解讀數據的技術:韓國星巴克第一數據科學家 教你讀懂數據必問的十道題 (電子書)

解讀數據的技術:韓國星巴克第一數據科學家 教你讀懂數據必問的十道題 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

車賢那
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具体描述


拋開利用年齡性別等基本條件,尋找目標客群的舊思維吧!

韓國星巴克第一數據科學家,
>
教你如何讀懂消費者行為背後的需求原因,

用數據變現!

  現在「符合年紀」、「符合性別」的產品競爭已逐漸消失,轉向推薦符合個人取向與期望的產品。但在這個數據滿天飛的時代,光握有海量數據是不夠的,想抓住目標客群、精準行銷,一定要具備「解讀」數據的能力,才是將數字轉換成金錢的關鍵!解對數據了,就可以讀懂消費者的渴望與想法,找出他們的需求,進而製造出令他們期待的產品與服務。

◎該如何有效解讀數據,用以行銷呢?
Step1:設定明確目標
數據要有明確的目標才有價值,也就是說,如果將數據比喻成珠子,我們得先決定珠寶最後成形的模樣,才能串起美麗的珠寶。因此,我們要解讀數據之前,必須先決定數據的使用目的,才能選用特定的數據。

Step2:選擇有用的數據
那要怎麼選出有用的數據呢?就是要符合你的目標(目的),例如:一家星巴克想要提高星冰樂的銷售數字,就得參考哪個季節、哪些日子或時間星冰樂的銷售數字較高?或哪些會員較常購買星冰樂?而這些從POS機消費明細和會員結帳紀錄等撈出的數據,就是「主動式數據」,這種數據也是作者認為,可用以了解消費者行為的基本數據。唯有符合目的所選擇出來的數據,對解讀消費者行為,用以行銷,是最有效益的。

Step3:運用消費者行為,精準行銷
解讀數據的目的是看出消費者的行為模式與需求,以提供適合個人的產品與服務。這種個人化推薦的方式,不僅能達到精準行銷的目的,還能將潛在消費者轉變成實際購買者,進而提升營業額。

◎解讀數據時,你還可以注意……
1. 消費模式
比起了解消費者的性別、年齡,我們更需要的是:將焦點集中在消費者的產品使用行為上。例如:有些上班族每天早上都會到公司附近的咖啡廳消費,這時我們可以向這些擁有類似消費模式的消費者推薦相同的產品,並將這群消費者對該產品的反饋重新整理成數據,應用在下一項產品的行銷策略上。

2. 時間
一般來說,消費明細上都會記載著年月時分秒單位,而這當中最主要的任務,就是找出「有意義的時段」,有可能是年度時序、也可能是特定的星期或者時段。我們必須去思索這種特殊節日能提供什麼產品或服務給消費者,才能贏得他們的青睞。

◎活用數據時,你得知道……
1. 提出企劃時的檢查
完成企劃後,一定要再三確認自己的企劃書裡,有沒有至少都包含到六種數據(5W1H)。並不是所有企劃都一定得包含,但當我們在快速進行統整時,難免有所疏失,所以我們只要花幾分鐘的時間,稍微確認一下有沒有含括到這六種數據即可,有時候也許就能看見遺漏的部分。

2. 想決定執行策略,就要先了解費用
分析師雖然不是專家,但最好能夠了解每個方法之間費用的差別,並盡可能找出,能夠同時為消費者和公司帶來助益的數值。

3. 重視執行部門的回饋,來優化數據
為了使企劃能夠順利推動,分析部門必須聆聽執行部門的意見,並在報告中融入他們需要的內容,努力找到彼此的契合點。

本書特色:
1. 連結實際案例,能應用於職場之中。
2. 語句淺顯易懂,能迅速理解吸收。
韓國星巴克第一數據科學家
車賢那
消費者心理學博士,曾擔任KT經濟經營研究所研究員,參與過大大小小的組織,認為利用數據發現新事物的成就感,是工作的快樂泉源。

