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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:数位新知研究室

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:2003-7-1

价格:39.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900107886

丛书系列:

图书标签:

• Excel
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《数据驱动的决策艺术：现代企业运营的深度解析与实践》 前言 在当今瞬息万变的商业环境中，企业面临的挑战日益复杂，对信息处理和决策制定的要求也达到了前所未有的高度。成功的企业不再仅仅依赖直觉或经验，而是将数据视为核心资产，通过精细化的管理流程和前瞻性的战略规划，实现持续的竞争优势。《数据驱动的决策艺术：现代企业运营的深度解析与实践》正是在这一背景下应运而生，它旨在为企业管理者、运营专家以及渴望提升自身决策能力的专业人士，提供一套系统化、实战化的理论框架与操作指南。 本书的撰写并非是对现有管理工具的简单罗列，而是深入挖掘了信息如何转化为洞察，洞察如何指导行动，以及行动如何重塑业务成果的完整链条。我们相信，高效的运营管理是企业长期成功的基石，而数据则是构建这一基石最坚固的材料。 --- 第一部分：企业运营的基石——数据集成与治理 本部分重点探讨了现代企业如何构建可靠、一致的数据基础，这是所有高级分析和决策活动的前提。我们首先审视了当前企业数据架构的常见痛点，例如数据孤岛、数据质量参差不齐以及缺乏统一的数据标准。 第一章：数据资产化：从原始数据到战略资源 详细阐述了数据资产的定义、价值评估模型以及在企业内部的战略定位。探讨了数据治理框架的构建，包括组织结构、政策制定和流程标准化。本章强调了元数据管理的重要性，解释了如何通过清晰的元数据定义，确保跨部门数据理解的一致性。我们深入分析了数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的各个阶段，从采集、存储、处理到最终的归档和销毁，确保数据的合规性与有效性。 第二章：构建可靠的数据管道：ETL/ELT的精细化实践 本章侧重于技术实现层面，但从业务需求出发进行讨论。我们对比了传统ETL（抽取、转换、加载）与现代ELT（抽取、加载、转换）方法的适用场景，并探讨了数据仓库（Data Warehouse, DW）和数据湖（Data Lake）在不同业务场景下的最佳实践。重点内容包括数据清洗、去重、规范化等关键质量控制环节的操作规范，以及如何利用自动化工具来监控和维护数据管道的健康状态，确保流入决策层的“血液”是纯净且及时的。 第三章：安全、隐私与合规：数据运营的红线 在数据密集型时代，数据安全与隐私保护是企业运营的生命线。本章系统梳理了全球主要数据隐私法规（如GDPR、CCPA等）对企业运营的影响，并提供了具体的操作指南。内容涵盖了数据加密技术、访问权限控制的最小化原则，以及在进行数据共享和分析时如何实施差分隐私和匿名化处理，确保在利用数据价值的同时，严格履行社会责任和法律义务。 --- 第二部分：流程优化与效率革命——运营分析的应用深度 企业运营的优化是永无止境的课题。