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[荷] 彼得·范霍夫(Peter C.Verhoef),[荷] 埃德温·库奇(Edwin Kooge),[荷] 娜塔莎·沃克(Natasha Walk) 著,张永泽,李敏敏,赵会如 译
出版社: 人民邮电出版社 ISBN:9787115470577 版次:1 商品编码:12286949 包装:平装 丛书名: 新信息时代商业经济与管理译丛 开本:小16开 出版时间:2018-02-01 用纸:胶版纸 页数:314 正文语种:中文
1.将视角集中于大数据在市场营销领域的应用,内容精专,对于大数据在市场营销实践具有理论指导意义;
2.从为客户创造价值和为公司创造价值两个角度,分析大数据的应用,视角独特,具有很强可操作性;
3.提出了传统数据分析和大数据分析两种数据分析方法路线,具有启发性;
4.此外,还讨论了大数据在市场营销应用中的一些实际问题,如顾客隐私问题、数据安全问题、数据可视化问题等,对于大数据分析在实际市场营销工作中具有重要的现实意义。
Edwin Kooge是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。他不仅是一位务实的、拥有超过25年分析经验的数据分析师,还是注重结果的顾问和企业家。
Natasha Walk是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。她是一名拥有超过20年应用分析经验的数据黑客、分析师和人才教练。
介绍 //002
数据大爆炸 //002
大数据成为常态,但是…… //004
我们的目标 //004
我们的方法 //005
导读 //006
注解 //007
第 2 章 用大数据分析创造价值 //009
介绍 //010
大数据价值创造模型 //011
大数据性能 //012
文化的作用 //014
大数据分析 //015
从大数据分析到价值创造 //018
用价值创造模型指导本书 //022
结论 //023
2.1 客户价值指标 //024
介绍 //024
市场指标 //025
新型大数据市场指标 //026
新型大数据指标 //031
客户指标 //034
新型大数据客户指标 //039
社会价值指标 //040
公司应该收集所有V2C指标吗 //041
结论 //042
注释 //042
2.2 公司价值指标 //043
介绍 //043
市场指标 //044
客户指标 //048
客户生命周期价值 //051
新型大数据指标 //059
结论 //063
注释 //063
第 3 章 数据无处不在 //065
介绍 //067
数据源和数据类型 //067
大数据时代下运用不同数据源 //076
数据仓库 //078
数据库结构 //078
数据质量 //080
缺失值和数据融合 //081
结论 //082
3.1 数据集成 //082
介绍 //083
集成数据源 //083
处理不同数据类型 //085
大数据时代的数据集成 //089
结论 //093
3.2 客户隐私和数据安全 //093
介绍 //094
为什么隐私是个大问题 //094
什么是隐私 //095
客户和隐私 //096
政府和隐私立法 //096
隐私和道德 //097
隐私政策 //098
隐私及内部数据分析 //100
数据安全 //101
结论 //103
注释 //103
第 4 章 大数据如何改变分析学 //105
介绍 //107
分析学的力量 //107
不同的复杂程度 //108
市场分析的大致类型 //109
大数据分析策略 //111
大数据如何改变分析学 //115
分析学中通用大数据变化 //119
结论 //124
4.1 经典数据分析 //125
介绍 //125
分析概述 //126
经典1:报告 //126
经典2:剖析 //129
经典3:迁移分析 //134
经典4:客户细分 //139
经典5:趋势分析,市场和销售预测 //145
经典6:属性重要性分析 //153
经典7:个体预测模型 //160
结论 //169
注释 //169
4.2 大数据分析 //170
介绍 //170
大数据领域1:网站分析 //171
大数据领域2:客户旅程分析 //174
大数据领域3:归因模型 //178
大数据领域4:动态瞄准 //181
大数据领域5:大数据集成模型 //185
大数据领域6:社群聆听 //190
大数据领域7:社交网络分析 //194
新兴技术 //198
结论 //199
注释 //199
4.3 通过讲故事和可视化创造影响 //200
介绍 //200
创造影响失败的因素 //202
讲故事 //203
可视化 //207
选择图表类型 //209
结论 //217
注释 //219
第 5 章 成功构建大数据的能力 //221
介绍 //222
向成功创造分析能力方向转型 //224
组成1:流程 //227
组成2:人力 //231
组成3:系统 //235
组成4:组织 //243
结论 //248
注释 //248
第 6 章 每个商业都拥有大数据,来运用它们吧 //249
介绍 //250
案例1:能源公司的客户生命周期价值计算 //251
案例2:保险公司大数据合成的整体营销途径 //254
案例3:实现在线零售商相关个性化的大数据分析 //257
案例4:在线零售商归因模型 //262
案例5:通信供应商初始社交网络分析 //264
结论 //266
注释 //267
第 7 章 总结思考和学习要点 //269
总结思考 //270
学习要点 //271
缩略语 //275
参考文献 //279
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图书介绍
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[荷] 彼得·范霍夫(Peter C.Verhoef),[荷] 埃德温·库奇(Edwin Kooge),[荷] 娜塔莎·沃克(Natasha Walk) 著,张永泽,李敏敏,赵会如 译
