本书作者提出举世通用的5个步骤决策模型：BADIR。从问对问题出发，教你如何收集数字、分析，并且验证假设，拟定执行方案。超过80%的商业分析，资料处理难度不会超过EXCEL所能完成的复杂度。本书还包含10个经典的商业分析案例，作者以出色的例子，让我们综合预览简单的分析技术和复杂的预测分析。本书带领新手缓缓进入分析的领域，告诉经理人如何与他们的分析师得到最好的结果，以及建立一套架构，使任何企业能了解驱动其成功和失败的因素。
目录
版权信息
前言
致谢
序言
第一部分 你好，分析
第1章 要么分析、要么灭亡
什么是分析
一个新常态
分析可以为每个人服务
第2章 什么是分析
你是哥伦布还是福尔摩斯
本，来见识一下数据驱动的决策制定
分析是高深复杂的吗
商业中的分析
80/20分析法则
分析与测试
增长黑客推动用户增长
无须大肆宣传
结论
第3章 七大分析方法
最常用的七种分析方法
分析方法的应用
总结
第二部分 深入理解
第4章 BADIR：商业分析的五步框架
步骤1：商业问题
步骤2：分析计划
步骤3：数据收集
步骤4：得出结论
步骤5：提出建议
测试
第5章 预测分析
Ⅰ：预测分析及其常见应用
Ⅱ：建立预测模型——理论和实践
第6章 数据和分析工具
数据存储和处理工具
商业智能（BI）或报告工具
商业分析工具
高级分析工具
第三部分 领导工具包
第7章 分析和领导者
定义你所在企业的分析成熟度
第8章 分析竞争
Ⅰ：“3个关键问题”框架
Ⅱ：企业结构
第9章 分析师领导者的攻略手册
步骤1：前30天——评估
步骤2：接下来的60天——计划和执行
第10章 付诸行动
影响
优先级
协调
第11章 常见的陷阱
商业领袖：陷阱
业务经理：陷阱
分析领导者：陷阱
第四部分 实践中的分析：十个案例研究
案例研究1：奥巴马赢得连任
案例研究2：美国女子场地自行车赛赢得奥运比赛
案例研究3：孟菲斯市打击犯罪
案例研究4：控制疾病暴发
案例研究5：揭露J.K.罗琳化名出新书
案例研究6：本书书名的确定
案例研究7：谷歌的创新秘诀
案例研究8：扭转汉弥尔顿县高中的辍学率
案例研究9：防制洗钱
案例研究10：红牛赞助F1逆袭，后来居上
附录 商业统计101
前言
致谢
序言
第一部分 你好，分析
第1章 要么分析、要么灭亡
什么是分析
一个新常态
分析可以为每个人服务
第2章 什么是分析
你是哥伦布还是福尔摩斯
本，来见识一下数据驱动的决策制定
分析是高深复杂的吗
商业中的分析
80/20分析法则
分析与测试
增长黑客推动用户增长
无须大肆宣传
结论
第3章 七大分析方法
最常用的七种分析方法
分析方法的应用
总结
第二部分 深入理解
第4章 BADIR：商业分析的五步框架
步骤1：商业问题
步骤2：分析计划
步骤3：数据收集
步骤4：得出结论
步骤5：提出建议
测试
第5章 预测分析
Ⅰ：预测分析及其常见应用
Ⅱ：建立预测模型——理论和实践
第6章 数据和分析工具
数据存储和处理工具
商业智能（BI）或报告工具
商业分析工具
高级分析工具
第三部分 领导工具包
第7章 分析和领导者
定义你所在企业的分析成熟度
第8章 分析竞争
Ⅰ：“3个关键问题”框架
Ⅱ：企业结构
第9章 分析师领导者的攻略手册
步骤1：前30天——评估
步骤2：接下来的60天——计划和执行
第10章 付诸行动
影响
优先级
协调
第11章 常见的陷阱
商业领袖：陷阱
业务经理：陷阱
分析领导者：陷阱
第四部分 实践中的分析：十个案例研究
案例研究1：奥巴马赢得连任
