具体描述
《数据分析竞争法:企业赢之道》讲述了:人们目前比以往任何时候都更多地拥有商业环境方面的信息，你是否在利用这些信息战胜对手呢？如果不是，你正在失去一种强有力的竞争工具。当传统的竞争优势已经失效时，使用数据分析法来制定更好的决策，并从业务流程中实现最大的价值，可以使公司脱颖而出。
《数据分析竞争法:企业赢之道》作者提出，领先的企业不仅只是收集和储存大量的数据，它们现在正围绕着由数据引发的新观点，制定竞争战略，这使企业获益无穷。它们的秘密武器是什么？答案就是数据分析法：先进的定量和统计分析，以及预测性建模的方法，企业有理解数据的高层领导，还拥有强大的信息技术。
为什么要凭借数据分析法来竞争呢？当许多行业里的企业都生产类似的产品，而且使用类似的技术时，差异化的业务流程就是实现差异化的最后机会了。许多以往的竞争手段，例如地理方面的优势或者保护性的规定等，随着全球化的趋势都将失效。而专利技术很快就能复制，产品或服务的突破创新也越来越难。因此，竞争基础就限于以下几方面：有力而且有效的执行、明智的决策，以及从业务流程中榨取最后一丝价值的能力。而通过很好地利用数据分析法，所有这些都可以实现。
达文波特和哈里斯向我们呈现了各行各业的一个个实例，它们都使用新工具成为行业翘楚。通过采用数据分析法，这些企业识别出最有价值的客户，加快了产品的创新，优化了供应链和定价过程，并且挖掘出实现财务业绩的真正要素。
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Competing on Analytics: The New Science of Winning
作者简介
目录信息
读后感
这是一部阐述数据分析价值的书，从管理的角度入手，适合高层和阐述建议给高层的人。本书分为两部分：数据分析竞争法的本质是什么，怎样提高数据分析能力。 通过数据竞争法，培养企业的“差异化能力”，<企业服务于客户所采用的区别于竞争对手的，开创商业成功模式的整合业务流...
评分按道理说，Davenport这本书应该算行业标杆，凭借和accenture那么深厚的友谊直接将analytic拉回到行业应用伊始，慢慢道来。 可惜和很多做咨询的人一样，这本书花了大量篇幅去阐述analytic如何好，如何帮助行业提升价值，却没有很细节的去抠如何和企业内部的legacy抗衡。 任何...
评分“我们只是希望强调一点：尽管数据分析法看似不带任何情感，而且是建立在计算机的基础上，然而要获得成功，最重要的因素却是激情四溢的人。” 我是这么内向的一个人，能继续在数据分析钻研么？ “如果没有自上而下的推动，那么企业很难实现成为分析竞争型企业所需的文化变革...
评分截止目前这本书我只看到第四章。从前四章的阅读感受来说觉得还不错。从事数据分析、决策支持这么多年了，相关的书籍和材料也看了不少，但看这种类型的还是第一本，也是我目前比较期待的一本。相比以前看的那些，这本书的重点在于阐释数据分析在企业中的重要性和如何实现。通过...
评分在写书评前，先看了其他朋友写的书评，大多都是指出书的技术含量低，只是在论述一些概念而已。 我猜，大多数关注本书，并看了本书的朋友，可能都是技术出身吧。 这是一本管理学角度写的数据分析企业价值的书，本来就是给管理者看得的。 波特自己对技术其实也不是很懂，毕竟一...
用户评价
我最欣赏这本书的一点，是它对于“数据可视化作为沟通工具”的深刻见解。在这个信息爆炸的时代，如何用最简洁、最有力的方式将复杂的数据洞察传递给非技术背景的决策者，是数据分析师的核心竞争力之一。这本书在这方面的论述，完全超出了我的预期。它不仅仅罗列了各种图表类型（柱状图、折线图、散点图），更重要的是，它深入剖析了不同图表背后的“叙事逻辑”。 作者用大量的对比案例展示了“好”的可视化和“差”的可视化之间的巨大差异，这种对比是极具冲击力的。我以前只是机械地制作图表，但读完之后，我开始思考每一个颜色、每一个坐标轴标签背后所要传达的情绪和重点。书中对“避免信息污染”和“突出核心结论”的强调，让我对自己的报告制作流程进行了彻底的反思和优化。现在，我感觉自己不再是单纯地“画图”，而是有目的地在“讲述一个数据驱动的故事”。对于那些希望提升自己汇报能力和影响力的数据专业人士来说，这本书的价值是无法估量的。