本部分将焦点转向如何运用数据分析来解构、衡量和重塑关键业务流程，实现效率的质的飞跃。 第四章：供应链的敏捷性与韧性：库存、物流与需求的精准预测 供应链管理是现代企业成本控制和客户满意度的核心战场。本章深入探讨了如何运用时间序列分析和机器学习模型，实现对需求的超前预测，从而优化安全库存水平，减少牛鞭效应。详细介绍了需求预测模型的构建、评估与迭代过程，并结合案例分析了如何通过实时数据监控运输延误和供应商绩效，构建具备高度韧性的柔性供应链体系。 第五章：财务运营的精细化控制与绩效管理 财务数据是衡量企业健康状况的最终指标。本章超越了传统的报表制作，关注于利用运营数据驱动财务决策。内容包括：基于活动成本法的精细化成本核算、现金流预测模型的构建、营运资本的优化策略，以及如何通过建立关键绩效指标（KPI）仪表板，实现对预算执行、利润率波动的实时预警与深度归因分析。 第六章：客户生命周期价值（CLV）的量化与营销策略重塑 理解客户的真实价值是实现可持续增长的关键。本章详细阐述了如何构建多维度客户细分模型（如RFM模型、行为聚类），并运用生存分析等统计方法，准确量化不同客户群体的生命周期价值（CLV）。在此基础上，探讨了如何根据CLV预测结果，动态调整客户获取成本（CAC）、制定个性化的留存和交叉销售策略，实现营销投入回报率的最大化。 --- 第三部分：风险管理与前瞻性洞察——构建智能决策系统 高效运营不仅要看清现在，更要预见未来。本部分聚焦于如何利用先进分析技术，建立企业的风险预警和战略洞察能力。 第七章：信用风险与欺诈检测：基于行为模式的预警系统 针对金融服务、电商等高风险行业，本章提供了构建实时风险监控系统的蓝图。内容包括：特征工程在风险建模中的应用，如何利用异常检测算法识别潜在的欺诈行为，以及如何设计有效的反欺诈规则引擎。重点分析了模型的可解释性（Explainability）在风险决策中的重要性，确保合规性和决策的公正性。 第八章：运营瓶颈的识别与流程挖掘（Process Mining） 流程挖掘作为连接IT系统日志与实际业务流程的桥梁，是流程优化的利器。本章详细介绍了如何通过事件日志（Event Logs）重构业务流程图，自动识别流程中的冗余步骤、循环等待和不合规行为。通过具体的案例，展示了流程挖掘如何帮助管理者快速定位效率低下的根本原因，并指导流程的再造（BPR）。 第九章：战略场景规划与压力测试 在不确定的宏观经济环境下，企业需要具备强大的战略适应性。本部分介绍了如何构建多情景分析模型，对关键的宏观经济变量（如利率、汇率、原材料价格波动）进行敏感性分析。内容涵盖了蒙特卡洛模拟在不确定性下的收益预测中的应用，以及如何利用情景模拟的结果，预先制定运营和财务的应急预案（Contingency Planning），确保企业在面临外部冲击时能够迅速恢复和调整航向。 --- 结语：持续改进的文化与数据素养 本书的最终目标是帮助企业建立一种以数据为核心、持续改进的企业文化。技术和模型是工具，而掌握如何提问、如何解释结果、以及如何将洞察转化为实际业务行动的管理智慧，才是决定成败的关键。我们鼓励读者将书中所学知识融入日常工作中，不断迭代和优化企业的运营体系，最终实现从“知道”到“做到”的飞跃。 （全书旨在提供一个全面、深入、可操作的现代企业运营管理分析体系，强调理论与实践的紧密结合，专注于如何利用数据驱动每一个业务决策的优化过程。）