她覺得數據本身必須要有目標,才能在市場上生存與運作,也只有目標明確的數據,才能了解消費者的心理,而這些數據將能幫助企業繼續生存下去。

她的名言:「讓數據為人類做事,因為最後還是要由人類,決定未來的方向。」
蔡佩君
英國伯明翰大學(University of Birmingham)國際商務系,中國文化大學韓文系,曾赴韓國漢陽大學及培材大學交換學生。

曾於遊戲公司擔任韓文翻譯專員,從大學期間就開始兼職口譯、筆譯等翻譯相關工作。書籍翻譯作品有《一人開公司快學速會的財報會計課》、《有窮爸爸,你也能變富兒子》、《童話裡隱藏的世界史》、《隨身一冊!秒懂日文菜單》、《什麼時候,你才要過自己的人生?》、《不想成為滄桑前輩,你一定要懂的36件事》、《社畜的財務自由計畫》等。
推薦序一 誰能掌握消費者心理,誰就能掌握企業未來發展
推薦序二 一本人人都能有所獲的書
前言 數據就像滿地的珠子,要找出穿珠造鍊的好方法

第一部 想從數據中分析消費者心理,你必須知道的十件事
1. 銷售數據中,埋藏著消費者心理
2. 消費者心理都藏在一張發票明細裡
3. 天氣、季節與節慶,都能左右消費者心理
4. 消費者心理≠消費者行為! 小心別落入問卷的圈套
5. 消費者渴望追求多樣性!消費場合也會影響心理
6. 平日/假日、白天/晚上,消費者的心理模式都不同
7. 想做到更細緻的數據分析,就要捨棄用性別或年紀來分類消費者的習慣
8. 分析消費者喜歡的產品與服務時,要多方考慮不同的因素
9. 消費者回答問卷的「反應速度」,也能看出消費者心理
10. 手機知道消費者在想什麼

第二部 在數據面前必問的十個問題
1. 我們所處的社會中,最賺錢的核心產品/服務是什麼?
2. 公司內部的數據能力水準到哪?
3. 決策者對數據的態度是什麼?
4. 數據能解決一切問題嗎?
5. 研究數據,就能找出劃時代的新發現嗎?
6. 數據分析的結果若與預期不符,能虛心接受嗎?
7. 在使用研究工具之前,有沒有設立明確的目標?
8. 只有銷售數據是重要的嗎?
9. 數據樣本愈多就肯定愈好嗎?
10. 沒有投資時間就想看見成果嗎?

