数据驱动力：企业数据分析实战
张奎, 郭鹏程, 管晨 译
出版时间：2021年04月
页数：208
“ 对于数据驱动型组织要做什么以及如何做，这本书的内容令人印象深刻。”
——Tracy Allison Altman
Ugly Research创始人，Pepperslice决策科学家
“这本书详尽地阐述了数据分析的方方面面。数据不应再是企业沉睡的金矿，而应成为每一项重大商业决策和业务增长的有效依据。”
——孙振鹏
EXIN国际信息科学考试学会，亚太区总经理、国际数字化管理联盟中国区主席
“这本书总结了分析价值链各个环节的经验教训，介绍了如何成为优秀的数据分析师、如何培养数据领导力等，非常有参考价值。”
——杨通鹏
浙江数秦科技有限公司，副总裁兼首席信息官
在数字化转型如火如荼的当下，企业必须努力打造数据驱动型文化。这不只意味着拥有数据分析精英团队——如果缺乏前瞻性分析，即使生成再多的报表，也不是数据驱动型组织。
本书通过丰富的案例展示如何打造完整的分析价值链：收集正确、可靠的数据，合理分析，获得见解，并将见解融入决策过程。
● 理解数据驱动的真正含义
● 学习评估数据质量的各个指标
● 收集和分析可靠的数据
● 用数据讲故事
● 用A/B测试进行数据驱动决策
● 打造数据驱动型文化
——Tracy Allison Altman
Ugly Research创始人，Pepperslice决策科学家
“这本书详尽地阐述了数据分析的方方面面。数据不应再是企业沉睡的金矿，而应成为每一项重大商业决策和业务增长的有效依据。”
——孙振鹏
EXIN国际信息科学考试学会，亚太区总经理、国际数字化管理联盟中国区主席
“这本书总结了分析价值链各个环节的经验教训，介绍了如何成为优秀的数据分析师、如何培养数据领导力等，非常有参考价值。”
——杨通鹏
浙江数秦科技有限公司，副总裁兼首席信息官
在数字化转型如火如荼的当下，企业必须努力打造数据驱动型文化。这不只意味着拥有数据分析精英团队——如果缺乏前瞻性分析，即使生成再多的报表，也不是数据驱动型组织。
本书通过丰富的案例展示如何打造完整的分析价值链：收集正确、可靠的数据，合理分析，获得见解，并将见解融入决策过程。
● 理解数据驱动的真正含义
● 学习评估数据质量的各个指标
● 收集和分析可靠的数据
● 用数据讲故事
● 用A/B测试进行数据驱动决策
● 打造数据驱动型文化
- 前言
- 第1章 数据驱动意味着什么
- 1.1 数据收集
- 1.2 数据访问
- 1.3 报表
- 1.4 报警
- 1.5 从报表和报警到分析
- 1.6 数据驱动的特征
- 1.7 分析成熟度
- 1.8 小结
- 第2章 数据质量
- 2.1 数据质量的各个方面
- 2.2 脏数据
- 2.2.1 数据生成
- 2.2.2 数据录入
- 2.2.3 缺失数据
- 2.2.4 多重记录
- 2.2.5 截尾数据
- 2.2.6 计量单位
- 2.2.7 默认值
- 2.3 数据世系
- 2.4 数据质量是共同承担的责任
- 第3章 数据收集
- 3.1 全量收集
- 3.2 数据源的优先级
- 3.3 关联数据
- 3.4 数据收集
- 3.5 购买数据
- 3.6 数据留存
- 第4章 分析组织
- 4.1 分析师类型
- 4.1.1 数据分析师
- 4.1.2 数据工程师和分析工程师
- 4.1.3 商业分析师
- 4.1.4 数据科学家
- 4.1.5 统计学家
- 4.1.6 金融工程师
- 4.1.7 会计和财务分析师
- 4.1.8 数据可视化专家
- 4.2 分析需要团队协作
- 4.3 技能和素质
- 4.4 辅助工具
- 4.4.1 探索性数据分析和统计建模
- 4.4.2 数据库查询
- 4.4.3 文件审查和操作
- 4.5 分析组织结构
- 4.5.1 集中型
- 4.5.2 分散型
- 第5章 数据分析
- 5.1 什么是分析
- 5.2 分析的类型
- 5.2.1 描述性分析
- 5.2.2 探索性分析
- 5.2.3 推断分析
- 5.2.4 预测分析
- 5.2.5 因果分析
- 第6章 指标设计
- 6.1 指标设计
- 6.1.1 简单
- 6.1.2 标准化
- 6.1.3 准确
- 6.1.4 精确
- 6.1.5 相对和绝对
- 6.1.6 稳健
- 6.1.7 直接
- 6.2 KPI
- 6.2.1 KPI案例
- 6.2.2 多少个KPI
- 6.2.3 KPI的定义和目标
- 第7章 用数据讲故事
- 7.1 讲故事
- 7.2 第一步
- 7.2.1 想达到什么目的
- 7.2.2 受众是谁
- 7.2.3 使用什么媒介
- 7.3 大力推销
- 7.4 数据可视化
- 7.4.1 选择图表
- 7.4.2 设计图表元素
- 7.5 传达
- 7.5.1 信息图
- 7.5.2 仪表板
- 7.6 小结
- 第8章 A/B测试
- 8.1 为何要做A/B测试
- 8.2 怎么做：A/B测试中的最佳实践
- 8.2.1 实验之前
- 8.2.2 运行实验
- 8.3 其他方法
- 8.3.1 多变量测试
- 8.3.2 贝叶斯定理的“强盗”
- 8.4 文化内涵
- 第9章 决策
- 9.1 决策制定得如何
- 9.2 是什么让决策变得困难
- 9.2.1 数据
- 9.2.2 文化
- 9.2.3 认知障碍
- 9.2.4 直觉会在何处奏效
- 9.3 解决方案
- 9.3.1 动机
- 9.3.2 能力
- 9.3.3 触发器
- 9.4 小结
- 第10章 数据驱动型文化
- 10.1 开放、信任的文化
- 10.2 广泛的数据通识
- 10.3 目标优先的文化
- 10.4 求知好问的文化
- 10.5 迭代、学习型的文化
- 10.6 反HiPPO文化
- 10.7 数据领导
- 第11章 数据驱动型的首席高管
- 11.1 首席数据官
- 11.1.1 首席数据官的职责
- 11.1.2 成功的秘密
- 11.1.3 首席数据官的未来
- 11.2 首席分析官
- 11.3 小结
- 第12章 隐私、道德和风险
- 12.1 尊重隐私
- 12.2 要有同理心
- 12.3 数据质量
- 12.4 安全
- 12.5 执行
- 12.6 小结
- 第13章 结论
- 扩展阅读
- 附录A 关于数据不合理的有效性：为什么数据越多越好
- 附录B 愿景声明
书名：数据驱动力：企业数据分析实战
作者：Carl Anderson 著
译者：张奎, 郭鹏程, 管晨 译
国内出版社：人民邮电出版社
出版时间：2021年04月
页数：208
书号：978-7-115-56017-9
原版书书名：Creating a Data-Driven Organization
原版书出版商：O'Reilly Media
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