一本书读懂大数据客户分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:杰夫·索罗 (Jeff Sauro)

出品人:

页数:268

译者:宫鑫

出版时间:2016-3

价格:56.60元

装帧:平装

isbn号码:9787115409645

丛书系列:

图书标签:

数据分析
客户
大数据
馆藏
用研
大数据
客户分析
数据分析
商业智能
数据挖掘
决策支持
用户行为
数据可视化
机器学习
数据驱动

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具体描述

企业的长期生存能力是指通过持续地满足和超越客户的生理和心理需求来吸引顾客。阅读《一本书读懂大数据客户分析》，你将学会如何全面改善客户体验，如何收集、测量以及解读客户数据，如何使用数据创建良好的客户关系，如何实现向数据导向的客户体验转变。

深入浅出，洞悉商业脉搏：一本关于数据驱动决策的实用指南在这个信息爆炸的时代，每一家企业都身处一片由海量数据汇聚而成的汪洋大海之中。然而，并非所有数据都具有同等的价值。如何从这片数据海洋中提炼出能够指导经营、优化策略、提升效率的真知灼见，成为了当下企业面临的严峻挑战。本书正是一本旨在帮助读者系统性掌握大数据分析精髓，赋能业务增长的深度解析之作。本书并非枯燥的技术手册，也不是晦涩的理论堆砌，而是致力于将复杂的大数据分析概念，通过清晰的逻辑、生动的案例以及实用的方法论，转化为普通商业人士也能够理解和运用的知识体系。它将引领你踏上一段从数据新手到数据驱动决策专家的旅程，让你能够自信地驾驭数据，洞察商业机遇，规避潜在风险，最终实现业务的持续飞跃。第一部分：理解大数据分析的基石我们首先将深入探讨大数据的本质及其在现代商业中的关键作用。大数据究竟是什么？它与传统数据有何不同？它包含哪些维度？理解这些基础概念是后续分析的前提。本书将从数据的来源、种类、规模、速度和价值等方面，为你勾勒出大数据清晰的轮廓。紧接着，我们将剖析大数据分析的价值链。从数据的收集、清洗、存储，到数据的处理、分析、可视化，再到最终的洞察输出和决策落地，每一个环节都至关重要。我们会详细介绍每一步骤所涉及的关键技术和方法，并强调它们之间相互关联、协同作用的重要性。你将了解到，优秀的数据分析并非一蹴而就，而是系统工程的成果。在这个阶段，我们还将重点关注大数据分析的驱动力——分析技术。市面上有各种各样的分析方法和工具，如何选择最适合自身业务需求的技术，是许多企业面临的难题。本书将为你梳理主流的大数据分析技术，例如：描述性分析（Descriptive Analytics）：回顾过去，了解“发生了什么”。我们将讲解如何利用数据统计、报表和仪表盘来呈现业务现状，识别趋势和模式。诊断性分析（Diagnostic Analytics）：探究原因，回答“为什么会发生”。我们将介绍关联分析、聚类分析等技术，帮助你挖掘数据背后的驱动因素，理解事件的根本原因。预测性分析（Predictive Analytics）：预测未来，回答“未来可能会发生什么”。我们将深入讲解机器学习、时间序列分析等预测模型，帮助你预测客户行为、市场趋势、销售额等关键指标。规范性分析（Prescriptive Analytics）：优化决策，回答“我们应该做什么”。本书将重点介绍优化算法、决策树等技术，帮助你基于数据分析结果，给出最优的行动建议，实现业务目标。我们将通过具体的商业场景，来演示这些分析方法的应用，让你对理论知识有更直观的理解。第二部分：构建你的数据分析能力掌握了大数据分析的基础知识后，本书将带领你走进实操层面，帮助你构建一套完整的数据分析能力体系。数据准备与清洗：俗话说“垃圾进，垃圾出”。高质量的数据是有效分析的前提。本部分将详细讲解数据采集的渠道和方法，如传感器数据、交易记录、用户行为日志、社交媒体数据等。更重要的是，我们将花费大量篇幅介绍数据清洗的技巧和流程，包括处理缺失值、异常值、重复值，以及数据格式的标准化等。你将学会如何辨别和处理“脏数据”，为后续分析打下坚实基础。数据建模与挖掘：数据建模是将现实世界的问题抽象为数据可以处理的形式。本书将介绍常用的数据建模技术，如维度建模、范式建模等，帮助你构建清晰、高效的数据仓库或数据集市。在建模的基础上，我们将深入探索数据挖掘的核心技术。