數據分析即未來：企業全生命週期數據分析應用之道 The Analytics Lifecycle Toolkit: A Practical Guide for an Effective Analytics Capability

推薦序一
推薦序二
譯者序
前言
致謝
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譯者簡介
1部分分析基礎
1章分析概覽2
1.1基本概念2
1.1.1數據3
1.1.2分析4
1.1.3什麼是分析5
1.1. 4分析與其他概念的區別7
1.2分析概念9
1.2.1商業智能和報表9
1.2.2大數據12
1.2.3數據科學13
1.2.4邊緣（和環境）分析14
1.2.5信息學16
1.2. 6人工智能與認知計算16
1.3分析方□□ 18
1.3.1應用統計與數學19
1.3.2預測和時間序列22
1.3.3自然語言處理22
1.3.4文本挖掘與文本分析26
1.3.5機器學習27
1.3.6數據挖掘30
1.4分析的目的31
1.4.1分析是關於改善結果的活動32
1.4.2分析是關於創造價值的活動33
1.4.3分析是關於發現的活動34
1.4.4分析是關於促成變革的活動35
1.5本章小結36
1.6參考文獻38

第2章分析人才41
2.1誰來做分析工作41
2.2分析師的職責44
2.3分析工作的崗位序列46
2.3.1業務分析47
2.3.2統計分析48
2.3.3技術分析49
2.3.4領導力分析50
2.3.5產品分析管理51
2.4分析的關鍵能力52
2.5分析思維56
2.5.1問題求解58
2.5.2分解方法61
2.5.3綜合方法62
2.6批判性思維方法63
2.7分析中應用批判性思維的例子65
2.8如何提高批判性思維能力66
2.9系統性思維68
2.10本章小結71
2.11參考文獻72

第3章分析的組織背景74
3.1組織的戰略與分析活動的協同74
3.1.1目標76
3.1.2戰略76
3.1.3組織的能力78
3.1.4資源80
3.1.5評估和管理系統80
3.2組織的文化83
3.3分析團隊的組織架構設計87
3.4什麼樣的分析團隊組織架構設計□好90
3.4.1集中式架構91
3.4.2分散式架構94
3.4.3卓越中心式架構97
3.4.4分析的組織方式100
3.5本章小結102
3.6參考文獻103

第4章數據戰略、平台與架構105
4.1數據戰略106
4.1.1數據戰略聲明107
4.1.2戰略與實施109
4.2戰略規劃流程109
4.3規劃一個數據戰略路線圖113
4.3.1範圍和目的114
4.3.2數據收集、標準化和清洗115
4.3.3數據架構、虛擬化和整合116
4.3.4數據洞察和分析117
4.3.5數據治理和數據質量118
4.3.6元數據管理120
4.3.7數據訪問、發布、隱私和安全121
4.3.8數據保存122
4.3.9性能與服務水平協議123
4.4制定數據戰略的敏捷方法124
4.5數據戰略小結125
4.6平台和架構分析126
4.7分析架構127
4.7.1範圍：業務規模和生命週期支持130
4.7.2決策的複雜度130
4.7.3理解複雜度132
4.7.4緊迫性和影響132
4.8特定目的數據或潛在價值數據134
4.9本章小結136
4.10參考文獻137

第二部分分析生命週期□佳實踐
第5章分析生命週期工具包140
5.1分析生命週期□佳實踐領域140
5.2數據分析是數據科學的產物143
5.3數據分析的目標143
5.4分析產品的規模和範圍144
5.5分析生命週期工具包的組織方式146
5.5.1關於分析流程147
5.5.2分析生命週期□佳實踐領域、流程和工具148
5.6分析的設計思維154
5.6.1什麼是設計思維154
5.6.2設計思維應考慮用戶旅程155
5.6.3設計思維的五個步驟156
5.7本章小結159
5.8參考文獻159

第6章問題理解160
6.1流程概述160
6.2為什麼要理解問題161
6.3流程領域161
6.3.1問題定義163
6.3.2根本原因調查167
6.3.3提出假設175
6.3.4問題設計182
6.3.5業務方案優先級設置190
6.4本章小結195
6.5工具包總結197
6.6參考文獻198