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这本书真的太棒了，尤其是关于数据透视表和高级函数应用的讲解，简直是手把手教我从一个Excel小白蜕变成能处理复杂报表的行家里手。我记得我刚开始接触数据分析时，面对一大堆杂乱无章的原始数据，脑袋简直要炸了，完全不知道从何下手。后来偶然翻到这本书，光是看目录里“动态仪表盘构建”和“VLOOKUP与INDEX/MATCH的终极对比”这两个章节标题，我就知道这次是找对宝了。作者的叙述方式非常注重实操性，不是那种空洞的理论堆砌，而是紧密结合了我们在日常工作中遇到的各种场景，比如库存周转率的计算、销售业绩的实时追踪等。特别是书中关于如何利用Power Query进行数据清洗和转换的那几页内容，我简直是如获至宝。我过去手动清洗数据常常耗费半天时间，现在学会了用Power Query设置好步骤后，下次数据更新只需要点击“刷新”按钮，效率提升了不止一个数量级。这本书让我深刻体会到，Excel不只是一个简单的表格工具，它完全可以成为一个强大的业务决策支持系统。对于任何想要在职场上提升效率、用数据说话的人来说，这本书绝对是案头必备的工具书，它提供的不仅仅是技巧，更是一种全新的思维模式。

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我是一个偏向视觉化和结果导向的学习者，通常对纯文字描述的教学内容感到头疼。然而，这本书的讲解逻辑具有极强的叙事性和引导性，读起来完全没有负担。它就像一位经验丰富的高级顾问坐在你旁边，耐心地为你拆解一个复杂的商业难题。这本书的精髓在于它对“效率”的极致追求。它花了大量篇幅来介绍如何利用宏（VBA基础应用）来自动化那些重复性极高的报告生成工作。在我看来，这部分内容是区分普通用户和高级分析师的关键。书中提供的“一键生成周报”的VBA脚本示例，我稍微修改了一下就适配了我们部门的特定需求，每周节省了至少三个小时的手动操作时间。这种即时的、可量化的时间回报，让我对这本书的价值深信不疑。它不只是教你做报表，更是在教你如何构建一个高效、低维护成本的数据管理流程。对于希望将Excel能力转化为实际生产力的专业人士而言，这本书无疑是近几年市场上最有价值的投资之一。

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从一个更宏观的角度来看，这本书对于建立系统的商业数据思维体系非常有帮助。很多人学习Excel只是为了应付手头的任务，学完就忘，因为他们没有建立起一个框架。而这本书的结构设计似乎有意引导读者去思考“数据流”和“信息层级”。它不是零散地介绍功能，而是围绕“计划、执行、监控、优化”这个管理闭环来组织内容的。例如，在“监控”阶段，作者详细讲解了如何利用Excel内置的图表功能，结合动态数据源，生成具备预警机制的KPI仪表盘，这套方法论直接迁移到了我们公司月度运营复盘会议的展示模板上，效果立竿见影。最让我印象深刻的是，它深入探讨了如何利用Excel处理非结构化数据，比如导入网页数据和文本文件后进行清洗整合的过程，这在很多传统的Excel教程中往往被一带而过。这本书真正做到了“理论指导实践，实践反哺理论”，对于提升个人在跨部门协作中，通过数据支撑论点的能力，提供了坚实的武器库。

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这本书的排版和案例选取水平是目前我读过的同类书籍中顶尖的。首先，图文的结合非常精妙，每一个关键步骤都有高清的截图辅助说明，字体大小和行距的设置也考虑到了长时间阅读的舒适性，这对于我们这些经常需要对照书本操作的人来说太重要了。更令人称赞的是，它所选用的案例都是当下商业环境中非常贴合的，比如“电商A/B测试数据分析”、“供应链风险预警看板制作”这类，这些场景的真实性和前瞻性，让我感觉自己不是在学习一个软件的功能，而是在学习如何解决实际的商业问题。我记得我花了一个下午的时间研究了书中关于“客户生命周期价值（CLV）”的计算模型，作者巧妙地结合了条件格式和数据验证，做出了一个高度交互的CLV分析器。这不仅仅是一个漂亮的表格，它成为了我们市场团队用来评估不同获客渠道投入产出比的核心工具。这本书的深度恰到好处，它避免了过于基础的“如何输入数据”的讲解，而是直接切入商业决策的核心环节，推荐给那些已经掌握基础操作，渴望通过Excel实现商业价值最大化的进阶用户。

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说实话，我对市面上那些堆砌着密密麻麻公式和快捷键的书籍一直抱有戒心，总觉得那种书读起来枯燥乏味，看完也记不住几个。但是这本《Excel商业管理实例应用》完全颠覆了我的看法。它最吸引我的地方在于其“管理实例”的定位，它不是教你“怎么做”，而是告诉你“为什么这么做”，以及“在什么情况下这样做最有效”。举个例子，书中关于财务报表分析的那一章，作者并没有直接给出复杂的财务模型，而是先阐述了投资回报率（ROI）对于一家初创公司的重要性，然后才逐步引导读者如何用Excel的财务函数快速搭建起一个动态的ROI计算器。这种逻辑构建让我觉得学习过程非常流畅，知识点之间相互关联，而不是孤立的碎片。我尤其欣赏作者在讲解“假设分析”时引入的“情景模拟”方法，这对我优化我们部门的季度预算制定起到了决定性的作用。我们过去都是拍脑袋定目标，现在可以清晰地看到不同市场预期下对利润的影响曲线。这本书的价值在于，它将复杂的商业逻辑用Excel这个工具完美地承载了下来，让理论变得触手可及，非常适合有一定基础但希望向管理层迈进的职场人士深挖。

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