大数据的另一章！资料分析3.0时代，靠分析读懂你的客户，让企业赢得竞争优势 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Bill Franks

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　　在现今变化多端的市场环境下，「能够快速因应条件变化的能力」便是获得成功的关键。本书内容说明如何将资料分析（包含大数据和小数据）中获得的资料洞察与日 常营运紧密结合在一起。资料分析革命已经开始，我们必须要了解在资料分析时代如何透过「营运分析」来提升业务决策能力，以及如何参与其中。

　　在这本书中，你将学会如何理出头绪、扫除障碍，然后积极利用目前的主流趋势及流程，来确保能够持续超越竞争对手。内容全方位指导你如何经历建立团队、营造企业文 化、升级分析方法论、利用技术使企业向营运分析演变的过程，并详细地讲解使分析营运化对企业的改变为何，以及企业该如何朝向「更快更好更有效地做出决策」 的营运分析演变。

　　本书的写作风格通俗易懂，适合任何背景的读者阅读，而且还提供了一个在所有类型的业务流程中嵌入分析流程的可扩充框架。想透过资料分析超越竞争对手的人，本书推荐给你！

对本书的赞誉

　　「从资料和分析中获取重要且持续的收益，正变得更像是一个企业自发的革命管理计画，而不是一个技术专案。在本书中，Bill Franks利用自己在分析领域的实作经历以及在高层管理团队的谘询经验，帮助企业领导者优雅地推动他们的企业，达到一个足以改变分析价值的游戏规则的水平。」～Kathy Koontz，Nationwide客户洞察与分析部助理副总裁

　　「如果你是一位高阶管理人员，你就需要这本书。大部分与分析相关的书都晦涩难懂，就像一场技术性的论坛，但是企业领导者必须了解分析的价值、战略和流程的完整的全局视角，了解可能陷入的陷阱，以及应如何避免它们。本书将企业领导者需要了解的全局情况清晰地呈现了出来。」～Eric Siegel，「预测性分析世界」创始人

　　「对于想有效利用大数据来解放企业的创新能力的业内人士来说，这是一本必读之书。Bill精确捕捉到了即将到来的最迫切的大数据革命浪潮，这场革命正在大规模地利用资料来使决策流程营运化，而不是仅仅利用资料驱动战略层面的决策。这对业务部门来说是绝对的好资讯！」～Simon Zhang，LinkedIn商务分析部高阶总监

　　「资料和分析本身不产生价值，只有当它们改变了业务方式后才产生价值。营运分析就是在可扩充、可重复的基础上实作了这种革命，同时Franks提供了如何成功运用资料分析的路线图。」～Blake Johnson，斯坦福大学管理科学和工程系顾问教授

　　「企业逐渐意识到大数据和资料分析能够提供竞争优势，同时他们正在研究如何使之变成现实。在本书中，Bill Franks对于如何使分析营运化提供了实用的指导，为企业决策奠定基石。在阐释这项革命、实作步骤和需要避免的误区时，Bill发挥了他在这方面的专长 和热情。企业领导们将非常感激Bill对这个重要却被人误解的话题进行揭祕。」～Jack Levis，UPS公司流程管理高阶总监

　　「我非常欣赏Bill的这本新书。在这本书中，Bill再一次验证了他独特的能力—将一个复杂的技术话题的精髓部分传达给每一位高阶业务经理。正如Bill在 书中阐述的，分析革命正在发生，并有望从根本上改变业务的营运方式。这不是一个IT从业者的指导手册，而是一个老练的业务经理的入门手册。它用拨云见日的 手法告知业务经理，对企业的业务流程中的分析营运化必须了解哪些知识。」～Mark A. Van Sumeren，Owens&Minor公司战略和业务发展部高阶副总裁

　　「结识Bill多年，我很佩服他实作分析专案时务实且直截了当的方法。二十年的实际经验让Bill与众不同，并使他成为分析领域的卓越领导者之一！」～Elpida Ormanidou，沃尔玛Global People Analytics 副总裁

