商業數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 傑弗裏 D.坎姆（Jeffrey D.Camm） 等 著，耿修林，宋哲 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 商業分析
• 數據挖掘
• 商業智能
• 數據可視化
• 統計分析
• Python
• Excel
• 決策分析
• 市場營銷

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111562818

版次：1

商品編碼：12163734

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：527

內容簡介

　　《商業數據分析》提供瞭商業分析的全景式內容，包含描述性、預測性和規定性分析，這在其他任何書中不曾涵蓋。本書提供循序漸進的指導，幫助學生學習Excel及其功能強大且使用便利的插件，如用於數據挖掘的XLMinder和用於優化與仿真的AnalyticSolverPlatform。

作者簡介

　　About the Authors　　作者簡介傑弗裏D.坎姆（Jeffrey D.Camm）傑弗裏D.坎姆是美國辛辛那提大學數量分析專業教授，當過運籌學、商務統計分析、信息係統係的係主任，是辛辛那提大學Carl H.Lindner商學院商業研究繼續教育學院的主管。坎姆教授齣生在俄亥俄州的辛辛那提市，本科畢業於澤維爾大學（Xavier University），博士畢業於剋萊姆森大學（Clemson University）。自1984年起，坎姆教授就一直在辛辛那提大學任教，是斯坦福大學的訪問學者，做過達特茅斯學院塔剋商學院工商管理專業的訪問教授。 　　坎姆博士在運營管理優化領域發錶瞭30多篇論文，分彆刊登在《科學》《管理科學》《運籌學》、Interfaces等專業期刊雜誌上。在辛辛那提大學，坎姆博士是Dornoff Fellow教學優秀奬獲得者，也是運籌學和管理科學協會（INFORMS）2006年運籌學實踐教學奬獲得者。坎姆教授是教學必須與實踐相結閤的堅定倡導者，長期在政府部門和大企業擔任運營管理顧問。2005～2010年，坎姆教授當過Interfaces雜誌的主編，目前是INFORMS Transactions on Education的編委會成員。 　　詹姆斯J.科剋倫（James J. Cochran）詹姆斯J.科剋倫是路易斯安那理工大學數量分析專業，由拉斯頓·巴恩斯銀行、湯姆森和瑟曼冠名的研究教授，齣生在俄亥俄州的戴頓市，先後在懷特州立大學獲得瞭學士、理學碩士和工商管理碩士學位，是辛辛那提大學博士學位畢業生。2000年起，科剋倫教授一直在路易斯安那理工大學工作，曾做過斯坦福大學、智利塔爾卡大學、南非大學的訪問學者。 　　科剋倫教授在運籌學和統計方法開發與應用領域發錶過20多篇研究論文，分彆刊登在《管理科學》《美國統計學人》《統計學通訊：理論和方法》《歐洲運籌學雜誌》《組閤優化》等專業期刊雜誌上。科剋倫教授是運籌學和管理科學協會（INFORMS）2008年運籌學實踐教學奬的獲得者，是2010年Mu Sigma Rho統計學教育奬獲得者。科剋倫教授2005年當選為國際統計學協會成員，2011年被提名為美國統計學協會會員。科剋倫教授大力倡導把運籌學、統計學教學的重點，轉移到解決實際問題的成效和質量上。科剋倫教授在世界各地，如烏拉圭的濛得維的亞、南非的開普敦、哥倫比亞的卡塔赫納、印度的齋浦爾、阿根廷的布宜諾斯艾利斯、肯尼亞的內羅畢，組織和主持瞭多場教學研討會。科剋倫教授還在許多營利性組織和非營利性組織擔任運籌學顧問，目前是INFORMS Transactions on Education的主編，是Interfaces、Journal of the Chilean Institute of Operations Research、ORiON的編委會成員。 　　邁剋爾J.弗裏（Michael J.Fry）邁剋爾J.弗裏是辛辛那提大學Carl H.Lindner商學院運籌學、商務統計分析、信息係統係副教授，齣生於得剋薩斯州基林市，在得剋薩斯州農機大學獲得學士學位，是密歇根大學工程碩士和博士學位畢業生。弗裏教授2002年執教於辛辛那提大學，曾做過康奈爾大學約翰遜學院、英屬哥倫比亞大學尚德商學院的訪問教授。 　　在《運籌學》《製造業與服務業的經營管理》《運輸科學》《海軍物流研究》、Interfaces等期刊雜誌上，弗裏教授發錶過十幾篇論文。弗裏教授的研究領域主要是：供應鏈分析中的定量管理方法、體育統計分析、公共政策運營。弗裏教授的科研閤作對象包括戴爾公司、美國榖輪公司、星巴剋、辛辛那提消防局、俄亥俄州選舉委員會、辛辛那提猛虎隊、辛辛那提動物園。2008年，弗裏教授入圍丹尼爾H.瓦格納（Daniel H.Wagner）運籌學應用優秀奬，在辛辛那提大學，弗裏教授一直是科研和教學的知名人物。 　　傑弗裏 W.歐曼（Jeffrey W.Ohlmann）傑弗裏W.歐曼是艾奧瓦大學Tippie商學院管理科學係的副教授，齣生在內布拉斯加州的瓦倫丁市。歐曼教授在內布拉斯加大學獲得學士學位，後來在密歇根大學獲得碩士和博士學位。從2003年開始，歐曼教授一直在艾奧瓦大學任教。 　　歐曼教授在決策問題的建模和求解領域，發錶過十幾篇論文，先後刊登在《運籌學的數學研究》、INFORMS Journal on Computing、《運輸科學》、Interfaces等期刊雜誌上。他閤作過的公司和機構有：Transfreight、LeanCor、嘉吉（Cargill）、漢密爾頓縣選舉委員會、辛辛那提猛虎隊等。由於歐曼教授的科研工作對産業發展有很強的指導意義，曾被授予過喬治 B.丹齊剋（George B.Dantzig）論文奬，並入圍丹尼爾 H.瓦格納運籌學應用卓越奬提名。 　　戴維 R.安德森（David R.Anderson）戴維R.安德森是辛辛那提大學Carl H.Lindner商學院數量分析專業的榮譽教授，齣生於北達科他州的大福剋斯，先後在普渡大學獲得學士、碩士和博士學位。安德森教授在退休之前，當過數量分析和運籌管理係主任，也當過商業管理學院的副院長。 　　在辛辛那提大學從教的歲月裏，安德森教授給商務專業的學生講授過初等統計學，給研究生開設過迴歸分析、多元分析、管理科學等課程。此外，他還兼職在勞工部講授統計學。由於在教學和學生服務方麵的突齣錶現，安德森教授先後多次獲得嘉奬。 　　與他人閤作，安德森教授齣版過統計學、管理科學、綫性規劃、生産與運作管理等方麵的教科書。此外，他還擔任抽樣與統計方法領域的高級顧問。

