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出版者:新华出版社

作者:周海燕

出品人:

页数:341

译者:

出版时间:2003-1

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787501161829

丛书系列:

图书标签:

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图书名称：数据驱动的现代商业分析：洞察、决策与增长 图书简介 在当今瞬息万变的商业环境中，信息过载已成为常态。企业和专业人士不再仅仅需要“数据”，他们需要的是从海量信息中提炼出具有洞察力的知识，并将其转化为精准的商业决策。本书《数据驱动的现代商业分析：洞察、决策与增长》正是为应对这一挑战而设计，它系统地阐述了如何运用现代分析工具、统计方法和商业智能（BI）技术，构建一套高效、可落地的商业分析体系。 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念逐步深入到高级应用，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：商业分析的基石与思维重塑 本部分着重于构建坚实的理论基础和正确的分析思维框架。 第一章：从信息到洞察：商业分析的战略价值 本章探讨了商业分析在现代企业战略中的核心地位。我们不再将分析视为事后验证的工具，而是前瞻性地预测市场趋势、识别潜在风险和发现新增长点的关键驱动力。本章详细介绍了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这“四大支柱”的概念及其在不同商业阶段的应用场景。内容涵盖了如何定义关键绩效指标（KPIs）并确保其与企业战略目标高度对齐。 第二章：数据准备与清洗：构建可靠分析的基础 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据分析领域的铁律。本章深入剖析了数据生命周期管理中的关键环节——数据获取、清洗、转换与整合（ETL/ELT）。我们将详细介绍处理缺失值、异常值、数据重复和不一致性的实用技术，例如插值法、离群点检测（如箱线图法和Z-Score法）以及数据标准化和归一化的必要性。强调了数据质量管理（DQM）在确保分析结果可信度中的决定性作用。 第二章的重点在于工具应用，例如使用Python的Pandas库或专业的ETL工具进行批量数据预处理，并辅以实际案例说明数据治理的重要性。 第二部分：核心分析技术与统计方法 本部分是本书的技术核心，聚焦于实现深度洞察所需掌握的统计学原理和分析模型。 第三章：描述性统计：理解数据的“面貌” 本章系统回顾了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）等描述性统计量。更重要的是，我们探讨了如何利用数据可视化（如直方图、散点图和箱线图）直观地展示数据分布和变量间的关系，为后续的高级分析奠定直观基础。 第四章：推断性统计与假设检验：从样本到总体 商业决策往往基于对部分数据的观察。本章详细介绍了概率论基础，如正态分布、二项分布和泊松分布。核心内容集中在如何进行有效的假设检验，包括T检验、方差分析（ANOVA）以及卡方检验。书中提供了清晰的决策树，指导读者根据数据类型和研究目的选择合适的检验方法，并正确解读P值和置信区间，避免常见的统计误区。 第五章：回归分析：量化影响因素与预测趋势 回归模型是商业预测的核心工具。本章从简单线性回归出发，逐步过渡到多元线性回归、逻辑回归（用于分类问题，如客户流失预测）和时间序列分析。对于多元回归，我们深入探讨了多重共线性、异方差性等模型的诊断问题，并介绍了如何运用正则化技术（如Ridge和Lasso回归）来优化模型泛化能力。时间序列部分重点讲解了平稳性检验、ARIMA模型的构建与应用，适用于销售额、库存和宏观经济指标的预测。 第三部分：商业应用与决策支持系统 本部分将理论模型与实际商业场景深度结合，展示分析如何转化为可执行的商业策略。 第六章：市场细分与客户价值分析（CLV） 本章专注于市场营销领域的分析应用。我们详细介绍了聚类分析（K-Means, 层次聚类）在客户细分中的实操步骤和商业解读。同时，本书提供了构建客户生命周期价值（CLV）模型的详细框架，包括如何计算留存率、流失率和平均交易价值，帮助企业识别高价值客户群体并制定个性化的保留策略。 第七章：运营效率与供应链优化分析 在运营管理中，效率是利润的关键。本章探讨了如何应用流程挖掘技术（Process Mining）来识别瓶颈和低效环节。库存优化方面，引入了EOQ（经济订货批量）模型、再订货点计算以及风险缓冲库存的统计学确定方法。此外，还介绍了A/B测试的科学设计与执行，确保产品迭代和营销活动效果的量化评估。 第八章：风险管理与异常检测 金融、信贷和安全领域对风险的精准识别至关重要。本章介绍了基于统计模型和机器学习算法的异常检测方法，包括基于距离的检测（如LOF）和基于密度的检测。在风险评估中，我们将探讨信用评分卡（Scorecard）的构建流程，以及如何使用逻辑回归或决策树来量化违约概率。 第九章：数据可视化与商业智能（BI）仪表板设计 再好的分析，如果不能有效传达，也毫无价值。本章强调了“讲故事”的重要性。内容涵盖了数据可视化设计的核心原则（如清晰度、准确性和简洁性），并区分了不同场景下适用的图表类型（如对比、构成、分布）。我们将以Power BI或Tableau为例，指导读者设计出交互性强、信息密度高且能直接支持管理层快速决策的动态仪表板。 第十章：数据治理、伦理与未来趋势 在数据分析日益普及的今天，合规性和伦理问题不容忽视。本章讨论了数据隐私保护法规（如GDPR、CCPA）对分析工作的影响，以及如何确保模型的公平性与透明度（Explainable AI, XAI的初步概念）。最后，本书展望了大数据（Hadoop/Spark生态）、实时流数据分析以及人工智能在商业决策中的融合趋势，为读者的持续学习指明方向。 目标读者： 本书面向所有需要利用数据做出关键商业判断的专业人士，包括市场营销经理、财务分析师、运营主管、初级数据分析师，以及希望系统提升数据素养的企业高层管理者。本书假设读者具备基础的商业常识和一定的代数基础，无需深厚的编程经验，但对技术工具有兴趣的学习者将获益更多。