　　「Franks打造了又一个有实用见解及指引的力作，以实践为标准并使它向前跃进了一大步。不仅资料科学家和资料管理人员会感激Franks所提供的商业价值，其他任何想推展资料驱动决策和营运分析的人都需要阅读这本指南，进而在依据分析的业务方面更上一层楼。」～Jeff Tanner，《Analytics and Dynamic Customer Strategy》作者，Baylors创新业务合作实验室总监

　　「就在几年前，很多组织、部门、人员还对大数据半信半疑，并质疑资料分析是否真的很重要。如今，那些还没有跨越鸿沟的人正在错失大量的机会，他们显得落伍又死 板。但是，大数据分析该从哪里开始呢？虽然没有一本书能够回答有关大数据发生的所有问题，但是这本书提供了一个极好的框架。我由衷地推荐本书。」～Phil Simon，主讲人和备受赞誉的《The Visual Organization》和《Too Big to Ignore》作者

　　「这是一本全方位的必备指导书，能指导你成功实作营运分析、自动决策，并驱使资料分析深入到业务流程中。在大数据时代，对这一适时的话题而言，没有比Bill Franks的书更好的指南了，它是大数据时代至关重要的战略性竞争优势。」～Gil Press，Forbes.com 内容贡献者

　　这本书在「企业领导者需要做什么、考量什么，才能成功运用资料分析」方面提供了绝佳的观点。企业决策方式正在发生改变，以前是由营运流程甚至是客户来做决策，现在所有的一切都将是由资料分析所驱动！这一革命性的决策变化将成为业务的新规范。我极力推荐这本书作为非常好的入门书，指导我们应该如何利用营运分析，并预期从中得到什么！」～Russell Walker，美国西北大学凯洛格管理学院管理经济学与决策科学临床副教授

　　「如果你正在你的企业的大数据运动中艰难行进（谁不是呢？），那么你必须阅读这本书。Bill Franks透过他独特的讲故事能力，为你提供了具趣味性与洞察力的案例来分析全球各地的公司是如何透过营运分析来利用企业资料的。特别是，他专注于如何分配价值来更智慧地使用资料，这是在很多有关大数据的交流中所遗漏的。透过为那些想要改善大数据冲浪表现的人提供一个冲浪板，分享他对资料驱动的未来世界的远见，Franks延续了他在《驾驭大数据》一书中所表现出的简洁分析能力！」～Linda Burtch，Burtch Works Executive Recruiting 常务董事

　　「我们在Kaggle的一个重要经验是，大数据不仅仅是建立先进的演算法。Bill写了一本重要的书，讲述了如何将分析应用于实作。」～Anthony Goldbloom，Kaggle创始人兼CEO