第三部 要如何活用數據?
1. 企劃開始前,務必要提出的三個問題
2. 企劃執行中,務必要提出的六個問題
3. 寫報告或簡報時,應該考慮的四個細節

後記 讓數據為人們工作

《數據驅動的決策藝術:從數據小白到洞察專家的實戰指南》 書本簡介 在這個數據爆炸的時代,數據不僅僅是數字和圖表,它是商業決策的命脈,是洞察市場趨勢的關鍵。然而,許多組織和個人面臨的挑戰並非數據的缺乏,而是如何有效地解讀和應用這些數據。本書《數據驅動的決策藝術:從數據小白到洞察專家的實戰指南》旨在填補這一空白,為廣大讀者提供一套系統化、實用性極強的數據解讀與決策框架。它不是一本艱澀的統計學教科書,也不是單純的工具使用手冊,而是一部結合了商業實戰經驗的指南,教你如何像數據科學家一樣思考,將原始數據轉化為有價值的商業洞察。 本書的目標讀者群非常廣泛,涵蓋了從初級分析師、市場營銷人員、產品經理,到尋求轉型的企業高管和希望提升自身競爭力的職場人士。我們深知,不同背景的讀者在接觸數據時,可能抱持著不同的疑問和挑戰。因此,本書的結構設計著重於循序漸進,從建立正確的數據觀念開始,逐步深入到數據分析的核心方法論與決策實踐。 第一部分:重塑數據思維——數據素養的基石 在進入技術細節之前,我們首先需要建立正確的“數據素養”。許多人誤以為數據分析只是數學和編程的工作,但事實上,成功的數據決策始於正確的問題意識和批判性思維。 本部分將探討何為真正的“數據驅動文化”。我們將解析數據在現代商業生態系統中的角色,區分“數據”與“信息”乃至“知識”的層次差異。讀者將學會如何避免常見的認知陷阱,例如“倖存者偏差”、“確認偏誤”以及過度依賴單一指標(Vanity Metrics)的危害。我們將通過一系列實際案例,展示在決策初期,如何設計出能真正反映業務目標的關鍵績效指標(KPIs)。 此外,本部分還會詳細介紹“數據的生命週期管理”,從數據採集、清洗、儲存到最終呈現,確保讀者理解“垃圾進,垃圾出”(Garbage In, Garbage Out)的鐵律。我們將重點討論數據治理的重要性,以及如何確保數據的質量和可靠性,這是在進行任何深度分析前必須堅守的底線。 第二部分:核心分析框架——解讀數據的通用語言 數據分析的方法論是連接數據與商業價值的橋樑。本書將摒棄學術界過於複雜的模型,專注於那些在商業場景中最常用、最有效且最容易被非技術人員理解的分析框架。 我們將詳細介紹描述性分析(What happened)、診斷性分析(Why it happened)、預測性分析(What will happen)和規範性分析(What should we do)這四大分析層次。讀者將掌握如何運用這些框架來指導分析的方向。例如,在描述性分析中,我們將教授如何有效使用分組、分層、趨勢對比等基礎技巧,快速定位問題發生的區域或時間點。 在診斷性分析方面,本書將深入探討因果關係與相關關係的區別。許多企業因為混淆這兩者而做出錯誤決策。我們將介紹簡單的實驗設計原則(如A/B測試的基礎概念),幫助讀者在非嚴格的實驗環境中,也能盡力排除干擾因素,更接近地探尋事件背後的真正驅動因素。 第三部分:數據視覺化與敘事——讓數據開口說話 數據分析的最終成果,往往需要通過視覺化報告傳達給決策者。如果分析結果無法被清晰、有說服力地傳達,那麼再精確的模型也將功虧一簣。 本部分聚焦於數據視覺化的藝術與科學。我們將不再僅僅展示圖表的種類,而是強調“選擇合適的圖表來回答特定的問題”。讀者將學會如何根據數據的類型(時間序列、分佈、構成、關係)和想要傳達的信息強度,選擇柱狀圖、折線圖、散點圖或是熱力圖。 更重要的是,本書將深入講解“數據敘事”(Data Storytelling)。數據敘事不僅是展示圖表,而是圍繞一個清晰的論點,引導聽眾的目光,講述數據背後的商業故事。我們將拆解一個成功的數據報告的結構,包括引人入勝的開場白、用數據支撐的論點、對潛在風險的預警,以及清晰、可執行的建議。我們將展示如何設計儀表板(Dashboards),使其不僅美觀,更具有實時決策輔助的價值。 第四部分:從洞察到行動——數據決策的落地實踐 數據分析的價值,最終體現在其能否轉化為實際的商業行動。本書的最後一部分,將聚焦於如何彌合“分析與行動”之間的鴻溝。 我們將探討決策的實務層面。當數據顯示一個產品線正在衰退時,管理者應該如何設定干預的閾值?當預測模型顯示未來銷售可能下滑15%時,如何據此調整庫存和招聘計劃?本書將提供一套基於風險與回報評估的決策模型,幫助讀者權衡數據建議的可靠性與實施成本。 此外,我們還會探討如何處理“不確定性”和“數據衝突”。現實中的數據往往是零散、不一致的,甚至彼此矛盾。本書教導讀者如何在權威性不同的數據源之間進行權衡,並在決策中為不確定性預留緩衝空間,培養一種既相信數據又保持警覺的成熟決策態度。 總結 《數據驅動的決策藝術》致力於將複雜的數據分析流程“去神秘化”,提供一套任何人都能掌握的通用工具箱。讀者在合上本書後,將不再被冰冷的數字所困擾,而是能夠自信地審視任何商業報告,提出關鍵的質疑,並基於紮實的數據洞察,引導組織做出更明智、更具前瞻性的決策。這是一場從“看見數據”到“利用數據”的實戰蛻變之旅。

