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主编推荐语

企业经营数据分析,不是数据的罗列,而是管理问题的挖掘;不是泛泛的总结,而是一针见血的洞见;既需要总结历史规律,更需要预测未来走势。

内容简介

本书为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法。本书的内容来自笔者长期从业经验的总结,所有的内容都是从企业的实际应用出发,涵盖了多个行业,其中包括生产制造业、零售服务业、电商行业等,读者可以将其中的思路和方法轻松地应用到实践工作中。本书主要内容包括企业中的大数据介绍、数据分析的目的、数据分析的思路、对比与对标、分类、聚类、逻辑关系、预测、结构、各职能部门的具体数据分析、常用的数据分析工具介绍。

目录

  • 版权信息
  • 作者介绍
  • 前言
  • 第1篇 概述篇
  • 1 企业中的大数据
  • 1.1 什么是数据?什么是数据技术
  • 1.2 数据分类
  • 1.3 数据类型
  • 1.4 数据结构和数据结构化
  • 1.5 数据质量及其八个指标
  • 1.6 数据处理与数据清洗
  • 2 数据分析的目的
  • 2.1 数据是数字化的证据——没有记录下来的事情就没有发生过
  • 2.2 追溯——追责、求根源、求真相
  • 2.3 监控——监督、检查、评估、监控、检测
  • 2.4 洞察——探寻规律,掌握发展的钥匙
  • 2.5 商机——挖掘未被满足的需求
  • 2.6 预测——指导未来实践的规律
  • 3 数据分析的思路
  • 3.1 先总后分,逐层拆解
  • 3.2 抽丝剥茧,寻踪问迹
  • 3.3 内涵外延,概念清晰
  • 3.4 可视化作图——按照认知规律作图展示
  • 3.5 识图的九个基本方法
  • 3.6 管理常识是数据分析的基础
  • 第2篇 方法篇
  • 4 对比与对标——识别事物的基本方法
  • 4.1 对比是识别事物的基本方法
  • 4.2 对比——横向、纵向及多维度对比
  • 4.3 比值比率背后的逻辑
  • 4.4 指标的逻辑与管理指标
  • 4.5 对标的层次和维度
  • 4.6 标杆管理与榜样的力量
  • 5 分类——认知事物的基本方法
  • 5.1 什么是分类?为什么要分类?分类的方法是什么
  • 5.2 解构事物的三要素——要素、属性和行为
  • 5.3 维度分类法
  • 5.4 属性分类法
  • 5.5 流程分类法
  • 5.6 层级分类法
  • 5.7 分类中的权重设定问题
  • 6 聚类——寻找规律的第一步
  • 6.1 聚类的基本逻辑
  • 6.2 聚类的因子和主成分
  • 6.3 聚类的步骤
  • 6.4 有序聚类与时间序列聚类
  • 7 逻辑关系——寻找事物之间的因果规律
  • 7.1 相关性与相关系数分析
  • 7.2 事物之间的逻辑关系与科学规律
  • 7.3 果因关系与因果关系,看不见的事物发展逻辑
  • 7.4 事物发展规律的复杂性与科学抽象
  • 7.5 因果关系与回归分析
  • 7.6 逻辑回归
  • 7.7 关联与共生——现象与规律的探寻
  • 8 预测——数据分析的终极目标
  • 8.1 预测是数据分析的终极目的
  • 8.2 预测的必要性和误差的必然性
  • 8.3 经验预测法
  • 8.4 类比预测法
  • 8.5 惯性法与时间序列分析
  • 8.6 逻辑关系预测法
  • 9 结构——事物组成的“配方”
  • 9.1 解构与结构
  • 9.2 结构关系影响着事物的根本属性
  • 9.3 结构的基准——激励中的预期管理比实际激励更加有效
  • 9.4 关键要素与非关键要素
  • 9.5 最佳组合——人、财、物等企业资源的最佳搭配
  • 9.6 结构化效率分析
  • 第3篇 具体应用篇
  • 10 各职能部门的具体数据分析
  • 10.1 专业分工下的职能价值体现
  • 10.2 人力资源管理中的数据分析
  • 10.3 财务管理中的数据分析
  • 10.4 营销和销售管理中的数据分析
  • 10.5 生产管理中的数据分析
  • 10.6 物流和供应管理中的数据分析
  • 第4篇 工具篇
  • 11 常用的数据分析工具介绍
  • 11.1 Excel——Excel 2016数据分析功能
  • 11.2 SQL与数据库软件Access、SQL Server、MySQL等
  • 11.3 SPSS统计分析工具与数据分析工具家族
  • 11.4 R语言与编程实现数据分析
  • 11.5 SAS的历史地位与最新发展
  • 11.6 其他软件系统以及在线资源
  • 反侵权盗版声明
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评分及书评

4.0
13个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    5.0
    从企业的发展到个人的价值

    选择这本书打开源自一个漫不经心的动作,但随后就不忍释卷。卡普兰说过,如果你不能描述,你就不能衡量,如果你不能衡量,你就不能管理。这本书从数据分析的视角,对于企业经营过程中如何描述关键指标,衡量绩效结果,从而让管理更加高效,决策更加精准。同时,也是让愿意通过掌握数据分析能力,持续提升自我价值的人,打开了一扇大门。

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      评论
      用户头像
      给这本书评了
      4.0

      数据分析是对企业经营的监测,说到底是一个企业的管理系统的绩效分析!本书把问题谈的很好,但缺点是例子少了一些。尤其是数据趋势对经营决策的影响!

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        给这本书评了
        3.0
        实用性不强

        此书仅可作为教据分析的简单介绍。

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        出版方

        电子工业出版社

        电子工业出版社成立于1982年10月,是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社,是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展,已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域,综合出版能力位居全国出版行业前列。