《数据驱动的商业洞察：从数据洪流到精准决策》 内容概要 本书旨在为那些在信息爆炸时代寻求突破的企业领导者、市场分析师和决策者提供一套系统的、实战驱动的框架，用以驾驭海量数据，将其转化为可执行的商业战略和竞争优势。我们摒弃了晦涩的理论说教，专注于揭示如何高效地从数据中提取洞察，并将其无缝集成到日常运营和创新流程之中。 本书将重点探讨以下几个核心领域，每一部分都辅以丰富的行业案例和操作指南： 第一部分：重塑数据思维——告别“数据堆积” 在数据量以惊人速度增长的今天，拥有数据已不再是优势，如何解读和利用数据才是关键。本部分将深入剖析构建“数据驱动文化”的基础，强调数据治理的重要性，以及如何建立一个跨部门协作的数据生态系统。我们将探讨： 从描述性统计到预见性规划的飞跃： 如何超越“发生了什么”的范畴，开始预测“将要发生什么”。 数据素养的普及与挑战： 如何确保组织内所有层级的人员都能理解和质疑数据报告的有效性。 消除数据孤岛的实用策略： 构建统一数据视图，确保决策基于最全面、最一致的信息源。 第二部分：深度挖掘——超越表面指标的分析技术 本书将带领读者走进一系列前沿且经过验证的数据分析技术，这些技术是支撑现代企业精准洞察的基石。我们侧重于如何应用这些工具解决真实的商业问题，而不是仅仅介绍算法的原理。 客户旅程地图的数字化重构： 利用行为数据、社交媒体反馈和交易记录，构建多维度、实时的客户画像。重点分析如何识别客户痛点和高价值的转化节点。 因果推断在商业决策中的应用： 区分“相关性”与“因果性”，例如，如何科学地评估一次市场活动的真实ROI，排除混杂变量的干扰。 非结构化数据的力量： 探讨文本挖掘、语音分析在处理客户评论、客服记录和行业报告中的技巧，释放隐藏在自由文本中的金矿。 异常检测与风险预警模型： 建立自动化监控系统，提前识别欺诈行为、运营瓶颈或新兴的市场威胁。 第三部分：洞察的转化——从报告到行动的流程再造 最精准的分析如果没有被有效传达和执行，价值便趋近于零。本部分是本书的核心，聚焦于如何将复杂的分析结果，转化为清晰、有说服力的商业叙事，并嵌入到快速迭代的业务流程中。 数据可视化的高效艺术： 不仅仅是美观，更是关于清晰度和决策效率的科学。介绍如何设计“决策导向型仪表板”，确保高管能在三分钟内获取核心信息并做出判断。 A/B测试的精细化管理： 如何设计鲁棒的实验，避免“无效测试”，并建立快速学习和迭代的反馈环路。 预测模型与实时决策集成： 探讨如何将机器学习模型的输出直接接入自动化营销系统、库存管理或动态定价引擎，实现“实时智能”。 构建反馈闭环： 确保每一次决策的执行结果都能被重新捕获为新的数据输入，从而不断优化分析模型和业务策略，形成持续改进的飞轮。 第四部分：伦理、治理与未来前瞻 面对日益严格的数据隐私法规（如GDPR、CCPA等）和公众对数据使用的审慎态度，企业必须在创新和责任之间找到平衡。 负责任的数据实践： 探讨如何设计隐私保护工具和去标识化技术，确保数据分析活动在合规的前提下进行。 数据资产的价值评估： 如何量化数据部门的贡献，并将数据分析能力视为核心战略资产进行投资和管理。 面向未来的数据架构： 简要介绍流处理技术、边缘计算在提升数据实时性和分析颗粒度方面的潜力，为企业下一阶段的增长做好准备。 目标读者 本书特别适合以下人群： 1. 企业高层管理者（CEO、COO、CMO）： 需要理解如何将数据分析能力转化为可衡量的业务成果和市场领导力。 2. 市场与销售总监： 渴望通过更深入的客户理解来优化获客成本、提升客户生命周期价值（CLV）。 3. 数据分析师与科学家： 希望将自己的技术能力与更高层级的商业目标对齐，并提升跨部门沟通影响力。 4. 运营与产品经理： 寻求通过数据指导产品迭代方向、优化供应链效率和改善用户体验。 通过阅读《数据驱动的商业洞察：从数据洪流到精准决策》，读者将掌握一套全面的、可落地的工具箱，确保企业不仅能“看”到数据，更能“用”数据，从而在日益激烈的市场竞争中，构建起难以复制的知识壁垒和决策速度。

作者简介

比尔．法兰克斯（Bill Franks）

　　北卡罗来纳州立大学应用统计学硕士，为Teradata公司的首席分析长，他在分析与大数据领域的趋势商机方面有着独到的见解，并帮助客户了解 Teradata及其分析业务伙伴如何为他们提供帮助。他亦负责制定Teradata在分析与大数据领域的战略。其重点工作是如何将复杂的分析转化为业务 使用者可以理解的语言，并帮助业务使用者有效地在企业中实作分析。他的工作跨多个行业，涉及的公司从世界100强企业到非盈利的小企业。

