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出版者:电子工业出版社

作者:黄成明（@数据化管理）

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2014-7

价格:59.90元

装帧:平装

isbn号码:9787121234064

丛书系列:

图书标签:

数据分析
电子商务
运营
互联网
电商
零售
管理
商业
数据管理
数字化
企业管理
信息系统
数据分析
流程优化
决策支持
数据驱动
组织管理
智能管理

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具体描述

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地。

《洞察之眼：数据驱动的决策之道》在信息爆炸的时代，每一天我们都在被海量的数据包围。从宏观的经济走势到微观的个人消费习惯，从复杂的科学实验到日常的社交互动，数据无处不在，并以前所未有的速度增长。然而，数据的价值并非自动显现，它们更像是一座未被开采的金矿，需要精妙的工具和深刻的智慧才能将其转化为驱动进步的力量。《洞察之眼：数据驱动的决策之道》正是一本致力于揭示这座金矿奥秘的指南。本书并非一本枯燥的技术手册，也非一套抽象的管理理论，而是一场深入浅出的思想之旅，带领读者跨越数据鸿沟，掌握用数据“看”世界的本领，最终学会如何基于数据进行更明智、更有效的决策。第一部分：看见数据——从感知到理解在信息洪流中迷失，还是驾驭浪潮，关键在于能否“看见”数据背后的真实面貌。本部分将从最基础的层面出发，帮助读者建立对数据的直观认知。数据是什么？我们将重新审视“数据”这个概念，它不再仅仅是冰冷的数字或文本，而是蕴含着事件、行为、关系和规律的生动记录。本书将通过生动的案例，展示不同类型数据的本质，例如：量化数据：销售额、点击率、交易量、温度、压力等，它们是构成商业和科学分析的基石。定性数据：用户反馈、访谈记录、评论文本、图像、视频等，它们为量化数据提供了丰富的情感和语境。结构化数据：存储在数据库表格中的数据，易于查询和分析。非结构化数据：文本、图片、音频、视频等，它们蕴含着巨大的潜能，但需要更先进的工具来解锁。数据的价值：数据本身并无意义，其价值在于转化。我们将探讨数据如何从“原始资料”蜕变为“有价值信息”，再进一步升华为“驱动决策的洞察”。本书会强调，理解数据的潜在价值，是开启数据驱动之旅的第一步。例如，一家电商公司如何通过分析用户浏览和购买记录，发现潜在的爆款商品；一家医疗机构如何通过分析患者的病历和用药数据，预测疾病传播趋势。数据收集的艺术与科学：好的决策源于好的数据。本部分将深入剖析数据收集的各个环节，并提供实用的方法和技巧：明确目标：在收集数据之前，清晰地定义你想要解决的问题或想要达成的目标。选择合适的工具和方法：从传感器、调查问卷、日志文件到爬虫技术，我们将介绍各种数据收集的手段，并分析其适用场景和优缺点。保证数据质量：数据的准确性、完整性和一致性至关重要。本书将提供数据清洗、校验和验证的策略，帮助读者建立可靠的数据基础。伦理与合规：在数据收集过程中，我们将强调隐私保护、数据安全以及相关法律法规的重要性，引导读者建立负责任的数据收集习惯。第二部分：读懂数据——从分析到洞察拥有了数据，下一步便是如何从中“读”出信息。本部分将聚焦于数据分析的核心理念和实践方法，帮助读者将原始数据转化为有意义的见解。描述性分析：发生了什么？