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詳細書籍分類

大數據分析:用互聯網思維創造驚人價值

( 簡體 字)
作者:[美] Jean Paul Isson Jesse S. Harriott 類別:1. -> 程式設計 -> 大數據
譯者:
出版社:人民郵電出版社大數據分析:用互聯網思維創造驚人價值 3dWoo書號: 38885
詢問書籍請說出此書號!

缺書
不接受訂購

出版日:7/1/2014
頁數:347
光碟數:0
站長推薦:
印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
不接受訂購
ISBN:9787115350008
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

內容簡介:

  《大數據分析:用互聯網思維創造驚人價值》重點闡述如何通過大數據分析從企業數據資產中創造商業價值,也即起始于一個業務目標或問題的分析,將分散的不同數據源整合在一起,對未來做出預測,以可衡量的結果引導商業行動。全書內容豐富,共有19章,各章之間既相互承接亦單獨成文,總體內容如下:商業分析概述;基于數據管理基礎,如何開展商業分析的流程;各種分析技術和實踐;分析溝通、創新及分析未來展望。
  《大數據分析:用互聯網思維創造驚人價值》兩位作者在超過50個國家有20年左右的分析實踐經驗,因此本書的實用性和可操作性很強。另外,《大數據分析:用互聯網思維創造驚人價值》并非專業性很強的技術書,而是一本企事業單位經營管理人員、市場營銷人員和其他對數據分析感興趣的人員都可以閱讀的通俗易懂的圖書。高等院校經濟管理、信息管理系統、市場營銷、計算機、數學和統計分析等相關專業的師生亦可將本書作為學習參考用書。
目錄:

第1章 商業分析的挑戰 1
1.1 外部挑戰
1.2 內部挑戰
關鍵要點
注釋

第2章 商業分析成功基石——BASP框架 13
2.1 商業挑戰基石
2.2 數據基石
2.3 分析實施基石
2.4 洞察發現基石
2.5 執行和測算基石
2.6 知識共享基石
2.7 創新基石
2.8 總結
關鍵要點
注釋

第3章 圍繞關鍵商業挑戰,組織企業資源 31
3.1 使命陳述
3.2 商業挑戰
3.3 確定商業挑戰咨詢流程
3.4 界定和優化商業挑戰
3.5 商業挑戰分析方案
關鍵要點
注釋

第4章 大數據和小數據:不同類型的智能 45
4.1 大數據
4.2 小數據
4.3 奠定數據基礎:數據質量
4.4 數據源和所處位置
4.5 數據定義和管控
4.6 數據字典和數據關鍵用戶
4.7 數據核查和數據可視化
4.8 客戶數據整合和數據管理
4.9 數據保密
關鍵要點
注釋

第5章 誰在乎數據?如何揭示洞察力 69
5.1 IMPACT閉環
5.2 好奇害死貓
5.3 掌控數據
5.4 尋求意義
5.5 行動較數據更有說服力
5.6 “像小鳥一樣小口吃進,像大象一樣大量排出”
5.7 結果跟蹤
5.8 IMPACT閉環在行動:芒斯特就業指數(The Monster Employment Index)
關鍵要點
注釋

第6章 數據可視化:如何直觀展示息——CONVINCE框架 85
6.1 表達含義
6.2 客觀性:忠實于數據
6.3 必要性:切忌好大喜功
6.4 誠信可視化:尺寸事關重大
6.5 想受眾所想
6.6 靈活性:不要被1000張圖累死
6.7 關聯背景
6.8 鼓勵互動
6.9 總結
關鍵要點
進一步閱讀
注釋

第7章 分析實施:什么可行,什么不可行 101
7.1 分析實施模型
7.2 愿景和使命
7.3 戰略
7.4 組織協同
7.5 人力資本
7.6 指標和測算
7.7 流程整合
7.8 客戶體驗
7.9 技術和工具
7.10 變革管理
關鍵要點
注釋

第8章 客戶之聲的分析和洞察 117
8.1 客戶反饋無價
8.2 制定有效客戶之聲計劃
8.3 客戶之聲戰略體系和關鍵要素
8.4 VOC方案的常見缺陷
關鍵要點
進一步閱讀
注釋

第9章 數字分析的有效運用 147
9.1 數字分析的戰略和戰術應用
9.2 數字分析概念理解
9.3 數字分析團隊:人員是分析成功的最重要條件
9.4 數字分析工具
9.5 高級數字分析
9.6 數字分析和客戶之聲
9.7 網站分析和登錄頁面優化
9.8 行動號召:統一傳統和數字分析
關鍵要點
進一步閱讀
注釋

第10章 有效的預測分析——什么有效,什么無效 177
10.1 何謂預測分析?
10.2 揭示階段
10.3 預測階段
10.4 優化階段
10.5 不同商業問題的不同應用
10.6 金融服務行業先鋒
關鍵要點
進一步閱讀
注釋

第11章 應用于人力資源的預測分析 197
11.1 職能機構
11.2 評估:超越人事
11.3 規劃變動
11.4 資格與能力
11.5 生產
11.6 HR過程管理
11.7 人力分析和預測
11.8 通過預測提升人力
11.9 什么更有用?
11.10 價值層次
11.11 HR報告
11.12 通過分析,HR取勝
注釋

第12章 社交媒體分析 219
12.1 多維的社交媒體
12.2 理解社交媒體分析:有用的概念
12.3 社交媒體是圍繞品牌還是直接回應
12.4 社交媒體的“品牌”和“直接回應”分析
12.5 社交媒體工具
12.6 社交媒體分析技術
12.7 社交媒體分析和隱私
關鍵要點
注釋

第13章 競爭情報分析 239
13.1 競爭情報界定
13.2 競爭情報分析成功的法則
關鍵要點

第14章 移動互聯網分析 251
14.1 移動互聯網分析的概念
14.2 移動互聯網分析與網站分析有什么不同?
14.3 測量移動互聯網分析的重要性
14.4 移動互聯網分析工具
14.5 移動互聯網分析助力業務優化
關鍵要點
注釋

第15章 有效的分析溝通策略 267
15.1 溝通:分析人員與高管之間的鴻溝
15.2 有效的分析溝通策略
15.3 分析溝通提示
15.4 利用移動商業智能進行溝通
關鍵要點
注釋

第16章 商業績效跟蹤——執行和測算 283
16.1 分析的基本問題
16.2 分析執行
16.3 商業績效跟蹤
16.4 分析和營銷
關鍵要點
注釋

第17章 分析和創新 301
17.1 創新是什么?
17.2 對高級分析的要求
17.3 分析創新的構成
17.4 分析和創新結合
關鍵要點
注釋

第18章 非結構化數據分析:下一個前沿 315
18.1 什么是非結構化數據分析?
18.2 非結構化數據分析產業
18.3 非結構化數據分析的使用
18.4 非結構化數據分析如何起作用
18.5 為何非結構化數據分析是下一個分析前沿?
18.6 非結構化數據分析的成功故事
關鍵要點
注釋

第19章 分析的未來 333
19.1 數據價值不再
19.2 預測成為新標
19.3 社會信息處理和分布計算
19.4 機器學習獲得進步
19.5 傳統數據模型演變
19.6 分析能為非分析人員所用
19.7 數據科學成為專門部門
19.8 以人為中心的計算
19.9 解決社會問題的分析
19.10 基于位置的數據大爆炸
19.11 數據隱私沖突
關鍵要點
注釋

譯者后記 345
序: