數據與業務流程的高級商業分析指南》對那些希望運用分析技術實現企業變革的商業人士尤為閤適，同時適閤各類企業和機構的決策者以及高等院校相關專業的師生閱讀。

作者簡介

　　納撒尼爾·林（Nathaniel Lin），分析谘詢有限責任公司（Analytics Consult, LLC）總裁、美國逍遙道公司（Attract China）首席客戶關係執行官。他緻力於多個行業，包括科技産業、零售業、金融業、電子通信業、汽車行業和傳媒業，是營銷分析和企業決策領域的領先者，也是美國本特利大學（Bentley University）的駐校高級管理人員。　　納撒尼爾·林在IBM、富達投資集團（Fidelity Investments）等知名企業中擁有超過20年的從業經驗。作為國際分析研究所（International Institute of Analytics）的成員，納撒尼爾·林和托馬斯·達文波特（Thomas Davenport）教授閤作，對大型公司進行基準化競爭分析。他也服務於INFORMS實踐委員會，並代錶IBM公司擔任美國營銷科學學會理事。近期他還創立瞭LinkedIn高級分析高管聯盟。

目錄

第1章．導論　1
新的石油——原始數據　3
分析10大商業問題　7
重要的學習經驗　14
連接分析和商業　15
小結　19
第2章．瞭解你的原料——大數據和小數據　21
垃圾進，垃圾齣　23
數據和大數據　24
數據類型　26
數據格式　41
小結　45
第3章．數據管理——．．．數據整閤、數據質量和數據治理　47
數據整閤　50
數據質量　51
數據安全和數據隱私　52
數據治理　59
數據準備　62
數據操作　64
探索性數據分析　70
數據模式和趨勢的可視化　72
小結　76
第4章．掌握工具——．．．．．分析方法和工具　79
熟悉工具　81
不會烹飪的主廚　82
分析的類型　83
高級分析和應用程序的類型　89
小結　119
第5章．分析決策流程和分析決策者　123
是時候脫下手套瞭　125
商業分析流程概述　126
分析快速原型　130
人和決策的盲區　135
美第奇效應　137
分析決策者　139
小結　148
第6章．商業流程和分析　151
流程係列概述　154
運營管理係統的缺陷　159
小結　167
第7章．通過辨認模式發現商業機會　169
群體行為的模式　171
模式識彆在商業中的重要性　172
認識購買模式：關聯分析　181
隨著時間推移的模式：時間序列預測　187
小結　193
第8章．瞭解不可知之事　195
不可知事件　197
商業中的未知之事　198
商業中的杠杆設定和因果性　213
小結　216
第9章．商業分析流程實例——．分析企業　217
案例展示　220
應用分析的10大問題　225
小結　231
第10章．商業分析流程實例——分析客戶關係管理　233
客戶問題　236
瞭解消費者　236
可操作的客戶觀點　238
社交和移動客戶關係管理事項　242
客戶關係知識管理　242
小結　243
第11章．分析競爭力和生態係統　245
分析成熟度級彆　249
分析性組織架構　250
角色和職責　257
分析生態係統　263
分析人纔管理　269
小結　273
第12章．總結以及現在怎麼辦　275
分析不是一時的熱潮　277
獲得豐富和有效的數據　278
從探索性數據分析和商業智能分析入手　278
獲得第一手分析經驗　279
成為一位分析決策者並招聘其他人　279
加強企業商業流程的分析　280
用分析識彆模式　281
瞭解不可知之事　282
嚮商業流程灌輸分析　283
獲得分析競爭力和建立生態係統　283
結語　284
附錄　285
KNIME基礎篇　285
數據準備　286
數據標準化　289
探索性數據分析　291

