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數據分析即未來(企業全生命周期數據分析應用之道)

  • 作者：(美)格雷戈里·S.納爾遜|責編:馮秀泳|譯者:陳道斌//萬芊
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111656999
  • 出版日期：2020/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：471
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    數據已經成為一種新的「貨幣資產」。很多組織都沉浸在其中，但很少有組織能從中獲取真正的價值。本書將整個分析生命周期轉化為可操作、可執行的洞察力，為構建有效的分析能力和將數據轉化為行動的實操流程提供了一個框架。本書第壹部分描述了現代企業開展數據分析的「參與者」（who）、「如何做」（how）和「為什麼這樣做」（why），讓領導者能夠清楚地了解組織在戰略層面具備協調一致的能力的價值；第二部分詳細介紹了分析生命周期最佳實踐，包括問題理解、數據探查、模型開發、變革管理、數據管理、產品管理等；第三部分討論了如何保持分析能力長期卓越，以及如何將分析嵌入業務發展的新階段，以此進一步充實本書的研究結論。
    對於那些看到了分析的價值，但缺乏構建恰當解決方案的知識的組織來說，本書打破了窘境，為其提供了一個將正確的人員管理、流程框架和所需技術落實到位的路線圖。對於那些已經布局了分析團隊的組織來說，本書可以作為領導層的參考和進修課程，以幫助其團隊擁有最新的實踐和流程框架。本書並非單純地講分析模型，而是更注重討論關鍵流程，幫助組織機構建立針對其特定需求的分析能力，從而使它們能夠獲取有價值的信息，更好地指導戰略決策。
    為幫助讀者依據本書的重點內容加以實踐，配套網站提供了可下載的資源、工具和視頻等內容。本書為沒有分析經驗的讀者澄清了複雜的概念和術語，使用真實的例子來說明實際有效的實踐是什麼樣子的。憑借清晰的指導、專家的洞察和豐富的實用工具，本書對於任何尋求優化分析計劃和程序的組織都是必不可少的資源。
作者介紹
(美)格雷戈里·S.納爾遜|責編:馮秀泳|譯者:陳道斌//萬芊
目錄
推薦序一
推薦序二
譯者序
前言
致謝
作者簡介
譯者簡介
第一部分  分析基礎
  第1章  分析概覽
    1.1  基本概念
      1.1.1  數據
      1.1.2  分析
      1.1.3  什麼是分析
      1.1.4  分析與其他概念的區別
    1.2  分析概念
      1.2.1  商業智能和報表
      1.2.2  大數據
      1.2.3  數據科學
      1.2.4  邊緣（和環境）分析
      1.2.5  信息學
      1.2.6  人工智慧與認知計算
    1.3  分析方法論
      1.3.1  應用統計與數學
      1.3.2  預測和時間序列
      1.3.3  自然語言處理
      1.3.4  文本挖掘與文本分析
      1.3.5  機器學習
      1.3.6  數據挖掘
    1.4  分析的目的
      1.4.1  分析是關於改善結果的活動
      1.4.2  分析是關於創造價值的活動
      1.4.3  分析是關於發現的活動
      1.4.4  分析是關於促成變革的活動
    1.5  本章小結
    1.6  參考文獻
  第2章  分析人才
    2.1  誰來做分析工作
    2.2  分析師的職責
    2.3  分析工作的崗位序列
      2.3.1  業務分析
      2.3.2  統計分析
      2.3.3  技術分析
      2.3.4  領導力分析
      2.3.5  產品分析管理
    2.4  分析的關鍵能力
    2.5  分析思維
      2.5.1  問題求解
      2.5.2  分解方法
      2.5.3  綜合方法
    2.6  批判性思維方法

    2.7  分析中應用批判性思維的例子
    2.8  如何提高批判性思維能力
    2.9  系統性思維
    2.10  本章小結
    2.11  參考文獻
  第3章  分析的組織背景
    3.1  組織的戰略與分析活動的協同
      3.1.1  目標
      3.1.2  戰略
      3.1.3  組織的能力
      3.1.4  資源
      3.1.5  評估和管理系統
    3.2  組織的文化
    3.3  分析團隊的組織架構設計
    3.4  什麼樣的分析團隊組織架構設計最好
      3.4.1  集中式架構
      3.4.2  分散式架構
      3.4.3  卓越中心式架構
      3.4.4  分析的組織方式
    3.5  本章小結
    3.6  參考文獻
  第4章  數據戰略、平台與架構
    4.1  數據戰略
      4.1.1  數據戰略聲明
      4.1.2  戰略與實施
    4.2  戰略規劃流程
    4.3  規劃一個數據戰略路線圖
      4.3.1  範圍和目的
      4.3.2  數據收集、標準化和清洗
      4.3.3  數據架構、虛擬化和整合
      4.3.4  數據洞察和分析
      4.3.5  數據治理和數據質量
      4.3.6  元數據管理
      4.3.7  數據訪問、發布、隱私和安全
      4.3.8  數據保存
      4.3.9  性能與服務水平協議
    4.4  制定數據戰略的敏捷方法
    4.5  數據戰略小結
    4.6  平台和架構分析
    4.7  分析架構
      4.7.1  範圍：業務規模和生命周期支持
      4.7.2  決策的複雜度
      4.7.3  理解複雜度
      4.7.4  緊迫性和影響
    4.8  特定目的數據或潛在價值數據
    4.9  本章小結
    4.10  參考文獻
第二部分  分析生命周期最佳實踐
  第5章  分析生命周期工具包
    5.1  分析生命周期最佳實踐領域