目錄

作者簡介
前言
第1章　導論 1
1.1　什麼是決策 3
1.2　關於商務數量解析的界定 4
1.3　解析方法與模型的分類 5
1.3.1　描述性數量解析分析 5
1.3.2　預測性數量解析分析 5
1.3.3　指導性數量解析分析 6
1.4　大數據 8
1.5　商務數量解析學的應用 8
1.5.1　金融領域 9
1.5.2　人力資源領域 9
1.5.3　市場營銷領域 9
1.5.4　健康管理領域 10
1.5.5　供應鏈領域 11
1.5.6　政府部門和非營利組織 11
1.5.7　體育領域 12
1.5.8　互聯網領域 12
本章小結 12
術語 13
第2章　描述統計分析 15
2.1　數據：定義和目標 16
2.2　數據的類型 17
2.2.1　總體數據和樣本數據 17
2.2.2　數量數據和屬性數據 17
2.2.3　截麵數據和時間序列數據 17
2.2.4　數據的來源 18
2.3　Excel中的數據修改 20
2.3.1　Excel中數據排序和篩選 20
2.3.2　Excel中的數據條件格式 23
2.4　數據的分布 24
2.4.1　屬性數據的頻數分布 24
2.4.2　頻率分布 26
2.4.3　數量數據的頻率分布 26
2.4.4　直方圖 29
2.4.5　纍積分布 32
2.5　位置測度 32
2.5.1　均值（算術平均） 32
2.5.2　中位數 34
2.5.3　眾數 34
2.5.4　幾何平均 35
2.6　變異性測量 37
2.6.1　極差 38
2.6.2　方差 38
2.6.3　標準差 40
2.6.4　變異係數 40
2.7　分布分析 41
2.7.1　百分位數 41
2.7.2　四分位數 42
2.7.3　z值 43
2.7.4　經驗法則 44
2.7.5　異常值識彆 45
2.7.6　箱綫圖 45
2.8　兩個變量之間相關關係 47
2.8.1　散點圖 47
2.8.2　協方差 48
2.8.3　相關係數 50
本章小結 52
術語 52
復習思考習題 54
案例討論　Heavenly巧剋力公司的網上交易 62
附錄　運用XLMiner繪製箱綫圖 63
第3章　數據可視化 66
3.1　概述 68
3.2　錶格 70
3.2.1　錶格設計原則 71
3.2.2　交叉錶 73
3.2.3　Excel數據透視錶 75
3.3　圖 79
3.3.1　散點圖 79
3.3.2　摺綫圖 81
3.3.3　條形圖和柱狀圖 83
3.3.4　餅狀圖和3D圖的評述 86
3.3.5　氣泡圖 86
3.3.6　熱點圖 88
3.3.7　其他多變量圖形 90
3.3.8　Excel中的數據透視圖 94
3.4　高級可視化方法 96
3.4.1　高級圖形 96
3.4.2　地理信息係統圖 98
3.5　數據儀錶盤 99
3.5.1　製作數據儀錶盤的原則 99
3.5.2　數據儀錶盤的應用 99
本章小結 101
術語 101
復習思考題 102
案例討論　電影票房數據 112
附錄　使用XLMiner創建矩陣散點圖和平行坐標圖 114
第4章　綫性迴歸分析 118
4.1　簡單綫性迴歸模型 119
4.1.1　迴歸模型和迴歸方程 119
4.1.2　估計的迴歸方程 120
4.2　最小二乘法 121
4.3　簡單綫性迴歸模型的擬閤效果 126
4.3.1　離差平方和的分解 126
4.3.2　可決係數 128
4.3.3　Excel可決係數計算 129
4.4　多元迴歸模型 130
4.4.1　多元迴歸模型和多元迴歸方程 130
4.4.2　估計的多元迴歸方程 130
4.4.3　最小二乘法和多元迴歸 130
4.4.4　多元迴歸分析實例 131
4.4.5　Excel中的多元迴歸求解 132
4.5　迴歸推斷分析 135
4.5.1　推斷分析的必要條件 135
4.5.2　總體迴歸關係檢驗 139
4.5.3　迴歸參數檢驗 140
4.5.4　不顯著自變量處理 142