你将学会如何利用算法来发现隐藏在数据中的有价值的信息。例如：关联规则挖掘（Association Rule Mining）：发现事物之间的关联性，例如“购买了A商品的用户，也很有可能购买B商品”。这将为你的产品推荐、交叉销售和捆绑销售提供强有力的依据。分类与预测（Classification and Prediction）：根据已知数据训练模型，预测未知数据的类别或数值。这对于客户流失预测、信用评分、风险评估等应用至关重要。聚类分析（Clustering）：将相似的数据点归为同一组，识别潜在的客户群体或产品类别。这将帮助你进行更精准的市场细分和用户画像。异常检测（Anomaly Detection）：识别与常规模式显著不同的数据点，这在欺诈检测、设备故障预警等方面有着广泛应用。本书将不仅介绍这些技术的原理，更会提供实用的操作指南，帮助你理解如何在实际场景中应用这些技术。数据可视化与报告：再深入的分析，如果不能有效地传达给决策者，也无法发挥其价值。数据可视化是将复杂的数据以直观、易懂的图表形式呈现出来。本书将介绍各种数据可视化工具和技巧，如何选择合适的图表类型来表达不同的数据关系（如折线图、柱状图、散点图、热力图等），以及如何设计具有洞察力的数据仪表盘。你将学会如何用数据“讲故事”，让你的分析报告更具说服力。第三部分：大数据分析在商业中的实际应用理论知识和技术能力是基础，但最终的落脚点在于如何将大数据分析有效地应用于商业实践，驱动业务增长。本书将通过大量的真实商业案例，展示大数据分析在不同领域的应用，为你提供可借鉴的思路和方法。客户分析：这是本书的重点关注领域。我们将深入探讨如何利用大数据来深入理解你的客户。客户细分（Customer Segmentation）：如何将海量客户划分为具有相似特征和行为的不同群体，从而实现更精准的营销和个性化服务。我们会介绍基于人口统计学、行为特征、购买历史等多种维度的细分方法。客户画像（Customer Profiling）：如何为每一个客户群体构建详细的画像，包括他们的需求、偏好、痛点、购买动机等，从而更深入地理解他们的行为模式。客户生命周期管理（Customer Lifecycle Management）：如何识别客户在生命周期不同阶段的需求变化，并制定相应的策略。例如，如何获取新客户、如何提升客户忠诚度、如何挽回流失客户。个性化推荐（Personalized Recommendation）：如何利用客户的行为数据，为他们推荐最感兴趣的产品、服务或内容，从而提升用户体验和转化率。客户流失预测与干预（Customer Churn Prediction and Intervention）：如何提前识别可能流失的客户，并采取有效的挽留措施，降低客户流失率。客户终身价值（Customer Lifetime Value, CLV）评估：如何预测一个客户在其整个生命周期内能为企业带来的总价值，从而指导企业在客户获取和维护上的投入。市场分析与趋势预测：市场趋势洞察：如何从海量市场数据中发现新兴趋势，预测市场变化，帮助企业抢占先机。竞争对手分析：如何通过公开数据和分析工具，了解竞争对手的策略、产品和市场表现。产品性能分析：如何通过用户反馈、销售数据等，评估产品表现，发现改进空间。运营优化：供应链优化：如何利用数据预测需求，优化库存管理，降低物流成本。风险管理：如何通过数据分析识别潜在的运营风险，如欺诈、设备故障等，并提前采取应对措施。营销活动效果评估：如何量化不同营销活动的效果，优化营销投入，提升ROI。第四部分：建立你的数据驱动文化技术和工具只是实现数据驱动的手段，更重要的是建立一种以数据为核心的组织文化。本书将探讨如何：克服数据孤岛：如何打破部门之间的数据壁垒，建立统一的数据平台。培养数据素养：如何提升全体员工的数据意识和基本的数据分析能力。建立数据治理体系：如何确保数据的质量、安全和合规性。将数据分析融入决策流程：如何让数据分析结果真正驱动业务决策。结语大数据分析不再是少数技术专家的专属领域，而是每一位商业领袖和从业者必备的核心竞争力。本书将为你提供一条清晰的学习路径，让你能够自信地拥抱数据，用数据洞察商业本质，做出更明智的决策，在激烈的市场竞争中立于不败之地。无论你身处哪个行业，从事什么职位，只要你渴望更深入地理解你的业务，更有效地驱动你的增长，这本书都将是你不可或缺的得力助手。让我们一起，用数据点亮商业未来。

