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简介:本篇主要提供企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具pdf下载
出版社:电子工业出版社官方旗舰店
出版时间:2016-08
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内容介绍



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读者对象:

    《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。



内容介绍

内容介绍:

    《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。




作者介绍

作者介绍:

  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

目录

第 1 篇   数据源头篇     1

第1章    你了解企业中的大数据吗     2

1.1  什么是企业大数据     3

1.2  企业大数据从哪里来     9

1.3  数据将成为像石油一样宝贵的资源     18

1.4  数据系统是企业的神经系统     31

1.5  企业大数据的作用     42

第2章    数据是一切的基础     52

2.1  源头数据是企业数据大厦的基础     55

2.2  企业大数据的结构与质量     62

2.3  数据的开放与共享     71

2.4  数据安全与隐私保护     75

2.5  源头数据采集与智能设备投资     82

2.6  数据间关联与追溯     89

 

第2篇   数据思维篇     95

第3章   管理者必备的数据思维——数据分析与管理决策     96

3.1  什么是数据思维     97

3.2  经验管理是否已经过时     107

3.3  如何通过数据思维挖掘商业洞察     116

3.4  如何从事物认知的基本方法构建数据思维     127

3.5  数据分析与挖掘的方法     135

第4章   管理部门的指标数据化与对标体系     146

4.1  管理指标     147

4.2  四种数据绩效指标管理     153

4.3  数据指标的层级管理     162

4.4  企业对标管理与标杆选择     169

4.5  目标管理体系下的指标管理     173

4.6  闭环管控体系与数据指标管理     180

第5章   把控企业的赢利能力—财务部门的数据分析     189

5.1  财务数据视角下对企业数据化认知     190

5.2  黑盒子模型与数据化财务评测     193

5.3  企业估值模型与企业量化价值     194

5.4  常规财务分析方法     198

5.5  管理视角的财务数据分析     201

第3篇   企业数据化管理变革篇     207

第6章    企业的数据化之路     208

6.1  从管理信息系统到 ERP     209

6.2  从 ERP 到商业智能系统 BIS     211

6.3  从商业智能系统到企业大数据统筹     212

6.4  从企业大数据统筹到企业大数据战略     215

6.5  企业大数据下的精细化管理变革     217

6.6  数据化企业建设     220

第7章     如何解决企业数据化变革的阻力     223

7.1  企业数据化带来的管理变革     224

7.2  企业数据化变革的阻力     231

7.3  数据化变革管理的最佳实践案例     239

7.4  第三方咨询的优势与劣势     245

后记  企业大数据的未来     248