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打造大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì):從組建到價(jià)值創(chuàng)造全流程指導(dǎo)簡介,目錄書摘

2019-11-26 15:05 來源:京東 作者:京東
價(jià)值創(chuàng)造
打造大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì):從組建到價(jià)值創(chuàng)造全流程指導(dǎo)
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編輯推薦:在任何國家、市場或者行業(yè)中,數(shù)據(jù)分析都可以推動價(jià)值增長,帶動企業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。要*大化數(shù)據(jù)分析的益處,就需要創(chuàng)建一支高效的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),這一定是未來“分析經(jīng)濟(jì)”的主流。本書完整指導(dǎo)相關(guān)從業(yè)者:

·如何創(chuàng)造、管理、獲得數(shù)據(jù)以及成功運(yùn)用數(shù)據(jù)分析并從大數(shù)據(jù)分析中獲利;
·如何打造專注、高效、多功能、面向流程的分析團(tuán)隊(duì),并使其獲得其他團(tuán)隊(duì)的技術(shù)或財(cái)務(wù)支持;
·如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析思路、方法和框架,從而創(chuàng)造出可持續(xù)的業(yè)務(wù)和股東價(jià)值。

一流的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)一定可以講述準(zhǔn)確的“數(shù)據(jù)故事”,利用*前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)和分析技術(shù)高質(zhì)、高效地整合數(shù)據(jù),解答關(guān)鍵的商業(yè)問題,支持智能決策,*終幫助企業(yè)獲得*大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和商業(yè)回報(bào)。
內(nèi)容簡介:國際數(shù)據(jù)分析研究所創(chuàng)始人 托馬斯·H.達(dá)文波特 作序推薦
數(shù)據(jù)分析師、企業(yè)管理者必備,**本打造大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析變現(xiàn)的實(shí)用指南
從數(shù)據(jù)收集、管理、分析到執(zhí)行,教你打造一流的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)

大數(shù)據(jù)帶我們進(jìn)入了“分析經(jīng)濟(jì)”中。如何利用大數(shù)據(jù)分析讓企業(yè)真正獲利,從長遠(yuǎn)來說是企業(yè)必須研究的重要課題。而人才及團(tuán)隊(duì)建設(shè)無疑是企業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)與發(fā)展的重中之重。
朱達(dá)·菲利普斯在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域深耕多年,自創(chuàng)了“分析價(jià)值鏈”概念,為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域帶來了較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析,包括:
◎ 如何組建大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì);
◎ 如何提供數(shù)據(jù)分析功能并思考數(shù)據(jù)管控;
◎ 如何處理公司中數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)與其他類型分析人員的關(guān)系;
◎ 如何協(xié)同IT、營銷、財(cái)務(wù)、行政等部門成功地將數(shù)字分析用于整個企業(yè),為企業(yè)降低成本、增加收益。
本書是作者傾力打造的獻(xiàn)給企業(yè)管理者、對數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能感興趣的所有商業(yè)人士的書。書中涵蓋打造資源充足的一流數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)所需知道的一切、豐富的真實(shí)案例以及實(shí)用策略,幫助各行各業(yè)的企業(yè)管理者從數(shù)據(jù)分析中獲取*大的商業(yè)價(jià)值。
作者簡介:朱達(dá)·菲利普斯
作家、教授、數(shù)據(jù)分析企業(yè)家。他是SmartCurrent公司的創(chuàng)始人,該公司利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)改善公司業(yè)績、增加收入、降低成本、提高盈利、提升客戶滿意度,為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。他曾帶領(lǐng)財(cái)富500強(qiáng)公司的分析和商業(yè)智能團(tuán)隊(duì),通過數(shù)據(jù)應(yīng)用分析、分析和技術(shù)資源管理等,改善了公司的業(yè)績。他為互聯(lián)網(wǎng)公司、媒體公司、消費(fèi)品公司、金融服務(wù)公司和各類機(jī)構(gòu)提供咨詢服務(wù)。
朱達(dá)·菲利普斯連續(xù)多年被美國數(shù)字分析協(xié)會提名為“*具影響力的行業(yè)貢獻(xiàn)者”。他也是紐約大學(xué)、波士頓學(xué)院、東北大學(xué)、本特利學(xué)院等商學(xué)院講授分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的客座教授。
目錄:第1章 運(yùn)用數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)需要數(shù)據(jù)分析
定義數(shù)據(jù)分析

第2章 分析價(jià)值鏈和數(shù)據(jù)分析中的9P理論
數(shù)據(jù)分析中P的解釋
分析價(jià)值鏈:戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)成功的流程
分析數(shù)據(jù)并對分析進(jìn)行闡述和社會化
分析工作請求流程