作者简介

杰夫·索罗（Jeff Sauro），具有六西格码数据分析师的专业背景，也是客户体验量化分析的开拓者，在measuringu.com设有专栏，并受邀担任财富五百强企业与行业会议发言人以及专家证人。

目录信息

目录
前言
关于本书
“可笑的”假设
本书使用的图标
本书之外
本书宗旨
第1部分：客户分析入门
第1章客户分析简介
什么是客户分析？
客户分析能带给我们什么？
运用客户分析
汇编大数据与小数据
第2章度量标准的科学与艺术
累加定量数据
离散数据与持续数据
数据级别
变量
量化定性数据
确定所需样本大小
估算置信区间
计算95%置信区间
确定收集哪些数据
使用正确的衡量方法
第3章筹划客户分析计划
客户分析计划概述
定义范围和结果
确定衡量标准、方法和工具
制定预算
确定正确的样本大小
分析与改进
控制结果
第2部分：甄别你的客户
第4章细分客户
为什么细分客户
细分客户的五个“W”
Who——细分对象的身份特征
Where——地点
What——内容
When——时间
Why——原因
How——方法
分析数据，细分客户
第一步：数据制表
第二步：制作交叉表
第三步：聚类分析
第四步：估计每个客户细分的大小
第五步：估计每个客户细分的价值
第5章创建客户档案
客户档案的重要性
管理客户档案
利用客户数据建立更多的客户档案
第一步：收集合适的数据
第二步：划分数据
第三步：确定和完善客户档案
利用客户档案解答问题
第6章确定客户终生价值
客户终生价值的重要性
应用客户终生价值
计算终生价值
估算收益
计算客户终生价值
识别黄金客户
向黄金客户营销
第3部分：客户购买历程解析
第7章绘制客户浏览轨迹图
利用传统型营销漏斗
什么是客户浏览轨迹图？
定义客户浏览轨迹
查找数据
描绘客户浏览轨迹
使客户浏览轨迹图发挥更大作用
第8章确定品牌意识和态度
衡量品牌意识
独立意识
辅助意识
衡量产品或服务知识
衡量品牌态度
识别品牌支柱
检验品牌亲和度
衡量使用情况与使用意向
查明以往的使用情况
衡量未来的使用意向
理解态度的关键动因
构建品牌评估调查
第9章衡量客户态度
测量客户满意度
大体满意度
态度vs满意度
使用系统可用性量表（SUS）和标准化用户体验百分秩问卷（SUS—Q）划分可用性等级
系统可用性量表
标准化用户体验百分秩问卷（SUPR—Q）
使用单一易用性问题（SEQ）测量任务难度
为品牌喜爱度打分
发现客户期待：渴望度与奢侈度
渴望度
奢侈度
测量态度提升度
了解客户偏好
发现客户态度的关键动因
编写有效的客户态度问题
第10章量化考虑阶段和购买阶段
确定考虑的触点
公司驱动触点
客户驱动触点
测量客户驱动触点
测量公司驱动触点的三个R
Reach（传递）
Resonance（共鸣）
Reaction（反应）
衡量共鸣和反应
跟踪转化和购买
跟踪微转化
创造微转化机遇
设置转化跟踪
测量转化率
通过A／B测试测量转变
离线A／B测试
在线A／B测试
测试多个变量
充分利用网站分析数据
第11章跟踪购后行为
处理认知失调
减轻认知失调
从认知失调到心满意足
跟踪退货率
测量购后触点
探究购后触点
评估购后满意度水平
利用“呼叫中心分析”找出问题
使用因果分析图找出根源
创建因果分析图
第12章衡量客户忠实度
衡量客户忠实度
回购率
净推荐值
不良利润
找出忠实度的关键动因
