具体描述
现在，各类组织都积累了大量的信息，既有结构化数据信息也有非结构化数据信息，它们对来自网络流量、销售流程、内部分析和各种其他来源的数据进行了收集和存储，但目前大多数组织都不具备能够让这些数据驱动财务业绩增长的方法、工具和技术。本书讲解的是通过利用决策架构、数据科学和引导分析的成熟技术，帮助各类组织提高收入或降低成本的方法。
本书提供了一个决策架构的方法论，帮助分析师和组织通过重复的流程、数据分析和数据变现的策略，增加收入或节省成本。此外，本书还提供为商业分析构建数据的技巧，以及一个便于理解聚合策略、数据质量和数据转换的自动化操作，这一操作可将组织的非结构化信息转化为可用的商业数据。
作者简介
安德鲁·罗曼·韦尔斯（ Andrew Roman Wells）：
是 Aspirent公司的首席执行官， Aspirent是一家专注于分析的管理咨询公司。他有为许多公司建立分析解决方案的丰富经验，从财富 500强到小型非营利组织。安德鲁重点帮助组织利用他们的数据做出重要决策，通过变现策略带动收入。他已经构建分析解决方案超过 25年，并很乐意与更多的读者分享这些实用的方法、工具和技巧。
除了担任高管之外，安德鲁还是一位亲力亲为的顾问，从他在安永会计师事务所担任咨询顾问、建立报告解决方案之初起就一直是。他在硅谷完善了自己的技能，为两家成功的初创公司工作，专注于客户分析和使用预测方法来推动绩效。安德鲁在企业界也担任过管理角色，在第一资本金融公司担任商业智能总监期间，帮助推动了多项专利分析创新。从咨询到创业公司，再到企业界，安德鲁在通过分析推动增长方面拥有广泛的经验。他为许多行业和公司建立了解决方案，包括可口可乐公司、洲际酒店集团、家得宝公司、第一资本公司、富国银行、惠普公司、时代华纳公司、美林公司、应用材料公司等。
安德鲁和妻子苏珊娜住在亚特兰大，他喜欢摄影、跑步和国际旅行。他是迈克尔·安德鲁斯定制服装公司（ Michael Andrews Bespoke）的合伙人。他还获得了美国佐治亚大学工商管理学士学位，专注于金融和管理信息系统。
凯茜·威廉斯·江（Kathy Williams Chiang）：
是一位成熟的商业分析从业者，擅长引导分析、分析数据集市开发和商业规划。目前任伟门数据管理（Wunderman Data Management）公司商业洞察部副总裁。
江女士与 Aspirent一起完成了多个跨国客户的众多分析咨询项目，其中包括洲际酒店集团和可口可乐公司等。她还曾在多个国家的公司工作，包括特立尼达和多巴哥电信服务公司、视力品牌照明公司、贝尔南方国际和波特曼海外公司。
江女士在设计和开发分析工具及能够开启并推动行动的管理仪表板方面经验丰富，她在数据探索、分析、可视化和展示方面的技能非常娴熟，并在电信、酒店和消费品行业开发了涵盖客户体验、营销活动、收入管理和网站分析的解决方案。
江女士是新奥尔良人，她以优异的成绩获得了路易斯安那州立大学的化学学士学位（绩点 4.0），以及杜兰大学的 MBA学位，同时也是 Phi Beta Kappa和门萨的成员。作为中美关系正常化后第一批进入中国的美国人之一，江女士在具有挑战性的条件下在中国东北生活了两年，在那里教英语、学普通话，并且游览了中国多个地方。在她的职业生涯中，她曾在美国、加勒比地区、英国、拉丁美洲国家 /地区和中国工作。
目录信息
译者序
序言
致谢
关于作者
第 1篇 简介
第 1章 简介 // 2
1.1 决策 // 3
1.2 分析之旅 // 6
1.3 解决问题 // 7
1.4 调研显示…… // 9
1.5 如何使用这本书 // 12
1.5.1 第 1篇：简介 // 12
1.5.2 第 2篇：决策分析 // 13
1.5.3 第 3篇：变现策略 // 13
1.5.4 第 4篇：敏捷分析 // 14
1.5.5 第 5篇：实施启用 // 14
1.5.6 第 6篇：案例研究 // 15
1.6 开始吧 // 15
第 2章 分析循环：推动优质决策 // 16
2.1 分析循环概述 // 17
2.1.1 开启 // 20
2.1.2 诊断 // 23
2.1.3 行动 // 26
2.1.4 测量 // 26
2.1.5 数据 // 28
2.2 信息用户层级 // 29
2.3 下一步 // 31
第 3章 决策架构方法论：弥补缺陷 // 32
3.1 方法论概述 // 33
3.2 探索发现 // 37
3.3 决策分析 // 39