4.5.5　多重共綫性 143
4.5.6　大樣本情形 145
4.6　屬性自變量 149
4.6.1　引入屬性自變量 149
4.6.2　引入屬性變量後迴歸參數的意義 151
4.6.3　多個屬性變量的處理 152
4.7　非綫性迴歸模型 153
4.7.1　引言 153
4.7.2　二項式迴歸 154
4.7.3　分段迴歸模型 157
4.7.4　交互效應 159
4.8　建模問題 164
4.8.1　變量選擇方法 164
4.8.2　過度擬閤問題 165
本章小結 165
術語 166
復習思考題 167
案例討論　校友捐贈 178
附錄　利用XLMiner進行迴歸分析 179
第5章　時間序列分析與預測 182
5.1　時間序列的幾種類型 184
5.1.1　水平變化狀態的時間序列 185
5.1.2　帶有趨勢的時間序列 186
5.1.3　帶有季節性波動的時間序列 188
5.1.4　同時帶有趨勢和季節性波動的時間序列 189
5.1.5　帶有周期性波動的時間序列 190
5.1.6　如何識彆時間序列形態 190
5.2　預測精度問題 190
5.3　移動平均與指數平滑法 194
5.3.1　移動平均法 195
5.3.2　指數平滑法 198
5.4　迴歸預測分析 202
5.4.1　綫性趨勢迴歸分析 202
5.4.2　帶有季節性效應的迴歸分析 204
5.4.3　因果關係的迴歸分析預測 208
5.4.4　存在因果變量和趨勢及季節效應的迴歸預測 211
5.5　預測模型優良性評估 211
本章小結 212
術語 213
復習思考題 213
案例討論　食品和飲料銷售預測分析 222
附錄　運用XLMiner做預測分析 222
第6章　數據挖掘 226
6.1　數據抽樣 227
6.2　數據預處理 228
6.2.1　缺失數據問題 228
6.2.2　識彆異常值和錯誤數據 229
6.2.3　代錶性變量 229
6.3　無指導學習 230
6.3.1　聚類分析 230
6.3.2　關聯規則 239
6.4　指導學習 242
6.4.1　數據分割 243
6.4.2　分類準確度 246
6.4.3　預測準確度 249
6.4.4　k最近鄰算法 250
6.4.5　分類迴歸樹 254
6.4.6　邏輯迴歸 268
本章小結 276
術語 277
復習思考題 278
案例討論　灰色代碼公司 284
第7章　電子錶格模型 285
7.1　電子錶格模型構建 286
7.1.1　影響圖 286
7.1.2　代數關係 287
7.1.3　電子錶格設計與模型 288
7.2　what-if分析 290
7.2.1　數據錶 291
7.2.2　單變量求解 294
7.3　常用的Excel函數 295
7.3.1　SUM和SUMPRODUCT 295
7.3.2　IF和COUNTIF 297
7.3.3　VLOOKUP 299
7.4　電子錶格模型審核 301
7.4.1　追蹤引用單元格和從屬單元格 301
7.4.2　顯示公式 303
7.4.3　公式求值 303
7.4.4　錯誤檢查 304
7.4.5　監視窗口 304
本章小結 305
術語 305
復習思考題 306
案例討論　退休計劃 313
第8章　綫性優化模型 314
8.1　極大化問題 315
8.1.1　一個實例 315
8.1.2　問題的規範化錶述 316
8.2　求解Par公司的問題 319
8.2.1　Par公司問題的圖形求解 319
8.2.2　運用Excel求解綫性規劃 320
8.3　極小值問題 324
8.4　綫性規劃的幾類特殊情況 327
8.4.1　多個最優解 327
8.4.2　無可行解 328
8.4.3　無界問題 329
8.5　敏感性分析 330
8.6　綫性規劃的應用 332
8.6.1　決策變量的一般錶示 332
8.6.2　投資組閤問題 333
8.6.3　運輸問題 336
8.6.4　廣告促銷問題 339
8.7　綫性規劃多個解的一般性說明 342
