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第Ⅰ部分 大数据的商业潜力3

第1章 大数据商业任务3

1.1大数据MBA介绍3

1.2关注大数据的驱动竞争差异5

1.2.1利用技术推动竞争差异6

1.2.2论经济驱动的商业转型经验6

1.3“不同思考方式”的重要性8

1.3.1别想着大数据技术，想想商业转型8

1.3.2别想着商业智能，想想数据科学9

1.3.3别想着数据仓库，想想数据湖泊9

1.3.4别想着“发生了什么”，想想“会发生什么”10

1.3.5别想着最高收入人群，想想合作11

1.4本章小结12

1.5家庭作业12

第2章 大数据商业模式成熟度指数15

2.1介绍大数据商业模式成熟度指数16

2.1.1阶段1：商业监测18

2.1.2阶段2：商业观察18

2.1.3阶段3：商业优化21

2.1.4阶段4：数据货币化22

2.1.5阶段5：商业蜕变24

2.2大数据商业模式成熟度指数经验心得25

2.2.1经验1：专注原始大数据价值25

2.2.2经验2：充分利用见解，创建新的盈利机会26

2.2.3经验3：为企业机构变革做准备26

2.3本章小结27

2.4家庭作业28

第3章 大数据策略文档29

3.1建立通用商业术语30

3.2介绍大数据策略文档31

3.2.1确定机构的关键商业计划32

3.2.2 Chipotle餐馆中最重要的是什么33

3.2.3确定关键商业实体和关键决策34

3.2.4明确经济助力因素（用例）37

3.2.5识别和优化数据源39

3.3介绍优先级矩阵42

3.4使用大数据策略文档，赢得世界职业棒球大赛43

3.5本章小结47

3.6家庭作业48

第4章 用户体验的重要性51

4.1“无知的”用户体验52

4.2消费者案例分析：提高客户参与54

4.3商业案例研究：启用一线员工56

4.3.1门店经理仪表盘56

4.3.2示例用例：竞争分析58

4.3.3其他用例59

4.4 B2B案例研究：使渠道更有效60

4.4.1顾问是你的合作伙伴——助他们成功61

4.4.2理财顾问案例研究61

4.4.3理财顾问仪表盘的信息部分63

4.4.4理财顾问仪表盘的建议部分65

4.5本章小结68

4.6家庭作业69

第Ⅱ部分数据科学73

第5章 商业智能和数据科学之间的差异73

5.1什么是数据科学74

5.1.1商业智能与数据科学：问题是不同的75

5.1.2商业智能问题76

5.1.3数据科学的问题76

5.2分析师各具特点77

5.3分析方法不同78

5.3.1商业智能分析师的参与过程78

5.3.2数据科学家的参与过程80

5.4数据模型不同82

5.4.1商业智能的数据模型82

5.4.2数据科学的数据建模83

5.5商业角度的不同85

5.6本章小结88

5.7家庭作业88

第6章 数据科学10189

6.1数据科学案例研究设置89

6.2基础的探索性分析91

6.2.1趋势分析91

6.2.2箱形图94

6.2.3地理（空间）分析95

6.2.4配对图95

6.2.5时间序列分解96

6.3分析算法与模型97

6.3.1聚类分析98

6.3.2正态曲线当量（NCE）分析99

6.3.3关联分析100

6.3.4图形分析101

6.3.5文本挖掘102

6.3.6情感分析103

6.3.7遍历模式分析104

6.3.8决策树分类器分析105

6.3.9同期群分析106

6.4本章小结108

6.5家庭作业110

第7章 数据湖泊111

7.1数据湖泊简介112

7.2支持商业运行的数据湖泊特征114

7.3使用数据湖泊跨越分析鸿沟115

7.4数据和分析环境的现代化117

7.4.1行动1：创建基于Hadoop的数据湖泊117

7.4.2行动2：分析沙箱的简介118

7.4.3行动3：摒弃数据仓库中的ETL过程119

7.5分析辐射型分析架构120

7.6早期学习121

7.6.1经验1：命名并不重要122

7.6.2经验2：它是数据湖泊，而不是数据湖区122

7.6.3经验3：数据治理是一个生命周期，而不是一个项目123

7.6.4经验4：数据湖泊优于而不是落后于数据仓库124

7.7未来是什么125

7.8本章小结126

7.9家庭作业127

第Ⅲ部分 商业利益相关者的数据科学131

第8章 像数据科学家一样思考131

8.1像数据科学家一样思考的过程132

8.2本章小结142

8.3家庭作业143

第9章“By”分析技术145

9.1 “By”分析技术的简介146

9.2 “By”分析练习148

9.3基于“By”分析的Foot Locker用例152

9.4本章小结154

9.5家庭作业154

第10章 评分开发技术157

10.1分数的定义158

10.2 FICO分数示例158

10.3其他行业评分的示例161

10.4继续讨论勒布朗·詹姆斯的示例162

10.5继续讨论Foot Locker的示例166

10.6本章小结169

10.7家庭作业169

第11章 货币化训练171

11.1健身跟踪器货币化示例172

11.1.1步骤1：了解产品使用172

11.1.2步骤2：开发商业利益相关者的人物角色173

11.1.3步骤3：对潜在的建议集思广益174

11.1.4步骤4：确定支持的数据源175

11.1.5步骤5：对盈利机会进行优先级排序177

11.1.6步骤6：开发货币化计划178

11.2本章小结179

11.3家庭作业179

第12章 商业蜕变训练181

12.1商业蜕变回顾182

12.2商业蜕变训练183

12.2.1明确商业蜕变构想183

12.2.2了解你的客户184

12.2.3明确价值主张184

12.2.4定义数据和分析需求185

12.3卫生保健中的商业蜕变190

12.4本章小结193

12.5家庭作业194

第Ⅳ部分 构建跨企业间的支持197

第13章 构想的力量197

13.1构想：为创造性思维助力198

13.1.1大数据前景研讨会的流程198

13.1.2前期研究199

13.1.3采访商业利益相关者200

13.1.4用数据科学进行探索200

13.1.5研讨会202

13.1.6设计研讨会204

13.2最优化矩阵206

13.3本章小结208

13.4家庭作业208

第14章 释放企业机构影响力209

14.1首席数据货币化执行官209

14.1.1首席数据货币化执行官的职责210

14.1.2首席数据货币化执行官机构210

14.1.3分析卓越中心211

14.1.4首席数据货币化执行官的领导力212

14.2隐私、信任度和决策治理212

14.2.1隐私问题=信任问题213

14.2.2决策管理214

14.3释放企业机构的创新能力214

14.4本章小结216

14.5家庭作业217

第15章 故事219

15.1客户和员工的分析221

15.2产品和设备分析224

15.3网络和运营分析225

15.4一个好的商业故事的特点227

15.5本章小结228

15.6家庭作业228