价值驱动:数据分析价值逻辑与实战方法9787121456015
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作者黄小伟，赵力，邵俊杰著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121456015
出版时间2023-05
装帧平装
开本其他
定价109元
货号12747642
上书时间2024-12-24
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前言
分析职业的终局是什么？这是一个很关键的问题，应该被持续思考和迭代，因为它将极大影响我们的职业高度与成长效率。在寻求答案的过程中，Who-What-How 是一种有效的思考方式。
Who：我服务的核心用户是谁？
What：我能为他们提供什么独特的价值？
How：这些价值通过什么方式实现，又如何获得价值回报？
其中的变量是Who。核心用户的选择极大程度上取决于个人的认知水平和实践能力，而匹配核心用户是个人职业发展重要的驱动力之一。
职业成长与用户变化如下图所示，与分析从业者职业成长相对应的是不同层级的用户，我们的首要任务便是锚定核心用户。
那么，分析服务的核心用户到底是谁？
分析从业者在工作中经常会与用户（业务方）打交道，我曾经把产品、服务、运营等不同类型的（业务）人员作为关注的核心用户，但后来发现，关注这些用户已经很难帮助自己在业务上突破原有认知，并且会让自己长时间忙碌于琐碎事务中。这促使我不断去思考，真正带给自己持续成长与蜕变的用户到底是谁？
在有赞供职这几年，我内心的核心用户慢慢从具体的某个人变成了“公司”。与此同时，所有思考的焦点也转变成“团队能为公司在提高商业价值变现效率上创造什么价值”。
现阶段，我所有的思考与规划都是按照这个方向展开的。
为什么写这本书？
希望借此书分享我们多年以来在分析方向的心得和解决复杂问题的经验，并浅谈对
SaaS（Software as a Service，软件即服务）场景重要命题之薄见。本书以呈现真实的思考过程和实践经验为出发点，期望启发相关从业者发现更多职业发展的可能性。
需要说明的是，本书极少从数据运营、业务分析、数据分析、商业分析、经营分析等一系列岗位及职能的视角来表达一些带有立场的观点，因为我们认为这并不利于相关从业者的职业发展。如果从企业需求视角来理解，则更容易洞悉这个职业的真正价值与魅力。因此，本书将相关岗位名称统一称为数据分析（简称：分析）。
本书特色
本书以分析从业者的职业发展为主题，以可持续的价值创造为主线，呈现了一套清晰的认知逻辑与实战方法论。全书分为3 篇，主要介绍的是具备多年分析经验的从业者的成长路径，而不是各类分析方法、工具使用的简单罗列。同时，借助实际工作中总结出的方法论来讲述驱动分析型企业建设的经验与思考，这将有助于读者构建更具备实战意义的认知框架和知识体系。
第1篇是起始：企业价值，主要介绍企业的使命、愿景、战略目标与解码的基本逻辑，以及如何通过经营管理和分析型企业建设来保障年度经营规划的达成，这是企业价值的展开与实现过程，也是分析的认知起点和成长机会点。
第2篇是终局：分析价值，站在企业全局视角，从规模、成本与效率三个角度审视不同类型的工作内容（问题验证、报表体系、研究分析等），并基于此尝试提出分析的价值主张、业务驱动的方法论——SE 环和若干实战打法经验，让读者能够站在整体层面理解和推进企业分析决策能力建设。
第3篇是支撑：核心胜任能力，分别从分析技术、工具技术、业务技术及领导力四个视角，以更加体系化的方式呈现相应的知识结构与要点，避免碎片化的积累反而影响在业务场景下的系统性应用。
读者定位
