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簡單用數據,做出好決策:降低成本、提升績效,商業分析一次達成

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搜尋參考資料:
1.博客來-小時學會成本數據,讓你獲利多40%
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會賺錢並能長久經營,才是真實力! 、為何賺不到錢,你或許有這些疑問: ⊙將工作外包就能減少成本提升效益? →錯 ...

2.博客來-圖解資料學:從51個關鍵主題,全面掌握文字型資料、資訊圖表到大數據的蒐集分析

資料可能只是簡單的訊息,也可能轉換成有力的情報,其中關鍵在於整合分析力。在海量資料中,如何將一般的data經篩選 ...

3.
jacky-homepage.myweb.hinet.net/Download/CRM_chaonkun.ppt · Web view

Title: 燦坤之CRM SWOT分析 Author: Camille Last modified by: polly.lei Created Date: 5/5/2006 1:52:56 PM Document presentation format: 如螢幕大小

4.
myweb.ncku.edu.tw/~yehcc/EMBA_NCKU_DATA/(1.7)策略... · Web view

而三十年前,波特就提出,要贏,就需要在「差異化」、「降低成本」、或是 ... 有製造優勢下)的簡單決策 ... 要一次做 太 ...

5.金石堂網路書店-中文書籍-經濟/金融-經濟學入門
www.kingstone.com.tw/book/book_class.asp?class_id=MABTranslate this page

| 下頁 » 經濟指標告訴你&沒告訴你的事 愛榭克著 smart智富 出版 2012/4/27出版. 想投資,千線萬線不如一條內線? 經濟指標像 ...