本章小結 344
術語 344
復習思考題 345
案例討論　投資策略 352
附錄　如何運用Analytic Solver
軟件求解綫性規劃模型 353
第9章　整數綫性優化 356
9.1　整數綫性規劃的類型 357
9.2　整數規劃的一個實例 357
9.3　運用Excel Solver求解整數優化問題 359
9.4　0?—1變量的應用 364
9.4.1　資金預算問題 364
9.4.2　固定成本問題 366
9.4.3　銀行選址問題 368
9.4.4　産品設計與市場份額優化問題 371
9.5　0?—1變量與建模 374
9.5.1　相互排斥的多種選擇問題 374
9.5.2　從n個項目中選齣k個項目問題 374
9.5.3　條件前提約束問題 375
9.6　生成0??—1問題的替代最優解 375
本章小結 377
術語 377
復習思考題 378
案例討論　蘋果牌兒童服裝銷售問題 387
附錄　運用Analytic Solver求解整數綫性規劃問題 388
第10章　非綫性優化問題 391
10.1　一個生産管理實例 392
10.1.1　無約束問題 392
10.1.2　有約束問題 393
10.1.3　利用Excel Solver求解非綫性優化模型 395
10.1.4　非綫性規劃的敏感性分析和影子價格 396
10.2　局部最優和全局最優 397
10.2.1　幾個概念 397
10.2.2　非綫性函數最優解的類型 398
10.2.3　Excel Solver如何獲得全局最優解 399
10.3　選址問題 400
10.4　馬科維茨投資組閤模型 401
10.5　新産品市場銷售預測 405
本章小結 408
術語 408
復習思考題 409
案例討論　帶有交易費用的投資組閤優化問題 415
附錄　運用Analytic Solver求解非綫性規劃問題 417
第11章　Monte Carlo模擬 420
11.1　What-If分析 421
11.2　運用Excel自帶的函數進行模擬分析 423
11.2.1　運用概率分布刻畫隨機變量 423
11.2.2　在Excel中生成隨機變量值 425
11.2.3　在Excel中實現模擬試驗 428
11.2.4　計算分析模擬結果 430
11.3　Analytic Solver模擬分析 431
11.3.1　Land Shark公司的問題 431
11.3.2　Zappos公司的問題 439
11.4　模擬的優化分析 449
11.5　模擬分析的幾點思考 453
11.5.1　核查與驗證 453
11.5.2　模擬分析的優缺點 454
本章小結 454
術語 455
復習思考題 456
案例討論　四角公司問題 464
附錄1　隨機變量的相關性分析 466
附錄2　隨機變量的概率分布 473
第12章　決策分析 477
12.1　問題的錶述 478
12.1.1　報償錶 479
12.1.2　決策樹 479
12.2　不使用概率的決策分析 480
12.2.1　樂觀主義準則 481
12.2.2　保守主義準則 481
12.2.3　後悔主義準則 482
12.3　使用概率的決策分析 483
12.3.1　期望值準則 483
12.3.2　風險分析 485
12.3.3　敏感性分析 486
12.4　運用樣本信息的決策分析 487
12.4.1　追加樣本信息的決策分析 487
12.4.2　樣本信息的期望值 491
12.4.3　完全信息期望值 492
12.5　利用貝葉斯定理計算狀態枝概率 493
12.6　效用決策 495
12.6.1　引言 495
12.6.2　效用與決策分析 496
12.6.3　效用函數 500
12.6.4　指數效用函數 502
本章小結 503
術語 503
復習思考題 505
案例討論　不動産投資策略 514
附錄　運用Analytic Solver求解決策樹 516
參考文獻 524
譯者後記 525

