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數據變現(構建用數據驅動增長的策略和解決方案)(精)

  • 作者：(美)安德魯·羅曼·韋爾斯//凱茜·威廉斯·江|責編:劉潔//戴思楊|譯者:高敬文
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111642268
  • 出版日期：2020/03/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：332
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    現在，各類組織都積累了大量的信息，既有結構化數據信息也有非結構化數據信息，它們對來自網路流量、銷售流程、內部分析和各種其他來源的數據進行了收集和存儲，但目前大多數組織都不具備能夠讓這些數據驅動財務業績增長的方法、工具和技術。本書講解的是通過利用決策架構、數據科學和引導分析的成熟技術，幫助各類組織提高收入或降低成本的方法。
    本書提供了一個決策架構的方法論，幫助分析師和組織通過重複的流程、數據分析和數據變現的策略，增加收入或節省成本。此外，本書還提供為商業分析構建數據的技巧，以及一個便於理解聚合策略、數據質量和數據轉換的自動化操作，這一操作可將組織的非結構化信息轉化為可用的商業數據。
作者介紹
(美)安德魯·羅曼·韋爾斯//凱茜·威廉斯·江|責編:劉潔//戴思楊|譯者:高敬文
目錄
中文版序言
譯者序
序言
致謝
關於作者
第1篇  簡介
  第1章  簡介
    1.1  決策
    1.2  分析之旅
    1.3  解決問題
    1.4  調研顯示
    1.5  如何使用這本書
      1.5.1  第1篇：簡介
      1.5.2  第2篇：決策分析
      1.5.3  第3篇：變現策略
      1.5.4  第4篇：敏捷分析
      1.5.5  第5篇：實施啟用
      1.5.6  第6篇：案例研究
    1.6  開始吧
  第2章  分析循環：推動優質決策
    2.1  分析循環概述
      2.1.1  開啟
      2.1.2  診斷
      2.1.3  行動
      2.1.4  測量
      2.1.5  數據
    2.2  信息用戶層級
    2.3  下一步
  第3章  決策架構方法論：彌補缺陷
    3.1  方法論概述
    3.2  探索發現
    3.3  決策分析
    3.4  變現策略
    3.5  敏捷分析
      3.5.1  數據開發/分析結構
      3.5.2  數據科學/決策理論
      3.5.3  引導分析
    3.6  實施啟用
    3.7  總結
第2篇  決策分析
  第4章  決策分析：構建決策
    4.1  分類樹
    4.2  提問分析
    4.3  關鍵決策
    4.4  數據需求
    4.5  行動杠桿
    4.6  成功指標
    4.7  再訪分類樹
    4.8  總結
第3篇  變現策略

  第5章  變現策略：讓數據產生收益
    5.1  業務杠桿
    5.2  變現策略框架
    5.3  決策分析和敏捷分析
      5.3.1  確定假設和確立選項
      5.3.2  提問分析
      5.3.3  關鍵決策
      5.3.4  行動杠桿
      5.3.5  成功指標
      5.3.6  數據開發
      5.3.7  數據科學/決策理論
    5.4  競爭和市場信息
    5.5  總結
  第6章  變現指導原則：做實
    6.1  優質數據
    6.2  針對性
    6.3  整體性
    6.4  可行性
    6.5  決策矩陣
    6.6  以數據科學為基礎
    6.7  變現價值
    6.8  信心因素
    6.9  可測量
    6.10  動機
    6.11  組織文化
    6.12  推動創新
  第7章  產品盈利能力變現策略：個案研究
    7.1  背景
    7.2  業務杠桿
    7.3  探索發現
    7.4  決策
      7.4.1  分類樹
      7.4.2  提問分析
      7.4.3  關鍵決策
      7.4.4  成功指標
      7.4.5  行動杠桿
    7.5  數據科學
    7.6  變現框架需求
    7.7  決策矩陣
第4篇  敏捷分析
  第8章  決策理論：理性
    8.1  決策矩陣
    8.2  概率
    8.3  前景理論
    8.4  選擇架構
    8.5  認知偏誤
  第9章  數據科學：智能化
    9.1  指標
    9.2  閾值
    9.3  趨勢和預測

    9.4  相關分析
    9.5  細分
    9.6  聚類分析
    9.7  速度
    9.8  預測和解釋模型
    9.9  機器學習
  第10章  數據開發：有條不紊
    10.1  數據質量
      10.1.1  完備性
      10.1.2  一致性
      10.1.3  重複
      10.1.4  符合性
      10.1.5  準確性
      10.1.6  完整性
      10.1.7  及時性、可用性和歷史
    10.2  臟數據，怎麼辦？
    10.3  數據類型
      10.3.1  元數據
      10.3.2  數據世界
    10.4  數據組織
      10.4.1  數據移動
      10.4.2  粒度
      10.4.3  為分析構建
    10.5  數據轉換
      10.5.1  ETL業務規則轉換
      10.5.2  分析和報告業務規則轉換
      10.5.3  指標轉換
    10.6  總結
  第11章  引導分析：使其相關
    11.1  然後呢
    11.2  引導分析
      11.2.1  數據之聲
      11.2.2  客戶之聲
      11.2.3  客戶簽名
      11.2.4  業務之聲
    11.3  總結
  第12章  用戶界面（UI）：清晰
    12.1  UI簡介
    12.2  視覺調色板
    12.3  少即是多
      12.3.1  數據墨水比例
      12.3.2  少即是多—但別過頭
    12.4  只看一眼
    12.5  模式感知的格式塔原則
    12.6  融會貫通
      12.6.1  色彩
      12.6.2  視覺調色板的元素
      12.6.3  優良格式塔—少即是多
    12.7  總結
  第13章  用戶體驗（UX）：使其可用

第5篇  實施啟用
第6篇  案例研究

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