案例研究2：美国女子场地自行车赛赢得奥运比赛
案例研究3：孟菲斯市打击犯罪
案例研究4：控制疾病暴发
案例研究5：揭露J.K.罗琳化名出新书
案例研究6：本书书名的确定
案例研究7：谷歌的创新秘诀
案例研究8：扭转汉弥尔顿县高中的辍学率
案例研究9：防制洗钱
案例研究10：红牛赞助F1逆袭，后来居上
附录 商业统计101
前言
前言
皮扬卡·贾殷
我痛恨统计学。1999年在得州农工大学（Texas A ＆ M University）的环境工程论文课题中，我真正想做的是跟踪调查使危险废弃物场地变得不安全的事件。在实验室的研究过程中，当事实愈渐清晰时，坦白地讲，能解决这个问题的唯一方法就是采用非线性回归技术建立逆形态分布模型。
我一直都喜欢数字和数学，曾相对我所就读的年级提前4年用自己的方法推导出勾股定理。我一直质疑每一项杰出技术所带来的影响，包括我父亲的突破性发明——垃圾焚烧发电。数学和工程学成就了今天的我，但在1999年，我努力确保统计数据不仅可以分析一个问题，还可以解决这个问题，并有真正切实的商业影响。我与数据化敌为友，并找到了我的激情所在。
我在明尼苏达大学（University of Minnesota）计算机科学与工程专业完成了第二硕士学位。利用蚂蚁信息素概念，通过统计建模与仿真，我设计了一个自我更新的网络路由表。我曾教三年级和四年级的本科生学习微积分和统计学，我有能力利用统计和分析技术去解决各种不同类型的问题。
当Adobe公司希望通过这些技能来提高其客户体验时，我就知道从这一刻开始，分析将成为我人生的一部分。一如既往地，我努力确保研究的数据可以被转化为行动和积极的商业影响。在一个热爱数据的公司里，我和我的团队能够通过市场营销和广告，改善客户体验，并最终对公司的盈利带来影响。
后来我在不同的公司任职，在贝宝（PayPal），我遇到了普尼特·夏尔马。在那里，我们每人带领着一个分析团队。
普尼特·夏尔马
取得了计算机科学学位和金融领域的工商管理硕士学位之后，我开启了早期的职业生涯。当我开始了解数据和分析，以及我的数据分析师朋友一天的生活后，我就知道我不得不屈从于这种渴望——我称之为我的“欲望”。美国第一资本投资国际集团（Capital One Financial Corp）招聘数据分析师时，我提交了申请。经过严格的能力测试，Capital One邀请我在董事会里担任数据分析经理，以好好发挥我的技术和业务技能。我在我热爱的事业里蓬勃发展——将分析转换为商业影响和有形的美元价值。公司相信数据能报告所有关键的战略和决策，并且从一开始就这样设计。我和其他500个人一起参加培训，学习统计、建模和分析。我知道进入数据分析领域是一个正确的决定。
然而在这之后，我很惊讶地得知，和我有工作来往的其他公司并不像我们这样对利用数据来带动商业影响感兴趣，有的公司甚至毫无兴趣。分析是一个“支持功能”，根据优先级不同的事业部，分析的产出可能会也可能不会被考虑。现有系统的设立并不利于我们获取有深远影响的各种商业信息。物力和财力被花在理论分析上，却并不一定能直接产生商业影响。一个项目如果有强大的数据驱动执行支持，我和我的团队就能够带来惊人的影响。但是实际并非如此，我曾见证数百万美元资金分文不动地躺在那里，仅作为企业结构的一个要素和分析的感知价值。经过一段时间强烈的自我怀疑，质疑我自己是否真的有能力推动持续的影响，我发现，需求是有的，而我还有不足，我从那些失败中吸取了教训。作为一个技术公司的分析负责人，我还有很多经验、教训需要学习。