评分这本书的深度和广度，让我这个自诩有些经验的分析师都感到震撼。它并非停留在基础的统计学概念层面，而是将数据分析融入到了更宏观的商业战略决策之中。特别是关于“A/B测试设计与解读”的那几章，简直是神来之笔。作者没有采用那种千篇一律的教科书式讲解，而是构建了一个个复杂的商业场景，引导读者去思考如何构建合理的实验组和对照组，以及如何在有限的资源下最大化实验的有效性。 我过去在工作中遇到的很多困惑，比如“为什么我的实验结果总是无法达到显著性”或者“如何处理多变量交互效应”，在这本书里都得到了详尽且富有洞察力的解答。作者对于统计学假设和实际应用之间的鸿沟的处理得非常巧妙，它教会我的不是死记硬背公式，而是如何用数据科学的思维去审视商业问题。阅读这本书，就像是得到了一位经验丰富、又极其严谨的导师在身边指点迷津。每读完一个章节，我都会忍不住去审视自己过去的一些项目报告，发现了很多原来被忽略的盲点。这本书真正做到了理论与实战的完美结合，绝对是案头常备的工具书。
评分这本书，简直是为我这种数据分析新手量身定制的入门宝典！我一直对数据分析这个领域充满了好奇，但又觉得各种专业术语和复杂的模型让人望而生畏。然而，翻开这本书，那种强烈的亲切感立刻袭来。作者的叙述方式极其生动，仿佛在和你面对面地交流，把那些原本枯燥的概念讲得深入浅出。 举个例子，书中对于“数据清洗”的讲解，简直是教科书级别的清晰。我以前总觉得数据清洗就是简单的去除重复值或者填补缺失值，但这本书让我明白，这背后蕴含着对业务逻辑的深刻理解。它不仅告诉我们“怎么做”，更强调了“为什么这么做”。通过一系列生动的案例分析，我开始领悟到，数据质量对最终分析结果的影响有多么致命。我尤其欣赏作者在介绍各种数据处理工具时的实用性，没有过多的理论堆砌，而是直接聚焦于如何将工具运用到实际问题中，这对我这样的实践派来说，无疑是最大的福音。阅读过程中，我时不时会停下来，拿起自己的数据集进行尝试，那种即时反馈带来的成就感，比单纯阅读文字要深刻得多。我强烈推荐给所有想要系统学习数据分析，但又害怕陷入理论泥潭的朋友们。
评分坦白讲，这本书的难度曲线稍微陡峭了一点，但绝对是值得投入精力的。它的内容涉及到了高级的数据建模和预测分析，特别是关于时间序列分析和机器学习算法在商业预测中的应用部分，简直是一场智力上的饕餮盛宴。作者在介绍这些复杂算法时，采用了渐进式的讲解，先从宏观的业务价值入手，再逐步深入到数学原理和代码实现，这种结构设计极大地降低了理解的门槛。 我特别喜欢作者对模型“局限性”的坦诚探讨。很多书籍只会高歌猛进地宣传模型有多强大，但这本书却诚实地指出了不同模型在面对真实世界的数据噪声、非线性和异常值时的脆弱之处。这种批判性的视角，让我认识到数据分析工作中的不确定性，并学会了如何更负责任地进行结果预测和风险提示。对于希望从描述性分析迈向预测性、规范性分析的读者来说，这本书提供了一条清晰、且充满挑战性的进阶之路。它迫使你思考得更深一层，而不是满足于表面上的“拟合度高”。
评分读完这本书，我最大的感受是，数据分析的本质在于“解决问题”而非“炫技”。整本书贯穿始终的，是一种强烈的“业务导向”思维。作者似乎一直在提醒我们，再华丽的算法、再精美的数据集，如果不能为业务带来可量化的价值，都将是空中楼阁。书中关于“定义关键绩效指标（KPI）”和“将分析结果转化为可执行的商业行动”的章节，给我留下了极其深刻的印象。 作者详细剖析了如何与业务部门有效沟通，如何将模糊的业务需求转化为清晰、可量化的分析目标，这比任何技术细节的讲解都更具实操价值。我过去常常陷入技术细节的泥潭，忘记了最终的交付目标，而这本书像一记警钟，让我时刻保持对商业影响的关注。阅读过程如同进行了一次深入的商业诊断，让我学会了如何在分析的起点就将价值最大化。对于那些渴望成为真正“商业伙伴”而非“数据处理员”的分析师而言，这本书提供的思维框架是无价之宝，它重塑了我对数据分析工作的理解和定位。
评分全书几乎没有关于数据分析技术的内容，对于数据分析本身的描述页太过浅显。同时书中案例不够丰富，反复提及的就只有那几个公司。
评分2011年4月15日Friday 看到这本书：争夺客户数据的战争每天都在开辟新战线。收集数据的首要目的应当是以更尊重的态度对待顾客，如此一来企业就能赢得顾客的忠诚，进而获得更多利润。不过，企业经常会以错误的方式使用数据。达文波特教授说：“收集数据所需的技术很容易，也不贵。真正难的是找到既擅长分析、又擅长和决策者密切合作的人，有人曾把他们称为有人格魅力的博士。同时擅长这两点的人很少。”真正的目标在于彻底了解你的客户 2014年10月07日中国好声音
评分这本书是定位给高管读的...@P
评分十分坑爹的一本书，首先看价格，当当 卓越买还得35左右；再看页数，242页，后面还有很长的无用的英文注释；内容就更不用说了，就是讲企业采用数据分析的好处。这本书绝对不值得买！！！！！！！！！！
评分对于企业是否采用数据决策导向，是企业的策略问题，适合管理人员看
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