第3章 創(chuàng)建分析團(tuán)隊(duì)
證明對分析團(tuán)隊(duì)的投資是合理的
沒有可用投資
費(fèi)用過高
投資分析的商業(yè)價(jià)值缺乏證據(jù)
克服由組織局限性和處理不當(dāng)帶來的投資阻力
創(chuàng)建分析團(tuán)隊(duì)的商業(yè)評估和投資建議書
向管理者和其他團(tuán)隊(duì)報(bào)告分析價(jià)值創(chuàng)造
設(shè)定分析團(tuán)隊(duì)目標(biāo)
確定分析團(tuán)隊(duì)的角色和職責(zé)

第4章 何為數(shù)據(jù)分析工具
創(chuàng)建還是購買
平衡分析技術(shù)的管理:企業(yè)運(yùn)營還是IT部門運(yùn)營
選擇分析工具
成功的工具部署

第5章 數(shù)據(jù)分析方法和技巧
觀察數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)的形狀
運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)

第6章 數(shù)據(jù)的定義、規(guī)劃、收集和管理
如何定義數(shù)據(jù)
什么是數(shù)據(jù)的商業(yè)定義
數(shù)據(jù)的操作性定義是什么
數(shù)據(jù)的技術(shù)定義是什么
創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)定義
規(guī)劃數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù):你應(yīng)該做什么
收集你需要了解的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)管理的作用
數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)做什么
跨計(jì)劃、工程項(xiàng)目和團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)管理流程
測試和核實(shí)數(shù)據(jù)的困難之處

第7章 數(shù)據(jù)報(bào)表及KPIs的運(yùn)用
什么是報(bào)表以及它是如何生成的
一份優(yōu)秀報(bào)表的五個要素:RASTA
報(bào)表與儀表盤的區(qū)別
儀表盤是什么,它是如何產(chǎn)生的
優(yōu)秀儀表盤的五個要素:LIVES
理解KPIs
報(bào)表與儀表盤如何適應(yīng)分析價(jià)值鏈
KPIs實(shí)例
實(shí)時數(shù)據(jù)vs及時數(shù)據(jù):從業(yè)者的角度

第8章 用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行優(yōu)化和測試
AB測試:從此開始
進(jìn)一步擴(kuò)展到多變量測試
制訂測試優(yōu)化計(jì)劃
AB測試和多變量測試的操作過程
AB測試和多變量測試結(jié)果的測量、分析與匯報(bào)技術(shù)和方法
測試支持的優(yōu)化類型
建立數(shù)字優(yōu)化項(xiàng)目
開發(fā)控制實(shí)驗(yàn)和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)
測試和優(yōu)化數(shù)字體驗(yàn)的技巧

第9章 用戶反饋數(shù)據(jù)定性分析
傾聽顧客聲音比以往任何時候都更加重要
交易工具:市場調(diào)研及定性數(shù)據(jù)收集方法和技術(shù)
進(jìn)行在線、電話或者郵件調(diào)查
建立線上和線下社區(qū)
面對面采訪顧客
建立和利用焦點(diǎn)小組
建立顧客反饋體系
確定顧客的態(tài)度、信仰和動機(jī)
理解顧客要求和需求
追蹤顧客體驗(yàn)
定性數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)做什么,數(shù)據(jù)分析是如何起作用的
融合數(shù)字行為的數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)
成功的商業(yè)合作

第10章 競爭性情報(bào)和數(shù)字化分析
競爭情報(bào)vs數(shù)字情報(bào)
數(shù)字競爭情報(bào)實(shí)例
數(shù)字競爭隋報(bào)的工具和方法
數(shù)字競爭情報(bào)流程
整合數(shù)字行為數(shù)據(jù)和競爭情報(bào)

第11章 定位目標(biāo)和數(shù)據(jù)分析自動化
定位的類型
定位發(fā)生的數(shù)字領(lǐng)域
什么是重新定位
重新定位的類型
數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)如何助力定位和重新定位
關(guān)于定位和重新定位的建議

第12章 融合全方位渠道,整合數(shù)據(jù),以理解客戶、用戶和媒體
全渠道數(shù)據(jù)類型
全渠道數(shù)據(jù)度量
通過全渠道數(shù)據(jù)整合定義客戶分析
用客戶的數(shù)據(jù)和你的分析向客戶提問
統(tǒng)一的客戶生命周期
通過全渠道數(shù)據(jù)整合進(jìn)行客戶分析的工作
客戶分析面臨的挑戰(zhàn)
通過全渠道整合進(jìn)行客戶分析時需要什么

第13章 數(shù)據(jù)分析的未來
預(yù)測的個性化
閉環(huán)的行為反饋系統(tǒng)
多屏統(tǒng)一發(fā)送實(shí)時可訪問的相關(guān)內(nèi)容和廣告
感知和反應(yīng)
相互作用和警示
特定地理位置和目標(biāo)定位
自動化服務(wù)和產(chǎn)品配送
數(shù)據(jù)交互的購物者和顧客體驗(yàn)
未來的分析業(yè)需要注重隱私和道德
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