图解商务统计 商务数据分析与精细化运营

图书标准信息

• 作者 [日]仓桥一成
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2018-11
• 版次 1
• ISBN 9787115489845
• 定价 49.80元
• 装帧 其他
• 开本 大32开
• 纸张 胶版纸

【内容简介】

近年来，随着谷歌、亚马逊、阿里巴巴等互联网企业在全球范围内的崛起，“大数据”成为人们耳熟能详的热门词。与此同时，在企业越来越重视数据分析的背景下，拥有数据分析专业人员的重要性被提上日程。
  本书内容深入浅出，实例分析具体丰富，不论你是文科还是理科出身，都能够通过本书掌握数据分析的基本知识和基本技能，并顺利地将其应用于商务实践之中。本书共分7 章，主要内容包括何为商务统计统计学的基本知识、数据分析的基础、提高企业效率的统计学、提高商务业务效率的统计学、商品开发的统计学、市场营销的统计学。
  本书适合商务统计学新人、对商业统计感兴趣的读者阅读使用。

【作者简介】

仓桥一成 

1983年出生于日本广岛县。曾在东京大学学习医疗数据的统计分析，毕业后进入大学院。在2008年取得医学研究科保健硕士学位、2011年取得博士学位。2011年3月成立专业的统计分析咨询机构——iAnalysis（蓼蓝分析）。

