大数据商业分析：整合大数据与业务流程的高级商业分析指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 纳撒尼尔·林（Nathaniel Lin） 著，赵玲 译

图书标签:

• 大数据
• 商业分析
• 数据分析
• 商业智能
• 数据挖掘
• 业务流程
• 高级分析
• 决策支持
• 数据驱动
• 管理学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115420251

版次：1

商品编码：11909512

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：297

正文语种：中文

编辑推荐

　　作者纳撒尼尔·林力是营销分析和企业决策领域的领先者。　　甲骨文咨询公司副总监、嘉信理财集团高级副总裁等人倾情推荐。　　一本书全面掌控商业分析价值链。　　理解分析师告诉你的事情，确定分析师为你提供的是你真正需要的东西。　　应用卓越的商业分析流程解决真实的商业问题，从真实的案例中，发现实践方式并将其应用到自身环境中。

内容简介

　　在快速变化的时代，企业需要依靠与时俱进的商业分析和基于分析的决策来抓住未来的各种机遇，从而以快于竞争对手的速度适应商业发展趋势，成为市场的主导者而不是盲从者。纳撒尼尔·林设计出了一个将商业分析融入商业流程中的架构，并剖析了具有实践性的分析工具和模型，帮助企业和组织参透各类数据的复杂性并及时分析市场变化。本书不仅展示了一幅商业分析流程的全貌图，还阐述了发展和实现分析决策所需要的条件与过程。此外，本书还演示了数据驱动的变革如何推动组织发展和决策方式转变。本书在数据准备、数据分析和数据演绎几大方面，囊括了丰富的案例研究以及KNIME分析工具实操经验，引领企业决策者培养一种着眼于全局的思维，及时辨认商业机会并从容应对各种商业挑战。　　《大数据商业分析：整合大数据与业务流程的高级商业分析指南》对那些希望运用分析技术实现企业变革的商业人士尤为合适，同时适合各类企业和机构的决策者以及高等院校相关专业的师生阅读。

作者简介

　　纳撒尼尔·林（Nathaniel Lin），分析咨询有限责任公司（Analytics Consult, LLC）总裁、美国逍遥道公司（Attract China）首席客户关系执行官。他致力于多个行业，包括科技产业、零售业、金融业、电子通信业、汽车行业和传媒业，是营销分析和企业决策领域的领先者，也是美国本特利大学（Bentley University）的驻校高级管理人员。　　纳撒尼尔·林在IBM、富达投资集团（Fidelity Investments）等知名企业中拥有超过20年的从业经验。作为国际分析研究所（International Institute of Analytics）的成员，纳撒尼尔·林和托马斯·达文波特（Thomas Davenport）教授合作，对大型公司进行基准化竞争分析。他也服务于INFORMS实践委员会，并代表IBM公司担任美国营销科学学会理事。近期他还创立了LinkedIn高级分析高管联盟。

目录

第1章．导论　1
新的石油——原始数据　3
分析10大商业问题　7
重要的学习经验　14
连接分析和商业　15
小结　19
第2章．了解你的原料——大数据和小数据　21
垃圾进，垃圾出　23
数据和大数据　24
数据类型　26
数据格式　41
小结　45
第3章．数据管理——．．．数据整合、数据质量和数据治理　47
数据整合　50
数据质量　51
数据安全和数据隐私　52
数据治理　59
数据准备　62
数据操作　64
探索性数据分析　70
数据模式和趋势的可视化　72
小结　76
第4章．掌握工具——．．．．．分析方法和工具　79
熟悉工具　81
不会烹饪的主厨　82
分析的类型　83
高级分析和应用程序的类型　89
小结　119
第5章．分析决策流程和分析决策者　123
是时候脱下手套了　125
商业分析流程概述　126
分析快速原型　130
人和决策的盲区　135
美第奇效应　137
分析决策者　139
小结　148
第6章．商业流程和分析　151
流程系列概述　154
运营管理系统的缺陷　159
小结　167
第7章．通过辨认模式发现商业机会　169
群体行为的模式　171
模式识别在商业中的重要性　172
认识购买模式：关联分析　181
随着时间推移的模式：时间序列预测　187
小结　193
第8章．了解不可知之事　195
不可知事件　197
商业中的未知之事　198
商业中的杠杆设定和因果性　213
小结　216
第9章．商业分析流程实例——．分析企业　217
案例展示　220
应用分析的10大问题　225
小结　231
第10章．商业分析流程实例——分析客户关系管理　233
客户问题　236
了解消费者　236
可操作的客户观点　238
社交和移动客户关系管理事项　242
客户关系知识管理　242
小结　243
第11章．分析竞争力和生态系统　245
分析成熟度级别　249
分析性组织架构　250
角色和职责　257
分析生态系统　263
分析人才管理　269
小结　273
第12章．总结以及现在怎么办　275
分析不是一时的热潮　277
获得丰富和有效的数据　278
从探索性数据分析和商业智能分析入手　278
获得第一手分析经验　279
成为一位分析决策者并招聘其他人　279
加强企业商业流程的分析　280
用分析识别模式　281
了解不可知之事　282
向商业流程灌输分析　283
获得分析竞争力和建立生态系统　283
结语　284
附录　285
KNIME基础篇　285
数据准备　286
数据标准化　289
探索性数据分析　291