　　他是畅销书《驾驭大数据（Taming The Big Data Tidal Wave）》的作者。在《驾驭大数据》书中，他将过去二十多年与客户一起实作大型分析专案的经验加以概括，得出了在大数据与分析时代获得成功的诀窍。此书 被知名管理学大师、麦肯钖7S模型发明人、畅销书《追求卓越（In Search of Excellence）》的作者汤姆．彼得斯（Tom Peters）列为他的年度重点必读书籍之一。

　　他是领先的分析专家Tom Davenport创立的国际分析研究所的一名讲师，最近几年一直作为演讲嘉宾而活跃于一系列的活动中。他的部落格「Analytics Matters」大量阐述了使分析成为业务决策的核心所需要做的转变。更多资讯请见bill-franks.com。

对本书的赞誉
推荐序
前言

Part01｜分析革命已经开始
Chapter01　了解营运分析
Chapter02　更多资料……巨量资料……大数据！
Chapter03　营运分析实战

Part02｜奠定分析基础
Chapter04　想要预算？先制订商业计画
Chapter05　建立分析平台
Chapter06　监管和隐私

Part03｜分析营运化
Chapter07　资料分析
Chapter08　分析组织
Chapter09　企业分析文化
CONCLUSION　加入分析革命吧！

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這本書的標題，直接點出了我一直以來在工作中遇到的痛點！「資料分析3.0時代」，這個詞聽起來就好有未來感，感覺不只是舊酒新瓶，而是真的有什麼革命性的東西要發生。我一直覺得，我們公司雖然收集了很多數據，但常常就是停留在「知道」的階段，知道客戶買了什麼，知道他們在哪裡流失，但就是不知道「為什麼」。這本書如果能教我們怎麼從「知道」進階到「理解」，甚至是「預測」，那真的太厲害了。我特別好奇，「靠分析讀懂你的客戶」這個部分，會不會講到一些關於使用者行為建模、意圖識別的技術？畢竟現在客戶的決策路徑越來越複雜，單純看點擊率早就沒用了。而且，我一直覺得台灣的市場比較特別，客戶的偏好和行為模式可能跟國外有一些差異，不知道書裡面的案例和方法，會不會考量到這點？如果能有針對台灣市場情境的分析，那價值就更高了。我最怕看到那種寫給大公司的書，裡面講的工具、平台都不是小公司能負擔的。希望這本書能夠提供一些適用於各種規模企業的解決方案，讓我們都能透過數據，更貼近客戶的心。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在這個數位化爆炸的時代，如果企業還想靠過去的老方法來經營，那真的是在走鋼索。這本《大数据的另一章！資料分析3.0時代，靠分析讀懂你的客戶，讓企業贏得競爭優勢》，光是書名就讓我眼睛一亮，尤其是「3.0時代」和「讀懂你的客戶」，這兩個關鍵詞，正是我一直在尋找的。我現在最大的困惑是，我們公司每天都在產生大量的數據，但這些數據常常被閒置，或者被拿來做一些表面的報告，根本沒有真正發揮它的價值。我希望這本書能夠提供一個清晰的架構，告訴我該如何系統性地去收集、整理、分析和應用這些數據。我特別想知道，所謂的「3.0時代」，它在方法論上有哪些進步？是不是有更有效的方法來處理非結構化數據？如何從這些數據中挖掘出客戶的真實需求和情感？「贏得競爭優勢」這部分，我希望作者能分享一些可複製的成功經驗，讓我看到數據分析如何真正地幫助企業做出更明智的決策，提升客戶滿意度，甚至開拓新的市場。我個人比較偏好那些有實際案例、有步驟解析的內容，能夠讓我在閱讀後，馬上就能著手嘗試。