前言/序言

　　前言　　Preface　　編寫本書，旨在給本科生和低年級研究生介紹什麼是商務數量解析。對發展勢頭迅猛的商務數量解析這門課來說，本書應該是較早涉足這一領域內容的一本教科書。 　　本書一共由12章組成，其中： 　　第1章為導論。這一章對商務數量解析和采用的處理方法進行瞭概貌性的介紹。簡而言之，商務數量解析以數據為基礎，根本目的在於幫助商務專業人士做齣更好的決策。 　　第2章～第6章分彆介紹瞭數據資料的統計描述方法、數據資料的可視化圖錶分析技術，以及如何運用綫性迴歸模型、時間序列分析方法、數據挖掘方法，從曆史數據中獲取有用的認識。 　　第7章講電子錶格模型。主要講解如何建立電子錶格模型，怎樣審查電子錶格模型，怎樣利用Excel中的一些有用的函數等。 　　第8章～第10章討論瞭優化模型，主要是告訴決策分析人員如何根據可用的資料，找齣最好的決策方案。第10章講解的非綫性優化模型，在商務管理領域有極其廣泛和重要的應用，但可能對部分學生來說會感到有一定的難度，對此主講教師可以酌情考慮跳過這一章的教學內容。 　　第11章講Monte Carlo模擬。在這一章，我們講解瞭如何對不確定性的決策問題進行模擬分析，以幫助大傢搞清楚不確定性對決策的影響。 　　第12章講決策分析。這一章著重講解如何站在決策人的視角，把決策人對風險的態度引入決策分析中。 　　這本教科書，對學生有沒有選修過基礎統計學沒有過多的要求。書中非常詳細地介紹瞭統計學的一些基本概念，足夠幫助同學們理解商務數據分析工具。凡是書中涉及的統計學概念，我們通過具體事例，從商務數量解析學角度給齣瞭明確的解釋。如果主講教授認為本書所介紹的統計內容大多數選修這門課的學生都學過瞭，可以考慮不在課堂上講授第2章～第4章的知識。 　　本書的編寫風格和排版，吸取瞭本書的一些作者在其他經典教科書上的成功之處，尤其是戴維R.安德森、丹尼斯J.斯威尼、托馬斯 A.威廉姆斯。另外，在編寫本書的過程中，我們在以下方麵做齣瞭改進： 　　第一，充分講解Microsoft Excel的運用。Excel運用的講解貫穿本書的方方麵麵，對一些比較簡單的數量解析方法，我們既說明瞭手工計算，也介紹瞭Excel的處理過程。對那些比較復雜的隻能通過電子錶格解決的問題，我們著重介紹瞭Excel的使用辦法和具體操作過程。 　　第二，以Excel 2013版的運用介紹為主。書中安排的有關Excel運用的內容，基本上使用的是2013版的Excel。與以前的版本相比，Excel 2013版雖然改動不大，特彆是與商務數量解析有關的功能，但數據資料的可視化處理能力有瞭不小的改進。在Excel 2013版中，生成、修改和分析數據圖像變得較為容易。考慮到一些學生和教師可能到現在還沒有安裝Excel 2013版，所以隻要允許或有可能，我們也對以前版本Excel的使用進行必要的介紹。 　　第三，Analytics Solver Platform（ASP）和XLMiner的運用介紹。Microsoft Excel中有兩款功能十分強大的插件，即Analytics Solver Platform和XLMiner。這本教科書，也將它們的使用引入教學內容。Analytics Solver Platform為Excel提供瞭優化和模擬分析的補充功能。XLMiner把復雜數據的挖掘算法注入Excel中，使得利用Excel可以更好地進行數據的可視化描述和信息勘察。不過，在本書的絕大多數章節，我們把Analytics Solver Platform、XLMiner使用的講解，都放在瞭相應章節的附錄中，以便使授課教師有選擇是否講解的餘地。第6章和第11章的11.3和11.4節裏，因為內容安排的需要，我們直接在正文中對Analytics Solver Platform、XLMiner的使用方法和操作步驟做瞭介紹。 　　第四，說明與解釋。在本書一些章節的末尾部分，我們對相應章節介紹的內容做瞭注意事項提醒和點評，以幫助學生更深入地認識和理解所學的知識，主要是所介紹方法的局限性、應用方麵的建議等。 　　第五，實踐中的數量解析。幾乎每一章，我們在一開始都編寫瞭一段案例性質的實際應用材料。這些應用材料，都是商務數量解析在實際應用中比較有趣的例子，它們來自於不同領域的研究報告和科研論文，包括健康管理、金融、製造業、市場營銷等領域。 　　第六，網絡資料。本書內容講解中用到的示範數據，以及復習思考題中的背景資料，都放在專門的網站上，有需要的話，可以隨時登錄下載（本書翻譯版的網絡資料請登錄www.hzbook.com/ps/下載）。 　　第七，復習思考題和案例討論。除瞭第1章，本書其餘各章都編寫瞭20道左右的復習思考題，以幫助學生更好地通過練習掌握相應章節的學習內容。復習思考題的難易程度不一樣，但它們絕大多數都是商務數量解析實際應用的實例。除第1章外，本書其他的11章，都編寫瞭有一定深度的案例，以便學生掌握各種方法的綜閤運用。 　　本書初稿完成後，曾經送給很多人審閱，對他們提齣的修改和完善建議，在此一並錶示衷心的感謝。尤其要特彆感謝： 　　巴剋內爾大學的Matthew D. Bailey、維拉諾瓦大學的Q.B.Chung、丹佛大學丹尼爾斯商學院的Phillip Beaver、肯塔基大學的Elizabeth A.Denny、俄亥俄州立大學的M.Khurrum S.Bhutta、波特蘭大學的Mike Taein Eom。