本书的读者首先是分析相关岗位的从业者，尤其是具备多年工作经验的从业者。经历过各类工具、分析方法与业务实践之后，仍有很多人对未来的职业发展存在着迷茫与困惑。我们希望将现有的思考与经验分享给更多有需要的人。
其次是企业的管理人员。面对竞争日趋激烈的行业环境，深入且敏捷的数据洞察能力有助于提高决策效率与质量、降低决策成本。但这种能力的构建需要依靠机制来不断推进，我们需要为此不断创造富有养分的土壤，才能结出大家期待的果实。本书中的一些经验也可作为参考。
学习建议
我们要从整个职业生涯演进过程来认知分析，而不是执着于其中某些要素或岗位职能。对于入行3年左右的从业者，全面、体系化的知识梳理是关键，可以重点阅读第3篇支撑：核心胜任能力，这是持续进阶的基础条件。
对于入行3年以上的从业者，如果对于未来成长方向及个人价值实现仍然困惑、迷茫，建议重点阅读第1 篇（起始：企业价值），从而在战略目标落地的价值链路中寻找自己的成长机会点。
对于期待从事分析团队管理的从业者，当面对不被重视、分析策略难以落地等处境时，建议重点阅读第1 篇（起始：企业价值）和第2 篇（终局：分析价值），在充分理解战略目标与经营规划的基础上，借助机制建设来推进价值创造与落地。
对于企业管理人员，面对决策效率低、执行效率低等现实挑战，建议通读全文，可以通过分析型企业建设来不断强化竞争优势壁垒，并快速正向演进。
本书内容注重理论与实践紧密融合，适合放在身边，它将是学习进阶过程中可靠的战友，常读常新，帮助你真正实现从被动期待他人“客观”评价进阶为自己掌握主动权，并定义自己的价值创造是什么、有多少。
致谢
本书的灵感来自我在有赞4年多的工作思考与总结，首先，感谢有赞提供的平台与机会，让赵力、邵俊杰和我积累了很多实战经验；其次，感谢所有团队成员及部分同事的帮助，尤其是侯蕾、武润泽、孔岳、杨霞艳、何新巧提出的宝贵意见，没有大家的努力就不会有持续的迭代与完善；后，感谢电子工业出版社的张慧敏老师，从选题到立项、修改，提供了很多宝贵的意见和帮助。
黄小伟
【书摘与插画】推荐序
在数字化时代，数据不仅是一种产生和传递信息的媒介，更是塑造企业竞争优势的决定因素之一。作为知识密集型企业，互联网公司拥有庞大且复杂的数据资源。如何利用这些数据资源加速商业价值变现是一个极其重要且紧迫的命题。借助数据分析，我们能够客观、全面、体系化地呈现业务现状、策略执行与结果之间的关联，并据此强化执行过程的质量与效率、驱动业务策略落地与闭环。
国外具有优秀数据文化的企业包括Google、Amazon、Meta、Netflix 等科技公司，国内美团、字节跳动等公司也大量使用数据来驱动企业发展。在实践数据文化的过程中，能够通过数据驱动决策，制定数据治理策略，促进数据共享和协作，并能利用先进的人工智能和机器学习技术不断改进和优化数据文化。我们常说，一个业务的发展如同爬楼梯，业务团队有的觉得是一级级走上来的，有的觉得是“俯卧撑”上来的，有的觉得是跳上来的，实际上都是坐电梯上来的。如何准确衡量和评估业务策略和结果之间的相关性，对“输入项”做功，而非仅仅追求“输出项”的结果？通过建立“Data First”的数据文化，
能够更高效地提升决策质量和效率，提升企业的市场洞察力和竞争力，还能更好地在动态的商业环境中把握机会并管理风险。
然而，企业的数据分析能力建设并非朝夕之功。在很多企业中，数据分析主要依赖少数从业者的积极性，而非良好的企业数据文化和明确的机制建设。这往往导致企业缺乏长期且确定性更高的业务策略产生路径，进而制约可持续竞争优势的保持，并造成各类资源的持续浪费。有效的分析机制可以带来巨大的优势，克服个别从业者所带来的人员不稳定性、经验难以复制、团队协作差、管理成本高等劣势。那么，应该如何构建与当前企业发展相匹配的分析机制？
