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| 編輯推薦： |
企业经营数据分析：
不是数据的罗列，而是管理问题的挖掘
不是泛泛的总结，而是一针见血的洞见
既需要总结历史规律，更需要预测未来走势
既需要规避经营暗礁，更需要筑建竞争壁垒
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| 內容簡介： |
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《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。
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| 關於作者： |
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现任北京信宜明悦咨询有限公司合伙人，首席咨询顾问在管理咨询和数据咨询方面曾服务国内外知名客户，包括GE, GM, Microsoft, Cerberus, Actics, UBS, Morgan Stanley, 以及国内的万科地产、中国完美、华润涂料、罗莱家纺、金地集团、中地集团、万鑫集团、宝恩集团等上百家企业。目前致力于研究企业经营数据的分析与深度挖掘，为中国本土企业数据化管理不断实践、总结、传播，希望能够通过分享和传播推动中国本土企业数据化基础上的精细化管理，提升本土企业的国际竞争力 。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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随着大数据技术逐步在企业端应用，越来越多的企业在利用数据技术提升管理效率和决策的科学性。企业对数据分析人才的需求也越来越旺盛，对管理者的数据分析能力也提出了新的要求。但是目前关于各种企业经营数据分析的培训不多，图书也比较少，社会上的职业教育机构与大专院校虽然开始培养该方向的人才，但远远未能满足企业的需求。
笔者撰写本书的目的是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。这些思路和方法是笔者在长期工作中以及在为企业提供数据化管理咨询服务项目中总结和提炼出来的，并结合企业实际应用场景进行介绍，具有实用性和适用性。
本书具有以下3个特点。
?启发性
本书重点强调的是思路和方法，授人以渔的理念贯穿始终。举一个例子，波士顿BCG矩阵或者麦肯锡-GE矩阵是用来评价产品和业务以及规划业务线或者产品线的，它是一个工具，其背后就是矩阵的思维方法，即从两个维度对一类事物进行评价。通过这个分析方法，我们可以对产品、客户、区域市场、业务团队进行评价；在维度选择上，我们可以选择不同的衡量指标，例如规模指标、速度指标、效率指标、效益指标、竞争力综合指标等。本书介绍了大量类似的分析数据思路，这也是本书最大的特色之一。
?实用性
本书内容来自笔者长期从业经验的总结，所有内容都是从企业的实际应用出发，并且涵盖了多个行业，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。
?延展性
本书不是简单地演示一个案例的具体操作，也不是描述一个方法的细节，而是通过思路和方法的理论性总结，让读者学会数据分析的思路和方法，从而能够将一个场景下的分析方法延伸到更多的场景下。例如，基于人事矩阵的策略不仅能用在企业与客户纠纷处理中，还可以用在社会关系处理、家庭关系处理等场景下，这种延展性大大增加了本书的适用范围。
通过阅读本书，企业的管理者可以提升数据分析的能力，数据分析师可以开拓思路，提高解读数据的能力。另外，本书还可以作为企业内部的数据分析培训教材。
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