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打造大数据团队:从组建到价值创造全流程指导

作者：朱达·菲利普斯

出版社：中国人民大学出版社出版时间：2017-06-01

开本：其他页数： 284

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打造大数据团队:从组建到价值创造全流程指导版权信息

ISBN：9787300237343
条形码：9787300237343 ; 978-7-300-23734-3
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
管理
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打造大数据团队:从组建到价值创造全流程指导本书特色

国际数据分析研究所创始人托马斯·H.达文波特作序推荐
数据分析师、企业管理者**，*本打造大数据分析团队和实现数据分析变现的实用指南
从数据收集、管理、分析到执行，教你打造一流的数据分析团队

大数据带我们进入了“分析经济”中。如何利用大数据分析让企业真正获利，从长远来说是企业必须研究的重要课题。而人才及团队建设无疑是企业大数据建设与发展的重中之重。
朱达·菲利普斯在数据分析领域深耕多年，自创了“分析价值链”概念，为数据分析领域带来了较为复杂的数据管理和数据分析，包括：
◎ 如何组建大数据分析团队；
◎ 如何提供数据分析功能并思考数据管控；国际数据分析研究所创始人托马斯·H.达文波特作序推荐
数据分析师、企业管理者**，*本打造大数据分析团队和实现数据分析变现的实用指南
从数据收集、管理、分析到执行，教你打造一流的数据分析团队

大数据带我们进入了“分析经济”中。如何利用大数据分析让企业真正获利，从长远来说是企业必须研究的重要课题。而人才及团队建设无疑是企业大数据建设与发展的重中之重。
朱达·菲利普斯在数据分析领域深耕多年，自创了“分析价值链”概念，为数据分析领域带来了较为复杂的数据管理和数据分析，包括：
◎ 如何组建大数据分析团队；
◎ 如何提供数据分析功能并思考数据管控；
◎ 如何处理公司中数据分析团队与其他类型分析人员的关系；
◎ 如何协同IT、营销、财务、行政等部门成功地将数字分析用于整个企业，为企业降低成本、增加收益。
本书是作者倾力打造的献给企业管理者、对数据分析和商业智能感兴趣的所有商业人士的书。书中涵盖打造资源充足的一流数据分析团队所需知道的一切、丰富的真实案例以及实用策略，帮助各行各业的企业管理者从数据分析中获取*的商业价值。

打造大数据团队:从组建到价值创造全流程指导内容简介

靠前数据分析研究所创始人托马斯·H.达文波特作序推荐
数据分析师、企业管理者推荐，靠前本打造大数据分析团队和实现数据分析变现的实用指南
从数据收集、管理、分析到执行，教你打造品质的数据分析团队

大数据带我们进入了“分析经济”中。如何利用大数据分析让企业真正获利，从长远来说是企业必须研究的重要课题。而人才及团队建设无疑是企业大数据建设与发展的重中之重。
朱达·斯在数据分析领域深耕多年，自创了“分析价值链”概念，为数据分析领域带来了较为复杂的数据管理和数据分析，包括：
◎ 如何组建大数据分析团队；
◎ 如何提供数据分析功能并思考数据管控；
◎ 如何处理公司中数据分析团队与其他类型分析人员的关系；
◎ 如何协同IT、营销、财务、行政等部门成功地将数字分析用于整个企业，为企业降低成本、增加收益。
本书是作者倾力打造的献给企业管理者、对数据分析和商业智能感兴趣的所有商业人士的书。书中涵盖打造资源充足的品质数据分析团队所需知道的一切、丰富的真实案例以及实用策略，帮助各行各业的企业管理者从数据分析中获取优选的商业价值。

打造大数据团队:从组建到价值创造全流程指导目录

第1章运用数据分析创造商业价值大数据和数据科学需要数据分析定义数据分析第2章分析价值链和数据分析中的9P理论数据分析中P的解释分析价值链：战略战术成功的流程分析数据并对分析进行阐述和社会化分析工作请求流程第3章创建分析团队证明对分析团队的投资是合理的没有可用投资费用过高投资分析的商业价值缺乏证据克服由组织局限性和处理不当带来的投资阻力创建分析团队的商业评估和投资建议书向管理者和其他团队报告分析价值创造设定分析团队目标确定分析团队的角色和职责第4章何为数据分析工具创建还是购买平衡分析技术的管理：企业运营还是IT部门运营选择分析工具成功的工具部署第5章数据分析方法和技巧观察数据：数据的形状运用统计学和机器学习分析数字数据第6章数据的定义、规划、收集和管理如何定义数据什么是数据的商业定义数据的操作性定义是什么数据的技术定义是什么创建和维护数据定义规划数字数据：你应该做什么收集你需要了解的数据数据管理的作用数据管理团队做什么跨计划、工程项目和团队的数据管理流程测试和核实数据的困难之处第7章数据报表及KPIs的运用什么是报表以及它是如何生成的一份优秀报表的五个要素：RASTA 报表与仪表盘的区别仪表盘是什么，它是如何产生的优秀仪表盘的五个要素：LIVES 理解KPIs 报表与仪表盘如何适应分析价值链 KPIs实例实时数据vs及时数据：从业者的角度第8章用数据分析进行优化和测试 AB测试：从此开始进一步扩展到多变量测试制订测试优化计划 AB测试和多变量测试的操作过程 AB测试和多变量测试结果的测量、分析与汇报技术和方法测试支持的优化类型建立数字优化项目开发控制实验和数字数据科学测试和优化数字体验的技巧第9章用户反馈数据定性分析倾听顾客声音比以往任何时候都更加重要交易工具：市场调研及定性数据收集方法和技术进行在线、电话或者邮件调查建立线上和线下社区面对面采访顾客建立和利用焦点小组建立顾客反馈体系确定顾客的态度、信仰和动机理解顾客要求和需求追踪顾客体验定性数据团队做什么，数据分析是如何起作用的融合数字行为的数据和定性数据成功的商业合作第10章竞争性情报和数字化分析竞争情报vs数字情报数字竞争情报实例数字竞争隋报的工具和方法数字竞争情报流程整合数字行为数据和竞争情报第11章定位目标和数据分析自动化定位的类型定位发生的数字领域什么是重新定位重新定位的类型数据分析团队如何助力定位和重新定位关于定位和重新定位的建议第12章融合全方位渠道，整合数据，以理解客户、用户和媒体全渠道数据类型全渠道数据度量通过全渠道数据整合定义客户分析用客户的数据和你的分析向客户提问统一的客户生命周期通过全渠道数据整合进行客户分析的工作客户分析面临的挑战通过全渠道整合进行客户分析时需要什么第13章数据分析的未来预测的个性化闭环的行为反馈系统多屏统一发送实时可访问的相关内容和广告感知和反应相互作用和警示特定地理位置和目标定位自动化服务和产品配送数据交互的购物者和顾客体验未来的分析业需要注重隐私和道德

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打造大数据团队:从组建到价值创造全流程指导作者简介

朱达·菲利普斯
作家、教授、数据分析企业家。他是SmartCurrent公司的创始人，该公司利用数据分析和数据科学改善公司业绩、增加收入、降低成本、提高盈利、提升客户满意度，为企业创造价值。他曾带领财富500强公司的分析和商业智能团队，通过数据应用分析、分析和技术资源管理等，改善了公司的业绩。他为互联网公司、媒体公司、消费品公司、金融服务公司和各类机构提供咨询服务。
朱达·菲利普斯连续多年被美国数字分析协会提名为“最具影响力的行业贡献者”。他也是纽约大学、波士顿学院、东北大学、本特利学院等商学院讲授分析和数据科学的客座教授。

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