《非凡智慧：重塑決策的藝術》 在這個信息爆炸的時代，我們被海量數據所包圍，卻常常感到迷失。決策，這個關乎個人成長、企業興衰乃至社會進步的基石，似乎變得越來越復雜和充滿挑戰。我們渴望找到一種更清晰、更有效的途徑，來理解數據背後的含義，從而做齣更明智、更有力的選擇。 《非凡智慧：重塑決策的藝術》並非一本教你如何進行商業數據分析的書籍，它深入探索的，是隱藏在數據之下的、能夠驅動卓越決策的普適性思維模式和方法論。本書旨在引領讀者超越簡單的數字遊戲，抵達一種更深層次的智慧境界，學會如何從紛繁的現象中洞察本質，如何構建邏輯嚴密的推理鏈條，以及如何將洞察轉化為切實可行的行動。 第一部分：洞察的藝術——看見隱藏的規律 人類的認知往往局限於眼前的直接經驗，但真正的智慧在於穿透錶象，看見事物的底層邏輯和發展趨勢。本書的第一部分將帶你踏上一場發掘“非凡洞察”的旅程。 打破思維的慣性： 我們的大腦天生傾嚮於走捷徑，依賴直覺和過往經驗。這在很多情況下是高效的，但也可能成為我們發現新知識、接受新觀點、做齣顛覆性決策的障礙。本書將深入剖析這些常見的思維陷阱，如確認偏誤、錨定效應、可用性偏差等，並提供一係列實踐性的方法來識彆和剋服它們。我們將學習如何主動質疑自己的假設，如何從不同角度審視問題，如何擁抱不確定性，以及如何培養一種“反脆弱”的心態，在混亂和變化中尋找機會。 故事與敘事的重塑： 數據本身是冰冷的，但當它被賦予瞭意義和敘事，就能觸動人心，引發共鳴，並指導行動。《非凡智慧》強調，優秀的數據解讀並非僅僅是統計數字的羅列，而是要能夠將這些數字編織成一個引人入勝、邏輯清晰的故事。我們將學習如何從數據中提煉齣核心信息，如何找到能夠支持論點的有力證據，以及如何用簡潔、生動的語言將復雜的觀點傳達給不同的聽眾。這包括理解故事結構的基本要素，如衝突、發展、高潮和結局，以及如何運用類比、隱喻和視覺化手段來增強故事的說服力。 跨領域連接與類比思維： 許多偉大的創新和決策源於跨越學科界限的聯想和類比。《非凡智慧》鼓勵讀者跳齣單一領域的束縛，去汲取不同學科、不同行業的智慧。我們將探索如何識彆不同現象之間的相似性，如何將一個領域的解決方案遷移到另一個領域，以及如何利用類比思維來解決看似棘手的問題。例如，藉鑒自然界中的演化機製來優化組織結構，或者從博弈論的角度來理解競爭對手的行為。這種跨界思考的能力，是産生真正“非凡”洞察的關鍵。 觀察與傾聽的精進： 真正的洞察往往來自於對細節的敏銳捕捉和對他人聲音的深度傾聽。本書將引導讀者練習更高級的觀察技巧，學會透過現象看本質，發現那些被大多數人忽略的細微之處。同時，也將強調傾聽的重要性，不僅僅是聽對方說瞭什麼，更要理解他們為什麼這麼說，背後的動機是什麼，隱藏的需求在哪裏。通過結構化的訪談、焦點小組的引導以及對社交信號的解讀，我們可以挖掘齣比錶麵信息更豐富、更有價值的內容。 第二部分：決策的煉金術——將洞察轉化為力量 有瞭深刻的洞察，下一步便是如何將其轉化為明智、有效的決策。這一部分將聚焦於決策過程本身，揭示那些能讓決策更加精準、更有執行力的關鍵要素。 係統性思維的構建： 現實世界是高度互聯的係統，任何一個決策都可能引發一係列連鎖反應。《非凡智慧》將引導讀者掌握係統性思維，理解事物之間的因果關係、反饋迴路和延遲效應。我們將學習如何繪製係統圖，如何識彆關鍵節點，以及如何預判不同決策可能帶來的長短期影響。這有助於我們避免“頭痛醫頭、腳痛醫腳”的短視行為，做齣更加整體和可持續的決策。 風險評估與不確定性管理： 任何決策都伴隨著風險和不確定性。本書並非教你如何消除風險，而是如何更有效地評估和管理它們。我們將探討各種風險評估工具和方法，學習如何量化不確定性，以及如何製定 contingency plans（應急預案）。更重要的是，我們將培養一種“擁抱不確定性”的心態，認識到在信息不完全的情況下，如何做齣“最好”的決策，而非追求“完美”的決策。這包括理解“先發優勢”和“滯後風險”的權衡，以及如何在變化中保持敏捷性。 情境化分析與決策模型： 沒有萬能的決策模型，最優的決策往往取決於具體的情境。本書將強調情境分析的重要性，教會讀者如何根據問題的獨特性、可用資源、時間限製以及目標受眾來選擇和調整決策方法。我們將介紹一些經典但經久不衰的決策框架，如SWOT分析、六頂思考帽、情景規劃等，並深入探討如何靈活運用它們，而非機械套用。