著者信息

韓國星巴克第一數據科學家
車賢那
消費者心理學博士,曾擔任KT經濟經營研究所研究員,參與過大大小小的組織,認為利用數據發現新事物的成就感,是工作的快樂泉源。
 
她覺得數據本身必須要有目標,才能在市場上生存與運作,也只有目標明確的數據,才能了解消費者的心理,而這些數據將能幫助企業繼續生存下去。
 
她的名言:「讓數據為人類做事,因為最後還是要由人類,決定未來的方向。」

图书目录

推薦序一 誰能掌握消費者心理,誰就能掌握企業未來發展
推薦序二 一本人人都能有所獲的書
前言 數據就像滿地的珠子,要找出穿珠造鍊的好方法
 
第一部 想從數據中分析消費者心理,你必須知道的十件事
1. 銷售數據中,埋藏著消費者心理
2. 消費者心理都藏在一張發票明細裡
3. 天氣、季節與節慶,都能左右消費者心理
4. 消費者心理≠消費者行為! 小心別落入問卷的圈套
5. 消費者渴望追求多樣性!消費場合也會影響心理
6. 平日/假日、白天/晚上,消費者的心理模式都不同
7. 想做到更細緻的數據分析,就要捨棄用性別或年紀來分類消費者的習慣
8. 分析消費者喜歡的產品與服務時,要多方考慮不同的因素
9. 消費者回答問卷的「反應速度」,也能看出消費者心理
10. 手機知道消費者在想什麼
 
第二部 在數據面前必問的十個問題
1. 我們所處的社會中,最賺錢的核心產品/服務是什麼?
2. 公司內部的數據能力水準到哪?
3. 決策者對數據的態度是什麼?
4. 數據能解決一切問題嗎?
5. 研究數據,就能找出劃時代的新發現嗎?
6. 數據分析的結果若與預期不符,能虛心接受嗎?
7. 在使用研究工具之前,有沒有設立明確的目標?
8. 只有銷售數據是重要的嗎?
9. 數據樣本愈多就肯定愈好嗎?
10. 沒有投資時間就想看見成果嗎?
 
第三部 要如何活用數據?
1. 企劃開始前,務必要提出的三個問題
2. 企劃執行中,務必要提出的六個問題
3. 寫報告或簡報時,應該考慮的四個細節
 
後記 讓數據為人們工作

图书序言

  • ISBN:9789860647907
  • EISBN:9789860647969
  • 規格:普通級
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:5.1MB

图书试读

數據就像滿地的珠子,要找出穿珠造鍊的好方法
  大數據、機器學習、深度學習、資料探勘……隨著新技術的登場,有許多企業將數據視為「目的」,但是數據並非目的,而只是一個「手段」,只有達到目的時,數據才會發光發熱。
  如果將數據比喻成珠子,那麼珠子的種類跟數量,肯定是愈多愈好,接著還需要能夠容納珠子的袋子與空間,最後再將這些珠子串起,才會成為珠寶。
  而每個企業甚至每個企劃,串出來的珠寶都長得不一樣,有時需要將珠子串成項鍊,有時則是手環,而且每次戴的人、時間跟地點都不一樣。
  除此之外,我們還需要一個擅長串珠的「匠人」。每個人對於設計的感知與工藝技術千差萬別,有些珠寶不論是誰都能觸及,但有些卻只有「匠人」做得出來。
  但是卻有許多公司,無視上述的條件,以為只要數據夠多,並買下能裝載這些數據的設備,就大功告成,好像不用在意這些數據探討的對象究竟是誰,只會追根究柢一味詢問:「為什麼做不出珠寶?」
  那麼,先試想一下,使用數據的目的是什麼呢?
  讓我們將範圍局限在公司。用一句大家常說的話,公司是賺錢的地方(非民營公司的其他組織可以設定其他目標)。
 