这是数据分析的起点，通过汇总和可视化数据，描绘出事物的基本状况。我们将讲解：基本统计量：平均数、中位数、众数、标准差等，它们能快速勾勒出数据的中心趋势和离散程度。数据可视化：图表是理解数据的直观语言。本书将介绍柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等常用图表，并指导读者如何选择最合适的图表来呈现不同类型的数据，以及如何避免误导性的可视化。趋势和模式识别：通过观察数据的变化，发现时间序列上的趋势、周期性波动以及异常值。诊断性分析：为什么会发生？在描述性分析的基础上，深入挖掘数据背后的原因。我们将探讨：关联性分析：探索不同变量之间的联系，例如，营销投入与销售额之间是否存在正相关？异常检测：识别偏离正常模式的数据点，这对于欺诈检测、故障诊断等场景至关重要。根本原因分析：结合业务知识和数据分析，探究问题发生的深层原因。预测性分析：未来会发生什么？利用历史数据来预测未来的趋势和结果。本书将介绍：回归分析：预测连续变量，如预测股票价格、产品销量。分类模型：预测离散的类别，如客户流失预测、垃圾邮件识别。时间序列预测：预测未来一段时间内的数值，如天气预报、交通流量预测。规范性分析：我们应该怎么做？这是数据分析的最高境界，不仅预测未来，更能指导我们采取最佳行动以实现目标。我们将讨论：优化算法：如何找到最优的解决方案，例如，供应链优化、资源分配优化。模拟与场景分析：通过模拟不同决策的后果，选择最有利的方案。机器学习在决策中的应用：介绍推荐系统、风险评估等，展示如何利用机器学习模型来自动化和优化决策。第三部分：用数据说话——从洞察到行动再好的洞察，如果无法转化为实际行动，也只是纸上谈兵。《洞察之眼》的最后一部分，将聚焦于如何将数据洞察有效地传达给相关人员，并推动决策的落地。沟通的艺术：让数据“开口说话” 故事化叙事：将枯燥的数据转化为引人入胜的故事，让听众更容易理解和接受。量身定制的沟通策略：根据不同的受众（管理层、技术团队、一线员工），调整沟通的内容、深度和形式。利用可视化工具增强沟通效果：动态图表、交互式仪表盘等，让数据呈现更加生动和有说服力。构建数据驱动的文化：领导者的承诺与示范：强调高层管理者在推动数据文化中的关键作用。赋能团队：培训员工掌握基本的数据分析技能，鼓励他们主动利用数据解决问题。建立反馈机制：鼓励团队成员分享数据洞察和实践经验，形成持续学习和改进的循环。克服数据焦虑与抵触：识别和应对组织内部对数据和变革的阻力，提供支持和引导。数据驱动决策的实践框架：定义问题 -> 收集数据 -> 分析数据 -> 形成洞察 -> 制定方案 -> 执行与监控 -> 评估与迭代。本部分将提供一个清晰的循环框架，指导读者如何在实际工作中应用数据驱动的方法。敏捷的数据应用：强调快速迭代和试错的重要性，不求完美，但求快速响应和持续优化。未来的展望：随着人工智能、大数据技术的不断发展，数据驱动的未来将更加光明。本书将简要探讨一些前沿趋势，如自然语言处理在数据分析中的应用、AI驱动的自动化决策系统等，鼓励读者保持学习和探索的热情。《洞察之眼：数据驱动的决策之道》是一本邀请您走进数据世界的指南。它将帮助您摆脱信息的泥潭，学会用清晰的逻辑和科学的方法去理解、分析和利用数据，最终将数据转化为您决策中最有力的支持，帮助您在复杂多变的环境中做出更明智的选择，赢得竞争优势，实现可持续的成功。无论您是企业管理者、产品经理、市场营销人员、数据分析师，还是任何渴望在工作中提升决策效率和准确性的人，本书都将为您提供宝贵的启示和实用的工具。

作者简介

黄成明（@数据化管理）：拥有15年的销售及数据分析经验，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型，可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。

目录信息

第 1 章　什么是数据化管理　　/17
1.1　“聪明”的销售人员　　/17
1.2　数据化管理的概念　　/20
1.3　数据化管理的意义　　/21
1.4　数据化管理的四个层次　　/22
1.4.1　业务指导管理　　/22
1.4.2　营运分析管理　　/22
1.4.3　经营策略管理　　/22
1.4.4　战略规划管理　　/22
1.5　数据化管理流程图　　/23
1.5.1　分析需求　　/23
1.5.2　收集数据　　/23
1.5.3　整理数据　　/23
1.5.4　分析数据　　/24
1.5.5　数据可视化　　/24
1.5.6　应用模板开发　　/25
1.5.7　分析报告　　/26
1.5.8　应用　　/27
1.6　数据化管理应用模板　　/27
第 2 章　寻找零售密码　　/29
2.1　周权重指数　　/30
2.1.1　寻找店铺零售规律　　/31
2.1.2　周权重指数　　/32
2.1.3　周权重指数的计算　　/34
2.1.4　日权重指数的特殊处理　　/36
2.2　周权重指数的应用　　/37
2.2.1　判断零售店铺销售规律辅助营运　　/38
2.2.2　分解日销售目标　　/39
2.2.3　月度销售预测　　/41
2.2.4　销售对比　　/44
2.3　神奇的黄氏曲线——单位权重（销售）值曲线　　/47
2.3.1　单位权重（销售）值曲线　　/47
2.3.2　应用在销售追踪过程中　　/47
2.3.3　特殊事件的量化处理　　/50
2.3.4　促销活动的分析及评估　　/52
2.3.5　新产品上市的分析及评估　　/54
2.3.6　其他应用　　/55
2.4　案例及应用——数据化排班　　/56
第 3 章　销售中的数据化管理　　/61
3.1　销售都是追踪出来　　/62
3.1.1　没有目标管理就没有销售的最大化　　/62
3.1.2　没有标准就没有追踪的依据　　/63
3.1.3　如何用数据化追踪销售　　/64
3.1.4　销售追踪注意事项　　/68
3.2　常用的销售分析指标　　/69
3.2.1　人货场是零售业基本的思维模式　　/69
3.2.2　零售业常用的分析指标　　/72
3.2.3　如何确定指标的重要性　　/86
3.3　提高销售额的杜邦分析图　　/87
3.3.1　路过人数　　/89
3.3.2　进店率　　/89
3.3.3　成交率　　/89
3.3.4　平均零售价　　/90
3.3.5　销售折扣　　/90
3.3.6　连带率　　/90
3.4　促销中的数据化管理　　/92
3.4.1　影响冲动购买的因素有哪些　　/92
3.4.2　零售业常用的促销方式　　/93
3.4.3　促销活动的准备、执行和评估　　/94
3.5　案例及应用　　/97
第 4 章　商品中的数据化管理　　/103
4.1　常用的商品分析指标　　/103
4.1.1　商品分析的基本逻辑　　/103
4.1.2　常用的商品分析指标　　/104
4.1.3　伤不起的售罄率　　/117
4.1.4　再谈如何确定指标间的重要性　　/119
4.2　常用的商品分析方法　　/120
4.2.1　商品的自然分类方法　　/120
4.2.2　商品的销售分类方法　　/122
4.2.3　商品的价格分析　　/124
4.2.4　商品的定价策略　　/130
4.3　商品的关联销售分析　　/136
4.3.1　商品的关联程度分析　　/136
4.3.2　购物篮分析　　/139
4.3.3　提高商品关联度的方法　　/141
4.4　商品的库存管理　　/142
4.4.1　库存分析逻辑　　/142
4.4.2　异常库存管理　　/150
4.4.3　设置库存预警条件　　/151
4.5　商品的利润管理　　/152
4.5.1　谁在决定商品的利润　　/153
4.5.2　商品的现值　　/153
4.5.3　库存的现值分析法　　/156