前言/序言

洞察未來：重塑商業決策的新範式 在瞬息萬變的商業浪潮中，每一次的決策都如同在迷霧中前行。過去，我們依賴經驗、直覺，以及有限的曆史數據來指引方嚮。然而，隨著數字經濟的蓬勃發展，一股前所未有的信息洪流正席捲而來，其中蘊含著我們前所未見的商業機遇和潛在風險。如何駕馭這股洪流，從中提煉齣 actionable insights，從而做齣更明智、更具前瞻性的商業決策，已經成為決定企業生死存亡的關鍵。 本書將帶您踏上一段激動人心的探索之旅，深入理解並掌握一套全新的商業分析方法論。我們並非僅僅關注技術工具或算法模型，而是將目光聚焦於如何將海量、異構的“大數據”與企業核心的“業務流程”深度整閤，從而構建一套能夠實時響應市場變化、驅動業務創新、優化運營效率的“高級商業分析”體係。 理解大數據的本質：超越數量，洞悉價值 長期以來，“大數據”這個詞匯充斥著各種討論，但其真正的含義往往被技術術語所掩蓋。本書將首先剝離那些令人望而生畏的技術外衣，迴歸大數據的本質——數據的多樣性、高速性、體量巨大性以及價值密度不確定性。我們不隻是談論PB、EB級彆的存儲，更深入探討如何從這些龐雜的數據源中識彆齣真正有價值的信息。 數據的多樣性： 從結構化的交易記錄，到半結構化的社交媒體評論，再到非結構化的圖像、視頻和日誌文件，每一種數據形式都蘊含著獨特的商業洞察。本書將引導您理解不同類型數據的采集、清洗、轉換和整閤策略，打破數據孤島，實現數據的互聯互通。 數據的速度與時效性： 在實時交易、動態定價、欺詐檢測等場景下，數據的時效性至關重要。我們將探討如何構建實時或近實時的數據處理管道，確保分析結果的時效性，從而支持企業快速響應市場變化。 數據的體量與規模： 傳統的數據分析方法在處理海量數據時顯得力不從心。本書將介紹處理大規模數據集的架構和技術，但更側重於如何從海量數據中高效地提取關鍵信息，避免“沙裏淘金”式的低效。 數據的價值密度： 並非所有數據都具有同等的商業價值。我們將探討如何通過有效的探索性數據分析（EDA）和特徵工程，發現隱藏在海量數據中的價值信號，並將其轉化為可操作的商業洞察。 業務流程的脈絡：驅動分析，實現落地 大數據分析的最終目的並非技術本身，而是服務於業務。因此，本書將業務流程置於分析的核心位置。我們相信，最有價值的分析洞察，一定是能夠直接指導和優化現有業務流程，甚至催生全新業務模式的。 理解業務流程的每一個環節： 從客戶觸點、産品開發、供應鏈管理、市場營銷到銷售和服務，每一個業務環節都産生瞭大量數據，同時也麵臨著各種挑戰和改進空間。本書將引導您梳理和映射企業核心業務流程，識彆數據産生的節點和分析的需求點。 將分析融入業務流程： 我們將探討如何將大數據分析能力嵌入到業務流程的各個階段，實現“流程感知型”的智能決策。例如，在客戶服務流程中，實時分析客戶的情緒和需求，提供個性化的解決方案；在供應鏈流程中，預測需求波動，優化庫存和物流，降低成本。 構建閉環的反饋機製： 分析結果的有效性最終體現在業務的改進上。本書將強調構建數據驅動的反饋循環，通過分析業務流程的執行情況，評估分析模型的有效性，並根據反饋不斷迭代優化分析模型和業務流程本身。 高級商業分析：從數據到價值的躍遷 “高級商業分析”並非簡單的數據挖掘或報錶製作，而是一種係統性的、跨職能的、以驅動業務價值增長為導嚮的分析能力。它要求我們不僅掌握數據分析的技巧，更要具備深厚的業務理解能力和戰略思維。 戰略導嚮的分析規劃： 如何確定最值得分析的業務問題？如何將分析目標與企業戰略緊密結閤？本書將指導您進行有針對性的分析規劃，避免盲目投入資源，確保分析工作的價值最大化。 多維度的數據整閤與分析： 真實世界的商業問題往往需要整閤來自不同業務領域、不同數據源的信息。我們將探討如何打破部門壁壘，構建統一的數據視圖，並運用多種分析技術（如描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析）來揭示問題的本質。 模型構建與業務場景的契閤： 復雜的模型固然強大，但如果脫離實際業務場景，其價值將大打摺扣。本書將強調模型的可解釋性、魯棒性以及與業務場景的契閤度，確保分析結果能夠被業務人員理解和采納。 結果的落地與價值實現： 分析的最終價值在於能夠驅動業務變革。我們將深入探討如何將分析結果轉化為具體的業務行動，如何與業務部門協同工作，推動解決方案的實施，並最終量化分析所帶來的商業價值。 風險與倫理的考量： 在利用大數據的過程中，數據隱私、信息安全、算法偏見等問題不容忽視。本書將引導您關注數據倫理和閤規性，在追求商業價值的同時，也承擔起相應的社會責任。 賦能未來商業：您的戰略夥伴 本書並非一本純粹的技術手冊，而是一本戰略性的商業分析指南。無論您是企業決策者、業務經理、數據分析師，還是 IT 專業人士，都能從中獲得啓發和指引。 對於企業決策者： 理解大數據分析如何成為驅動企業增長的戰略引擎，如何構建數據驅動的組織文化，以及如何識彆和投資於真正能夠創造價值的分析能力。 對於業務經理： 學習如何提齣有價值的分析問題，如何理解和應用分析結果來優化業務流程，以及如何與數據團隊協同工作，共同推動業務創新。 對於數據分析師： 提升業務理解能力，掌握將技術能力轉化為商業價值的方法，並學會如何更有效地與業務部門溝通和協作。 對於 IT 專業人士： 瞭解如何構建支撐高級商業分析的基礎設施和技術架構，確保數據的可用性、安全性和高效性。 在這本書中，您將不會找到包羅萬象的算法公式列錶，也不會被晦澀的技術術語所淹沒。取而代之的，您將獲得的是一套清晰的分析思路、實用的落地方法、以及對大數據時代商業分析精髓的深刻洞察。我們希望本書能成為您洞察未來、重塑商業決策的有力工具，助您在激烈的市場競爭中，贏得先機，實現可持續的商業成功。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據商業分析》的深入探討，徹底改變瞭我對數據價值的認知。 過去，我一直認為大數據隻是一個抽象的概念，充其量是一些冰冷數字的堆砌。然而，這本書用一種極其貼近實際應用的方式，將大數據這個曾經遙不可及的領域，變得生動而可操作。作者沒有陷入理論的海洋，而是聚焦於如何將龐雜的數據轉化為企業決策的“活水”。我尤其印象深刻的是書中關於數據采集與清洗的章節，它詳細闡述瞭在海量數據中提煉齣有效信息的技術和方法，這對於我這樣在數據分析一綫摸爬滾打多年的從業者來說，簡直是“及時雨”。書中的案例分析更是錦上添花，從不同行業的實際案例中，我看到瞭大數據分析如何驅動企業優化運營、精準營銷，甚至重塑商業模式。它不僅僅是一本教你“做什麼”的書，更是告訴你“為什麼這樣做”以及“如何做得更好”。讀完這本書，我不再畏懼大數據的體量，而是充滿瞭將其應用於解決實際業務挑戰的信心。那種將抽象數據與具體業務場景無縫對接的思考方式，是我在這本書中最大的收獲。它教會瞭我如何跳齣純粹的技術層麵，從商業價值的角度去審視和運用大數據，這對於提升我的分析能力和職業發展有著無可估量的意義。

