数据变现 构建用数据驱动增长的策略和解决方案
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作者:
(美)安德鲁·罗曼·韦尔斯(Andrew Wells),(美)凯茜·威廉斯·江(Kathy Chiang)
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111642268
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出版时间:
2020-03
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版次:
1
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装帧:
精装
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开本:
A5
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纸张:
胶版纸
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页数:
332页
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字数:
269千字
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作者:
(美)安德鲁·罗曼·韦尔斯(Andrew Wells),(美)凯茜·威廉斯·江(Kathy Chiang)
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111642268
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出版时间:
2020-03
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纸张:
胶版纸
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页数:
332页
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字数:
269千字
售价
￥
48.98
6.2折
定价
￥79.00
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全新品相描述
上书时间2024-05-03
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商品描述：
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作者简介:
安德鲁·罗曼·韦尔斯（ Andrew Roman Wells）是 Aspirent公司的首席执行官， Aspirent是一家专注于分析的管理咨询公司。他有为许多公司建立分析解决方案的丰富经验，从财富 500强到小型非营利组织。安德鲁重点帮助组织利用他们的数据做出重要决策，通过变现策略带动收入。他已经构建分析解决方案超过 25年，并很乐意与更多的读者分享这些实用的方法、工具和技巧。除了担任高管之外，安德鲁还是一位亲力亲为的顾问，从他在安永会计师事务所担任咨询顾问、建立报告解决方案之初起就一直是。他在硅谷完善了自己的技能，为两家成功的初创公司工作，专注于客户分析和使用预测方法来推动绩效。安德鲁在企业界也担任过管理角色，在第一资本金融公司担任商业智能总监期间，帮助推动了多项专利分析创新。从咨询到创业公司，再到企业界，安德鲁在通过分析推动增长方面拥有广泛的经验。他为许多行业和公司建立了解决方案，包括可口可乐公司、洲际酒店集团、家得宝公司、第一资本公司、富国银行、惠普公司、时代华纳公司、美林公司、应用材料公司等。安德鲁和妻子苏珊娜住在亚特兰大，他喜欢摄影、跑步和国际旅行。他是迈克尔·安德鲁斯定制服装公司（ Michael Andrews Bespoke）的合伙人。他还获得了美国佐治亚大学工商管理学士学位，专注于金融和管理信息系统。凯茜·威廉斯·江（Kathy Williams Chiang）是一位成熟的商业分析从业者，擅长引导分析、分析数据集市开发和商业规划。目前任伟门数据管理（Wunderman Data Management）公司商业洞察部副总裁。江女士与 Aspirent一起完成了多个跨国客户的众多分析咨询项目，其中包括洲际酒店集团和可口可乐公司等。她还曾在多个国家的公司工作，包括特立尼达和多巴哥电信服务公司、视力品牌照明公司、贝尔南方国际和波特曼海外公司。江女士在设计和开发分
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主编推荐:
新的红利是数据和方法论的红利！如何真正从数据资产中盈利？如何将数据驱动增长落地？数据是公司至关重要的资产，数据变现应该是每个公司未来战略的核心，有效使用数据并将之变现是当今企业和机构面临的关键挑战之一，本书提供了一幅实用的蓝图，以构建执行数据变现所需的关键能力。巴布森学院 托马斯•H•达文波特、Teradata 比尔•弗兰克斯、洲际酒店集团 迪夫•库希克霍尼韦尔国际公司比尔•格罗夫斯 联袂推荐
内容简介:
现在，各类组织都积累了大量的信息，既有结构化数据信息也有非结构化数据信息，它们对来自网络流量、销售流程、内部分析和各种其他来源的数据进行了收集和存储，但目前大多数组织都不具备能够让这些数据驱动财务业绩增长的方法、工具和技术。本书讲解的是通过利用决策架构、数据科学和引导分析的成熟技术，帮助各类组织提高收入或降低成本的方法。本书提供了一个决策架构的方法论，帮助分析师和组织通过重复的流程、数据分析和数据变现的策略，增加收入或节省成本。此外，本书还提供为商业分析构建数据的技巧，以及一个便于理解聚合策略、数据质量和数据转换的自动化操作，这一操作可将组织的非结构化信息转化为可用的商业数据。
目录:
中文版序言
译者序
序言
致谢
关于作者
第1篇简介
第1章简介2
1.1决策3
1.2分析之旅6
1.3解决问题7
1.4调研显示……9
1.5如何使用这本书12
1.5.1第1篇：简介12
1.5.2第2篇：决策分析13
1.5.3第3篇：变现策略13
1.5.4第4篇：敏捷分析14
1.5.5第5篇：实施启用14
1.5.6第6篇：案例研究15
1.6开始吧15
第2章分析循环：推动优质决策16
2.1分析循环概述17
2.1.1开启20
2.1.2诊断23
2.1.3行动26
2.1.4测量26
2.1.5数据28
2.2信息用户层级29
2.3下一步31
第3章决策架构方法论：弥补缺陷32
3.1方法论概述33
3.2探索发现37
3.3决策分析39
3.4变现策略41
3.5敏捷分析41
3.5.1数据开发/分析结构42
3.5.2数据科学/决策理论43
3.5.3引导分析44
3.6实施启用47
3.7总结50
第2篇决策分析
第4章决策分析：构建决策52
4.1分类树53
4.2提问分析57
4.3关键决策60
4.4数据需求64
4.5行动杠杆66
4.6成功指标68
4.7再访分类树71
...
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开播时间：09月02日 10:30
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