前言/序言

洞察未来：重塑商业决策的新范式 在瞬息万变的商业浪潮中，每一次的决策都如同在迷雾中前行。过去，我们依赖经验、直觉，以及有限的历史数据来指引方向。然而，随着数字经济的蓬勃发展，一股前所未有的信息洪流正席卷而来，其中蕴含着我们前所未见的商业机遇和潜在风险。如何驾驭这股洪流，从中提炼出 actionable insights，从而做出更明智、更具前瞻性的商业决策，已经成为决定企业生死存亡的关键。 本书将带您踏上一段激动人心的探索之旅，深入理解并掌握一套全新的商业分析方法论。我们并非仅仅关注技术工具或算法模型，而是将目光聚焦于如何将海量、异构的“大数据”与企业核心的“业务流程”深度整合，从而构建一套能够实时响应市场变化、驱动业务创新、优化运营效率的“高级商业分析”体系。 理解大数据的本质：超越数量，洞悉价值 长期以来，“大数据”这个词汇充斥着各种讨论，但其真正的含义往往被技术术语所掩盖。本书将首先剥离那些令人望而生畏的技术外衣，回归大数据的本质——数据的多样性、高速性、体量巨大性以及价值密度不确定性。我们不只是谈论PB、EB级别的存储，更深入探讨如何从这些庞杂的数据源中识别出真正有价值的信息。 数据的多样性： 从结构化的交易记录，到半结构化的社交媒体评论，再到非结构化的图像、视频和日志文件，每一种数据形式都蕴含着独特的商业洞察。本书将引导您理解不同类型数据的采集、清洗、转换和整合策略，打破数据孤岛，实现数据的互联互通。 数据的速度与时效性： 在实时交易、动态定价、欺诈检测等场景下，数据的时效性至关重要。我们将探讨如何构建实时或近实时的数据处理管道，确保分析结果的时效性，从而支持企业快速响应市场变化。 数据的体量与规模： 传统的数据分析方法在处理海量数据时显得力不从心。本书将介绍处理大规模数据集的架构和技术，但更侧重于如何从海量数据中高效地提取关键信息，避免“沙里淘金”式的低效。 数据的价值密度： 并非所有数据都具有同等的商业价值。我们将探讨如何通过有效的探索性数据分析（EDA）和特征工程，发现隐藏在海量数据中的价值信号，并将其转化为可操作的商业洞察。 业务流程的脉络：驱动分析，实现落地 大数据分析的最终目的并非技术本身，而是服务于业务。因此，本书将业务流程置于分析的核心位置。我们相信，最有价值的分析洞察，一定是能够直接指导和优化现有业务流程，甚至催生全新业务模式的。 理解业务流程的每一个环节： 从客户触点、产品开发、供应链管理、市场营销到销售和服务，每一个业务环节都产生了大量数据，同时也面临着各种挑战和改进空间。本书将引导您梳理和映射企业核心业务流程，识别数据产生的节点和分析的需求点。 将分析融入业务流程： 我们将探讨如何将大数据分析能力嵌入到业务流程的各个阶段，实现“流程感知型”的智能决策。例如，在客户服务流程中，实时分析客户的情绪和需求，提供个性化的解决方案；在供应链流程中，预测需求波动，优化库存和物流，降低成本。 构建闭环的反馈机制： 分析结果的有效性最终体现在业务的改进上。本书将强调构建数据驱动的反馈循环，通过分析业务流程的执行情况，评估分析模型的有效性，并根据反馈不断迭代优化分析模型和业务流程本身。 高级商业分析：从数据到价值的跃迁 “高级商业分析”并非简单的数据挖掘或报表制作，而是一种系统性的、跨职能的、以驱动业务价值增长为导向的分析能力。它要求我们不仅掌握数据分析的技巧，更要具备深厚的业务理解能力和战略思维。 战略导向的分析规划： 如何确定最值得分析的业务问题？如何将分析目标与企业战略紧密结合？本书将指导您进行有针对性的分析规划，避免盲目投入资源，确保分析工作的价值最大化。 多维度的数据整合与分析： 真实世界的商业问题往往需要整合来自不同业务领域、不同数据源的信息。我们将探讨如何打破部门壁垒，构建统一的数据视图，并运用多种分析技术（如描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析）来揭示问题的本质。 模型构建与业务场景的契合： 复杂的模型固然强大，但如果脱离实际业务场景，其价值将大打折扣。本书将强调模型的可解释性、鲁棒性以及与业务场景的契合度，确保分析结果能够被业务人员理解和采纳。 结果的落地与价值实现： 分析的最终价值在于能够驱动业务变革。我们将深入探讨如何将分析结果转化为具体的业务行动，如何与业务部门协同工作，推动解决方案的实施，并最终量化分析所带来的商业价值。 风险与伦理的考量： 在利用大数据的过程中，数据隐私、信息安全、算法偏见等问题不容忽视。本书将引导您关注数据伦理和合规性，在追求商业价值的同时，也承担起相应的社会责任。 赋能未来商业：您的战略伙伴 本书并非一本纯粹的技术手册，而是一本战略性的商业分析指南。无论您是企业决策者、业务经理、数据分析师，还是 IT 专业人士，都能从中获得启发和指引。 对于企业决策者： 理解大数据分析如何成为驱动企业增长的战略引擎，如何构建数据驱动的组织文化，以及如何识别和投资于真正能够创造价值的分析能力。 对于业务经理： 学习如何提出有价值的分析问题，如何理解和应用分析结果来优化业务流程，以及如何与数据团队协同工作，共同推动业务创新。 对于数据分析师： 提升业务理解能力，掌握将技术能力转化为商业价值的方法，并学会如何更有效地与业务部门沟通和协作。 对于 IT 专业人士： 了解如何构建支撑高级商业分析的基础设施和技术架构，确保数据的可用性、安全性和高效性。 在这本书中，您将不会找到包罗万象的算法公式列表，也不会被晦涩的技术术语所淹没。取而代之的，您将获得的是一套清晰的分析思路、实用的落地方法、以及对大数据时代商业分析精髓的深刻洞察。我们希望本书能成为您洞察未来、重塑商业决策的有力工具，助您在激烈的市场竞争中，赢得先机，实现可持续的商业成功。