3.4 变现策略 // 41
3.5 敏捷分析 // 41
3.5.1 数据开发 /分析结构 // 42
3.5.2 数据科学 /决策理论 // 43
3.5.3 引导分析 // 44
3.6 实施启用 // 47
3.7 总结 // 50
第 2篇 决策分析
第 4章 决策分析：构建决策 // 52
4.1 分类树 // 53
4.2 提问分析 // 57
4.3 关键决策 // 60
4.4 数据需求 // 64
4.5 行动杠杆 // 66
4.6 成功指标 // 68
4.7 再访分类树 // 71
4.8 总结 // 74
第 3篇 变现策略
第 5章 变现策略：让数据产生收益 // 76
5.1 业务杠杆 // 78
5.2 变现策略框架 // 81
5.3 决策分析和敏捷分析 // 84
5.3.1 确定假设和确立选项 // 84
5.3.2 提问分析 // 85
5.3.3 关键决策 // 86
5.3.4 行动杠杆 // 87
5.3.5 成功指标 // 88
5.3.6 数据开发 // 89
5.3.7 数据科学 /决策理论 // 90
5.4 竞争和市场信息 // 94
5.5 总结 // 96
第 6章 变现指导原则：做实 // 97
6.1 优质数据 // 99
6.2 针对性 // 101
6.3 整体性 // 102
6.4 可行性 // 104
6.5 决策矩阵 // 105
6.6 以数据科学为基础 // 106
6.7 变现价值 // 107
6.8 信心因素 // 109
6.9 可测量 // 111
6.10 动机 // 111
6.11 组织文化 // 112
6.12 推动创新 // 114
第 7章 产品盈利能力变现策略：个案研究 // 116
7.1 背景 // 116
7.2 业务杠杆 // 118
7.3 探索发现 // 120
7.4 决策 // 120
7.4.1 分类树 // 120
7.4.2 提问分析 // 121
7.4.3 关键决策 // 122
7.4.4 成功指标 // 123
7.4.5 行动杠杆 // 125
7.5 数据科学 // 126
7.6 变现框架需求 // 126
7.7 决策矩阵 // 128
第 4篇 敏捷分析
第 8章 决策理论：理性 // 131
8.1 决策矩阵 // 132
8.2 概率 // 134
8.3 前景理论 // 137
8.4 选择架构 // 138
8.5 认知偏误 // 140
第 9章 数据科学：智能化 // 143
9.1 指标 // 144
9.2 阈值 // 147
9.3 趋势和预测 // 149
9.4 相关分析 // 150
9.5 细分 // 153
9.6 聚类分析 // 155
9.7 速度 // 159
9.8 预测和解释模型 // 161
9.9 机器学习 //162
第 10章 数据开发：有条不紊 // 164
10.1 数据质量 // 164
10.1.1 完备性 // 166
10.1.2 一致性 // 167
10.1.3 重复 // 167
10.1.4 符合性 // 168
10.1.5 准确性 // 168
10.1.6 完整性 // 168
10.1.7 及时性、可用性和历史 // 169
10.2 脏数据，怎么办？ // 170
10.3 数据类型 // 170
10.3.1 元数据 // 170
10.3.2 数据世界 // 171
10.4 数据组织 // 173
10.4.1 数据移动 // 173
10.4.2 粒度 // 174
10.4.3 为分析构建 // 175
10.5 数据转换 // 177
10.5.1 ETL业务规则转换 // 178
10.5.2 分析和报告业务规则转换 // 178
10.5.3 指标转换 // 178
10.6 总结 // 181
第 11章 引导分析：使其相关 // 182
11.1 然后呢 // 182
11.2 引导分析 // 185
11.2.1 数据之声 // 185
11.2.2 客户之声 // 187
11.2.3 客户签名 // 193
11.2.4 业务之声 // 194
11.3 总结 // 198
第 12章 用户界面（UI）：清晰 // 199
12.1 UI简介 // 199
12.2 视觉调色板 // 200
12.3 少即是多 // 201
