數(shù)據(jù)驅(qū)動力 企業(yè)數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
定 價：99 元
- 作者：卡爾·安德森（Carl Anderson） 著，張奎，郭鵬程，管晨 譯
- 出版時間：2021/4/1
- ISBN：9787115560179
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：F272.7
- 頁碼：192
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
面對大數(shù)據(jù)這一勢不可擋的時代潮流，所有企業(yè)都需要思考如何在實際工作中挖掘數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析師的才能，進而有效地利用數(shù)據(jù)完成商業(yè)決策。本書首先講解數(shù)據(jù)本身，重點介紹如何選擇正確的數(shù)據(jù)源，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，然后討論數(shù)據(jù)分析，組織需要獲取擁有必備技術(shù)和工具并能洞察數(shù)據(jù)變化的人才。接下來幾章介紹具體的分析工作，包括性能分析、設(shè)計指標(biāo)、A/B測試和原型講解等，隨之深入到分析價值鏈的下一環(huán)節(jié) ：利用分析結(jié)果和數(shù)據(jù)見解做出決策。
1.本書通過豐富的案例展示如何打造完整的分析價值鏈：收集正確、可靠的數(shù)據(jù)，合理分析，獲得見解，并將見解融入決策過程；
2.前華為中國區(qū)CIO楊通鵬、EXIN亞太區(qū)總經(jīng)理孫振鵬聯(lián)合推薦；
3.一線案例分析，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型如火如荼的當(dāng)下，企業(yè)必須努力打造數(shù)據(jù)驅(qū)動型文化。這不只意味著擁有數(shù)據(jù)分析精英團隊--如果缺乏前瞻性分析，即使生成再多的報表，也不是數(shù)據(jù)驅(qū)動組織。
- 理解數(shù)據(jù)驅(qū)動的真正含義
- 學(xué)習(xí)評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的各個指標(biāo)
- 收集和分析可靠的數(shù)據(jù)
- 用數(shù)據(jù)講故事
- 用A/B測試進行數(shù)據(jù)驅(qū)動決策
- 打造數(shù)據(jù)驅(qū)動型文化
卡爾.安德森（Carl Anderson），數(shù)據(jù)科學(xué)家，擅長利用統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)解決商業(yè)問題。紐約WW公司數(shù)據(jù)副總裁，領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)團隊構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品和制定數(shù)據(jù)策略。曾任紐約Warby Parker公司數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān)，在創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動組織方面擁有豐富的經(jīng)驗。
版權(quán)聲明
O'Reilly Media， Inc．介紹
前言 xi
第 1章 數(shù)據(jù)驅(qū)動意味著什么 1
1．1 數(shù)據(jù)收集 1
1．2 數(shù)據(jù)訪問 2
1．3 報表 3
1．4 報警 4
1．5 從報表和報警到分析 5
1．6 數(shù)據(jù)驅(qū)動的特征 7
1．7 分析成熟度 8
1．8 小結(jié) 12
第 2章 數(shù)據(jù)質(zhì)量 13
2．1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的各個方面 14
2．2 臟數(shù)據(jù) 15
2．2．1 數(shù)據(jù)生成 16
2．2．2 數(shù)據(jù)錄入 16
2．2．3 缺失數(shù)據(jù) 22
2．2．4 多重記錄 24
2．2．5 截尾數(shù)據(jù) 24
2．2．6 計量單位 25
2．2．7 默認(rèn)值 25
2．3 數(shù)據(jù)世系 26
2．4 數(shù)據(jù)質(zhì)量是共同承擔(dān)的責(zé)任 26
第3章 數(shù)據(jù)收集 29
3．1 全量收集 29
3．2 數(shù)據(jù)源的優(yōu)先級 31