1.數據的目的是賺錢
  「是嗎?那快給我找能賺錢的數據出來!」
  這句話就像是「人要活得善良」一樣,一點都不具體,說得不清不楚。讓我們進一步思考,如果想賺錢的話,要先做什麼吧。我們將範圍限縮於以個體消費者為銷售對象的B2C(Business to Consumer)企業。一個以消費者為對象製造產品的企業,如果想賺錢應該怎麼做?
 
2.數據的目的是了解消費者何時會進行消費
  「是嗎?那快給我找到能讓消費者進行消費的數據!」
  這句比前一句好一些,但是仍然不太具體,甚至還有點讓人感覺,只將消費者視為賺錢的手段而已。
  想讓消費者進行消費該怎麼做?首先,要先仔細了解消費者在什麼環境下,才會欣然掏出錢包,再來要了解他們什麼時候想消費、什麼時候又不想消費,也就是說「了解消費者的需求和心理非常重要」。
  而這也取決於企業的態度,是否願意捨棄利用粗糙的商業手段讓消費者消費,轉而先發現消
費者的需求,讓消費者心甘情願為了這項需求買單。
 
3.數據的目的是了解消費者
  為了達到理解消費者的目的,我們必須從多個角度去努力。光憑單一的變數或結果,就將其視為代表消費者的一切,是一種失算。
  我們只能了解關於消費者片段的部分,企業所搜集的數據,也只不過是能了解消費者的微小
線索,但是如果能將這些線索按照目的進行分類與分析,那麼我們就可以更進一步了解消費者。
  我們不可能完美的理解消費者,即便是一家人朝夕相處,身上流著一樣的血液,但是口味跟喜好也不盡相同,更何況是想要讓一個產品同時滿足數千萬人,世界上根本不存在這種事。
  但是只要真心去探索消費者的想法,努力滿足消費者的需求,那麼必定可以提升企業能見度。
 
想了解消費者,就要先擺脫供給者心態
  供給者心態不是站在消費者的立場思考,而是從企業的角度出發。由於是企業的視角,所以難以去理解消費者為什麼喜歡或討厭這項產品。
  舉例來說,消費者對企業內部的組織結構並沒有太大的興趣。即便是完全不同的公司,但只要隸屬同一個集團,消費者就可能會出現「為什麼這間企業要再出一款雷同的產品?」的想法。
  因為產品上貼著相同的商標,因此如果一間子公司的產品發生問題時,所有集團都會受到影響,產品本身沒有問題的負責人,也會無故受到波及。雖然事情在法律上屬於完全不同的企業,但大多數時,消費者都無法了解這種狀況,也沒有必要去了解。這種情況下,如果不站在消費者的立場,而是站在企業或負責人的觀點去檢視消費者數據,就會無法理解消費者的行為。
  企業雖然做了產品分類,但是大多數消費者並沒有這種產品知識,即便公司發行的新產品,已改善了舊產品的缺失,但消費者卻難以理解其中的差異,站在企業的立場,雖然兩款產品的差異顯而易見,但是對消費者而言,卻不過只是個突然出現在眼前的新商品而已。
  不要期待消費者會去了解企業歷史,不花一會功夫就能發現產品之間的差異,消費者就單純只是消費者,不是品牌負責人,也不是負責人的友人。不要用自己的思維或是只聽周遭朋友的三言兩語,就確定消費者市場對產品的反應,這麼做,只會讓企業負責人產生「消費者與自己一樣,對產品非常了解」的誤解。
  我們得先擺脫供給者心態,才能從數據上找到差異點,如果只是站在企業觀點檢視數據,那麼就會無法了解消費者的心理。
  一間無法擺脫供給者心態的企業,不會站在消費者的立場上思考,而只會站在企業立場上琢磨著如何獲利,這樣的公司不管再怎麼進行消費者分析,其實對於消費者心理根本漠不關心,只是在找方法應證自己的想法罷了。
  不管是以供給者還是以消費者為中心,兩者雖然都是針對消費者進行數據分析,但卻會獲得截然不同的結果。
  舉例來說,以供給者為中心思考的企業,只考慮利益方面,想著該如何利用消費者;但是以消費者為中心思考的企業,可以發現到消費者想要什麼,進而去思考要用什麼方法,使公司產品更加完善。與消費者站在同一邊的企業,才能真的站在消費者的立場,思考產品的本質與細節。這種情況下,只要宣傳得當,消費者就會感覺到自己真的需要這項產品。
 
