第1章 导论 1
新的石油——原始数据 3
分析10大商业问题 7
重要的学习经验 14
连接分析和商业 15
小结 19
第2章 了解你的原料——大数据和小数据 21
垃圾进，垃圾出 23
数据和大数据 24
数据类型 26
数据格式 41
小结 45
第3章 数据管理——数据整合、数据质量和数据治理 47
数据整合 50
数据质量 51
数据安全和数据隐私 52
数据治理 59
数据准备 62
数据操作 64
探索性数据分析 70
数据模式和趋势的可视化 72
小结 76
第4章 掌握工具——分析方法和工具 79
熟悉工具 81
不会烹饪的主厨 82
分析的类型 83
高级分析和应用程序的类型 89
小结 119
第5章 分析决策流程和分析决策者 123
是时候脱下手套了 125
商业分析流程概述 126
分析快速原型 130
人和决策的盲区 135
美第奇效应 137
分析决策者 139
小结 148
第6章 商业流程和分析 151
流程系列概述 154
运营管理系统的缺陷 159
小结 167
第7章 通过辨认模式发现商业机会 169
群体行为的模式 171
模式识别在商业中的重要性 172
认识购买模式：关联分析 181
随着时间推移的模式：时间序列预测 187
小结 193
第8章 了解不可知之事 195
不可知事件 197
商业中的未知之事 198
商业中的杠杆设定和因果性 213
小结 216
第9章 商业分析流程实例——分析企业 217
案例展示 220
应用分析的10大问题 225
小结 231
第10章 商业分析流程实例——分析客户关系管理 233
客户问题 236
了解消费者 236
可操作的客户观点 238
社交和移动客户关系管理事项 242
客户关系知识管理 242
小结 243
第11章 分析竞争力和生态系统 245
分析成熟度级别 249
分析性组织架构 250
角色和职责 257
分析生态系统 263
分析人才管理 269
小结 273
第12章 总结以及现在怎么办 275
分析不是一时的热潮 277
获得丰富和有效的数据 278
从探索性数据分析和商业智能分析入手 278
获得第一手分析经验 279
成为一位分析决策者并招聘其他人 279
加强企业商业流程的分析 280
用分析识别模式 281
了解不可知之事 282
向商业流程灌输分析 283
获得分析竞争力和建立生态系统 283
结语 284
附录 285
KNIME基础篇 285
数据准备 286
数据标准化 289
探索性数据分析 291