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优质决策的背后

如何运用商务分析让数据成为盈利性资源

碧杨卡·简以及普尼特·沙尔马

AMACOM, 2014

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资深数据科学家碧杨卡·简和普尼特·沙尔马对如何进行数据分析进行了清晰透彻的讲解，其中的案例取自真实生活，并且十分有意义。此外，他们还提供了一些切实可行的最优操作方法。两位作者认为，只要问题明确，微软Excel软件可以执行的基本分析就能够解决80%的商业问题。经理人和市场营销人员等虽然不是分析师，也可以轻松掌握功能强大的分析工具，无需数据科学家或专业分析师的帮助便可自行完成分析。如果你对预测性分析不是特别感兴趣的话，可以跳过本书第五章的内容。getAbstract向经理人、高管、企业家和不以分析为职业的专业人士推荐这本集常识性与实用性于一体的作品。

浓缩书

不是高深莫测的事情

绝大多数数据问题并不需要专业分析师来解决。只要经过极少的培训，普通从业者和经理人便可以使用微软Excel等基础软件工具完成功能强大的分析。首先要明确需要解决什么问题。比如，信息反馈表明，你公司的客户参与度较低。首先征求公司内部专业人士的意见，然后利用收集来的数据对他们提出的假设进行检验。通过基础的数据分析，排除不合适的想法，保留最佳观点，发掘出有助于做出必要行动和决策的深刻见解。先试验一下解决方案，然后进行测试，最后推广。

2000年，美国电路城公司遭遇了财务危机，解雇了公司顶尖的员工，并从黄金商业地段搬迁到价格较低的郊区购物中心，还停止了家电业务。公司领导做这些决策时，既没有进行分析，也没有依据。后来的事实证明每一项决策都是错误的，并且最终导致电路城破产。

不要靠直觉行事，凡事都要多加分析。比如你要搜寻1715年在太平洋沉没的一艘船。你可以毫无计划地出海，派遣小型潜水艇到你猜测的沉船残骸位置。这样搜索下去的话，你可能一辈子都完不成任务。你还可以分析1715年的飓风记录，研究当时的贸易路线，查找新闻报道，阅读当时生还人员的访谈卷宗。这些数据和证据可以帮你提高成功的几率。但是，也不要使你的分析过于复杂化。使用Excel执行“最普通的分析”，便可以解决...

关于作者

资深数据科学家碧杨卡·简（Piyanka Jain）和普尼特·沙尔马（Puneet Sharma）为全球范围内的组织机构提供数据分析策略和预测性分析方面的咨询服务。

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