本书提出了一个从实践中萃取的答案：SE 环。SE 环是作者们在长期业务实践过程中的沉淀与总结，将业务现状（Situation）、高质量问题（Question）、有效回答（Answer）、反馈评价（Evaluation）和知识传播（Expansion）恰当组合，促使数据分析与业务紧密协同并实现正向演进。SE 环短期可持续优化业务策略，长期则有助于数据文化与组织能力的塑造，对企业来说非常重要且有意义。正如彼得·德鲁克所说：“你如果无法度量它，就无法管理它”，机制建设与完善是极其艰难的过程，需要进行合理的量化、评价与迭代，否则很难真正落地。这是本书的亮点之一。通过量化的方式不断实现机制的快速迭代，使之能够更有效地驱动企业分析决策能力的提升，并将其融入企业文化和战略规划中，终形成匹配企业发展需要的驱动机制，实现数据驱动的商业成功。
在过去5 年建设有赞的数据分析团队和机制文化的实践中，我的体会是，企业领导者对数据驱动商业决策的信念和坚守是成功的关键。这是克服长周期的困难，下定决心投入资源去建设团队、树立体系、制定流程和终形成数据驱动文化的核心驱动力。
随着人工智能技术的不断发展和应用，以ChatGPT 为代表的新一代AGI 平台在重塑人机交互的模型，未来的数据分析领域将会发生巨大的变革。在面对海量数据时，人工智能可以帮助企业更高效率、更低成本地进行分析和挖掘，让业务团队更简单、更轻松地获取数据分析之后的结果，进而更好地理解宏观经济环境、市场需求、行业趋势和客户行为。这将提高企业经营决策效率，终提升商业竞争力。此外，人工智能的发展将给从业人员带来新的机遇和挑战，相关从业者应该积极拥抱技术变革，不断学习，提升认知水平、知识结构和专业能力，以适应快速变化的市场需求。数据分析工作将更多聚焦于数据收集和机器预训练（Fine Tune）两个环节，并更大程度上在企业内普及和推广数据分析工具的全员使用。同时，企业应注重培养这方面的人才以适应全新的工作模式。
我相信，人工智能技术的不断革新将为企业带来更广泛的机遇和挑战，只有通过不断学习和创新，企业才能在未来的商业竞争中“适者生存”。
我对此充满期待！
浣昉 有赞COO兼联席总裁 前高瓴资本投资人
商品简介《价值驱动：数据分析价值逻辑与实战方法》以分析从业者的职业发展为主题，以可持续的价值创造为主线，呈现了一套清晰的认知逻辑与实战方法论。全书分为3篇，第1篇是起始：企业价值，主要介绍企业的使命、愿景、战略目标与解码的基本逻辑，以及如何通过经营管理和分析型企业建设来保障年度经营规划的达成；第2篇是终局：分析价值，站在企业全局视角，从规模、成本与效率三个角度审视，并基于此尝试提出分析的价值主张、业务驱动的方法论——SE 环和若干实战打法经验；第3篇是支撑：核心胜任能力，分别从分析技术、工具技术、业务技术及领导力四个视角，以更加体系化的方式呈现相应的知识结构与要点，避免碎片化的积累反而影响。
《价值驱动：数据分析价值逻辑与实战方法》以综述型的方式，向大家展示认知逻辑、方法论及实践经验，并体系化地呈现各种关键能力要素及应用心得，适合具备3年及以上经验的分析从业者、企业管理人员阅读，也适合SaaS 及To B行业从业者阅读。
作者简介
"黄小伟，硕士毕业于华中科技大学，先后就职于粉丝网、网易，目前在有赞担任BI总监，业余运营公众号“数据分析撞上AI”（原R语言中文社区），长期关注企业研究分析能力与决策优势建设、数据价值挖掘与变现。 赵力，硕士毕业于浙江大学数学系，拥有超过8年的To B场景分析经验，目前在有赞担任数据分析专家，主要负责新零售方向的数据分析与商业洞察。 邵俊杰，于2016年年初加入有赞，目前在有赞担任数据分析专家，先后负责客户成功、产品、经营等多个方向的数据分析与商业洞察工作，拥有丰富的SaaS行业分析经验。"
目录
