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編輯推薦:
运用大数据分析做出更佳商业决策的权威指南。
一个企业使用分析失败的真正悲剧在于,企业领导能够解释失败的数据,却无法有效过滤数据并将其转化为可执行的商业洞察。大数据的意义之一就是,我们需要适应……迅速适应。《大数据决策:商业分析新常态》涵盖了企业的分析应用战略及促成战略实现的战术指南。
基于分析的竞争优势已经显而易见,但是迄今却没有任何权威指南,鼓励企业如何投身于轰轰烈烈的分析驱动的环境中。这本操作指南为你提供工具、知识和策略,以帮助企业提升商业分析在全企业层面的运作及相关水平。本书还帮助你清晰界定商业分析的定义,量化商业分析带给企业的巨大价值,并展示如何利用商业分析获取企业的竞争优势。
Randy Bartlett教授精通商业信息,几乎将全部精力投入到全球知名企业商业分析的一手实践中,经历过大量基于分析的决策和数据分析的成败案例,他给读者准备了:
1,评估企业分析需求和能力,制定分析战略计划;
2,奠定最佳统计实践的三大基石,精确测算基于分析的决策及数据分析的质量效果,建立并组织一个特定的商业分析团队,引导组织变革;
3,升级商业分析的支撑基础——数据采集、数据软件和数据管
內容簡介:
商业分析是当今各行业越来越关注的重点领域之一。《大数据决策:商业分析新常态》旨在帮助读者构建企业基础设施,以更好地理解和利用商业分析,并更好地支持基于分析的决策,使其成为企业在市场竞争中取得优势的利器之一。
《大数据决策:商业分析新常态》共分三大部分。第一部分讨论了企业全面利用商业分析所需的基础设施,探讨了企业文化、人事、组织、领导层和计划的变化。作者引用了众多商业分析实践的成败案例,充分阐明了商业分析对于决策的重要性,同时也深入浅出地提出了常见的决策障碍,总结了如何制订基于分析的决策,以及商业分析团队的人力平衡和成员构成。第二部分介绍了最佳统计实践的三大基石,即统计资质、统计诊断和统计审查,使企业能够测算基于分析的决策和数据分析的质量。第三部分提出了支撑商业分析的三大基础,即数据采集、数据软件和数据管理。
《大数据决策:商业分析新常态》内容全面,通过丰富的案例,帮助读者理解和应用商业分析,是一本适合从事与商业分析相关工作的人员的参考指南。
關於作者:
Randy Bartlett博士,商业分析领袖,目前是印孚瑟斯(Infosys)技术有限公司的高级首席。他有20多年的BA交付经验,数年的领导分析团队经验,并曾任教于德克萨斯A&M大学和爱荷华州立大学。他曾任职于ARA(应用研究联合公司)、AHQR(美国医疗保健研究与质量管理署)、Astra Zeneca(阿斯利康)、Bell South(南方贝尔)、BMS、房利美、InspireMerck、JDA软件、NHA(美国国家公路管理局)、普华永道会计师事务所、AssociatesCitigroup(旗集团)、UnitedHealthcare、Wells Fargo等。他写作的《大数据决策:商业分析新常态》一书,是企业在大数据时代,利用商业分析取得竞争优势的最重要的参考指南。
目錄 :
1 第一部分 概述和战略格局
3 第1章 商业分析革命
信息技术和商业分析
商业分析策略的必要性
完整的商业分析团队
1.1 最佳统计实践=无聊调查
1.2 未来发展形态-本章小结
1.3 注释
17 第2章 企业内部
2.1 传统分级管理体系(HMO)中的分析
2.2 企业分析失败的案例-莎士比亚喜剧式的统计失误
2.3 成功的狂热爱好者
2.4 注释
53 第3章 决策,决策
3.1 基于事实的决策
3.2 基于分析的决策:古希腊悲剧的四幕话剧
3.3 决策障碍:第四幕中的缺陷、综合症和烦恼
3.4 注释
71 第4章 分析驱动的文化
左右脑文化的冲突-进入科学的方法
否定分析的意外发现
否定源-抄袭
4.1 新月沃土:一夜骤富
4.2 融合:将行业知识和高级分析混合起来
4.3 注释
87 第5章 组织:人力的平衡
5.1 分析资源
5.2 分析人员的结构
5.3 培养高级分析领导
5.4 分析人员的位置、位置、位置
5.5 注释
119 第6章 打造竞争优势
6.1 分类:评估业务需求
6.2 评估分析能力:白手套方法(White-Glove Treatment)
6.3 边缘制造商的创新和变革
6.4 注释
141 第二部分 最佳统计实践的三大基石
143 第7章 统计资质
7.1 专业分析人员的领导力和沟通
7.2 基于分析制订决策的培训
7.3 执行高级分析的统计培训
7.4 专业分析人员的认证
7.5 注释
161 第8章 统计诊断
8.1 诊断技术的概况
8.2 基于方法的并列
8.3 数据分割
8.4 注释
181 第9章 统计审查—第五幕
9.1 审查的目的和范围
9.2 审查基于分析的决策制订-从第一幕到第四幕
9.3 注释
199 第三部分 支撑分析的基础
201 第10章 数据采集
随机性
区间估计和点估计
数据投资的回报
测量信息
测量误差
10.1 观测数据和普查数据(无设计)
10.2 坊间抽样的方法
10.3 DoS(样本设计)
10.4 DoE(实验设计)
10.5 注释
229 第11章 数据软件
11.1 标准
11.2 自动化
11.3 注释
243 第12章 数据管理
信息战略
数据源
安全性
12.1 以客户为中心的数据管理
12.2 数据库改进
12.3 注释
255 结束语
257 附录 令人尊敬的贡献者:分析专家
259 参考文献
263 关于作者
265 译者后记