12.3.1 数据墨水比例 // 204
12.3.2 少即是多—但别过头 // 208
12.4 只看一眼 // 210
12.5 模式感知的格式塔原则 // 213
12.6 融会贯通 // 214
12.6.1 色彩 // 214
12.6.2 视觉调色板的元素 // 218
12.6.3 优良格式塔—少即是多 // 220
12.7 总结 // 222
第 13章 用户体验（UX）：使其可用 // 223
13.1 效能负荷 // 223
13.1.1 认知负荷 // 224
13.1.2 工作记忆 // 224
13.1.3 注意力 // 225
13.1.4 运动负荷 // 226
13.1.5 选择过载 // 227
13.2 顺流而下 // 228
13.2.1 渐进呈现和决策架构 // 229
13.2.2 按需提供数据—将数据连接到决策 // 230
13.2.3 模块化 // 231 13.3 命题密度 // 232
13.4 简单性：复杂性的另一面 // 234
13.5 总结 // 235
第 5篇 实施启用
第 14章 敏捷方法：变得敏捷 // 237
14.1 敏捷开发 // 237
14.2 商海弄潮 // 238
14.3 敏捷分析 // 239
14.3.1 团队运动 // 239
14.3.2 卡桑德拉效应 // 240
14.3.3 分析瘫痪 // 240
14.3.4 你想要什么？你有什么 // 241
14.3.5 一图诉千言 // 242
14.3.6 不是每个孩子都美丽 // 242
14.3.7 早日见面，经常见面 // 243
14.4 总结 // 243
第 15章 实施启用：获得采用 // 244
15.1 测试 // 244
15.1.1 企业项目 // 244
15.1.2 小型项目 // 247
15.1.3 版本控制 // 247
15.2 采用 // 248
15.2.1 训练 // 248
15.2.2 推出 // 249
15.3 总结 // 252
第 16章 分析型组织：组织起来 // 254
16.1 决策架构团队 // 254
16.1.1 基于项目还是业务功能型 // 255
16.1.2 团队能力 // 256
16.1.3 治理 // 259
16.1.4 合作 // 260
16.1.5 训练 // 261
16.2 决策架构角色 // 261
16.3 行业专家 // 264
16.4 分析型组织的心态 // 265
第 6篇 案例研究
第 17章 案例研究：迈克尔 ·安德鲁斯定制 // 268
17.1 探索发现 // 268
17.1.1 收入增长 // 268
17.1.2 客户获取 // 269
17.1.3 客户吸引 // 269
17.1.4 客户留存 // 269
17.1.5 客户类型 // 270
17.1.6 客户生命周期 // 271
17.1.7 业务分析 // 272
17.1.8 经营绩效 // 273
17.1.9 客户表现 // 274
17.1.10 获取 // 275
17.1.11 留存 // 276
17.1.12 变现业务杠杆 // 278
17.1.13 假设 // 278
17.1.14 下一步 // 280
17.2 决策分析 // 280
17.2.1 提问分析 // 280
17.2.2 分类树 // 281
17.2.3 关键决策 // 283
17.2.4 行动杠杆 // 285
17.2.5 成功指标 // 285
17.2.6 决策架构 // 287
17.3 变现策略第一部分 // 288
17.4 敏捷分析 // 289
17.4.1 数据分析 // 289
17.4.2 数据开发 // 292
17.4.3 分析结构 // 295
17.4.4 转换 // 296
17.4.5 数据科学 // 298
17.4.6 MAB客户细分 // 303
17.5 变现策略第二部分 // 307
17.5.1 单次客户 // 307
17.5.2 首年客户 // 309
17.5.3 多年客户 // 310
17.5.4 变现策略需求 // 310
17.5.5 决策矩阵 // 312
17.6 引导分析 // 317
17.6.1 绩效仪表板 // 318
17.6.2 客户属性仪表板 // 319
17.6.3 客户细分仪表板 // 322