评分☆☆☆☆☆

《大数据商业分析：整合大数据与业务流程的高级商业分析指南》无疑是为那些渴望在数据驱动时代脱颖而出的商业领袖和分析师们量身打造的。 我对书中关于业务流程整合的深刻见解尤为赞赏。很多时候，技术是先进的，但如果不能与企业的核心业务流程有机结合，再强大的工具也只能是“摆设”。这本书非常精妙地弥合了技术与业务之间的鸿沟，它详尽地剖析了如何将大数据分析技术融入到销售、市场、运营、产品研发等各个环节，从而实现效率的提升和决策的优化。我特别喜欢书中关于“数据驱动的洞察”这一概念的阐释，它不再强调简单的报表呈现，而是更注重从数据中挖掘出能够指导战略决策的深层洞察。书中提供的多种分析框架和模型，比如客户生命周期分析、供应链优化分析等，都具有极强的普适性和可操作性。通过对这些案例的学习，我开始重新审视我们公司现有的业务流程，并思考如何利用大数据来识别瓶颈、发现机遇。这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的战略顾问，为我指明了在大数据时代如何实现业务增值的方向。它所倡导的“流程-数据-价值”的闭环思维，将是我未来工作中重要的指导原则。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的资深数据从业者来说，要找到一本能真正引发思考、并且能够指导实践的书并非易事。 《大数据商业分析：整合大数据与业务流程的高级商业分析指南》做到了这一点。这本书最令我着迷的部分在于其对“数据治理”的强调。在实际工作中，我们常常会遇到数据质量不高、数据孤岛林立的问题，这严重阻碍了大数据分析的有效性。这本书提供了切实可行的解决方案，从数据标准、数据安全到数据共享，都给出了详尽的指导。更重要的是，它将数据治理与业务流程紧密联系起来，说明了良好的数据基础是实现高效业务流程优化的前提。书中关于“因果推断”的章节，也让我受益匪浅。很多时候，我们容易陷入“相关性不等于因果性”的误区，而这本书则教会了我如何通过严谨的分析方法，去探寻数据背后的真正驱动因素，从而避免做出错误的决策。它让我意识到，真正的高级商业分析，不仅仅是数据的堆砌，更是对事物本质的深刻洞察。这本书为我提供了一套系统性的思考框架，帮助我在复杂的数据环境中，找到最有效的分析路径。

