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出版者:

作者:刘志凌

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2002-1

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787118025378

丛书系列:

图书标签:

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商业数据分析与决策支持系统：构建企业智慧中枢 图书简介 随着信息技术的飞速发展和商业环境的日益复杂化，数据已成为驱动企业决策和实现竞争优势的核心资产。传统的依赖经验和直觉的决策模式已难以适应瞬息万变的市场需求。《商业数据分析与决策支持系统》一书，聚焦于如何系统化地利用数据驱动思维，构建高效、智能的决策支持体系，是企业管理者、数据分析师和信息技术专业人员案头的实用指南。 本书摒弃了晦涩难懂的纯理论阐述，而是以实战应用为导向，深入剖析了从数据采集、清洗、建模到最终可视化与决策支持的全流程。全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者构建一套完整的“数据驱动”企业运营思维框架。 第一部分：数据基础与商业智能环境构建 本部分奠定了数据分析的基石，探讨了现代企业必须面对的数据生态环境。 1. 企业数据资产的梳理与治理： 我们首先探讨企业中存在的各类数据源，包括运营数据库（OLTP）、数据仓库（DWH）、数据湖（Data Lake）以及外部公开数据。重点阐述了数据治理（Data Governance）的重要性，包括数据质量管理（DQM）、元数据管理以及数据安全与合规性（如GDPR、CCPA等在商业决策中的影响）。理解“好数据”的标准，是后续所有分析工作的前提。书中提供了企业内部数据字典的建立方法论，确保不同部门对同一指标的理解一致性。 2. 商业智能（BI）平台的选型与架构设计： 详细对比了当前主流的BI工具生态，如Tableau、Power BI、Qlik Sense以及开源方案的优劣。本书侧重于介绍如何设计一个多层次的BI架构，包括数据抽取转换加载（ETL/ELT）流程的优化，星型/雪花型模型在数据仓库中的应用，以及如何根据企业规模和预算选择合适的云端或本地部署方案。我们强调了数据集成层（Semantic Layer）的设计，它是连接底层数据与上层分析师的关键桥梁。 3. 关键绩效指标（KPI）体系的科学构建： 企业目标如何转化为可衡量的指标？本书深入探讨了如何设计层次分明、相互关联的KPI体系。从高层战略指标（如营收增长率、客户生命周期价值CLV）到中层运营指标（如转化率、库存周转率），再到基层执行指标，我们提供了一套基于平衡计分卡（BSC）的指标设计框架，确保指标体系能够全面反映企业健康状况，并避免“指标异化”的风险。 第二部分：数据分析方法与高级技术应用 本部分聚焦于将原始数据转化为洞察力的核心技术和分析模型。 4. 描述性分析与诊断性分析的深度实践： 描述性分析是理解“发生了什么”的基础。书中详细讲解了如何使用统计学方法（如平均值、中位数、标准差、百分位数）进行数据概览。更进一步，诊断性分析侧重于“为什么会发生”。我们通过下钻（Drill-down）、切片（Slice）等BI操作，结合根本原因分析（RCA）技术，指导读者定位问题的症结，例如销售额下降是由于渠道流量减少，还是转化率降低所致。 5. 预测性分析与时间序列建模： 面对未来，预测能力是商业决策的核心竞争力。本章深入介绍了常用的时间序列分析模型，包括移动平均法（MA）、指数平滑法（ETS）以及ARIMA/SARIMA模型的实际应用。书中通过具体的案例，演示如何处理季节性、趋势性和随机性波动，并评估预测模型的准确性（如MAPE、RMSE），确保库存预测、需求规划的科学性。 6. 细分市场与客户行为建模： 客户是企业的核心。本书详细介绍了客户细分（Segmentation）的统计方法，包括基于RFM（最近一次消费、消费频率、消费金额）模型的构建与应用，以及K-Means聚类算法在识别高价值客户群组中的应用。此外，还涵盖了客户流失预测（Churn Prediction）的逻辑回归模型应用，帮助企业提前锁定风险客户，制定挽留策略。 7. 关联规则挖掘与市场篮子分析： 零售与供应链领域的热门技术。本书讲解了Apriori算法在发现“啤酒与尿布”式关联规则中的原理和实现步骤，重点在于如何将挖掘出的规则转化为可执行的促销或货架布局策略，提升交叉销售和向上销售的效率。 第三部分：决策支持系统与智能化落地 本部分将分析成果融入企业流程，实现真正的决策自动化与智能化。 8. 决策支持系统的构建与人机交互： 一个有效的决策支持系统（DSS）需要将复杂的分析结果转化为直观的界面。本章讨论了数据可视化（Data Visualization）的最佳实践，包括选择正确的图表类型（避免信息冗余）、Dashboard的设计原则（如“一屏概览、深入探索”）。我们强调交互式报表的设计，使用户能够根据自己的业务视角，实时探索数据，并支持“假设分析”（What-If Analysis）。 9. 运营决策自动化与实时监控： 现代企业需要快速响应。本书介绍了如何设置预警系统（Alerting System），基于预设的阈值（如库存低于安全线、转化率低于历史平均值）自动触发通知。同时，探讨了流程挖掘（Process Mining）技术，用于分析和优化业务流程中的瓶颈环节，实现运营效率的持续提升。 10. 商业智能的组织落地与数据文化建设： 技术工具的引入只是第一步，成功的关键在于组织变革。本章探讨了如何建立数据分析师团队、如何培养业务人员的数据素养，以及如何从“凭感觉决策”向“用数据说话”过渡。书中提供了数据驱动型决策流程的范本，确保分析结果能够被业务部门理解、采纳并最终付诸行动，形成良性的数据反馈闭环。 总结： 《商业数据分析与决策支持系统》不仅是一本技术手册，更是一本关于如何利用数据重塑企业运营模式的战略指南。通过对数据全生命周期的系统化梳理，本书致力于赋能读者，使其能够驾驭复杂的数据洪流，构建起坚实、智能的商业决策中枢，从而在竞争日益激烈的市场中抢占先机。

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