17.6.4 客户吸引仪表板 // 322
17.6.5 客户留存仪表板 // 325
17.7 闭幕 // 328
参考文献 // 329
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
《数据变现》这本书，给我带来了很多关于“预测性分析”的启发。我一直对能够预知未来的能力感到好奇，而数据，无疑是实现这一目标最有力的工具。书中详细介绍了如何利用历史数据来预测未来的趋势，例如消费者行为、市场变化，甚至生产故障。我特别欣赏书中对“机器学习”和“人工智能”在预测性分析中的应用讲解。虽然我不是技术专家，但作者用通俗易懂的语言，解释了这些复杂的技术原理，并结合实际案例，让我能够理解它们是如何工作的。我开始尝试将书中的方法运用到我自己的工作领域，通过对历史数据的分析，来更好地把握未来的机遇和挑战。这本书让我相信，通过科学的数据分析，我们可以将不确定性转化为可控性，从而做出更明智的决策，规避潜在的风险。
《数据变现》这本书，让我对于“数据资产”的概念有了更清晰的认知。我之前总是将数据看作是生产过程中的副产品，是随手可得的资源。但读了这本书之后，我才意识到，数据本身就是一种宝贵的资产，是企业未来发展的核心竞争力。作者通过大量的案例分析，展示了如何将这些“看不见摸不着”的数据资产，转化为实实在在的商业价值。我尤其被书中关于“数据产品化”的论述所打动，它让我看到了将数据本身包装成独立产品，对外销售的可能性。这不仅仅是提供数据服务，而是将数据作为一种核心要素，创造出全新的商业盈利点。这本书拓展了我的思维边界，让我看到了数据在企业价值链中的多元化应用，它不再只是支撑业务的工具，而是可以独立产生价值的战略资产。
《数据变现》这本书，在我拿到它之前，就已经在我的脑海里勾勒出了一个充满无限可能的场景。我一直对数据这个概念既着迷又有些畏惧，它像一个无形的宝藏，潜藏在我们生活的方方面面，等待着被发掘和利用。然而，如何才能真正地“变现”它，从冰冷的数字中提取出温暖的价值，却是一个我一直在探索的难题。这本书的书名，恰恰触及了我内心最深处的渴望，它承诺了一种方法，一种指引，让我能够穿越数据的迷雾，找到那条通往商业成功和个人价值提升的道路。我迫不及待地想知道，作者是如何将抽象的数据概念，转化为切实可行的商业模式和盈利策略的。书中是否会深入剖析不同行业的数据应用案例？是否会提供具体的工具和技术建议？抑或是更侧重于宏观的战略思考和商业洞察？我期待着这本书能够为我打开一扇新的大门，让我看到数据在当今世界中所扮演的不仅仅是技术角色，更是驱动商业增长的强大引擎。我希望它能教会我如何识别数据的价值，如何有效地收集和分析数据，最终如何将这些洞察转化为可观的商业回报。这本书对我而言，不仅仅是一本关于数据技术的指南，更是一本关于商业智慧和未来趋势的启示录，我渴望从中汲取养分，为我的职业发展和个人视野带来质的飞跃。
《数据变现》这本书，让我对“用户画像”有了更深入的理解。我一直认为，用户画像只是简单的年龄、性别、地域等基本信息。但这本书让我明白，真正的用户画像，是基于海量数据的深度挖掘，能够勾勒出用户更立体、更真实的面貌。作者在书中详细阐述了如何通过分析用户的行为、偏好、购买习惯等数据，来构建精细化的用户画像。这对于精准营销、产品设计、客户服务都具有至关重要的意义。我尤其喜欢书中关于“用户分层”的讲解，它让我明白，不同的用户群体需要采取不同的策略，而精细化的用户画像，正是实现这一目标的关键。读完这部分内容，我感觉自己仿佛拥有了一双“透视眼”，能够更好地理解我的目标用户，并为他们提供更具价值的产品和服务。
不得不说，《数据变现》在数据分析工具和技术方面的介绍，让我眼前一亮。我曾尝试过学习一些数据分析的软件，但总是觉得门槛很高，难以入门。这本书却以一种非常友好的方式，介绍了各种主流的数据分析工具，并给出了一些实用的操作技巧。它并没有一味地推崇最前沿、最复杂的工具，而是根据不同的应用场景，推荐了最适合的解决方案。我惊喜地发现，即使没有深厚的技术背景，也能通过书中提供的指导，开始进行初步的数据分析。书中关于“可视化数据呈现”的章节，尤其让我受益匪浅。我一直觉得，再好的数据分析，如果不能清晰地呈现出来，都无法真正地发挥作用。这本书教会了我如何利用图表、仪表盘等可视化手段，将复杂的数据转化为直观、易懂的信息，从而更好地与他人沟通和决策。我感觉自己不再是被数据淹没，而是能够驾驭数据，用数据来说话，用数据来影响决策。