目 录 第1 篇 起始：企业价值 第1 章 企业价值选择 . 2 1.1 使命与愿景 2 1.2 战略目标与解码 6 1.2.1 战略目标 6 1.2.2 战略解码 8 第2 章 企业经营管理 . 12 2.1 经营管理原则 12 2.2 经营管理实践 14 2.2.1 经营管理会议 14 2.2.2 OKR 运营 . 16 2.2.3 经营分析 20 第3 章 分析型企业建设 25 3.1 孤岛问题 25 3.1.1 打破数据孤岛 26 3.1.2 业务流程改造 27 3.2 数据文化 29 3.2.1 认识数据文化 29 3.2.2 构建数据文化 31 3.3 分析人才 32 3.3.1 培养分析人才 32 3.3.2 选择打仗阵型 34 本篇小结 . 37 第2 篇 终局：分析价值 第4 章 认知建设：规模、成本与效率 . 42 4.1 问题验证 43 4.1.1 发掘潜在价值 43 4.1.2 选择解决策略 44 4.2 报表体系 48 4.2.1 提高共识效率 49 4.2.2 选择解决策略 50 4.3 研究分析 51 4.3.1 贡献决策增量 51 4.3.2 选择解决策略 52 第5 章 分析驱动：由策略向结果演进 . 54 5.1 驱动机制设计 54 5.1.1 为什么需要机制 54 5.1.2 SE 环是什么 57 5.2 如何利用SE 环实现有效驱动 . 60 5.2.1 理解业务现状 60 5.2.2 获取高质量问题 61 5.2.3 提供有效回答 63 5.2.4 追踪反馈评价 64 5.2.5 扩大知识传播 67 本篇小结 70 第3 篇 支撑：核心胜任能力 第6 章 分析技术 . 73 6.1 发现问题 75 6.1.1 识别问题 76 6.1.2 处理原则 81 6.2 主要分析方法 83 6.2.1 行业分析 83 6.2.2 定量分析 95 6.2.3 财务分析 106 6.3 写作技术 115 6.3.1 写作原则 116 6.3.2 写作应用 117 第7 章 工具技术 121 7.1 查询工具 121 7.1.1 价值判断 122 7.1.2 数据治理 128 7.2 报表工具 130 7.2.1 价值判断 130 7.2.2 方法论与实践 132 7.2.3 评价标准 137 7.2.4 增强分析 139 7.3 挖掘工具 143 7.3.1 需求分析 145 7.3.2 数据挖掘 146 7.3.3 交付上线 168 7.3.4 应用实践 170 第8 章 业务技术：SaaS 行业分析实践 174 8.1 SaaS 简述 . 174 8.1.1 发展现状 175 8.1.2 产品分类 180 8.2 SaaS 关键指标 . 181 8.2.1 业务视角 182 8.2.2 经营视角 191 8.3 客户新签 199 8.3.1 线索获取 200 8.3.2 销售转化 203 8.4 客户留存 207 8.4.1 PMF 210 8.4.2 交付活跃 214 8.4.3 流失预警 217 第9 章 领导力 221 9.1 跨场景优势 222 9.1.1 善于有效沟通 224 9.1.2 关键项目推进 225 9.2 个人影响力 226 9.2.1 用结果说话 226 9.2.2 持续复盘与总结 228 9.2.3 系统思考 229 9.3 团队杠杆 233 9.3.1 持续打胜仗 234 9.3.2 塑造团队文化 235 9.3.3 量化管理 238 本篇小结 .242 后记 243 附录A 缩略词及中英文对照 . 245 参考资料 247
内容摘要
