《企業經營數據分析》一書由趙興峰所著，電子工業出版社出版發行。
基本介紹
- 書名：企業經營數據分析
- 作者：趙興峰
- ISBN：9787121293337
- 頁數：268
- 定價：59.00元
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2016-9
出版信息,內容簡介,作者簡介,目錄,
出版信息
內容簡介
《企業經營數據分析——思路、方法、套用與工具》為從事企業經營數據分析工作的人員以及企業中的高層管理者提供數據分析的思路和方法。《企業經營數據分析——思路、方法、套用與工具》的內容來自筆者長期從業經驗的總結，所有的內容都是從企業的實際套用出發，涵蓋了多個行業，其中包括生產製造業、零售服務業、電商行業等，讀者可以將其中的思路和方法輕鬆地套用到實踐工作中。
《企業經營數據分析——思路、方法、套用與工具》主要內容包括企業中的大數據介紹、數據分析的目的、數據分析的思路、對比與對標、分類、聚類、邏輯關係、預測、結構、各職能部門的具體數據分析、常用的數據分析工具介紹。
《企業經營數據分析——思路、方法、套用與工具》適合企業的管理者與數據分析人員，以及對大數據感興趣的讀者。另外，《企業經營數據分析——思路、方法、套用與工具》還可以作為企業內部的數據分析培訓教材。
作者簡介
趙興峰，北京大學、新加坡國立大學MBA雙碩士，西安交通大學工學學士，北京信宜明悅諮詢有限公司創始人。
具有20年跨國公司經營數據分析實戰經驗，曾就職於寶潔、惠氏、摩立特、LG電子等國際知名企業，從事市場研究、商業智慧型、戰略研究等。
目前專注於大數據時代下政府和企業的數據治理、數據統籌、數據分析和數據挖掘套用推廣，致力於推動企業和政府利用數據實現戰略轉型與升級，構建智慧企業、智慧政府、智慧城市和智慧生態。
目錄
第 1 篇概述篇 1
第 1章企業中的大數據 2
1.1 什麼是數據？什麼是數據技術 3
1.2 數據分類 8
1.3 數據類型 13
1.4 數據結構和數據結構化 16
1.5 數據質量及其八個指標 27
1.6 數據處理與數據清洗 33
第 2章數據分析的目的 42
2.1 數據是數位化的證據——沒有記錄下來的事情就沒有發生過 43
2.2 追溯——追責、求根源、求真相 44
2.3 監控——監督、檢查、評估、監控、檢測 46
2.4 洞察——探尋規律，掌握髮展的鑰匙 47
2.5 商機——挖掘未被滿足的需求 47
2.6 預測——指導未來實踐的規律 48
第 3章數據分析的思路 50
3.1 先總後分，逐層拆解 51
3.2 抽絲剝繭，尋蹤問跡 54
3.3 內涵外延，概念清晰 57
3.4 可視化作圖——按照認知規律作圖展示 58
3.5 識圖的九個基本方法 77
3.6 管理常識是數據分析的基礎 92
第 2 篇方法篇 97
第 4章對比與對標——識別事物的基本方法 98
4.1 對比是識別事物的基本方法 99
4.2 對比——橫向、縱向及多維度對比 100
4.3 比值比率背後的邏輯 104
4.4 指標的邏輯與管理指標 107
4.5 對標的層次和維度 111
4.6 標桿管理與榜樣的力量 122
第 5章分類——認知事物的基本方法 125
5.1 什麼是分類？為什麼要分類？分類的方法是什麼 12
5.2 解構事物的三要素——要素、屬性和行為 134
5.3 維度分類法 137
5.4 屬性分類法 138
5.5 流程分類法 140
5.6 層級分類法 142
5.7 分類中的權重設定問題 143
第 6章聚類——尋找規律的第一步 147
6.1 聚類的基本邏輯 149
6.2 聚類的因子和主成分 152
6.3 聚類的步驟 154
6.4 有序聚類與時間序列聚類 161
第 7章邏輯關係——尋找事物之間的因果規律 163
7.1 相關性與相關係數分析 164
7.2 事物之間的邏輯關係與科學規律 167