關鍵在於理解這些模型的適用邊界和局限性。 行動驅動的落地機製： 偉大的決策若不能付諸實踐，便形同虛設。《非凡智慧》將把焦點放在決策的執行和落地。我們將探討如何將決策分解為可執行的步驟，如何有效地分配資源，如何建立明確的責任製，以及如何通過持續的反饋和迭代來優化執行過程。這包括如何進行有效的溝通和協調，如何激勵團隊成員，以及如何建立一套能夠衡量決策效果的評估體係。 第三部分：智慧的升華——成為卓越的決策者 成為一名卓越的決策者，不僅需要掌握方法論，更需要培養一種內在的品格和持續學習的態度。 同理心與領導力： 優秀的決策很少是孤立進行的，它需要理解團隊成員、閤作夥伴乃至客戶的需求和感受。《非凡智慧》強調同理心的價值，它能夠幫助我們更準確地把握他人的立場，減少溝通中的摩擦，並建立更強的信任。同時，也將探討如何將同理心與領導力相結閤，激發團隊的潛能，共同朝著既定目標前進。 道德倫理與長遠視角： 真正的智慧不僅關乎效率和利益，更關乎原則和責任。《非凡智慧》鼓勵讀者在決策中融入道德倫理的考量，堅持可持續發展和長遠價值。我們將探討如何在追求短期效益的同時，避免對環境、社會和未來産生負麵影響，以及如何建立一種對自身行為負責的決策文化。 終身學習與反思： 世界在不斷變化，知識也在不斷更新。卓越的決策者一定是終身學習者。《非凡智慧》倡導一種持續學習和自我反思的習慣。我們將學習如何從每一次成功和失敗中汲取經驗，如何保持開放的心態去接納新的知識和觀點，以及如何通過定期的自我審視來不斷提升自己的決策能力。 《非凡智慧：重塑決策的藝術》不是一本速成手冊，而是一次深刻的思維探索之旅。它邀請你走進自己內在的智慧寶庫，發掘那些能夠讓你在紛繁復雜的世界中，做齣清晰、有力、且富有遠見的決策的力量。無論你身處何種行業，扮演何種角色，這本書都將為你提供一套獨特的工具和視角，幫助你超越錶麵的數據，抵達決策的本質，最終成為那個能夠真正引領變革、創造價值的非凡智慧者。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！作為一個對數據分析剛入門的讀者，我一直覺得這個領域高深莫測，充滿各種復雜的公式和術語。但《商業數據分析》這本書卻用一種非常易懂的方式，將這些概念娓娓道來。它不僅僅是羅列知識點，更像是為你打開瞭一扇通往商業世界決策核心的大門。書中關於如何從海量數據中提煉齣真正有價值的信息，如何通過數據洞察來指導商業策略的講解，讓我受益匪淺。尤其讓我印象深刻的是，它並沒有止步於理論層麵，而是通過大量的實際案例，生動地展示瞭數據分析在不同商業場景下的應用。從市場營銷的客戶細分，到運營管理的效率提升，再到財務預測的風險控製，每一個案例都解析得鞭闢入裏，讓我看到瞭數據分析強大的賦能作用。書中對於如何構建數據分析的思維模型，如何選擇閤適的分析工具，以及如何將分析結果有效地呈現給決策者，都給齣瞭非常實操性的指導。我之前總是擔心自己數學基礎不好，看不懂那些統計學模型，但這本書的講解方式讓我完全打消瞭這個顧慮，它側重於理解和應用，而不是死記硬背公式。讀完這本書，我感覺自己不再是被數據淹沒，而是能夠駕馭數據，用數據說話，為商業決策提供更堅實的基礎。這絕對是一本適閤初學者，也適閤希望提升數據分析能力人士的優秀讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一本商業決策的“百科全書”，它用極其嚴謹且邏輯清晰的語言，為讀者構建瞭一個宏大的商業數據分析圖景。書中關於數據分析在各個商業職能領域的應用，從戰略規劃到運營管理，再到市場營銷，都進行瞭詳盡的闡述。我特彆欣賞書中對於不同類型數據分析方法的分類和對比，這讓我能夠更清晰地瞭解每種方法的適用場景和優缺點。作者在書中不僅僅羅列瞭各種技術和方法，更是深入探討瞭如何根據具體的商業問題來選擇最閤適的數據分析工具和技術。書中關於數據驅動的戰略轉型，以及如何通過數據分析來識彆和抓住新興商業機會的案例，都給我帶來瞭深刻的啓示。它讓我認識到，數據分析不僅僅是一種技術，更是一種思維方式，一種能夠幫助企業做齣更明智、更有效決策的強大能力。這本書的深度和廣度都令人印象深刻，它為我提供瞭一個係統性的知識體係，讓我能夠更全麵地理解商業數據分析的價值和意義。讀完這本書，我感覺自己對數據分析在商業世界中的作用有瞭更深刻的認識，並且對未來的學習和實踐方嚮有瞭更明確的規劃。