本书以分析从业者的职业发展为主题，以可持续的价值创造为主线，呈现了一套清晰的认知逻辑与实战方法论。全书分为3篇，第1篇是起始：企业价值，主要介绍企业的使命、愿景、战略目标与解码的基本逻辑，以及如何通过经营管理和分析型企业建设来保障年度经营规划的达成；第2篇是终局：分析价值，站在企业全局视角，从规模、成本与效率三个角度审视，并基于此尝试提出分析的价值主张、业务驱动的方法论――SE 环和若干实战打法经验；第3篇是支撑：核心胜任能力，分别从分析技术、工具技术、业务技术及领导力四个视角，以更加体系化的方式呈现相应的知识结构与要点，避免碎片化的积累反而影响。 本书以综述型的方式，向大家展示认知逻辑、方法论及实践经验，并体系化地呈现各种关键能力要素及应用心得，适合具备3 年及以上经验的分析从业者、企业管理人员阅读，也适合SaaS 及To B行业从业者阅读。
主编推荐
"无论是企业发展，还是个人成长，价值始终是需要首先明确的，如何将企业价值、分析价值与能力建设贯穿理解并实践，是重要且富有挑战性的。 《价值驱动：数据分析价值逻辑与实战方法》以分析从业者的职业发展为主题，以可持续的价值创造为主线，呈现了一套清晰的认知逻辑与实战方法论。 适合具备3年及以上经验的分析从业者、企业管理人员阅读，也适合SaaS及ToB行业从业者阅读。"
精彩内容
本书以分析从业者的职业发展为主题，以可持续的价值创造为主线，呈现了一套清晰的认知逻辑与实战方法论。全书分为3篇，第1篇是起始：企业价值，主要介绍企业的使命、愿景、战略目标与解码的基本逻辑，以及如何通过经营管理和分析型企业建设来保障年度经营规划的达成；第2篇是终局：分析价值，站在企业全局视角，从规模、成本与效率三个角度审视，并基于此尝试提出分析的价值主张、业务驱动的方法论――SE 环和若干实战打法经验；第3篇是支撑：核心胜任能力，分别从分析技术、工具技术、业务技术及领导力四个视角，以更加体系化的方式呈现相应的知识结构与要点，避免碎片化的积累反而影响。 本书以综述型的方式，向大家展示认知逻辑、方法论及实践经验，并体系化地呈现各种关键能力要素及应用心得，适合具备3 年及以上经验的分析从业者、企业管理人员阅读，也适合SaaS 及To B行业从业者阅读。
媒体评论
"管理的核心是决策质量与效率，而这依赖于充足的信息、深度的洞察。对于企业而言，真正缺乏的是依靠量化驱动决策的实践方法。这本书尝试通过机制建设逐渐形成量化驱动的数据文化，有很多实践层面的思考，值得相关从业者借鉴、学习。 桂强军 阿里巴巴诚信通原直销总经理 杭州东美哲慧文化科技有限公司总裁 本书从企业价值创造的视角，结构化地展示了数据分析核心能力有哪些、怎么理解、如何实践，可以帮助数据分析人员从企业整体层面理解企业需求，把握未来能力拓展和职业发展路径，书中的框架体系简单、有效，具有较强的可实践性。 王英林 上海财经大学计算机科学与技术系主任/教授/博导 通常掌握数据分析工具和方法可以帮你入职分析岗位，然而更长远的发展要依靠对企业价值创造的深刻理解。本书基于此提出了一种数据分析驱动的实践方法论，对数据价值做到“心中有数”，值得相关从业者学习、理解。 姚凯 中央财经大学副教授 Credamo（见数）平台创始人 随着大数据技术的快速发展，基于数据科学方法的综合研究越来越重要，对企业竞争优势和企业价值的提升显现出重大的作用。本书从数据分析岗位的角度，分析和阐述企业的需求，分享工作中的经验，为从业者指引方向。 梁克维 浙江大学数学科学学院统计系副教授/硕导 无论是企业发展，还是个人成长，价值始终是需要首先明确的。如何将企业价值、分析价值与能力建设贯穿理解并实践，是重要且富有挑战性的。《价值驱动：数据分析价值逻辑与实战方法》展示了很多值得借鉴的方法与实践路径。 朱雪宁 复旦大学大数据学院副教授 企业需要迭代、持续地创造价值，个人职业生涯需要系统规划和适时调整。本书把企业价值的创造和个人职业生涯的规划结合起来思考与实践，并提出一些实践方法，其中一个核心的方法是“机制驱动、量化迭代”。它给读者提供了耳目一新的认知新视角和躬体力行的实践好方法。 