3．3 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù) 33
3．4 數(shù)據(jù)收集 34
3．5 購買數(shù)據(jù) 36
3．6 數(shù)據(jù)留存 39
第4章 分析組織 41
4．1 分析師類型 41
4．1．1 數(shù)據(jù)分析師 42
4．1．2 數(shù)據(jù)工程師和分析工程師 42
4．1．3 商業(yè)分析師 43
4．1．4 數(shù)據(jù)科學(xué)家 43
4．1．5 統(tǒng)計學(xué)家 43
4．1．6 金融工程師 44
4．1．7 會計和財務(wù)分析師 44
4．1．8 數(shù)據(jù)可視化專家 45
4．2 分析需要團隊協(xié)作 45
4．3 技能和素質(zhì) 48
4．4 輔助工具 50
4．4．1 探索性數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建�！�50
4．4．2 數(shù)據(jù)庫查詢 51
4．4．3 文件審查和操作 52
4．5 分析組織結(jié)構(gòu) 54
4．5．1 集中型 54
4．5．2 分散型 55
第5章 數(shù)據(jù)分析 58
5．1 什么是分析 59
5．2 分析的類型 60
5．2．1 描述性分析 63
5．2．2 探索性分析 65
5．2．3 推斷分析 71
5．2．4 預(yù)測分析 73
5．2．5 因果分析 76
第6章 指標(biāo)設(shè)計 78
6．1 指標(biāo)設(shè)計 79
6．1．1 簡單 79
6．1．2 標(biāo)準(zhǔn)化 79
6．1．3 準(zhǔn)確 80
6．1．4 精確 81
6．1．5 相對和絕對 81
6．1．6 穩(wěn)健 82
6．1．7 直接 83
6．2 KPI 84
6．2．1 KPI案例 85
6．2．2 多少個KPI 86
6．2．3 KPI的定義和目標(biāo) 87
第7章 用數(shù)據(jù)講故事 89
7．1 講故事 89
7．2 第 一步 92
7．2．1 想達到什么目的 92
7．2．2 受眾是誰 92
7．2．3 使用什么媒介 93
7．3 大力推銷 93
7．4 數(shù)據(jù)可視化 94
7．4．1 選擇圖表 94
7．4．2 設(shè)計圖表元素 97
7．5 傳達 101
7．5．1 信息圖 101
7．5．2 儀表板 103
7．6 小結(jié) 106
第8章 A/B測試 108
8．1 為何要做A/B測試 111
8．2 怎么做：A/B測試中的最佳實踐 112
8．2．1 實驗之前 112
8．2．2 運行實驗 117
8．3 其他方法 119
8．3．1 多變量測試 119
8．3．2 貝葉斯定理的“強盜” 120
8．4 文化內(nèi)涵 121
第9章 決策 123
9．1 決策制定得如何 124
9．2 是什么讓決策變得困難 127
9．2．1 數(shù)據(jù) 128
9．2．2 文化 129
9．2．3 認(rèn)知障礙 130
9．2．4 直覺會在何處奏效 133
9．3 解決方案 134
9．3．1 動機 135
9．3．2 能力 136
9．3．3 觸發(fā)器 139
9．4 小結(jié) 139
第 10章 數(shù)據(jù)驅(qū)動型文化 141
10．1 開放、信任的文化 142
10．2 廣泛的數(shù)據(jù)通識 144
10．3 目標(biāo)優(yōu)先的文化 145
10．4 求知好問的文化 146
10．5 迭代、學(xué)習(xí)型的文化 147
10．6 反HiPPO文化 149
10．7 數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo) 149
第 11章 數(shù)據(jù)驅(qū)動型的首席高管 151
11．1 首席數(shù)據(jù)官 152
11．1．1 首席數(shù)據(jù)官的職責(zé) 153
11．1．2 成功的秘密 155
11．1．3 首席數(shù)據(jù)官的未來 158
11．2 首席分析官 159
11．3 小結(jié) 162
第 12章 隱私、道德和風(fēng)險 164
12．1 尊重隱私 165
12．2 要有同理心 168
12．3 數(shù)據(jù)質(zhì)量 172
12．4 安全 173
12．5 執(zhí)行 174
12．6 小結(jié) 174
第 13章 結(jié)論 176
擴展閱讀 181
附錄A 關(guān)于數(shù)據(jù)不合理的有效性：為什么數(shù)據(jù)越多越好 183
附錄B 愿景聲明 189
關(guān)于作者 192
關(guān)于封面 192
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