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文献来源:
出版时间 :
数据分析即未来(企业全生命周期数据分析应用之道)
0.00     定价 ¥ 89.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购22本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787111656999
  • 作      者:
    作者:(美)格雷戈里·S.纳尔逊|责编:冯秀泳|译者:陈道斌//万芊
  • 出 版 社 :
    机械工业出版社
  • 出版日期:
    2020-06-01
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内容介绍
数据已经成为一种新的“货币资产”。很多组织都沉浸在其中,但很少有组织能从中获取真正的价值。本书将整个分析生命周期转化为可操作、可执行的洞察力,为构建有效的分析能力和将数据转化为行动的实操流程提供了一个框架。本书第壹部分描述了现代企业开展数据分析的“参与者”(who)、“如何做”(how)和“为什么这样做”(why),让领导者能够清楚地了解组织在战略层面具备协调一致的能力的价值;第二部分详细介绍了分析生命周期最佳实践,包括问题理解、数据探查、模型开发、变革管理、数据管理、产品管理等;第三部分讨论了如何保持分析能力长期卓越,以及如何将分析嵌入业务发展的新阶段,以此进一步充实本书的研究结论。 对于那些看到了分析的价值,但缺乏构建恰当解决方案的知识的组织来说,本书打破了窘境,为其提供了一个将正确的人员管理、流程框架和所需技术落实到位的路线图。对于那些已经布局了分析团队的组织来说,本书可以作为领导层的参考和进修课程,以帮助其团队拥有最新的实践和流程框架。本书并非单纯地讲分析模型,而是更注重讨论关键流程,帮助组织机构建立针对其特定需求的分析能力,从而使它们能够获取有价值的信息,更好地指导战略决策。 为帮助读者依据本书的重点内容加以实践,配套网站提供了可下载的资源、工具和视频等内容。本书为没有分析经验的读者澄清了复杂的概念和术语,使用真实的例子来说明实际有效的实践是什么样子的。凭借清晰的指导、专家的洞察和丰富的实用工具,本书对于任何寻求优化分析计划和程序的组织都是必不可少的资源。
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目录
推荐序一
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译者序
前言
致谢
作者简介
译者简介
第一部分 分析基础
第1章 分析概览
1.1 基本概念
1.1.1 数据
1.1.2 分析
1.1.3 什么是分析
1.1.4 分析与其他概念的区别
1.2 分析概念
1.2.1 商业智能和报表
1.2.2 大数据
1.2.3 数据科学
1.2.4 边缘(和环境)分析
1.2.5 信息学
1.2.6 人工智能与认知计算
1.3 分析方法论
1.3.1 应用统计与数学
1.3.2 预测和时间序列
1.3.3 自然语言处理
1.3.4 文本挖掘与文本分析
1.3.5 机器学习
1.3.6 数据挖掘
1.4 分析的目的
1.4.1 分析是关于改善结果的活动
1.4.2 分析是关于创造价值的活动
1.4.3 分析是关于发现的活动
1.4.4 分析是关于促成变革的活动
1.5 本章小结
1.6 参考文献
第2章 分析人才
2.1 谁来做分析工作
2.2 分析师的职责
2.3 分析工作的岗位序列
2.3.1 业务分析
2.3.2 统计分析
2.3.3 技术分析
2.3.4 领导力分析
2.3.5 产品分析管理
2.4 分析的关键能力
2.5 分析思维
2.5.1 问题求解
2.5.2 分解方法
2.5.3 综合方法
2.6 批判性思维方法
2.7 分析中应用批判性思维的例子
2.8 如何提高批判性思维能力
2.9 系统性思维
2.10 本章小结
2.11 参考文献
第3章 分析的组织背景
3.1 组织的战略与分析活动的协同
3.1.1 目标
3.1.2 战略
3.1.3 组织的能力
3.1.4 资源
3.1.5 评估和管理系统
3.2 组织的文化
3.3 分析团队的组织架构设计
3.4 什么样的分析团队组织架构设计最好
3.4.1 集中式架构
3.4.2 分散式架构
3.4.3 卓越中心式架构
3.4.4 分析的组织方式
3.5 本章小结
3.6 参考文献
第4章 数据战略、平台与架构
4.1 数据战略
4.1.1 数据战略声明
4.1.2 战略与实施
4.2 战略规划流程
4.3 规划一个数据战略路线图
4.3.1 范围和目的
4.3.2 数据收集、标准化和清洗
4.3.3 数据架构、虚拟化和整合
4.3.4 数据洞察和分析
4.3.5 数据治理和数据质量
4.3.6 元数据管理
4.3.7 数据访问、发布、隐私和安全
4.3.8 数据保存
4.3.9 性能与服务水平协议
4.4 制定数据战略的敏捷方法
4.5 数据战略小结
4.6 平台和架构分析
4.7 分析架构
4.7.1 范围:业务规模和生命周期支持
4.7.2 决策的复杂度
4.7.3 理解复杂度
4.7.4 紧迫性和影响
4.8 特定目的数据或潜在价值数据
4.9 本章小结
4.10 参考文献
第二部分 分析生命周期最佳实践
第5章 分析生命周期工具包
5.1 分析生命周期最佳实践领域
5.2 数据分析是数据科学的产物
5.3 数据分析的目标
5.4 分析产品的规模和范围
5.5 分析生命周期工具包的组织方式
5.5.1 关于分析流程
5.5.2 分析生命周期最佳实践领域、流程和工具
5.6 分析的设计思维
5.6.1 什么是设计思维
5.6.2 设计思维应考虑用户旅程
5.6.3 设计思维的五个步骤
5.7 本章小结
5.8 参考文献
第6章 问题理解
6.1 流程概述
6.2 为什么要理解问题
6.3 流程领域
6.3.1 问题定义
6.3.2 根本原因调查
6.3.3 提出假设
6.3.4 问题设计
6.3.5 业务方案优先级设置
6.4 本章小结
6.5 工具包总结
6.6 参考文献
第7章 数据探查
7.1 流程概述
7.1.1 数据探索
7.1.2 为什么要做数据探查
7.2 数据探查过程
7.2.1 数据识别和优先级排序
7.2.2 数据收集和准备
7.2.3 数据剖析和特征描述
7.2.4 可视化探索
7.3 记录分析日志
7.4 本章小结
7.5 工具包总结
7.6 参考文献
第8章 分析模型开发
8.1 流程概述
8.1.1 分析模型定义
8.1.2 模型开发
8.1.3 利用多种方法进行检验
8.1.4 为什么要这样做
8.2 建模过程
8.3 进行比较
8.4 度量关联
8.4.1 相关性统计检验
8.4.2 其他相关性检验
8.5 进行预测
8.5.1 检测模式
8.5.2 模式检测过程
8.6 本章小结
8.7 问题总结和练习
8.8 工具包总结
8.9 参考文献
第9章 成果应用
9.1 流程概述
9.1.1 为什么要研究成果应用环节
9
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