《数据变现》这本书，让我认识到“数据驱动的决策”的重要性。我一直习惯于凭经验和直觉做决定，但这本书让我看到，数据才是最可靠的决策依据。作者在书中详细阐述了如何利用数据来支持各种商业决策，从战略规划到日常运营，无处不在。我尤其欣赏书中关于“AB测试”的讲解，它让我明白，如何通过科学的实验来验证不同的决策方案，并选择最优的那个。我开始尝试将数据分析的结果，作为我做决策的重要参考，并且发现，这种方式确实能够显著提升决策的准确性和效率。这本书让我转变了思维方式，让我更加相信科学的力量，更加依赖数据来指导我的工作和生活。
翻开《数据变现》的第一页，我立刻被作者的文笔所吸引。那是一种既专业又不失通俗易懂的风格，仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地引导着初学者踏入数据应用的奇妙世界。我一直觉得，数据本身就像是一种语言，而这本书，则像是这门语言的“词典”和“语法书”。它没有一开始就堆砌复杂的术语和晦涩的理论，而是从最基本、最直观的概念入手，让我能够轻松地理解数据是如何产生的，又是如何被积累起来的。我尤其欣赏书中在介绍各种数据采集方式时，所展现出的细致和严谨。无论是传感器收集的物联网数据，还是用户在社交媒体上的互动信息，抑或是企业内部的交易记录，作者都进行了详尽的阐述，并强调了数据质量的重要性。这一点对我来说至关重要，因为我曾因为数据不准确而走了不少弯路。书中对于数据预处理和清洗的讲解，也给了我很大的启发，它让我明白，任何“变现”的前提，都是干净、可靠的数据。我不再视数据清洗为枯燥乏味的步骤，而是将其看作是挖掘数据价值的基石。这本书的价值，不仅在于它告诉我们“是什么”，更在于它教会我们“怎么做”，并且做得到位。
《数据变现》这本书，给我带来了关于“数据生态”的全新视角。我之前一直将数据看作是孤立的个体，但这本书让我明白，数据之间是可以相互连接、相互促进的，形成一个庞大的数据生态系统。作者在书中阐述了如何通过构建数据共享平台、数据交易市场等方式，来打破数据孤岛，促进数据的流通和价值的释放。我尤其被书中关于“数据赋能”的论述所打动，它让我看到，数据不仅仅是企业的资产，更是整个社会经济发展的推动力。通过数据的汇聚和流动，能够催生出更多的创新和机遇。这本书让我对数据的未来发展有了更宏大的想象，它不仅仅是技术层面的革新，更是商业模式和社会结构的深刻变革。
《数据变现》这本书，让我深刻理解了“数据伦理”和“数据安全”的重要性。在追求数据价值的同时，作者并没有忽略其背后所带来的责任和挑战。书中关于用户隐私保护、数据合规性以及信息安全等方面的论述，让我警醒。我意识到，数据的“变现”绝不能以牺牲用户的信任和权益为代价。作者提出了许多切实可行的建议，如何在合法合规的前提下，最大化地利用数据，同时又能保护好用户的个人信息。我尤其欣赏书中关于“数据治理”的章节，它强调了建立完善的数据管理体系，从源头上确保数据的合规性和安全性。这让我明白，数据变现不仅仅是技术和商业的结合，更是一场关于责任和诚信的考验。这本书让我看到了数据应用的另一面，一个更加成熟、更加负责任的数据应用范式。
《数据变现》这本书，让我对“商业模式”有了全新的认识。在此之前，我总以为商业模式是固定的，是企业创立之初就确定的，很难再做大的调整。然而，随着我阅读这本书的深入，我发现数据才是驱动商业模式创新的核心动力。作者在书中详细阐述了如何利用数据来识别新的市场机会，如何优化现有的产品和服务，甚至是如何创造全新的商业形态。我特别喜欢书中关于“数据驱动的产品开发”的章节，它让我明白，产品不再是设计师的一拍脑袋，而是源源不断的数据反馈的迭代优化过程。通过分析用户行为数据，企业可以更精准地了解用户的需求和痛点，从而开发出更受欢迎、更有竞争力的产品。此外，书中关于“个性化营销”的论述也让我茅塞顿开。我一直以为个性化营销只是简单的广告推送，但这本书让我看到了更深层次的战略意义，它能够真正地与用户建立情感连接，提升用户忠诚度。读完这部分内容，我仿佛看到了无数种可能性在眼前展开，数据不再是冰冷的数字，而是连接企业与用户的桥梁，是创造价值的源泉。
帮助企业将数据转化为变现策略和分析解决方案的完整指南。
帮助企业将数据转化为变现策略和分析解决方案的完整指南。
帮助企业将数据转化为变现策略和分析解决方案的完整指南。
帮助企业将数据转化为变现策略和分析解决方案的完整指南。
帮助企业将数据转化为变现策略和分析解决方案的完整指南。
