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大数据时代的商业分析
大数据时代的商业分析

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经济

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  • 作 者:(美)米歇尔·钱伯斯(Michele Chambers),(美)托马斯·W.丁斯莫尔(Thomas W. Dinsmore)著
  • 出 版 社:北京:中国人民大学出版社
  • 出版年份:2019
  • ISBN:9787300266251
  • 页数:249 页
图书介绍:作者应用其20余年技术行业背景,讲述如何通过新型大数据分析方法,更好地为企业从海量数据中获取商业价值。详述了机会识别、项目分析、项目总结、项目的优先排序以及项目评价等内容。是企业管理层面人士急需了解的内容。
《大数据时代的商业分析》目录

第一部分 企业为什么需要独特的分析路径图? 1

第一章 现代分析原理 3

传递商业价值和影响 5

关注最后一公里 7

借鉴持续改善的理念 9

加速学习和执行 10

创新分析方法 12

嵌入式分析方法 13

建立现代分析构架 14

构筑人力资源基础 15

充分利用消费需求 17

总结 18

第二章 企业3.0到来啦! 20

第三章 为什么需要独特的分析路径图? 25

概述 25

业务领域 27

数据 28

方法 28

精度 29

演算法 30

嵌入法 30

速度 31

总结 31

第二部分 分析路径图 33

第四章 利用分析强化企业发展战略 35

概述 35

案例分析 37

总结 57

第五章 构建分析法路径图 62

概述 62

第1步:明确企业目标 62

第2步:确定价值链 63

第3步:头脑风暴分析解决方案条件 65

第4步:描述分析解决方案条件 71

第5步:创建决策模型 74

第6步:评价分析解决方案条件 76

第7步:建立分析路径图 83

第8步:完善分析路径图 85

总结 85

第六章 分析应用 87

概述 87

战略分析 88

管理分析 94

运营分析 97

科学性分析 100

直面客户分析 101

总结 104

第七章 案例分析 105

概述 105

预测用例 108

解释 111

预测 112

数据挖掘 114

仿真模拟 120

优化 121

总结 121

第八章 预测分析方法 122

概述:现代分析方法途径 122

定义业务需求 125

构建分析数据集 132

构建预测模型 138

预测模型应用 146

总结 151

第九章 终端用户分析 152

概述 152

分析用户 154

分析编程语言 159

商务用户工具 167

总结 172

第十章 分析平台 174

概述 174

预测分析架构 175

现代SQL平台 189

总结 204

第三部分 实施企业分析路径图 205

第十一章 吸引并留住分析人才 207

概述 207

企业文化 208

数据科学家 213

总结 233

第十二章 组建分析团队 234

概述 234

集中与分散式组织结构的分析团队 234

卓越中心 240

首席数据官和首席分析官 241

实验室团队 244

项目分析办公室 244

总结 244

第十三章 还等什么?马上行动吧! 245

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