珍惜正面口碑
重视负面口碑
第4部分：用数据分析产品开发
第13章开发客户所需产品
集中投入产品功能
发现客户首要任务
列出任务清单
发现客户
选择五项任务
绘图和分析
采取内部视角看问题
进行差距分析
将企业需求反映到客户需求
确定客户所需
倾听客户的声音
倾听企业的声音
建立客户与企业之间的联系
生成优先事项
审视优先事项
利用卡诺模型测量客户愉悦度
评估功能组合的价值
查明问题产生的原因
第14章通过可用性研究获得卓见
什么是可用性原则
进行可用性测试
确定测试内容
确认目标
概述任务场景
招募用户
测试用户
收集指标
数据编码与分析
汇总与呈现结果
考虑不同类型的可用性测试
查找和报告可用性问题
促进可用性研究
第15章衡量商品搜寻能力与导航功能
确定搜寻能力区域
确定客户所需
搜寻能力测试准备
找到基准线
设计测试
制定测量搜寻能力指标
开展搜寻能力测试
确定样本大小
招募用户
分析结果
提高搜寻能力
交联产品
重组类别
改写任务
修改后再次测试搜寻能力
第16章坚守客户分析的伦理
获得知情许可
Facebook
OKCupid
Amazon与Orbitz
Mint.com
决定实验
第5部分：客户分析4个“十”
第17章需要牢记的十个客户度量标准
第18章改进客户体验的十种方法
第19章十种常见的分析错误
第20章识别客户需求的十种方法
附录：用客户分析进行预测
寻找相似点和关联性
显现关联性
量化关系的强度
二元变量间的关联
确定因果关系
随机进行的实验研究
准实验设计
相关性研究
单一实验对象研究
轶闻
利用回归分析进行预测
利用回归线进行预测
在Excel中创建回归方程
多元回归分析
利用二进制数据进行预测
时间序列分析预测发展趋势
指数（非线性）增长
培训期和验证期
检测差异性
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它显然不是那种只停留在工具层面介绍的速成指南，而是真正着眼于“分析思维”的培养。我特别喜欢作者在探讨“指标陷阱”时所采取的批判性视角。他毫不留情地指出了业界某些被过度神化的指标，并详细分析了它们在特定业务场景下可能导致的误导性决策。比如，他对比了转化率和用户生命周期价值（LTV）在不同阶段的指导意义，指出单纯追求短期转化率可能正在扼杀长期的客户忠诚度。这种超越了“如何做”的“为什么做”的探讨，让这本书的价值瞬间提升了一个档次。它教会我的不是如何熟练地使用某个软件的按钮，而是如何像一个真正的商业决策者一样，去质疑数据本身，去探究数据背后的商业逻辑，这对于我未来在工作中提出更有价值的洞察至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直太用心了，封面那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里沉甸甸的，一下子就给人一种“干货满满”的期待感。我尤其欣赏它在排版上的用心，大段的文字中间穿插着清晰的图表和流程示意图，阅读体验极其流畅，根本不像有些技术书籍那样枯燥得让人想打瞌睡。作者对于复杂概念的拆解，那种层层递进的逻辑，简直是教科书级别的示范。比如讲到数据清洗和特征工程时，他没有直接抛出复杂的算法公式，而是先用一个非常贴近日常生活的商业案例作为引子，把“脏数据”的危害讲得入木三分，让你在不知不觉中，就理解了为什么这些看似基础的步骤，才是决定最终分析成败的关键。