具体描述
《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》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。《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》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。
《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》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。
《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》适合企业的管理者与数据分析人员，以及对大数据感兴趣的读者。另外，《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》还可以作为企业内部的数据分析培训教材。
作者简介
赵兴峰
北京大学、新加坡国立大学MBA双硕士，西安交通大学工学学士，北京信宜明悦咨询有限公司创始人。
具有20年跨国公司经营数据分析实战经验，曾就职于宝洁、惠氏、摩立特、LG电子等国际知名企业，从事市场研究、商业智能、战略研究等。
目前专注于大数据时代下政府和企业的数据治理、数据统筹、数据分析和数据挖掘应用推广，致力于推动企业和政府利用数据实现战略转型与升级，构建智慧企业、智慧政府、智慧城市和智慧生态。
目录信息
第 1章企业中的大数据 2
1.1 什么是数据？什么是数据技术 3
1.2 数据分类 8
1.3 数据类型 13
1.4 数据结构和数据结构化 16
1.5 数据质量及其八个指标 27
1.6 数据处理与数据清洗 33
第 2章数据分析的目的 42
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 43
2.2 追溯——追责、求根源、求真相 44
2.3 监控——监督、检查、评估、监控、检测 46
2.4 洞察——探寻规律，掌握发展的钥匙 47
2.5 商机——挖掘未被满足的需求 47
2.6 预测——指导未来实践的规律 48
第 3章数据分析的思路 50
3.1 先总后分，逐层拆解 51
3.2 抽丝剥茧，寻踪问迹 54
3.3 内涵外延，概念清晰 57
3.4 可视化作图——按照认知规律作图展示 58
3.5 识图的九个基本方法 77
3.6 管理常识是数据分析的基础 92
第 2 篇方法篇 97
第 4章对比与对标——识别事物的基本方法 98
4.1 对比是识别事物的基本方法 99
4.2 对比——横向、纵向及多维度对比 100
4.3 比值比率背后的逻辑 104
4.4 指标的逻辑与管理指标 107
4.5 对标的层次和维度 111
4.6 标杆管理与榜样的力量 122
第 5章分类——认知事物的基本方法 125
5.1 什么是分类？为什么要分类？分类的方法是什么 12
5.2 解构事物的三要素——要素、属性和行为 134
5.3 维度分类法 137
5.4 属性分类法 138
5.5 流程分类法 140
5.6 层级分类法 142
5.7 分类中的权重设定问题 143
第 6章聚类——寻找规律的第一步 147
6.1 聚类的基本逻辑 149
6.2 聚类的因子和主成分 152
6.3 聚类的步骤 154
6.4 有序聚类与时间序列聚类 161
第 7章逻辑关系——寻找事物之间的因果规律 163
7.1 相关性与相关系数分析 164
7.2 事物之间的逻辑关系与科学规律 167
7.3 果因关系与因果关系，看不见的事物发展逻辑 168
7.4 事物发展规律的复杂性与科学抽象 171
7.5 因果关系与回归分析 173
7.6 逻辑回归 179
7.7 关联与共生——现象与规律的探寻 180
第 8章预测——数据分析的终极目标 183
8.1 预测是数据分析的终极目的 184
8.2 预测的必要性和误差的必然性 188
8.3 经验预测法 190
8.4 类比预测法 192
8.5 惯性法与时间序列分析 195
8.6 逻辑关系预测法 198
第 9章结构——事物组成的“配方” 201
9.1 解构与结构 202
9.2 结构关系影响着事物的根本属性 205
9.3 结构的基准——激励中的预期管理比实际激励更加有效 208
9.4 关键要素与非关键要素 209
9.5 最佳组合——人、财、物等企业资源的最佳搭配 212
9.6 结构化效率分析 216
· · · · · · (收起)
读后感
我能说看完此书我很兴奋很激动吗？ 第一次看是在kindle电子书上看， 记录了很多笔记， 半夜不睡觉都在看。 第二次是把记录的笔记摘抄在感想本上， 数了一下摘抄了满满的10多页。 写书评之前特意看了下别的作者的评价， 发现挺客观的。 我是作为一个管理者的角度来看待此书的， ...
评分我能说看完此书我很兴奋很激动吗？ 第一次看是在kindle电子书上看， 记录了很多笔记， 半夜不睡觉都在看。 第二次是把记录的笔记摘抄在感想本上， 数了一下摘抄了满满的10多页。 写书评之前特意看了下别的作者的评价， 发现挺客观的。 我是作为一个管理者的角度来看待此书的， ...