评分☆☆☆☆☆

如果说这是一本关于“技术”的书，那它也绝对是关于“如何让技术服务于商业”的最高境界的书。 《大数据商业分析》这本书并没有一开始就抛出一堆复杂的算法或模型，而是以一种循序渐进的方式，引导读者理解大数据分析的“终极目标”——驱动商业价值。书中对“数据可视化”的阐述，让我耳目一新。它不仅仅是美化图表，而是强调如何通过直观、有逻辑的视觉呈现，让复杂的分析结果变得易于理解，从而更有效地与非技术背景的决策者沟通。我印象深刻的是书中关于“预测性分析”的讨论，它不仅仅是告诉你如何建立模型，更重要的是教你如何理解模型背后的逻辑，以及如何将预测结果转化为可执行的商业行动。书中提到的“A/B测试”的详细讲解，更是让我看到了如何通过数据实验来验证假设、优化策略，从而规避风险，做出更明智的决策。它让我意识到，在大数据时代，数据分析的意义远不止于“解释过去”，更在于“预测未来”和“塑造未来”。这本书的价值在于，它将大数据分析从一个“工具”提升到了“战略”的层面，为我打开了全新的视野。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据商业分析》的深入探讨，彻底改变了我对数据价值的认知。 过去，我一直认为大数据只是一个抽象的概念，充其量是一些冰冷数字的堆砌。然而，这本书用一种极其贴近实际应用的方式，将大数据这个曾经遥不可及的领域，变得生动而可操作。作者没有陷入理论的海洋，而是聚焦于如何将庞杂的数据转化为企业决策的“活水”。我尤其印象深刻的是书中关于数据采集与清洗的章节，它详细阐述了在海量数据中提炼出有效信息的技术和方法，这对于我这样在数据分析一线摸爬滚打多年的从业者来说，简直是“及时雨”。书中的案例分析更是锦上添花，从不同行业的实际案例中，我看到了大数据分析如何驱动企业优化运营、精准营销，甚至重塑商业模式。它不仅仅是一本教你“做什么”的书，更是告诉你“为什么这样做”以及“如何做得更好”。读完这本书，我不再畏惧大数据的体量，而是充满了将其应用于解决实际业务挑战的信心。那种将抽象数据与具体业务场景无缝对接的思考方式，是我在这本书中最大的收获。它教会了我如何跳出纯粹的技术层面，从商业价值的角度去审视和运用大数据，这对于提升我的分析能力和职业发展有着无可估量的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本“工具箱”，里面装满了解决商业分析难题的“利器”，而且它还细心地告诉你如何使用这些工具。 我对书中关于“跨部门协作”的章节印象深刻。大数据分析往往需要不同部门的紧密配合，而这本书则提供了促进这种协作的有效方法。它不仅仅强调技术的重要性，更注重沟通和协同，教会我如何搭建一个让数据能够自由流动、信息能够有效共享的平台。书中对“敏捷数据分析”的论述，也让我看到了在快速变化的市场环境中，如何保持分析的灵活性和响应速度。它鼓励我们拥抱变化，通过迭代和反馈来不断优化分析模型和业务策略。我尤其欣赏书中关于“伦理与隐私”的讨论，在享受大数据带来便利的同时，我们也必须关注数据使用的合规性和道德性。这本书提供了一个非常负责任的视角，让我意识到在追求商业价值的同时，保护用户隐私和遵守法律法规同样重要。它让我对大数据分析的理解更加全面和深入，不仅仅是技术层面的运用，更是对其社会责任的思考。

评分☆☆☆☆☆

goooooooooood

评分☆☆☆☆☆

战五渣！这书我已经撕破扔了！装订太差！

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错，架构也还可以，入门书籍吧

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，包装精致

评分☆☆☆☆☆

还可以，这题材可以写的更丰满些

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书不错，值得看！！！

评分☆☆☆☆☆

还行，中间有点遥远，

评分☆☆☆☆☆

值得购买，多多看书多多学习