評分☆☆☆☆☆

《大數據商業分析：整閤大數據與業務流程的高級商業分析指南》無疑是為那些渴望在數據驅動時代脫穎而齣的商業領袖和分析師們量身打造的。 我對書中關於業務流程整閤的深刻見解尤為贊賞。很多時候，技術是先進的，但如果不能與企業的核心業務流程有機結閤，再強大的工具也隻能是“擺設”。這本書非常精妙地彌閤瞭技術與業務之間的鴻溝，它詳盡地剖析瞭如何將大數據分析技術融入到銷售、市場、運營、産品研發等各個環節，從而實現效率的提升和決策的優化。我特彆喜歡書中關於“數據驅動的洞察”這一概念的闡釋，它不再強調簡單的報錶呈現，而是更注重從數據中挖掘齣能夠指導戰略決策的深層洞察。書中提供的多種分析框架和模型，比如客戶生命周期分析、供應鏈優化分析等，都具有極強的普適性和可操作性。通過對這些案例的學習，我開始重新審視我們公司現有的業務流程，並思考如何利用大數據來識彆瓶頸、發現機遇。這本書不僅僅是一本技術指南，更像是一位經驗豐富的戰略顧問，為我指明瞭在大數據時代如何實現業務增值的方嚮。它所倡導的“流程-數據-價值”的閉環思維，將是我未來工作中重要的指導原則。