7.3 果因關係與因果關係，看不見的事物發展邏輯 168
7.4 事物發展規律的複雜性與科學抽象 171
7.5 因果關係與回歸分析 173
7.6 邏輯回歸 179
7.7 關聯與共生——現象與規律的探尋 180
第 8章預測——數據分析的終極目標 183
8.1 預測是數據分析的終極目的 184
8.2 預測的必要性和誤差的必然性 188
8.3 經驗預測法 190
8.4 類比預測法 192
8.5 慣性法與時間序列分析 195
8.6 邏輯關係預測法 198
第 9章結構——事物組成的“配方” 201
9.1 解構與結構 202
9.2 結構關係影響著事物的根本屬性 205
9.3 結構的基準——激勵中的預期管理比實際激勵更加有效 208
9.4 關鍵要素與非關鍵要素 209
9.5 最佳組合——人、財、物等企業資源的最佳搭配 212
9.6 結構化效率分析 216
第 1章企業中的大數據 2
1.1 什麼是數據？什麼是數據技術 3
1.2 數據分類 8
1.3 數據類型 13
1.4 數據結構和數據結構化 16
1.5 數據質量及其八個指標 27
1.6 數據處理與數據清洗 33
第 2章數據分析的目的 42
2.1 數據是數位化的證據——沒有記錄下來的事情就沒有發生過 43
2.2 追溯——追責、求根源、求真相 44
2.3 監控——監督、檢查、評估、監控、檢測 46
2.4 洞察——探尋規律，掌握髮展的鑰匙 47
2.5 商機——挖掘未被滿足的需求 47
2.6 預測——指導未來實踐的規律 48
第 3章數據分析的思路 50
3.1 先總後分，逐層拆解 51
3.2 抽絲剝繭，尋蹤問跡 54
3.3 內涵外延，概念清晰 57
3.4 可視化作圖——按照認知規律作圖展示 58
3.5 識圖的九個基本方法 77
3.6 管理常識是數據分析的基礎 92
第 2 篇方法篇 97
第 4章對比與對標——識別事物的基本方法 98
4.1 對比是識別事物的基本方法 99
4.2 對比——橫向、縱向及多維度對比 100
4.3 比值比率背後的邏輯 104
4.4 指標的邏輯與管理指標 107
4.5 對標的層次和維度 111
4.6 標桿管理與榜樣的力量 122
第 5章分類——認知事物的基本方法 125
5.1 什麼是分類？為什麼要分類？分類的方法是什麼 12
5.2 解構事物的三要素——要素、屬性和行為 134
5.3 維度分類法 137
5.4 屬性分類法 138
5.5 流程分類法 140
5.6 層級分類法 142
5.7 分類中的權重設定問題 143
第 6章聚類——尋找規律的第一步 147
6.1 聚類的基本邏輯 149
6.2 聚類的因子和主成分 152
6.3 聚類的步驟 154
6.4 有序聚類與時間序列聚類 161
第 7章邏輯關係——尋找事物之間的因果規律 163
7.1 相關性與相關係數分析 164
7.2 事物之間的邏輯關係與科學規律 167
7.3 果因關係與因果關係，看不見的事物發展邏輯 168
7.4 事物發展規律的複雜性與科學抽象 171
7.5 因果關係與回歸分析 173
7.6 邏輯回歸 179
7.7 關聯與共生——現象與規律的探尋 180
第 8章預測——數據分析的終極目標 183
8.1 預測是數據分析的終極目的 184
8.2 預測的必要性和誤差的必然性 188
8.3 經驗預測法 190
8.4 類比預測法 192
8.5 慣性法與時間序列分析 195
8.6 邏輯關係預測法 198
第 9章結構——事物組成的“配方” 201
9.1 解構與結構 202
9.2 結構關係影響著事物的根本屬性 205
9.3 結構的基準——激勵中的預期管理比實際激勵更加有效 208
9.4 關鍵要素與非關鍵要素 209
9.5 最佳組合——人、財、物等企業資源的最佳搭配 212
9.6 結構化效率分析 216
