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。
点击链接进入英文版：
Competing on Analytics: The New Science of Winning
作者简介
目录信息
读后感
看完这本书后，好几天我都感到很失落。这本书是讲数据分析的价值的。作为一名数据工作者，自己本应该很高兴才是。然而实际上，数据分析只是可能产生巨大的价值，但是大部分企业对数据分析的利用非常有限，而且在企业从数据分析低级阶段向高级阶段进阶的过程中，数据分析或挖掘...
评分 评分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...
评分数据分析竞争法就是一种运用大量的数据和统计方法进行定量分析，并基于事实，支持决策过程的一种方法。这样说得很笼统，数据分析竞争法实际上就是对于在分析决策过程中的定量分析思想的一种深化。不管是在企业的内部流程中的运营管理、人力资源、研发、财务等方面，还是在对外...
评分用户评价
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。
评分终于换到了喜欢的行业。珍惜，珍惜，再珍惜。 第一本专业书。
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。
评分结构和文字都类似教科书，读来有些枯燥。是数据分析入门的好书，浅显易懂。
评分很简单，很一般。
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！！！！！！！！！！
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有