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用户评价
这本书的行文风格有一种独特的、近乎散文式的说理性。不像某些教科书那样板着面孔，作者在论述商业决策的艰难性时，时常穿插一些关于管理学悖论的思考，这使得阅读过程充满了思辨的乐趣。比如，在讨论“数据准确性与决策速度的权衡”时，作者引述了一段关于“完美信息无法捕获动态市场”的观点，这让我这位长期在快速变化的市场中摸爬滚打的管理者深有体会。很多时候，我们花费大量时间和资源去追求99.9%的数据准确性，却错失了80%的市场机会。这本书没有给出绝对的答案，而是将选择权交还给了读者，引导我们根据自身企业的成熟度和所处的行业特性，来设定一个“足够好”的数据质量阈值。这种尊重读者专业判断的写作方式，极大地提升了阅读的参与感和代入感，让我感觉这不是单向灌输，而是一次深入的、与作者并肩的思维对话。
评分我购买这本书的初衷是希望找到一套标准化的流程来应对年度审计和季度复盘，期望它能提供一个清晰的“检查清单”。然而，这本书的实际内容远超出了这个期待，它更像是提供了一套“分析工具箱”，而非“标准操作手册”。它没有规定你必须先看A再看B，而是把各种分析工具——比如敏感性分析、回归分析的简化应用、以及跨部门数据整合的思维模型——像乐高积木一样摆在你面前。你得根据自己手中数据的“形状”和“颜色”，去挑选合适的模块进行搭建。我发现，最能体现其价值的，是它对“数据治理”的非技术性阐述。作者花了大量篇幅强调“数据所有权”和“指标口径的统一性”在企业文化层面的重要性，而不是仅仅停留在IT部门的技术层面。这种从组织文化和管理视角切入数据分析的深度和广度，是我在其他任何技术导向的分析书籍中都未曾见过的，它彻底改变了我对“数据分析部门”在企业中定位的理解。
评分我是一个对图表和可视化要求很高的读者，因为图表是连接复杂数据和人脑理解力的桥梁。坦率地说，初看此书时，我对它的图表设计略感失望。那些图表，无论是柱状图、折线图还是散点图，都显得非常传统，甚至有些“过时”，色彩搭配也偏向于单调的蓝灰系。然而，当我开始尝试用书中所述的分析方法去绘制我自己的图表时，我才领悟到作者的用意。他似乎有意避开那些花里胡哨的“信息图表”陷阱，专注于展示最核心的趋势和异常点。例如，在讲解“季节性波动分析”时，一个极其简单的双轴折线图，却能清晰地揭示出过去三年中，销售额和库存周转率之间的微妙滞后关系。这种“克制的美学”，反而使得数据的核心信息得到了最大的凸显。它教会我，图表是为了沟通真相，而不是为了装饰报告。这种返璞归真的设计哲学，在如今追求视觉冲击的时代，显得尤为珍贵和有力量。
评分这本书的封面设计得非常朴实，没有花哨的装饰，这种务实的风格似乎预示着内容会是脚踏实地、直击核心的。我是在一个偶然的机会，在一家独立书店里发现了它，当时我正在寻找一些能帮助我理清日常管理思路的工具书。拿到手翻阅时，我立刻被它清晰的逻辑结构吸引住了。作者似乎非常注重基础理论的构建，从最基础的财务报表解读开始，一步步引向更复杂的运营指标分析。书中对“效率”和“效益”这两个概念的阐述，对我触动很大。在此之前，我总觉得两者是捆绑在一起的，但作者通过大量的案例，清晰地拆解了它们各自的衡量维度和优化路径。尤其让我印象深刻的是，书中提到的一些关于现金流周转速度的分析模型，与我过去依赖的经验判断形成了鲜明的对比，那些模型提供了一种更量化、更客观的视角来审视企业血液的健康状况。虽然内容密度很高，需要仔细研读和消化，但这种“干货满满”的感觉，让人觉得物超所值，仿佛拿到了一份资深顾问的内部笔记，非常适合那些渴望从“感觉管理”转向“数据驱动管理”的实干家。
评分说实话，一开始我抱着很高的期望去阅读的，毕竟现在市面上关于“数据”和“分析”的书籍浩如烟海，但真正能深入浅出地讲解如何在没有顶级IT系统支持下进行有效分析的，凤毛麟角。这本书给我的最大惊喜在于，它并没有沉湎于复杂的数学公式或晦涩难懂的统计学术语，而是将分析的重心放在了如何将“数据”转化为“洞察力”上。我特别欣赏作者在描述如何进行“客户行为路径分析”时的那种细腻。他没有直接给出SaaS工具的操作指南，而是引导读者思考：客户在哪里流失了？流失前他做了什么？这些流失点背后的业务逻辑是什么？这种“追根溯源”的提问方式，极大地激发了我对现有业务流程的重新审视。我甚至在读完相关章节后，立刻在自己的部门内部组织了一场关于“转化漏斗优化”的讨论会，效果立竿见影。这本书的价值不在于教你用哪个软件，而在于重塑你观察和提问业务问题的思维框架，它更像是一本“商业直觉的培养手册”，而非技术手册。
评分浅显易懂，但是有些章节的内容不太具有连贯性，偏重于业务角度出发看企业经营数据分析，具体分析方法和算法需要参考其他书籍。
评分看得最快的一本书，哈哈，半个小时就完了。其实就是思维理论化总结
评分flag没有倒，今天把这本书看完了 很喜欢！删繁就简整理思路，搭建框架的过程 宏观整体上对企业数据分析的意义、准备工作、可行方向有了概念，应用和工具就是个短评 看看就好 不可落地 入门非常友好！
评分对于初步了解商业数据分析的人来说，是一本不错的书。
评分作者提供了数据分析的思路，如果没有思路下面举一个案例，效果会更好，参考一下黄成明的《数据化管理》。合上书，印象最深的是关于人和事在重要性上面的矩阵图，当人比事重要的时候，往往就采取妥协策略，这个非常好地阐释了国企里面为人处事的原则，挺真实又挺无奈。不过哪有那么多企业是完美的呢，好企业对员工的要求也会很高，对员工要求低的企业也别指望它好到哪里去。努力吧中年妇女
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