【目录】

第 1 章 何为商务统计                                       1

1.1 | 商务统计的必要性      2

掌握商务统计技能的人是高端人才

1.2 | 数据分析师能为企业带来巨大利益      4

数据分析师的年收入高达1200 万～ 1500 万日元

1.3 | 对分析官的高期待与高需求      6

商务统计为企业的成本削减与营业额提升作出贡献

1.4 | 以大数据为武器的企业      8

利用大数据得到快速成长的IT 先进企业

1.5 | 为商务统计作出贡献的各种数据      10

企业成长所需的不仅仅是大数据

1.6 | 统计学发展的历史与其在商务中活用的进程       12

在医学、经济学、遗传学、心理学、社会学、药学、工学领域中发展

的统计学

1.7 | 活用商务统计的三项必要技能      14

不论文理科出身，都能掌握

1.8 | 网络相关部门中的成功事例      16

利用A B 测试与反馈评分扩大顾客范围

1.9 | 营业、销售部门中的成功案例      18

通过共享数据及5W1H 分析提高效率

1.10 | 市场营销部门的成功案例      20

通过品牌分析进行战略决策

专栏 数据分析的实绩      22

第 2 章 统计学的基本知识                              . 23

2.1 | 数据是数值的合集      24

记录数据的必要性

2.2 | 何为概率与期望值      26

统计学的基础学问

2.3 | 了解数值型数据分布的有效工具      28

直方图与散点图

2.4 | 何为相关性      30

正比例和反比例的区别

2.5 | 相关关系与因果关系      32

在商务中运用的关键

2.6 | 何为正态分布      34

数据分布的基本

2.7 | 掌握分类数据的方法      36

交叉分类与交叉表

2.8 | 了解全局的方式      38

平均数、中位数、众数

2.9 | 平均数和中位数的应用方法      40

商务应用中的优缺点

II

2.10 | 离群值的判定方法      42

不符合分析的数据

2.11 | 表示分布离散程度的数值      44

将数据分布离散程度数值化

2.12 | 标准差与百分位数      46

两种指标的应用区别

2.13 | 何为偏差值      48

商务领域中的偏差值

2.14 | 何为A B 测试      50

随机分组的必要性

2.15 | 检验数据的特征      52

利用P 值进行t 检验

2.16 | 母集与随机抽样      54

为了了解集团整体的特征

2.17 | 何为偏差      56

与实际调查数值的差距

2.18 | 数据的可视化（一）      58

柱形图、饼图、百分化的柱形图、折线图

2.19 | 数据的可视化（二）      60

有效利用直方图

2.20 | 数据的可视化（三）      62

箱形图的使用方法

2.21 | 数据的可视化（四）      64

汇总表、交叉表与热点图的使用

2.22 | 数据的可视化（五）      66

活用散点图

2.23 | 数据清洗      68

花费大量时间对数据进行精细查验

2.24 | 何为模型      70

通过方程式来简要表现

2.25 | 何为线性回归分析      72

对数据间的比例关系进行分析

2.26 | 更为高端的模型      74

对条件进行分析，利用统计决策树与随机森林

专栏 只要掌握了统计学基础知识，就能自行选择工具进行分析      76

第3 章 数据分析的基础                                   77

3.1 | 企业经营中数据分析的作用      78

理念、战略、作战、战术、兵站的金字塔

3.2 | 通过数据分析预测企业的未来      80

利用概率分析利润的期望值

3.3 | 通过数据分析能了解的事情      82

把握全局、预测未来、寻找最优解

3.4 | 数据分析的结构      84

假设检验分析与大数据分析

3.5 | 基于假设进行分析      86

活用实务知识的假设检验分析

IV

3.6 | 基于数据的分析      88

无需掌握专业知识，获得信息即可运用的大数据分析

3.7 | 商务统计的工具（一）      90

数据分析的基本工具Excel

3.8 | 商务统计的工具（二）      92

活用BI 工具

3.9 | 商务统计的工具（三）      94

开放源代码软件R 的应用

3.10 | 使用Excel 的注意点      96

记录原始数据

3.11 | 了解最基本的数据格式      98

何为CSV 数据

3.12 | 稳健的数据管理      100

何为数据库

3.13 | 制作图表，将数据可视化      102

将Excel 中的数据制成图表

3.14 | 解读数据的方式      104

相同数据制成不同图表，给人的印象也会发生变化

3.15 | 为了落实数据，提出假设      106

假设检验分析的步骤

3.16 | 用数据检验提出的假设      108

选择最适合的图表

3.17 | 由数据来建立模型      110

为建立模型而构建的数据集市

V

3.18 | 通过简单线性回归进行分析      112

关键是通过散点图进行可视化

3.19 | 进行多元线性回归      114

有两个以上自变量的分析方法

3.20 | 构建更为复杂的模型      116

尝试运用统计决策树、随机森林

3.21 | 数据分析的PDCA      118

在出成果前把数据分析看作一种投资

专栏   想知道对本公司最适合的数据运用方法？专家顾问必不

可缺      120

第4 章 提高企业效率的统计学                      .121

4.1 | 计算最佳员工数量      122

使用多元线性回归和统计决策树

4.2 | 经费及预算的最优化      124

如何最有效地降低成本

4.3 | 分析企划的成果      126

以概率论为基础，判断是否持续可行

4.4 | 统计学观点中的加薪与升职      128

进行人事评价的统计分析

4.5 | 库存的最优化      130

预测需求的分析手法

VI

4.6 | 最具成效的人员配置      132

用于团队组织的统计学方法

4.7 | 分析智能手机、电脑，调查不端行为      134

实时发现不端行为的机制

专栏 将数据分析视为高级机密，应进行内制化处理      136

提高公司内部数据阅读权限的重要性

第5 章 提高商务业务效率的统计学                137

5.1 | 通过客户管理（CRM）提高营业效率      138

数据化营业，提高效率

5.2 | 如何高效地给属下分配工作      140

数据化业务，提高工作效率

5.3 | 适当的劳动时间和休息时间      142

分析成果与劳动时间及休息时间的关系

5.4 | 减少加班的高效时间分配      144

活用电脑的操作记录

5.5 | 设置效率最高的劳动定额      146

从期望值到最优劳动定额的计算

5.6 | 营业路径的最优化      148

从成交率、销售额、利润的相关性入手分析

5.7 | 分析成交率高的营业交流      150

自然语言处理的分析

VII

5.8 | 推算成交率的估计值      152

分析估计值与成交率

5.9 | 由成交率的高低推定营业时期与营业方法      154

把握交易对象的结算时期与喜好的分析

专栏 统计学分析方法是一种人工智能      156

第6 章 商品开发的统计学                             .157

6.1 | 预测新商品的销售走向      158

通过统计提前掌握畅销商品

6.2 | 对市场调查有益的统计信息      160

运用公开数据

6.3 | 把握企业的定位      162

对应分析与定位

6.4 | 先行了解市场景气及需求情况的商品投放时期      164

分析POS 数据

6.5 | 风险最小化的成本分配      166

通过单纯形法求最优解

6.6 | 数值化的目标      168

对消费者的动向及需求进行统计学分析

6.7 | 从概率论的角度看需求调查      170

考虑不真实的可能性

6.8 | 通过网络数据进行评价调查      172

分析本公司商品的销售与网站的关系

专栏 运用企业内数据的最佳方式      174

第7 章 市场营销的统计学                             .175

7.1 | 避免促销的无用功      176

对用户认知度进行调查和分析

7.2 | 通过统计获得重复模式      178

从顾客的特征推测最适合的市场营销方式

7.3 | 计算策略与广告的效果，进行权衡取舍      180

活用A B 测试 提高广告的效果

7.4 | PR 效果的事前预测      182

由统计推断有效的PR 方式

7.5 | 网站的最优化      184

活用多变量测试

专栏 掌握基础，更上一层楼      186