读完第一部分，我感觉自己像是经历了一场思维上的彻底重塑，对于如何系统性地看待一个数据项目，有了一个全新的、结构化的认识框架。这种从宏观战略到微观执行的无缝衔接，在市面上众多碎片化的数据分析读物中，实在是非常难得的体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编辑和校对工作做得非常到位，细节之处体现出对读者的尊重。我注意到，书中引用的所有外部数据源和研究文献都有清晰的标注，这使得我在深入研究某个特定领域时，有了一个可靠的起点，避免了信息泛滥的困扰。更让我赞赏的是，作者在全书的收尾部分，探讨了数据伦理和隐私保护在客户分析中的日益重要的地位。在当前大数据环境下面临的合规性挑战，这本书并没有回避，反而提供了前瞻性的思考和应对策略，这使得这本书的实用性不仅仅局限于当前的分析技术，更具备了面向未来业务发展的指导意义。它不仅仅是教你如何“看”数据，更教会你如何“负责任地”使用数据，这是一种难能可贵的行业担当。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我原本以为这本书会是一本晦涩难懂的数学公式大全，但实际阅读体验却完全颠覆了我的想象。作者在处理复杂概念时，展现了惊人的叙事能力。他似乎有一种魔力，能把最复杂的回归分析或聚类算法，用清晰、简洁的语言描述出来，重点在于它们“能解决什么业务问题”，而非“它们是如何计算出来的”。这种重心的转移，对我这种偏向应用而非纯理论研究的读者来说，简直是福音。此外，书中的案例研究部分非常扎实，每一个案例都不是孤立的，而是构成了一个完整的商业分析闭环，从最初的商业目标设定，到数据采集、模型选择，再到最终的A/B测试和效果评估，一气呵成，逻辑严密得让人拍案叫绝。这让我在合上书本时，脑海中留下的是一套完整且可复制的分析流程，而不是一堆零散的知识点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格带着一种老派学者的严谨，但又充满了对新事物的敏锐洞察力，读起来完全没有那种“高高在上”的疏离感。作者似乎非常懂得初学者在面对海量数据时的那种无助和困惑，所以他总是在关键节点加入一些“过来人”的经验之谈，仿佛一位经验丰富的导师在你耳边低语指导。我记得有一章专门讨论了如何构建有效的客户画像，它并没有停留在简单的“人口统计学标签”层面，而是深入剖析了行为路径的权重分配以及时间序列数据的价值挖掘。他用了一种类比的手法，把客户行为比作一幅不断被修正的油画，每一笔修改（每一次互动）都增加了画面的深度和真实性。这种生动的比喻，让那些原本抽象的统计模型变得触手可及，我甚至能想象出背后的计算过程，这极大地增强了我实际操作的信心，不再是单纯的理论堆砌。

评分☆☆☆☆☆

内容便入门和理念。跟大数据没什么关系，翻译的也不怎么样。

评分☆☆☆☆☆

内容便入门和理念。跟大数据没什么关系，翻译的也不怎么样。

评分☆☆☆☆☆

内容便入门和理念。跟大数据没什么关系，翻译的也不怎么样。

评分☆☆☆☆☆

内容便入门和理念。跟大数据没什么关系，翻译的也不怎么样。

评分☆☆☆☆☆

内容便入门和理念。跟大数据没什么关系，翻译的也不怎么样。