詳細資料ISBN:9789869216180
叢書系列:金商道
規格:平裝 / 256頁 / 17 X 22 CM / 普通級/ 雙色印刷 / 初版
出版地:台灣
內容簡介臉書靠什麼在短時間內將千萬用戶提升為破億?為什麼TWITTER會自動推薦新會員FOLLOW十個人?這其中都經過精巧的商業分析!  你從事行銷業務、產品管理、顧客服務相關工作,常被要求報告數據,每每加班熬夜準備資料,還是答不出老闆的問題而被罵到臭頭?  或者,公司裡的商品與行銷決策,都是憑主管的「直覺」及「想像」定案?      大數據時代已來臨,別讓手上的資料都沒掌握好。  做對商業分析,讓你在紅海中開闢屬於自己的藍海!  未經妥善分析的資料,不過是成堆數字而已;分析錯誤的資料,更是白費力氣與混亂根源。每一家公司都暴露在非常相同的因素之中。   其實,只要有了對的工具,利用手邊現有的簡單資料就能做對商業分析,切實瞭解現況、擬定最佳行動策略,不受「大數據」的限制。商業分析不僅是數據分析、資料處理,更重要的是,應該包含利用分析結果做出正確決策的領導能力。   本書詳細說明7種好用的分析方法,以「BADIR 5步驟」實際操作示範,深入說明經理人運用數據做出好決策的必要秘訣,讓你以最低成本取得有效資料、妥善運用合適的分析方法、發揮領導力、提出有利洞見,靠EXCEL解決80%的商業問題。   BADIR-5步驟決策法  1.商業問題(BUSINESS QUESTION):找出明確要解決的問題。  2.分析計畫(ANALYSIS PLAN):串聯關係人制定含目標、時程的計畫。  3.資料收集(DATA COLLECTION):設定需求標準再匯總資料。  4.洞見(INSIGHTS):提出創意、有效、又可行的見解。  5.建議(RECOMMENDATIONS):以犀利可信的決議促成解決問題的行動。   運用上述5個精實、簡化的步驟,從問對問題開始,教你如何收集數字、分析,並且驗證假設,擬定執行方案,按部就班完成分析要務,避免錯失重要環節,帶你從資料到決策,有效處理絕大部分的商業問題。   ※ 從書中可以簡單學會:  .運用「BADIR」5步驟,簡單用數據做出好決策。  .做對商業分析提升顧客體驗、工作流程、預測趨勢,並選擇最佳方案。  .7種常用的分析方法。  .儲存、報告和分析數據的工具。  .挑選對的人才做對分析以創造效益。 ◎本書特色  1. 想善用大數據者非讀不可。  本書不談「大數據」,卻是運用大數據的最佳前導書籍。雖然80%的商業問題不需靠大數據即可解決,但能創造效益的商業分析與決策方法卻是共通的。學會簡單用數據做出好決策的分析方法,進階運用大數據時,更顯如虎添翼!  2. 案例豐富、操作步驟簡單明瞭,易讀又實用。  本書運用豐富的圖解、案例與插畫,將每個步驟都用具體事例詳細解說,大幅降低進入門檻,讓你更快進入狀況,自學上手不求人。書末並以10個商業分析案例說明與驗證:從奧運自由車選手奪冠計畫,到歐巴馬打贏選戰,商業分析都有助於成功達陣。◎國際名人推薦  「在學習和執行分析作業中,作者提出令人耳目一新且堅實的方法。這個方法在必要時,也能成為運用預測分析等高階技術值得信賴的前導,更是自己動手做分析的簡單方式。」—預測分析世界(PREDICTIVE ANALYTICS WORLD)創辦人及《預測分析時代》(PREDICTIVE ANALYTICS)一書作者艾瑞克‧席格(ERIC SIEGEL)   「堅實的分析基礎是不計其數的新興趨勢的依據,也是任何公司表現顛峰狀態的根本。本書緩緩帶領新手進入分析的領域、告訴經理人如何與他們的分析師得到最好的結果,以及建立一套架構,使任何企業能了解驅動其成功和失敗的因素。本書是業務經理人必讀佳作。」—施與公司(GIVECORPS)財務長布萊恩‧惠倫(BRIAN WHALEN)   「引人深思,切合需求的實務工作者手冊。這本書以聰明的架構和解決方案,填補了分析理論與實務間的缺口。分析專家和業務經理人往往講不同的語言,加上資料數量與日俱增,以及商業模式不斷變化,使得情況更為複雜。本書提供良好的方法和洞見克服這些問題。十分推薦想利用資料做成決策的任何人參考。」—萬豪國際(MARRIOTT INTERNATIONAL)人力資本分析資深總監席卡‧納雷‧皮里‧凡卡特斯瓦拉(SHEKAR NALLE PILLI VENKATESWARA[NV])   「我的祖父曾說:『如果你沒有時間第一次就做對,那麼如何找到時間做第二次?』遵循本書所說的程序,會使你直探正確的問題、分析資料的正確模式,以及引領你產生正確的洞見和建議——第一次就辦到。本書有許多出色的例子和故事而簡單易懂。談常見陷阱的一章更告訴我們,抄捷徑或節省時間,省略幾個步驟會有什麼樣的後果。我強烈推薦置身於商業環境中的每個人都閱讀。」—應用全球服務(APPLIED GLOBAL SERVICES)常務董事約翰‧卡明斯(JOHN C. CUMMINGS)   「我不曾見過分析方面的書寫得如此教人愛不釋手。連專家都會混淆的觀念、術語和方法,都被轉換成非常容易理解和有趣的讀物。我不只向領導人、分析師和顧問專家強力推薦這本書,也向幾乎所有領域中想改善營運活動的任何人推薦。」—威士(VISA)勞動力規畫副總裁(資深業務領導人)梅安克‧傑恩(MAYANK JAIN)   「這本書在幾個方面表現出色:(A)重新強調有必要分析企業所製造、日益增多的資料,好在數位經濟中維持競爭力;(B)以有針對性的方法,將不同的內容提供給不同的閱聽人(分析師、經理人、領導人);(C)打破資料分析的「象牙塔」印象,提供明確的指引,告訴我們何時和如何使用相當簡單的一組可行動方法,產生速贏的成果;以及,(D)強調將分析納入決策所需的軟技能及其重要性。」—圓點金融集團(ROUNDPOINT FINANCIAL GROUP)副總裁克里斯提安‧貝格(CHRISTIAAN BERGE)   「本書是解決問題十分重要的桌上指南。匯總了任何分析專業人員從洞見到策略所需的所有東西。這是給所有管理階層看的。作者以出色的例子,讓我們綜覽簡單的分析技術和複雜的預測分析,這是以前不曾有人做過的。」—史威夫特資本(SWIFT CAPITAL)副總裁米希爾‧冦克(MIHIR KORKE)   「本書是簡單且應用導向型的資料分析指南。這是以更好的方式解讀眼前機會,以及將來可能遭遇的冰山之所必需。我強力推薦閱讀這本書。」—裕信銀行(UNICREDIT SPA)集團風險管理資深副總裁阿布希舍克‧達巴里(ABHISHEK DARBARI)   「本書是商業和技術專業人員想要建立資料驅動型職場文化之所必讀。」—GIGAOM研究主任喬‧梅特蘭(JO MAITLAND)   「被資料淹沒?這麼多年來,協助企業從搖籃成長為績效一流的公司,我見到贏家都是把資料管理得最好,並且運用它們做出正確的決策。本書以特別的方式,融合了分析和BADIR決策架構告訴我們那個秘訣。」—矩陣合夥公司(MATRIX PARTNERS)創業投資家達納‧史塔爾德(DANA STALDER),曾在貝寶(PAYPAL)、EBAY和網景(NETSCAPE)擔任高階主管   「本書是業務領導人將他們的資料之海切割成較小且實用資訊庫所需的範本。琵楊卡與普尼特發展出一套詳細卻簡單的架構,任何人都能用於借重資料分析的力量。」—安全美國信用合作社(SAFE AMERICA CREDIT UNION)總裁兼執行長巴里‧羅奇(BARRY F. ROACH)   「在大家一窩蜂談論大數據的環境中,我們忘記大部分公司仍然試著善用小量資料。雖然複雜的統計似乎是萬靈丹,本書卻以聰明的商業分析,簡單地解決商業問題、詢問正確的問題,並且利用EXCEL等簡單的工具!琵楊卡與普尼特以他們的BADIR架構,體現了KISS原則(愈簡單愈好[KEEP IT SIMPLE, STUPID]),以建立分析組織和創造效益。」—奧比茲世界(ORBITZ WORLDWIDE)高階分析副總裁薩米爾‧喬普拉(SAMEER CHOPRA)

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資料來源:博客來

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