具体描述
《管理沟通》属于商务英语高级阶段教材，也可供MBA教学使用。《管理沟通读本》的定位的补充读物，也可供有一定英语基础和管养具有管理和商务沟通能力的复合型人才。《管理沟通》内容由交际、管理和领导三部分组成，以交际为主。《管理沟通》用英语编写，作者是Lin Bothwell，哈佛行为学博士，大学教授，曾在美国出版领导艺术一书，该书常销13年。该作者曾在清华大学管理学院授课，讲授管理沟通课程。《管理沟通》共14章，前4章介绍了沟通的基本理论和技巧；第五至第11章介绍了组织内外的管理沟通的各个方面，包括管理过程、人力资源管理、营销管理、跨组织管理等；最后三章介绍了高层管理沟通，包括战略管理、决策和领导力等。每章有练习题，部分章节有案例。
好的，以下是一本与《管理沟通-(英文版)》无关的图书简介，力求内容详实、自然流畅： --- 《数字时代的商业智能与数据驱动决策》 引领企业穿越信息洪流，实现智能增长 图书简介： 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再仅仅是记录历史的档案，而是驱动未来增长的核心资产。《数字时代的商业智能与数据驱动决策》 是一本深度聚焦于如何系统化地构建、应用和管理企业数据的权威指南。本书旨在为企业高管、数据分析师、IT专业人士以及所有希望在数据浪潮中占据先机的商业领袖，提供一套清晰、实用的框架和工具，以实现从“数据拥有者”到“数据驱动者”的根本性转变。 本书摒弃了晦涩难懂的纯理论叙述，转而采用大量贴近实战的案例分析和流程图解，系统地梳理了商业智能（BI）的演进脉络、核心技术栈及其在不同行业中的具体应用。我们深入剖析了数据战略的制定过程，强调技术选型必须紧密围绕业务目标展开，而非盲目追逐最新的技术热点。 第一部分：奠定基石——数据战略与治理的重塑 商业智能的成功绝非仅仅依赖于先进的软件平台，它始于清晰的战略定位和稳健的数据治理体系。本部分首先探讨了数字化转型背景下，企业如何识别其核心业务痛点，并制定出与之匹配的数据战略蓝图。我们详细阐述了数据治理的“三驾马车”——数据质量管理、数据安全与合规性、以及数据资产目录化。重点章节解析了如何构建跨部门协作的数据标准体系，确保“单一事实来源”（Single Source of Truth）的实现，避免因数据口径不一致导致的决策失误。对于GDPR、CCPA等全球数据隐私法规的应对策略，本书也提供了详尽的操作指南，帮助企业在利用数据的同时，有效规避法律风险。 第二部分：构建引擎——现代数据架构与技术选型 现代商业智能的实现依赖于弹性且高效的数据基础设施。本部分将读者带入技术前沿，探讨了从传统数据仓库（DW）到现代数据湖（Data Lake）、再到数据湖仓一体（Data Lakehouse）的架构演变。我们详细对比了公有云（AWS, Azure, GCP）与私有云环境下的BI实施差异，并着重分析了实时数据处理技术（如流处理Kafka/Flink） 在库存管理、欺诈检测等场景中的应用价值。此外，本书对当前主流的可视化工具（Tableau, Power BI, Looker等）的优缺点进行了客观评价，并提供了如何根据团队技能和预算进行最优平台选型的决策矩阵。对于“数据中台”这一概念，本书从实践角度出发，剖析了其在标准化数据服务输出方面的核心价值和实施挑战。 第三部分：释放潜能——高级分析、预测建模与决策支持 数据分析的最高境界在于预测未来并指导行动。本部分是本书的核心驱动力，它将读者从描述性分析（发生了什么）提升至预测性（将发生什么）和规范性（应该怎么做）分析。我们详细介绍了机器学习模型在商业场景中的部署流程（MLOps基础），涵盖客户流失预测、供应链需求预测和动态定价优化等经典案例。特别值得一提的是，本书提供了一套实用的“分析思维框架”，教导业务人员如何将复杂的统计模型结果，转化为清晰、可执行的业务建议。我们强调了“解释性AI（XAI）”的重要性，确保业务用户能够理解模型决策背后的逻辑，从而建立信任并有效采纳建议。 第四部分：落地生根——文化变革与度量价值 再好的系统也需要正确的文化来支撑才能发挥作用。本书最后一部分关注 BI 和数据驱动决策的组织落地与文化渗透。我们探讨了如何建立“数据素养”（Data Literacy）培训体系，让非技术背景的员工也能有效解读仪表盘和数据报告。关键指标（KPIs）的设计不再是经验拍脑袋的结果，而是与企业战略目标紧密挂钩的科学过程。本书提供了平衡计分卡（BSC）与数据指标体系的整合方法，并指导管理者如何量化商业智能项目的投资回报率（ROI），确保数据投入能够转化为可观的财务收益。 读者对象： 企业中高层管理人员：理解数据战略的战略意义。 数据分析师与科学家：掌握前沿技术和应用方法。 IT与数据架构师：优化和构建现代数据平台。 业务线经理：学习如何有效利用数据洞察力提升运营效率。 本书特色： 战略先行，技术为辅： 强调数据项目必须以清晰的商业目标为导向。 深度实践导向： 包含超过二十个跨行业的实施案例和模板。 架构前瞻性： 全面覆盖数据湖仓一体、实时分析等最新架构趋势。 文化建设关注： 提供了将数据思维融入企业 DNA 的实用方法。 通过阅读《数字时代的商业智能与数据驱动决策》，您的企业将能够有效地驾驭日益增长的数据资产，将数据转化为洞察，将洞察转化为行动，最终在激烈的市场竞争中建立持久的智能优势。
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