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这本书对我最大的启发，在于它重新定义了“准备工作”的范畴。在很多人的认知里，准备无非就是查资料、列问题清单。但这本书花了相当大的篇幅去强调“背景的立体化构建”，它要求采编人员必须从社会学、历史学、甚至是对特定人群生活习惯的文化人类学角度去理解你的受访者和议题。我记得有一个章节专门讲了如何通过观察受访者周遭的环境——比如办公室的陈设、桌上的摆件——来反推出对方的价值取向和决策模式。这个层次的深度挖掘，已经超越了传统新闻学的范畴，更像是一种社会侦探的养成手册。读完这部分，我立刻意识到，自己过去那些“浅尝辄止”的提问，很可能错过了真正有价值的爆发点，因为我们压根没有真正“看见”那个完整的人或事。

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我拿到这本书的时候，心里其实是有些忐忑的，毕竟“采访与写作”这个主题听起来很宏大，担心它会过于学术化，充斥着晦涩难懂的理论。然而，打开内页后，我立刻被它那种直击核心的叙事方式吸引住了。作者似乎非常清楚，我们这些渴望提升技能的人，最需要的不是长篇大论的哲学思辨，而是具体、可操作的“怎么做”。它不像某些教程那样，总是绕着弯子说一些大道理，而是像一位经验丰富的老前辈，直接把那些看似云淡风轻的“一招鲜”摆在你面前。比如，它对构建信任关系那部分的描述，简直是教科书级别的细腻，它没有简单地说“要真诚”，而是拆解了从第一次接触到深入访谈过程中，每一个眼神、每一个停顿可能带来的心理暗示和反作用力。这种对细节的捕捉和对人类心理的洞察，让这本书的实用价值瞬间飙升。

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这本书的行文风格出人意料地保持了一种克制而有力的节奏感。我很少在专业书籍中看到如此流畅的过渡，仿佛作者在带领我们进行一场精心设计的迷宫探险，每走一步都有指引，但又保留了探索的惊喜。它很少使用那种故作高深的语气，而是采用了一种非常“对话式”的陈述，读起来不像是被动接受知识，更像是与一位博学的朋友进行深度交流。这种交流感使得那些原本可能令人望而生畏的采编流程，变得清晰可辨、易于消化。特别是当涉及到敏感话题的处理时，作者的措辞极为精准，既保证了新闻的冲击力，又避免了不必要的法律或道德风险，那种游刃有余的平衡艺术，着实令人叹服。它让我开始重新审视我过去写稿时的一些习惯性错误，那些一直以为是“风格”的东西，其实只是偷懒的表现。

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从工具书的角度来看，这本书的参考价值是极高的，因为它不仅仅停留在理论层面，更像是一部包含“陷阱预警”的实战手册。作者在书中穿插了许多看似不经意的案例分析，但这些案例都直指现代媒体实践中的痛点，比如如何应对信息茧房的过滤、如何处理社交媒体上的即时反应对传统报道节奏的冲击等。我特别欣赏它关于“信息交叉验证”那一段的论述，它提供了一套近乎算法化的流程，帮助读者系统性地识别信息源的可靠性，而不是仅凭直觉判断。这种结构化的思维训练，远比记住几个名言警句来得重要。它教会我的，不是简单地如何把话说圆，而是如何把事实层层剥开，直至露出最坚实的内核，这才是真正有力量的写作。

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这本书的装帧设计非常精巧，封面那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里沉甸甸的，给人一种专业、可靠的感觉。我特别喜欢封面上那种低调的色彩搭配，没有使用那种过于鲜艳或哗众取宠的颜色，而是选择了深灰和一种像是陈年老报纸的米黄色调，立刻就烘托出一种严肃的、需要深入挖掘的氛围。内页的排版也看得出来是用心了，字体大小适中，段落间距处理得恰到好处，即使是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得一提的是，这本书的装订非常牢固，我用力翻开任何一页，它都能平整地摊开，这对于需要经常在不同章节间来回对照学习的读者来说，简直是福音。而且，它居然还巧妙地在书的侧边预留了一些空白区域，让我可以随时随地做批注和标记，这比那种在正文里画线要方便得多，体现了设计者对实际使用者习惯的深刻理解。整体来看，这本书的物理形态，就已经在无声地告诉我，它不是一本泛泛而谈的普及读物，而是一件需要被认真对待的工具书。

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作者曾带领南京大学学生记者团到多地深入淮河污染区、汶川灾区、三江源等地，开展调查采访。“行走淮河”，“新农村调查报告”、“四川地震灾区百日重建调查”等多篇学生万字以上报道被《凤凰周刊》、《南风窗》、《南方周末》、《瞭望》等媒体全文刊发。作者尤擅长深度、调查性的反映社会重大问题的报道，该书凝结了她多年实地采写经验，推荐一看。

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成书的年代所限，书中例子都比较陈旧（屎尿屁）

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成书的年代所限，书中例子都比较陈旧（屎尿屁）

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作者曾带领南京大学学生记者团到多地深入淮河污染区、汶川灾区、三江源等地，开展调查采访。“行走淮河”，“新农村调查报告”、“四川地震灾区百日重建调查”等多篇学生万字以上报道被《凤凰周刊》、《南风窗》、《南方周末》、《瞭望》等媒体全文刊发。作者尤擅长深度、调查性的反映社会重大问题的报道，该书凝结了她多年实地采写经验，推荐一看。

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成书的年代所限，书中例子都比较陈旧（屎尿屁）