找出消費者心理
  數據的目的是讓我們了解消費者的真實想法,找到如何滿足消費者需求的線索,而本書就是希望能告訴你如何找尋這些線索,分享找尋數據的目的以及消費者心理的過程。
  我會解釋如何利用數據找出消費者心理,要如何將數據分析的結果運用在企業之上。在講解的過程中,除了工作時會遇到的問題與案例以外,也會包含我目前任職的公司,以及我曾提供諮商的企業,還有從數據業界人士身上的所聽所聞,從中找尋共通點,簡單明瞭的說明。
  請容我先聲明,本書絕對沒有吹捧或包裝任何企業,同樣也沒有要責備或藐視任何公司的意圖。書中如出現虛擬品牌,請你們將其視為是大多數企業都會發生的事件,如有任何內容與你的情況相符,一切只是純屬巧合;反之,如果內容與你的情況不符合,就請將這些內容看作是發生在他處的事件。
  每個企業與產品狀況不盡相同,雖然其他企業的成功案例,並不代表能套用在自身企業,但請試著在自己的企業或案子上,帶入這樣的思維與心態,如果內容有任何能讓你重新思考的機會,相信它會為你帶來新的出發點。

用户评价

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這本電子書光看書名就覺得超有意思!「韓國星巴克第一數據科學家」這個頭銜本身就夠吸引人了,畢竟在台灣,星巴克幾乎可以說是我們生活的一部分,每天人手一杯的咖啡,背後到底藏了多少數據學問?我最期待的是,書中提到的「讀懂數據必問的十道題」。這聽起來不是那種枯燥的統計學公式講解,而是像一位業界前輩在傳授實戰心法,教我們怎麼從一堆雜亂的數字中,快速抓到問題核心。我猜想,作者應該會分享許多在韓國星巴克實際遇到的商業情境,像是怎麼分析哪種季節限定飲品的銷量、如何優化門市選址的地理資訊數據,或是透過顧客行為分析來設計新的行銷方案。這對於像我這樣對數據分析有興趣,但又怕被純理論嚇到的人來說,簡直是救星。我希望這本書能提供的不僅是分析工具的使用方法,更重要的是那種「數據思維」——也就是在面對任何商業決策時,你該先問自己哪幾個關鍵問題,才能避免掉入數據的陷阱,真正做出聰明的判斷。如果內容真能像書名暗示的那樣,把複雜的數據解讀過程,轉化成十個簡單又強而有力的問題,那這本書的實用價值絕對是滿分。

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閱讀這本關於韓國星巴克數據科學家的著作,我最渴望的是一種文化與商業的對撞視角。韓國市場的特點是高度數位化、消費者反應極快,競爭程度堪稱殘酷。這與我們台灣的市場環境有相似之處,但又有著消費習慣和數據治理上的細微差異。我期待作者能在「十道必問題」中,融入一些專屬於東亞市場的數據解讀陷阱。例如,在分析社群媒體討論熱度時,如何區分真實的口碑和業配的噪音?或是如何解讀那種曇花一現的網路爆紅現象,並將其轉化為可持續的營收?這種高度情境化的分析方法,是光靠教科書學不到的。如果書中能提供一些具體的視覺化範例,展示一個「錯誤的數據解讀圖表」和一個「正確的數據解讀圖表」之間的差異,那就更直觀了。總之,我希望這本書能帶給我一種「原來數據可以這樣用!」的震撼感,讓我在面對下一次的商業數據分析時,能像那位韓國專家一樣,充滿自信地提出最關鍵的問題,直指問題核心,而不是在細枝末節上打轉。