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說實話，我對「大數據」這個詞，過去一直有點既期待又怕受傷害的感覺。期待的是它能帶來一些驚喜和突破，但又怕它太過艱深，離我實際的工作距離太遠。《大数据的另一章！資料分析3.0時代，靠分析讀懂你的客戶，讓企業贏得競爭優勢》這本書，光看書名，就覺得它試圖將「大數據」這個宏大的概念，變得更貼近我們中小企業的實際需求，特別是「讀懂你的客戶」這幾個字，正是我一直以來努力想做到的。我比較好奇，書裡會不會探討一些最新的數據分析技術，例如機器學習、自然語言處理，但同時又能用比較淺顯易懂的方式來解釋，讓我們這些非技術背景的讀者也能理解？我特別想知道，如何將這些先進的分析方法，應用到像是客戶分群、個性化推薦、流失預防等具體場景中。而且，「讓企業贏得競爭優勢」這句話，聽起來很誘人，但我也知道數據分析不是萬靈丹。希望書裡能分享一些實際的策略和步驟，告訴我們如何將數據分析的結果，轉化為可執行、可衡量的商業決策，真正幫助公司提升獲利能力，而不只是停留在紙上談兵。

评分☆☆☆☆☆

厚！我跟你說，這本《大数据的另一章！資料分析3.0時代，靠分析讀懂你的客戶，讓企業贏得競爭優勢》光聽書名就覺得很有份量，不是那種花拳繡腿的東西。我最近剛好在思考公司怎麼在這個數位浪潮下站穩腳跟，尤其是在客戶洞察這塊，真的是越來越難搞。以前覺得抓抓報表、看看趨勢就好，現在聽說這個3.0時代，是講到要更深入、更精準地理解客戶內心在想什麼，甚至是你自己都沒想到的需求。書裡會不會講到一些實際的案例？我比較怕那種理論講一大堆，結果實際操作起來完全是兩回事。希望它能教我怎麼從海量數據中提煉出真正有價值的資訊，而不是變成一堆雜訊。我特別想知道，所謂的「讀懂你的客戶」，具體是從哪些面向去分析？是行為數據？是消費習慣？還是他們在社群上留下的蛛絲馬跡？而且「贏得競爭優勢」這部分，聽起來就像是武林秘笈一樣，拜託作者真的要分享一些獨門絕學，讓台灣的企業也能在這個快速變動的市場上殺出一條血路，不然真的會被時代淘汰。我對這本書的期待，就是它能提供一套實操性強、易於理解的分析方法論，讓我們這些小蝦米也能在大數據的海洋裡找到自己的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

這本書名《大数据的另一章！資料分析3.0時代，靠分析讀懂你的客戶，讓企業贏得競爭優勢》，光是「3.0時代」這個標籤，就讓我覺得應該不是一本可以隨便翻翻就丟的書。我最近常聽到「數據驅動」、「智慧決策」這些詞，但實際操作起來，總覺得少了一塊拼圖。我一直在思考，我們公司現有的分析方法，是不是已經有點老舊了？是不是有更先進、更有效率的方式，可以幫助我們更精準地捕捉到客戶的需求和潛在的商機？我非常期待這本書能夠闡述「資料分析3.0時代」到底是什麼樣的一個概念，它跟之前的版本有什麼本質上的不同？是技術上的突破？還是思維模式上的轉變？「靠分析讀懂你的客戶」這部分，我特別想知道，它會不會提供一些具體的指標或方法，讓我們可以量化地去衡量和理解客戶？而不是僅僅停留在一些模糊的感覺。我擔心的是，分析做太多，反而會忽略了人情味。不知道書裡會不會討論到，如何在嚴謹的數據分析和保有客戶關係的彈性之間取得平衡？這是我目前比較困擾的地方，希望作者能給我一些啟發。