評分☆☆☆☆☆

這本書提供瞭一個非常全麵且深入的框架，用於理解和實踐商業數據分析。我印象最深刻的是書中對於數據分析過程的係統性闡述，從問題的定義、數據的收集和預處理，到模型的選擇和構建，再到結果的解釋和應用，每一個環節都進行瞭詳盡的解析。作者用清晰的語言和生動的例子，將復雜的概念變得易於理解。我尤其喜歡書中關於如何將統計學原理與實際商業問題相結閤的部分，它打破瞭我之前認為數據分析離不開深奧數學模型的刻闆印象。書中提供的分析方法和工具，都經過瞭精心篩選和組織，能夠滿足大多數商業場景的需求。更重要的是，這本書強調瞭數據分析的最終目標是驅動商業決策和創造價值，而不是單純地進行技術探索。它幫助我建立瞭一種以業務目標為導嚮的數據分析思維。讀完這本書，我感覺自己對如何係統地進行一次完整的數據分析項目有瞭更清晰的認識，並且信心倍增。這本書的價值在於，它不僅僅教授你“如何做”，更重要的是告訴你“為何要做”，以及“如何做得更好”。

評分☆☆☆☆☆

這本書以一種令人耳目一新、極具前瞻性的視角，探討瞭商業數據分析的未來發展趨勢。作者不僅僅停留在當前的數據分析技術，而是將目光投嚮瞭更廣闊的領域，例如人工智能、機器學習在商業決策中的應用，以及大數據倫理和隱私保護等重要議題。這種對未來趨勢的深刻洞察，讓我對商業數據分析的潛力和可能性有瞭更深層次的理解。書中對於如何構建能夠適應未來變化的商業數據分析框架，以及如何培養具備未來所需數據分析技能的人纔，都提齣瞭獨到的見解。我特彆認同書中關於“數據即資産”的理念，以及如何有效地管理和利用這些資産來創造可持續的競爭優勢。它讓我意識到，商業數據分析不僅僅是為瞭解決眼前的問題，更是為瞭構建企業的長期競爭力。書中關於數據驅動的創新模式，以及如何利用數據來重塑商業流程和客戶體驗的討論，都極具啓發性。這本書不僅僅是一本技術指南，更是一本關於如何引領商業變革的思想文獻。它讓我看到瞭數據分析在塑造未來商業格局中的核心地位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我對商業數據的價值有瞭全新的認識，它不僅僅是數字的堆砌，更是驅動企業增長和創新的核心動力。作者在書中深入淺齣地闡述瞭數據分析在現代商業環境中的關鍵作用，從市場趨勢的預測到消費者行為的洞察，再到內部運營的優化，都離不開數據的支撐。書中關於數據收集、清洗、處理和可視化等關鍵環節的講解，清晰明瞭，非常具有指導意義。我尤其欣賞書中關於如何構建數據驅動決策文化的探討，這遠比掌握一堆分析工具更重要。它強調瞭數據分析並非技術人員的專屬，而是需要業務人員、管理者和技術團隊共同協作纔能發揮最大價值。書中列舉的許多案例，都極具啓發性，它們展示瞭企業如何通過數據分析發現潛在的商業機會，規避風險，以及提升客戶滿意度。我一直認為，在信息爆炸的時代，隻有掌握瞭數據分析的能力，纔能在激烈的市場競爭中立於不敗之地。這本書為我提供瞭清晰的路綫圖，讓我知道如何將數據轉化為可行的商業策略。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於如何運用數據賦能商業思維的指南。讀完之後，我迫不及待地想將書中的知識應用到實際工作中，去探索更多數據背後的商業秘密。

評分☆☆☆☆☆

還不錯。。。

評分☆☆☆☆☆

翻譯的還不錯，適閤自學

評分☆☆☆☆☆

專業書

評分☆☆☆☆☆

不錯很好非常值得，印刷好內容好包裝好什麼都好，非常值得

評分☆☆☆☆☆

實用，有理論，有案例。

評分☆☆☆☆☆

翻譯的還不錯，適閤自學

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，學習中

評分☆☆☆☆☆

不錯很好非常值得，印刷好內容好包裝好什麼都好，非常值得

評分☆☆☆☆☆

不錯的選擇，內容不錯。