4.6　案例分享　　/157
第 5 章　电子商务中的数据化管理　　/164
5.1　数据分析是电商营运的指路明灯　　/164
5.1.1　电子商务和传统零售数据分析的区别　　/165
5.1.2　电商数据分析需要的数据　　/166
5.1.3　电商数据来源及分析工具　　/167
5.2　电商数据分析指标　　/168
5.2.1　流量指标　　/168
5.2.2　转化指标　　/169
5.2.3　营运指标　　/171
5.2.4　会员指标　　/171
5.2.5　财务指标　　/173
5.2.6　关键指标　　/175
5.3　流量及会员数据分析　　/177
5.3.1　流量及转化的漏斗图分析　　/177
5.3.2　对比发现有质量的流量　　/178
5.3.3　电商销售额诊断　　/180
5.4　案例分析　　/181
第 6 章　零售策略中的数据化管理　　/184
6.1　渠道策略的数据化管理　　/185
6.1.1　如何科学地将渠道分类　　/185
6.1.2　渠道拓展分析　　/191
6.1.3　渠道的管理指标　　/197
6.2　会员策略的数据化管理　　/198
6.2.1　会员数据分析　　/199
6.2.2　会员价值分析　　/203
6.2.3　会员的生命周期管理　　/206
6.2.4　会员购买行为的研究　　/209
6.3　竞争对手分析　　/211
6.3.1　谁是你的竞争对手　　/211
6.3.2　如何收集竞争对手的数据　　/214
6.3.3　竞争对手的分析方法　　/217
6.4　营运策略的数据化管理　　/224
6.4.1　如何做销售预测　　/224
6.4.2　如何制定年度销售目标　　/230
6.5　案例分享　　/235
6.5.1　整理思路　　/236
6.5.2　界定问题　　/237
6.5.3　收集数据　　/238
6.5.4　分析数据　　/241
第 7 章　必知必会的数据分析方法　　/244
7.1　数据分析的立体化　　/244
7.1.1　数据分析必须立体化　　/244
7.1.2　三维分析之点-线-面　　/245
7.1.3　三维分析之时间-对象-指标　　/245
7.1.4　三维分析之人-货-场　　/246
7.1.5　三维分析之广度-宽度-深度　　/248
7.2　数据没有可对比性就没有数据分析　　/251
7.2.1　被滥用的同比和环比　　/252
7.2.2　伤不起的各种“率”　　/253
7.2.3　她真的是销售冠军吗　　/257
7.3　常用的数据分析方法　　/259
7.3.1　如何设定指标的权重　　/260
7.3.2　经典的二八法则应用　　/262
7.3.3　ABC分析方法　　/264
7.3.4　排行榜分析方法　　/265
7.3.5　你真的了解平均值吗　　/267
7.4　数据展示也是一种分析方法　　/269
7.4.1　Excel图表的展示逻辑　　/270
7.4.2　不一样的雷达图　　/271
7.4.3　清清爽爽的K线图　　/273
7.4.4　高端大气的热力图　　/275
7.4.5　四象限图的策略思维　　/278
第 8 章　如何建立数据化管理模型　　/280
8.1　数据化管理应用模板　　/280
8.1.1　自定义区域　　/281
8.1.2　数据源区域　　/282
8.1.3　分析辅助区域　　/283
8.1.4　业务预警区域　　/283
8.1.5　业务分析区域　　/284
8.1.6　报告展示区域　　/286
8.2　搭建数据化管理模板必会的Excel十大技巧　　/287
8.2.1　必须要掌握的54个函数　　/287
8.2.2　数据透视表　　/288
8.2.3　自动排名　　/289
8.2.4　四象限图　　/290
8.2.5　智能提醒　　/291
8.2.6　PPT随Excel图表自动更新　　/292
8.2.7　密码保护　　/293
8.2.8　控件和VBA的使用　　/295
8.2.9　名称管理器　　/298
8.2.10　如何隐藏数据　　/300
后记　　/304
附录　测试你对数据敏感度的答案　　/305
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