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身為一個在台灣職場打滾多年的上班族,我深知「會用工具」和「會思考」是兩回事。很多同事會用Excel跑出漂亮的報表,但當老闆問「所以,我們下一步該怎麼做?」時,大家就卡住了。這本書最吸引我的地方就在於「解讀」二字。它強調的不是如何收集或清洗數據,而是「解讀」——也就是從數據中挖掘洞察(Insight)的能力。我很期待作者是如何定義那「十道題」的。我猜測其中幾題可能會圍繞在數據的「代表性」和「因果關係」上。例如,當星巴克觀察到某個區域的咖啡銷量暴增時,正確的問題應該是:「是因為天氣熱,所以大家買冰的變多?還是因為隔壁新開了競爭對手,導致我們必須促銷來維持基本盤?」這類型的深度探討,才能真正訓練我們的邏輯。如果這本書能用非常生活化的案例,拆解這些常見的邏輯陷阱,讓我以後在看任何內部報告時,都能反射性地拋出那些關鍵問題,那就太值回票價了。這種由內而外、從思維模式建立起的數據素養,遠比學一套軟體操作更有價值。

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老實說,現在市面上談數據分析的書多到爆炸,但很多都流於學術或工具教學,讀起來眼睛很快就花了。我會對這本《解讀數據的技術》感興趣,完全是因為它結合了「韓國」這個充滿快速迭代和精緻化管理的市場背景,再加上「星巴克」這個全球連鎖服務業的標竿。這兩者的結合,保證了書中的案例絕對是貼近生活又極具商業戰略意義的。我腦海中浮現的畫面是,作者可能用星巴克的會員數據來解釋如何進行RFM分析(最近一次消費、消費頻率、消費金額),但絕對不會是單純講定義,而是會展示在韓國那個高競爭環境下,他們是如何用這套分析來精準推播優惠券,確保顧客不會流失。而且,強調「必問的十道題」,這簡直是為效率至上的現代人量身打造的架構。我希望作者能把這些問題設計得非常「接地氣」,例如:「這個數據的背後,真的是顧客的需求,還是我們自己想看到的結果?」這種帶點反思性的提問,才真正能幫助我們跳脫數據的表面數字,看到背後的商業邏輯。如果內容能像韓國綜藝節目一樣,節奏明快,重點清晰,那就太棒了,我願意為這種實戰派的教學買單。

评分

坦白說,對於電子書這種形式,我通常會比較謹慎,因為很容易遇到內容太空泛、排版又隨便的產品。但這本《解讀數據的技術》的作者背景讓我很有信心,畢竟是「第一數據科學家」的經驗分享,這代表他絕對是在第一線處理過最真實、最棘手的數據挑戰。我希望這本書的寫作風格能保有韓國人那種追求極致、力求完美的特質。我想看到的不僅僅是「做了什麼」,更是「為什麼這麼做」的決策脈絡。例如,在分析會員忠誠度時,作者是不是曾經提出一個創新的指標,最後被高層否決,但他如何利用後續的數據來證明自己最初的判斷是對的?這種「從錯誤中學習」的過程,往往是最精華的部分。如果書中能穿插一些作者在決策過程中,與行銷、營運部門溝通的實際對話紀錄,那就更棒了,這樣能讓我們了解數據專家如何將冷冰冰的數字,轉化為能被非技術人員理解的商業語言。總之,我追求的是一種高密度的知識傳輸,而不是長篇大論的背景介紹。

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