出版社: 人民邮电出版社 ISBN:9787115470577 版次:1 商品编码:12286949 包装:平装 丛书名: 新信息时代商业经济与管理译丛 开本:小16开 出版时间:2018-02-01 用纸:胶版纸 页数:314 正文语种:中文
编辑推荐
一本被世界院校教授、商场精英联袂推荐的书,具有以下特点:1.将视角集中于大数据在市场营销领域的应用,内容精专,对于大数据在市场营销实践具有理论指导意义;
2.从为客户创造价值和为公司创造价值两个角度,分析大数据的应用,视角独特,具有很强可操作性;
3.提出了传统数据分析和大数据分析两种数据分析方法路线,具有启发性;
4.此外,还讨论了大数据在市场营销应用中的一些实际问题,如顾客隐私问题、数据安全问题、数据可视化问题等,对于大数据分析在实际市场营销工作中具有重要的现实意义。
内容简介
《大数据分析 创造价值 做聪明的市场决策》着重讨论大数据在市场营销的两个核心应用领域如何产生价值,即如何通过大数据分析来为客户提供价值以及为企业创造价值。本书从了解数据分析到特定的分析方法,再到如何提升数据分析能力,并为市场营销战略规划和战略分析提供具有了可操作性的解决方案,包括新兴大数据技术、故事讲解以及可视化,全书内容丰富,翔实,穿插了许多经典案例分析,具有高度的实用性。作者简介
Peter C. Verhoef是荷兰格罗宁根大学经济与商业学院市场营销系教授。他还在奥斯陆的挪威商学院担任客座教授。Edwin Kooge是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。他不仅是一位务实的、拥有超过25年分析经验的数据分析师,还是注重结果的顾问和企业家。
Natasha Walk是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。她是一名拥有超过20年应用分析经验的数据黑客、分析师和人才教练。
目录
第 1 章 大数据挑战 //001介绍 //002
数据大爆炸 //002
大数据成为常态,但是…… //004
我们的目标 //004
我们的方法 //005
导读 //006
注解 //007
第 2 章 用大数据分析创造价值 //009
介绍 //010
大数据价值创造模型 //011
大数据性能 //012
文化的作用 //014
大数据分析 //015
从大数据分析到价值创造 //018
用价值创造模型指导本书 //022
结论 //023
2.1 客户价值指标 //024
介绍 //024
市场指标 //025
新型大数据市场指标 //026
新型大数据指标 //031
客户指标 //034
新型大数据客户指标 //039
社会价值指标 //040
公司应该收集所有V2C指标吗 //041
结论 //042
注释 //042
2.2 公司价值指标 //043
介绍 //043
市场指标 //044
客户指标 //048
客户生命周期价值 //051
新型大数据指标 //059
结论 //063
注释 //063
第 3 章 数据无处不在 //065
介绍 //067
数据源和数据类型 //067
大数据时代下运用不同数据源 //076
数据仓库 //078
数据库结构 //078
数据质量 //080
缺失值和数据融合 //081
结论 //082
3.1 数据集成 //082
介绍 //083
集成数据源 //083
处理不同数据类型 //085
大数据时代的数据集成 //089
结论 //093
3.2 客户隐私和数据安全 //093
介绍 //094
为什么隐私是个大问题 //094
什么是隐私 //095
客户和隐私 //096
政府和隐私立法 //096
隐私和道德 //097
隐私政策 //098
隐私及内部数据分析 //100
数据安全 //101
结论 //103
注释 //103
第 4 章 大数据如何改变分析学 //105
介绍 //107
分析学的力量 //107
不同的复杂程度 //108
市场分析的大致类型 //109
大数据分析策略 //111
大数据如何改变分析学 //115
分析学中通用大数据变化 //119
结论 //124
4.1 经典数据分析 //125
介绍 //125
分析概述 //126
经典1:报告 //126
经典2:剖析 //129
经典3:迁移分析 //134
经典4:客户细分 //139
经典5:趋势分析,市场和销售预测 //145
经典6:属性重要性分析 //153
经典7:个体预测模型 //160
结论 //169
注释 //169
4.2 大数据分析 //170
介绍 //170
大数据领域1:网站分析 //171
大数据领域2:客户旅程分析 //174
大数据领域3:归因模型 //178
大数据领域4:动态瞄准 //181
大数据领域5:大数据集成模型 //185
大数据领域6:社群聆听 //190
大数据领域7:社交网络分析 //194
新兴技术 //198
结论 //199
注释 //199
4.3 通过讲故事和可视化创造影响 //200
介绍 //200
创造影响失败的因素 //202
讲故事 //203
可视化 //207
选择图表类型 //209
结论 //217
注释 //219
第 5 章 成功构建大数据的能力 //221
介绍 //222
向成功创造分析能力方向转型 //224
组成1:流程 //227
组成2:人力 //231
组成3:系统 //235
组成4:组织 //243
结论 //248
注释 //248
第 6 章 每个商业都拥有大数据,来运用它们吧 //249
介绍 //250
案例1:能源公司的客户生命周期价值计算 //251
案例2:保险公司大数据合成的整体营销途径 //254
案例3:实现在线零售商相关个性化的大数据分析 //257
案例4:在线零售商归因模型 //262
案例5:通信供应商初始社交网络分析 //264
结论 //266
注释 //267
第 7 章 总结思考和学习要点 //269
总结思考 //270
学习要点 //271
缩略语 //275
参考文献 //279
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