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| 編輯推薦： |
本书提供的九项核心原则以及相应的现实案例，将帮助你利用分析方法获取商业优势
持续构建和改进能创造商业价值的分析方法
认清终极目标是将分析方法应用于生产环境
边试验边改善，敏捷创造和传递价值
加速学习、执行、调整的循环过程
开发新方法保持领先，打造差异化竞争优势
将分析方法真正嵌入业务流程中
建立精益分析构架，提升从数据中获取洞见的能力
培育和储备具有不同技能的人才，搭建精英团队
从多个技术市场渠道中选择产品来提升分析能力
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| 內容簡介： |
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人类社会已经进入数字化时代，数据分析技术和方法正在加速变革以适应新时代，不能有效掌握分析技术和方法的企业将面临被淘汰的境况。本书提供了路线图帮助你快速掌握并充分利用这些方法。书中分享的技术和方法都经过了各类公司的严格检验，呈现的企业实践是作者利用分析方法应对各种商业挑战的亲身经历，揭示了各类企业如何基于自身商业实践和组织结构，量身定制有效的分析技术和方法，不断识别和获取新的商业价值。今后，快速掌握分析技术和方法的人将成为大赢家。对于渴望成功的人而言，本书是一幅经过实战检验的蓝图。
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| 關於作者： |
米歇尔钱伯斯（MicheleChambers）
MemSQL公司营销副总裁，曾任Revolution Analytics公司首席战略官和产品管理与市场营销副总裁，IBM大数据分析公司总经理兼副总裁，以及Netezza Analytics公司总经理兼副总裁，帮助数百家客户运用分析方法和分析技术赢得高额商业回报。
托马斯W.丁斯莫尔（ThomasW.Dinsmore）
Revolution Analytics公司产品管理总监，曾担任IBM大数据分析公司、SAS Consulting公司、Pricewater-houseCoopers公司分析架构师，协助500多家企业有效地运用分析方法。
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| 目錄：
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第一部分 企业为什么需要独特的分析路径图？
第一章 现代分析原理
传递商业价值和影响
关注最后一公里
借鉴持续改善的理念
加速学习和执行
创新分析方法
嵌入式分析方法
建立现代分析构架
构筑人力资源基础
充分利用消费需求
第二章 企业3.0到来啦！
第三章 为什么需要独特的分析路径图？
业务领域
数据
方法
精度
演算法
嵌入法
速度
第二部分 分析路径图
第四章 利用分析强化企业发展战略
概述
案例分析
第五章 构建分析法路径图
第1步：明确企业目标
第2步：确定价值链
第3步：头脑风暴分析解决方案条件
第4步：描述分析解决方案条件
第5步：创建决策模型
第6步：评价分析解决方案条件
第7步：建立分析路径图
第8步：完善分析路径图
第六章 分析应用
战略分析
管理分析
运营分析
科学性分析
直面客户分析
第七章 案例分析
预测用例
解释
预测
数据挖掘
仿真模拟
优化
第八章 预测分析方法
概述：现代分析方法途径
定义业务需求
构建分析数据集
构建预测模型
预测模型应用
第九章 终端用户分析
分析用户
分析编程语言
商务用户工具
第十章 分析平台
预测分析架构
现代SQL平台
第三部分 实施企业分析路径图
第十一章 吸引并留住分析人才
企业文化
数据科学家
第十二章 组建分析团队
集中与分散式组织结构的分析团队
卓越中心
首席数据官和首席分析官
实验室团队
项目分析办公室
第十三章 还等什么？马上行动吧！
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| 內容試閱：
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信息时代，掌握信息就掌控未来。我的职业生涯致力于数据分析技术的开发和市场推广。我曾任职的Netezza公司是世界上第一家推出数据仓库设备的公司。在担任该公司总经理期间，我与米歇尔钱伯斯和托马斯丁斯莫尔非常愉快地合作共事，并有机会与世界各地的商业人士谋面，倾听他们在信息分析方面的真知灼见。最为重要的是，我发现他们对于如何最好地利用新分析技术挖掘和利用数据，迫切需要实践性指导。分析技术日新月异，最优分析方法不断推陈出新，使得企业的分析工作面临着巨大挑战。分析主管获知新技术的主动性，是决定企业能否把握最前沿分析能力的关键。米歇尔和托马斯洞悉市场，深知充分利用最复杂分析技术会为企业带来什么，他们的经验极具借鉴价值。将现代商业分析方法及时呈现给广大读者，没有人比他们更适合了。
我们周围的世界正在变得泛数字化，数字设备可选范围在不断扩大电脑、手机、交互式网络电视、智能家居、联网型家电、智能医院、智能公用设备等交织在一起，将人类带入一个数字爆炸时代。当面对这些数字化产品时，原有分析技术表现出许多不足。所幸，分析技术正在加速变革以适应数字化时代。现代数据平台十分丰富，令人眼花缭乱，大数据、NoSQL数据库、大规模并行处理数据库、内存数据库、流媒体复杂交易处理引擎，这些平台完全有能力捕捉世界任何地方的每一个数据。
但是，我们必须着重指出的一点是，从海量数据中获得分析结果，不仅要有新技术，也要有新方法。分析领域并不存在分析架构通则，也没有放之四海而皆准的分析方法。企业应遵循如下原则：基于企业自身商业实践过程和组织结构，量身定制有效的数据分析技术和方法。只有把数据分析与商业目标紧密联系起来，才能够有效传递商业价值。所以针对每个难题的分析方法都是独特的，而每家企业的成功也将是唯一的。本书中，米歇尔和托马斯的论述引人入胜、发人深省。他们呈现给读者的成功企业案例，是他们利用分析方法应对各种商业挑战的亲身经历，是我们求索成功路径的无价之宝。
随着时间的推移，在攀登学习曲线过程中，人们利用数据分析来取得成功的能力不断提升。而且，我看到的情况都表明，攀登这条曲线最快的人将是胜利者。这些赢家是世界上最受欢迎、薪酬最高的专业人士。他们的努力得到了回报。本书中，米歇尔和托马斯提供了有效路线图，来帮助你快速掌握并充分利用最新分析技术。
米歇尔和托马斯在本书中分享的技术与最佳实践，都经过了各类公司的严格检验，这些公司都面临着不同的商业挑战。因此，他们能揭示什么有效、什么无效。这些真实经验对于发现分析专家会面临什么挑战，以及评估解决方案的有效性而言，是行之有效的标准。对于渴望成功的人而言，本书就是一幅已经过实战检验的蓝图。
布拉德特瑞尔（Brad Terrell）
IBM数据仓库与大数据平台前副总裁兼总经理
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