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出版者:中国人民大学

作者:刘昕

出品人:

页数:391

译者:

出版时间:2011-3

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787300133423

丛书系列:

图书标签:

• 薪酬管理
• HRM
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• 经济学

《数据驱动的商业决策》 内容简介 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业世界前行的核心燃料。然而，仅仅拥有数据是远远不够的；真正的价值在于如何有效地解读这些数据，并将其转化为精准、及时的商业决策。《数据驱动的商业决策》正是这样一本深入浅出、兼具理论深度与实战指导的著作，它旨在为企业管理者、分析师以及所有希望提升决策质量的人士，提供一套系统化、可操作的数据思维框架与实践工具。 本书摒弃了晦涩难懂的纯数学或统计学理论，而是聚焦于商业场景的应用。全书结构清晰，分为四个主要部分，层层递进地引导读者完成从“数据收集”到“战略部署”的完整闭环。 --- 第一部分：数据思维的重塑与基础构建 本部分着重于建立正确的数据观和决策观，强调“数据即资产”的理念。 1.1 数据时代的决策范式转变： 探讨了传统依赖经验和直觉的决策模式，如何被量化、可验证的数据模型所取代。我们深入分析了决策过程中的认知偏差（如确认偏误、锚定效应），并阐述了数据分析如何成为消除这些偏差的有效工具。 1.2 构建企业数据生态系统： 数据质量是决策有效性的生命线。本章详细介绍了如何规划和搭建一个健康、可持续的企业级数据架构。内容涵盖了数据治理（Data Governance）的关键要素，包括数据所有权、数据质量标准（准确性、完整性、一致性）的设定，以及如何建立高效的数据采集和清洗流程（ETL/ELT）。我们还将探讨数据湖、数据仓库和数据中台在现代企业中的定位与区别，强调数据的互操作性和可访问性。 1.3 描述性分析的艺术： 这是理解“发生了什么”的基础。本书不仅介绍了基本的统计指标（均值、中位数、标准差），更侧重于如何利用可视化技术（如箱线图、散点图矩阵、热力图）来揭示数据背后的初步模式和异常点。特别强调了“讲故事”的能力——如何通过可视化有效地向非技术背景的决策者传达关键信息。 --- 第二部分：预测与洞察：从相关性到因果性的进阶分析 在了解了“是什么”之后，决策者需要知道“为什么会这样”以及“将来会怎样”。 2.1 探索性数据分析（EDA）的实战技巧： EDA是连接原始数据与深刻洞察的关键桥梁。本章提供了一系列高级的探索性技术，例如时间序列分解（趋势、季节性、随机波动）、聚类分析（K-Means, DBSCAN）在客户细分和市场分组中的应用，以及关联规则挖掘在零售和库存管理中的实战案例。 2.2 概率论与统计推断：假设检验的商务应用： 决策往往基于对未来事件的概率判断。我们详细讲解了A/B测试的设计原则、样本量确定、显著性水平的设定，以及如何避免常见的统计陷阱（如多重比较问题）。重点在于如何将统计学上的“拒绝原假设”转化为商业上的“采取行动”。 2.3 预测建模的基础：回归分析的深度挖掘： 涵盖了线性回归、逻辑回归在销售预测、风险评估中的应用。更进一步，本书引入了时间序列预测模型（ARIMA, 朴素预测），帮助企业制定更可靠的库存和资源分配计划。对于更复杂的非线性关系，我们简要介绍了决策树和随机森林，着重于模型的可解释性（Feature Importance）。 --- 第三部分：数据驱动的业务实践与流程优化 本部分将理论知识转化为具体的业务流程改进方案，覆盖市场、运营和产品三大核心领域。 3.1 客户生命周期价值（CLV）的精确计算与应用： 介绍了如何整合交易数据、行为数据和互动数据，构建动态的CLV模型。这不仅指导了市场营销预算的分配（识别高价值客户），还为产品定价策略提供了坚实的数据基础。讨论了流失预测模型（Churn Prediction）在客户维系中的关键作用。 3.2 优化运营效率：供应链与流程挖掘： 在运营领域，本书展示了如何利用流程挖掘技术（Process Mining）来识别和量化业务流程中的瓶颈和非效率环节。例如，通过分析订单处理时间、异常审批路径等数据，实现SLA（服务水平协议）的优化。同时，结合库存优化模型，帮助企业在不积压库存的前提下满足客户需求。 3.3 数据驱动的产品迭代与用户体验（UX）分析： 深入探讨了如何通过用户行为数据（点击流、热图、会话记录）来量化用户体验。重点在于如何设计有效的指标体系（如北极星指标、AARRR模型），确保产品功能开发的方向始终与核心业务目标对齐，并避免“虚荣指标”的误导。 --- 第四部分：风险管理、伦理与数据驱动的组织文化建设 数据决策的有效性最终依赖于组织对数据的接受度和驾驭能力。 4.1 风险量化与决策的稳健性： 探讨了如何在决策过程中纳入风险考量。内容包括敏感性分析（如何测试变量变化对结果的影响）、情景规划（Scenario Planning）的构建，以及如何使用蒙特卡洛模拟来评估复杂项目或投资的回报分布，从而做出更稳健的、具备“安全边际”的决策。 4.2 数据隐私、伦理与合规性： 随着数据监管日益严格，理解数据伦理至关重要。本章讨论了数据脱敏、匿名化技术的应用，以及在算法设计中如何识别和减轻潜在的偏见（Bias），确保决策的公平性和透明度。强调了建立“负责任的AI”的初步框架。 4.3 建立数据素养与组织变革： 最重要的部分是如何在企业内部培养“数据文化”。本书提供了具体的组织架构调整建议，如何建立跨职能的数据团队（数据科学家、分析师、业务专家），并提出了一套行之有效的“数据识字率”培训方案，确保从高层领导到一线员工都能有效地提问、解读和应用数据洞察。 --- 目标读者： 本书适合寻求将数据科学应用于实际商业挑战的中高层管理者、产品经理、市场营销负责人、运营主管，以及希望从数据分析师向业务决策者转型的专业人士。它不仅是一本技术手册，更是一份关于如何利用信息优势在竞争中取得领先地位的战略指南。通过阅读本书，您将掌握一套完整的“从数据到价值”的实战方法论。

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太重了，考试全考ppt，和书一毛钱关系也没有。妈蛋把我辛辛苦苦写的一页开卷纸还给我啊！

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@2011-07-07 17:58:50

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