評分☆☆☆☆☆

如果說這是一本關於“技術”的書，那它也絕對是關於“如何讓技術服務於商業”的最高境界的書。 《大數據商業分析》這本書並沒有一開始就拋齣一堆復雜的算法或模型，而是以一種循序漸進的方式，引導讀者理解大數據分析的“終極目標”——驅動商業價值。書中對“數據可視化”的闡述，讓我耳目一新。它不僅僅是美化圖錶，而是強調如何通過直觀、有邏輯的視覺呈現，讓復雜的分析結果變得易於理解，從而更有效地與非技術背景的決策者溝通。我印象深刻的是書中關於“預測性分析”的討論，它不僅僅是告訴你如何建立模型，更重要的是教你如何理解模型背後的邏輯，以及如何將預測結果轉化為可執行的商業行動。書中提到的“A/B測試”的詳細講解，更是讓我看到瞭如何通過數據實驗來驗證假設、優化策略，從而規避風險，做齣更明智的決策。它讓我意識到，在大數據時代，數據分析的意義遠不止於“解釋過去”，更在於“預測未來”和“塑造未來”。這本書的價值在於，它將大數據分析從一個“工具”提升到瞭“戰略”的層麵，為我打開瞭全新的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一本“工具箱”，裏麵裝滿瞭解決商業分析難題的“利器”，而且它還細心地告訴你如何使用這些工具。 我對書中關於“跨部門協作”的章節印象深刻。大數據分析往往需要不同部門的緊密配閤，而這本書則提供瞭促進這種協作的有效方法。它不僅僅強調技術的重要性，更注重溝通和協同，教會我如何搭建一個讓數據能夠自由流動、信息能夠有效共享的平颱。書中對“敏捷數據分析”的論述，也讓我看到瞭在快速變化的市場環境中，如何保持分析的靈活性和響應速度。它鼓勵我們擁抱變化，通過迭代和反饋來不斷優化分析模型和業務策略。我尤其欣賞書中關於“倫理與隱私”的討論，在享受大數據帶來便利的同時，我們也必須關注數據使用的閤規性和道德性。這本書提供瞭一個非常負責任的視角，讓我意識到在追求商業價值的同時，保護用戶隱私和遵守法律法規同樣重要。它讓我對大數據分析的理解更加全麵和深入，不僅僅是技術層麵的運用，更是對其社會責任的思考。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣的資深數據從業者來說，要找到一本能真正引發思考、並且能夠指導實踐的書並非易事。 《大數據商業分析：整閤大數據與業務流程的高級商業分析指南》做到瞭這一點。這本書最令我著迷的部分在於其對“數據治理”的強調。在實際工作中，我們常常會遇到數據質量不高、數據孤島林立的問題，這嚴重阻礙瞭大數據分析的有效性。這本書提供瞭切實可行的解決方案，從數據標準、數據安全到數據共享，都給齣瞭詳盡的指導。更重要的是，它將數據治理與業務流程緊密聯係起來，說明瞭良好的數據基礎是實現高效業務流程優化的前提。書中關於“因果推斷”的章節，也讓我受益匪淺。很多時候，我們容易陷入“相關性不等於因果性”的誤區，而這本書則教會瞭我如何通過嚴謹的分析方法，去探尋數據背後的真正驅動因素，從而避免做齣錯誤的決策。它讓我意識到，真正的高級商業分析，不僅僅是數據的堆砌，更是對事物本質的深刻洞察。這本書為我提供瞭一套係統性的思考框架，幫助我在復雜的數據環境中，找到最有效的分析路徑。

評分☆☆☆☆☆

為瞭拿京東要評價十個字以上，還可以。

評分☆☆☆☆☆

相信京東，價格實惠！

評分☆☆☆☆☆

京東買東西太多瞭，統一評價，看到這條就說明不錯，如果不行肯定是獨特的評價瞭

評分☆☆☆☆☆

是正版，很喜歡！內容不錯！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，值得看！！！

評分☆☆☆☆☆

這次在京東買瞭很多書，物美價廉，京東快遞也很給力，贊一個

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

為瞭拿京東要評價十個字以上，還可以。

評分☆☆☆☆☆

新買的還沒看，迴頭再看