李大志 西北师范大学上海校友会副会长兼秘书长/博士 未来的商业竞争充满复杂性、多样性，企业在自身价值创造过程中会遇到大量不可预测的挑战，打造分析型企业能够极大增强成功的概率，同时分析型人才的培养与驱动机制建设是重要且关键的课题，这本书从实践视角给予了很有意义的解答。 刘超 粉丝网CEO 本书从企业价值和决策出发，解读决策与数据分析的关系，既介绍了数据分析的原则和方法，又通过实战经历介绍了相关的经营管理方法、企业文化建设机制和流程等管理实践，有助于数据分析相关从业者更系统地理解和创造企业价值。 乐一帆 神策数据前产品VP 我从加入有赞的第一天开始，便始终向商业分析、参谋部的人员强调要从价值创造的视角出发来思考和行动。很高兴看到三位作者围绕价值驱动的主题，持续深化对分析师价值创造的方法和能力的认知，并把相关经验沉淀构建为体系，通过成书的方式回馈社会，给领域内更多在类似方向上探索的读者解惑。推荐给从事分析相关工作的人员，通过阅读本书，可以有效打破职业成长的天花板，赢得更大的价值创造机会和职业发展空间。 刘普成 有赞副总裁/参谋部负责人 在试读了样章后，我对这本书产生了浓厚的兴趣和期待，书中很多问题的思考和总结都是从实际业务经验中提炼而来的。本书适合于中小型企业的数据分析、经营分析和企业管理者阅读，它以一种简朴的文字，总结了数据分析对企业的价值，阐述了如何更好地发挥数据价值，并提供了很多实用的方法论和工具，对数据分析从业者来说，阅读本书一定会受益匪浅。 田细华 万物新生（爱回收）集团经营分析负责人 每个企业经营决策都需要数据科学的参与和介入，但相关从业者如何有效地参与企业经营管理？如何从问题出发，通过数据持续地为组织贡献认知及创造价值？有赞团队是一个善于学习和归纳的团队，总结并提炼了从企业价值到执行路径，再到个人和团队胜任能力的关键要素。尤其是其中的实战案例，具体执行过程中的方法论和细节推演颇为精彩，操作性和有效性俱佳，是一本拿来就能用的实践手册。 刘思喆 松果出行智能中心负责人 我一直期待有一本书，可以从一线实践出发，结合企业远景，描述企业在发展过程中，当面临压力、挑战和不确定性时，每个关键决策、执行路径是如何制定的，这本书非常坦诚且清晰地还原了当时的心路历程。数据分析、业务分析乃至经营分析，是从业务中长出来的，既要真实反映出业务现状和问题，给出解决建议；又要跳出当下桎梏，来看长期路径。知不易，行更难，对分析相关行业的工作者来说，这本书是大有裨益的。 陈奕坤 有赞产品高级总监 如何实现数据驱动企业发展及构建数字化人才体系，已成为大多数企业积极探索的问题。本书汇集了作者多年的实践经验，并分别从企业价值、分析价值和核心胜任能力三个层级进行了剖析。它不仅总结了企业分析能力的建设方法，更深入浅出地阐述了数据分析人才的成长路径。对那些困惑于如何让数据发挥价值的企业和个人来说，本书将具有很强的指导意义。 赵冬生 视源股份集团IT 数据架构师 随着数字中国战略的提出，数据要素化性质得到进一步明确，数据价值的关注度达到了靠前的高度。数据分析师群体如何摆脱“表哥”“表姐”的称呼，在新的机遇中更进一步呢？本书作者在多年从业经验与思考的基础上，给了想改变现状的你一套思维模型：Who-What-How，即你选择服务的对象，决定你交付的价值和方式。当你服务的对象从具体的任务转变为一块业务或决策层时，交付的价值和方式也随之改变，你的职场和晋升之路也就此打开。 王大川 数据智能开发者社区DataFun 创办人 本书既有工具级的操作介绍，又有行业领域的应用技巧，还有数据分析能力建设的方法论，以及高屋建瓴的价值思考、终局思考，是一本难得的集合了道、术、器、法各个层面的，写给分析从业者、企业管理人员的数据建设案头手册。 梁勇 Python 爱好者社区运营者"
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