第7章數據探查200
7.1流程概述200
7.1.1數據探索200
7.1.2為什麼要做數據探查203
7.2數據探查過程203
7.2.1數據識別和優先級排序204
7.2.2數據收集和準備209
7.2.3數據剖析和特徵描述213
7.2.4可視化探索227
7.3記錄分析日誌228
7.4本章小結230
7.5工具包總結231
7.6參考文獻232

第8章分析模型開發234
8.1流程概述234
8.1 .1分析模型定義239
8.1.2模型開發240
8.1.3利用多種方法進行檢驗245
8.1.4為什麼要這樣做248
8.2建模過程249
8.3進行比較250
8.4度量關聯260
8.4.1相關性統計檢驗264
8.4.2其他相關性檢驗266
8.5進行預測267
8.5.1檢測模式270
8.5.2模式檢測過程275
8.6本章小結277
8.7問題總結和練習278
8.8工具包總結280
8.9參考文獻281

第9章成果應用285
9.1流程概述285
9.1.1為什麼要研究成果應用環節286
9.1.2成果應用過程涉及的領域288
9.2解決方案評估289
9.2.1步驟1：模型回顧和驗證290
9.2.2步驟2：對結果的評價291
9.2.3步驟3：影響評估292
9.3分析成果應用的實施293
9.3.1步驟1：制定部署計劃294
9.3.2步驟2：關鍵指標的定義296
9.3.3步驟3：項目評估297
9.4演示和講故事298
9.4.1通過數據講故事的資源299
9.4.2用數據講故事的□佳實踐303
9.5本章小結316
9.6練習318
9.7工具箱總結320
9.8參考文獻321

10章分析產品管理326
10.1流程概述326
10.2分析產品管理過程涉及的領域329
10.2 .1分析產品經理330
10.2.2價值管理334
10.2.3分析生命週期的執行348
10.2.4質量流程362
10.2.5利益相關方的參與和反饋368
10.2.6能力和人才發展371
10.3本章小結373
10.4工具包總結374
10.5參考文獻375

第三部分分析能力卓越常青之道
11章把分析付諸行動380
11.1分析的力量380
11.2高效和有效的分析計劃384
11.2.1了解分析生命週期387
11.2.2關於有效分析的一些觀點390
11.2.3對分析效果和效率的挑戰391
11.3為什麼分析的上線運營會失敗392
11.4變革管理396
11.4.1選擇正確的變革方法398
11.4.2為什麼要開展變革管理400
11.4.3對變革的情感反應401
11.4.4分析變革管理的例子404
11.5引領變革的□佳實踐405
11.5.1創建共同的變革目標406
11.5.2建立可見的、參與型的領導聯盟407
11.5.3賦能參與和溝通409
11.5.4支持強化個人績效413
11.6變革中的問題處理414
11.7本章小結416
11.8參考文獻417

12章分析團隊的核心勝任力418
12.1核心勝任力概述418
12.1.1分析勝任力定義418
12.1.2培養分析勝任力420
12.1.3過去和未來所需要的職場胜任力421
12.1.4分析職業框架422
12.2核心勝任力詳述422
12.2 .1勝任力領域：業務知識424
12.2.2勝任力領域：分析思維427
12.2.3勝任力領域：數據管理430
12.2.4勝任力領域：數據探索432
12.2.5勝任力領域：數據可視化433
12.2 .6勝任力領域：技術素養435
12.2.7勝任力領域：戰略思維438
12.2.8勝任力領域：領導力440
12.2.9勝任力領域：分析產品管理443
12.3基於知識領域的分析工作崗位序列的理想勝任力446
12.3.1勝任力領域：業務知識446
12.3.2勝任力領域：分析思維448
12.3.3勝任力領域：數據管理448
12.3.4勝任力領域：數據探索448
12.3.5勝任力領域：數據可視化452
12.3.6勝任力領域：技術素養452
12.3.7勝任力領域：戰略思維452
12.3.8勝任力領域：領導力456
12.3.9勝任力領域：分析產品管理456
12.4本章小結459
12.5參考文獻459

13章數據分析未來趨勢460
13.1數據分析的生命週期框架460
13.2分析在未來世界的作用462
13.3未來主義者的視角463
13.3.1普適計算和分析464
13.3.2大數據將驅動創新465
13.3.3分隔的行業與視角將消失466
13.3.4目標造就差異化466
13.3.5勝任力勝過特定技能467
13.4 □後的一點思考468
13.5參考文獻469
譯後記470