随着电子商务对零售业态的改变，数据已经成为企业核心竞争力的“核心”。读了此书，让我了解到对于企业来说掌握市场环境、营销流量、运营管理、客户关系的数据越多、越立体化，越可以精细化企业管理。这本书从“人、货、场”的维度，为我们呈现了真实的零售数据世界。通过此书...

评分☆☆☆☆☆

首先，数据要具备可比性，所以所有的数据要转化为可比的——权重指数。其次，需要确定一些关键的数据指标。再次，分析问题时需要具备一些思想 ①以人货场为维度分析 ②根据完全穷尽、相互独立的原则分析造成问题的原因 ③找出关键指标并进行分析最后，有一些大家可供大家使...

评分☆☆☆☆☆

本人统计专业毕业，从事商场营运工作九年，主要负责经营分析。对于数据分析这块说不上精通但至少熟悉。大学时的专业知识能够运用到工作中的非常少，以前觉得炫酷的SPSS在实际工作中根本不能运用，因为没有海量的数据支撑。最后发现只有EXCLE成为最强大的分析工具，工作后看了很...

评分☆☆☆☆☆

#书话电商# 看了很多公众号，一些零散的信息，关于电商，大家谈的更多是如何爆单，如何做流量做转化，几乎没有人谈过库存，真金白银的库存。知乎上关于库存的问答只有555个，公司更倾向为做流量花钱去培训，几乎很少有人是库存管理的高手，导致公司要么对于库存捉肘见襟，要么...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我刚翻开这本书的时候，本以为会是一本偏重技术实现的工具书，结果大出所料，它更像是一本关于“思维革命”的指南。作者的笔锋极其犀利，直指当前许多企业在“数据大爆炸”时代下的困境——拥有数据，却不会用数据。书中对“数据素养”的定义和培养体系的构建，非常具有启发性。他并没有把数据分析局限在技术人员的范畴，而是将其提升到了所有管理层必须掌握的核心竞争力。我尤其喜欢其中一个章节，它通过几个极为经典的失败案例，反思了“过度依赖指标”的危险性，提醒读者警惕那些看似完美却掩盖了本质问题的“虚荣指标”。这种辩证的、带着批判性的视角，让这本书显得格外有深度和厚度。它不只是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”以及“什么时候不要这么做”。行文流畅自然，虽然内容涵盖了战略层面的宏观思考和战术层面的具体落地，但整体阅读体验非常顺畅，如同和一位经验丰富的导师进行深度对话，收获良多。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我很少遇到一本能将“战略高度”和“执行细节”平衡得如此出色的管理书籍。这本书的价值核心在于，它成功地揭示了现代企业中，数据分析如何从一个支持性职能，转变为核心的战略驱动力。作者花了大量的篇幅去讨论“数据治理的文化基因”，而不是简单地罗列技术栈，这一点让我印象极其深刻。他认为，数据治理的失败，往往不是因为技术跟不上，而是因为组织内部对数据价值的认知和共享机制存在壁垒。书中提到的几个跨界数据应用的案例，尤其具有启发性，它们展示了如何从看似不相关的业务领域中提取数据洞察，从而实现颠覆性的创新。整本书的论述逻辑严密，论据充分，读起来酣畅淋漓，每一章都能让人产生“原来如此”的顿悟感。它提供的不是套路，而是底层逻辑和思维框架，这才是真正能持久指导我们工作的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮，作者在讲述那些复杂的商业案例时，仿佛用一支画笔，将原本枯燥的数字和报表描绘得生动有趣。我特别欣赏他那种深入浅出的叙事方式，没有过多的行业术语堆砌，而是紧紧围绕着“如何将数据转化为实际的业务洞察”这一核心。读完前几章，我立刻感觉到自己看待日常工作的方式都有了微妙的变化，以前那些模糊的直觉判断，现在似乎都有了可以量化的支撑点。书中关于构建数据驱动型组织的章节，给出了非常实际的操作步骤，而不是空泛的口号。比如，它详细分析了不同规模企业在数据基础设施建设上的陷阱与对策，这一点对于我们这种正在进行数字化转型的中小企业来说，简直是雪中送炭。尤其印象深刻的是对“数据孤岛”问题的剖析，作者提出的跨部门数据协作模型，极具操作性和前瞻性，它强调的不是技术工具的升级，而是组织文化和流程的重塑，这才是真正触及问题的核心。总而言之，这本书为那些渴望从“经验驱动”迈向“智能驱动”的管理者提供了一张详尽且实用的路线图，读来令人酣畅淋漓，充满启发。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我挑选这本书的时候，是抱着试一试的心态，毕竟市面上关于管理类的书籍太多，能真正沉淀出新意的实在不多。然而，这本书的结构设计极其精巧。它没有采用传统的“理论——案例”的线性结构，而是采取了一种“问题——工具箱——成功范例”的螺旋上升模式。阅读过程中，我发现作者对商业逻辑的理解非常透彻，他总能在最恰当的时机引入一个量化分析工具，并立即展示这个工具如何解决现实中的痛点。比如，书中关于客户生命周期价值（CLV）的计算与优化策略的章节，不仅给出了复杂的数学模型，更重要的是，它阐述了如何将这个模型融入到市场营销的日常决策中，避免了单纯数学公式带来的脱离实际的弊端。这本书的语言风格非常干练，没有丝毫拖泥带水，每一个段落似乎都承载了丰富的信息量，需要放慢速度仔细咀嚼。对于我们这些每天需要在快速决策和长期规划之间摇摆的管理人员来说，这本书无疑提供了一种更加稳健和科学的决策框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，在我看来，是对传统管理学的一次有力补充和更新。它真正做到了将“管理学”的哲学思想与“信息技术”的实操性完美融合。我特别欣赏作者对“指标的生命周期”这一概念的阐述。很多企业热衷于追逐最新的KPI，却忽略了这些指标随着业务发展会自然衰退或变得不再适用的事实。作者深入剖析了如何识别和淘汰“僵尸指标”，建立一套动态的指标更新机制，这对于避免组织陷入“指标僵化”状态至关重要。从阅读体验上来说，这本书的排版和图表设计也值得称赞，大量的流程图和决策树清晰地梳理了复杂的逻辑关系，使得即便是初次接触该领域的人也能迅速抓住要点。它不是一本让你读完就束之高阁的参考书，而是一本真正需要时常翻阅、在实践中对照印证的“工作手册”。它教会我们用一种更客观、更少情绪干扰的方式去审视和优化业务流程。

评分☆☆☆☆☆

出人意料的好。主要有价值的部分在第一部分，利用日均值指数（周、月循环）计划和管理。特别对于月初偷懒、月底突击、促销活动效果评估等有很好的管理效果。

评分☆☆☆☆☆

虚头巴脑的讲了一堆东西

评分☆☆☆☆☆

好书，值得再看

评分☆☆☆☆☆

虚头巴脑的讲了一堆东西