    5.2  數據分析是數據科學的產物
    5.3  數據分析的目標
    5.4  分析產品的規模和範圍
    5.5  分析生命周期工具包的組織方式
      5.5.1  關於分析流程
      5.5.2  分析生命周期最佳實踐領域、流程和工具
    5.6  分析的設計思維
      5.6.1  什麼是設計思維
      5.6.2  設計思維應考慮用戶旅程
      5.6.3  設計思維的五個步驟
    5.7  本章小結
    5.8  參考文獻
  第6章  問題理解
    6.1  流程概述
    6.2  為什麼要理解問題
    6.3  流程領域
      6.3.1  問題定義
      6.3.2  根本原因調查
      6.3.3  提出假設
      6.3.4  問題設計
      6.3.5  業務方案優先順序設置
    6.4  本章小結
    6.5  工具包總結
    6.6  參考文獻
  第7章  數據探查
    7.1  流程概述
      7.1.1  數據探索
      7.1.2  為什麼要做數據探查
    7.2  數據探查過程
      7.2.1  數據識別和優先順序排序
      7.2.2  數據收集和準備
      7.2.3  數據剖析和特徵描述
      7.2.4  可視化探索
    7.3  記錄分析日誌
    7.4  本章小結
    7.5  工具包總結
    7.6  參考文獻
  第8章  分析模型開發
    8.1  流程概述
      8.1.1  分析模型定義
      8.1.2  模型開發
      8.1.3  利用多種方法進行檢驗
      8.1.4  為什麼要這樣做
    8.2  建模過程
    8.3  進行比較
    8.4  度量關聯
      8.4.1  相關性統計檢驗
      8.4.2  其他相關性檢驗
    8.5  進行預測
      8.5.1  檢測模式

      8.5.2  模式檢測過程
    8.6  本章小結
    8.7  問題總結和練習
    8.8  工具包總結
    8.9  參考文獻
  第9章  成果應用
    9.1  流程概述
      9.1.1  為什麼要研究成果應用環節
      9.1.2  成果應用過程涉及的領域
    9.2  解決方案評估
      9.2.1  步驟1：模型回顧和驗證
      9.2.2  步驟2：對結果的評價
      9.2.3  步驟3：影響評估
    9.3  分析成果應用的實施
      9.3.1  步驟1：制定部署計劃
      9.3.2  步驟2：關鍵指標的定義
      9.3.3  步驟3：項目評估
    9.4  演示和講故事
      9.4.1  通過數據講故事的資源
      9.4.2  用數據講故事的最佳實踐
    9.5  本章小結
    9.6  練習
    9.7  工具箱總結
    9.8  參考文獻
  第10章  分析產品管理
    10.1  流程概述
    10.2  分析產品管理過程涉及的領域
      10.2.1  分析產品經理
      10.2.2  價值管理
      10.2.3  分析生命周期的執行
      10.2.4  質量流程
      10.2.5  利益相關方的參與和反饋
      10.2.6  能力和人才發展
    10.3  本章小結
    10.4  工具包總結
    10.5  參考文獻
第三部分  分析能力卓越常青之道
  第11章  把分析付諸行動
    11.1  分析的力量
    11.2  高效和有效的分析計劃
      11.2.1  了解分析生命周期
      11.2.2  關於有效分析的一些觀點
      11.2.3  對分析效果和效率的挑戰
    11.3  為什麼分析的上線運營會失敗
    11.4  變革管理
      11.4.1  選擇正確的變革方法
      11.4.2  為什麼要開展變革管理
      11.4.3  對變革的情感反應
      11.4.4  分析變革管理的例子
    11.5  引領變革的最佳實踐

      11.5.1  創建共同的變革目標
      11.5.2  建立可見的、參與型的領導聯盟
      11.5.3  賦能參與和溝通
      11.5.4  支持強化個人績效
    11.6  變革中的問題處理
    11.7  本章小結
    11.8  參考文獻
  第12章  分析團隊的核心勝任力
    12.1  核心勝任力概述
      12.1.1  分析勝任力定義
      12.1.2  培養分析勝任力
      12.1.3  過去和未來所需要的職場勝任力
      12.1.4  分析職業框架
    12.2  核心勝任力詳述
      12.2.1  勝任力領域：業務知識
      12.2.2  勝任力領域：分析思維
      12.2.3  勝任力領域：數據管理
      12.2.4  勝任力領域：數據探索
      12.2.5  勝任力領域：數據可視化
      12.2.6  勝任力領域：技術素養
      12.2.7  勝任力領域：戰略思維
      12.2.8  勝任力領域：領導力
      12.2.9  勝任力領域：分析產品管理
    12.3  基於知識領域的分析工作崗位序列的理想勝任力
      12.3.1  勝任力領域：業務知識
      12.3.2  勝任力領域：分析思維
      12.3.3  勝任力領域：數據管理
      12.3.4  勝任力領域：數據探索
      12.3.5  勝任力領域：數據可視化
      12.3.6  勝任力領域：技術素養
      12.3.7  勝任力領域：戰略思維
      12.3.8  勝任力領域：領導力
      12.3.9  勝任力領域：分析產品管理
    12.4  本章小結
    12.5  參考文獻
  第13章  數據分析未來趨勢
    13.1  數據分析的生命周期框架
    13.2  分析在未來世界的作用
    13.3  未來主義者的視角
      13.3.1  普適計算和分析
      13.3.2  大數據將驅動創新
      13.3.3  分隔的行業與視角將消失
      13.3.4  目標造就差異化
      13.3.5  勝任力勝過特定技能
    13.4  最後的一點思考
    13.5  參考文獻
譯後記

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