我和皮扬卡·贾殷多年来经常一起共进午餐并时不时地讨论一番，我发现我们原来都有同样的经历。我们开始清楚地认识到这些模式，并想办法来填补这些缺口。这不只是关于分析，也是因为我们现在拥有可以强有力地提高业绩的环境。分析的复杂性是一个障碍，但是我们知道大约只有20%的时间需要那些资源密集的过程。我们通过共同的努力开始阐明分析的力量、企业对分析的态度、常见的失误，以及用简单的方法来驱动影响。
皮扬卡·贾殷
这几年我在会议上发表讲话的时候，也听到了来自其他机构同僚的亲身经历。他们招架不住这些数据、大数据、分析、预测分析，虽然许多人都跟上了潮流，但是他们在分析上的投资并没有得到多少投资回报（ROI）。整个场面模糊又复杂，有一个需求是我们可以填补的。
2011年，我创立了Aryng——一家管理咨询公司，专注于分析。普尼特·夏尔马担当顾问的角色，我则设计了一个叫作BADIRTM的商业影响分析方案。BADIRTM代表商业问题（business question）、分析计划（analysis plan）、数据收集（data collection）、得出结论（insights）和提出建议（recommendations），它是一个可将数据转化为更明智决策的简单五步框架。
当召开研讨会时，我们听到了越来越多这样的说法，怎样将如此简洁基础的方法用在工业和学术领域呢？本书囊括了所有这一切。我们很高兴带你一起走上这趟旅程。
?
皮扬卡·贾殷
我痛恨统计学。1999年在得州农工大学（Texas A ＆ M University）的环境工程论文课题中，我真正想做的是跟踪调查使危险废弃物场地变得不安全的事件。在实验室的研究过程中，当事实愈渐清晰时，坦白地讲，能解决这个问题的唯一方法就是采用非线性回归技术建立逆形态分布模型。
我一直都喜欢数字和数学，曾相对我所就读的年级提前4年用自己的方法推导出勾股定理。我一直质疑每一项杰出技术所带来的影响，包括我父亲的突破性发明——垃圾焚烧发电。数学和工程学成就了今天的我，但在1999年，我努力确保统计数据不仅可以分析一个问题，还可以解决这个问题，并有真正切实的商业影响。我与数据化敌为友，并找到了我的激情所在。
我在明尼苏达大学（University of Minnesota）计算机科学与工程专业完成了第二硕士学位。利用蚂蚁信息素概念，通过统计建模与仿真，我设计了一个自我更新的网络路由表。我曾教三年级和四年级的本科生学习微积分和统计学，我有能力利用统计和分析技术去解决各种不同类型的问题。
当Adobe公司希望通过这些技能来提高其客户体验时，我就知道从这一刻开始，分析将成为我人生的一部分。一如既往地，我努力确保研究的数据可以被转化为行动和积极的商业影响。在一个热爱数据的公司里，我和我的团队能够通过市场营销和广告，改善客户体验，并最终对公司的盈利带来影响。
后来我在不同的公司任职，在贝宝（PayPal），我遇到了普尼特·夏尔马。在那里，我们每人带领着一个分析团队。
普尼特·夏尔马
取得了计算机科学学位和金融领域的工商管理硕士学位之后，我开启了早期的职业生涯。当我开始了解数据和分析，以及我的数据分析师朋友一天的生活后，我就知道我不得不屈从于这种渴望——我称之为我的“欲望”。美国第一资本投资国际集团（Capital One Financial Corp）招聘数据分析师时，我提交了申请。经过严格的能力测试，Capital One邀请我在董事会里担任数据分析经理，以好好发挥我的技术和业务技能。我在我热爱的事业里蓬勃发展——将分析转换为商业影响和有形的美元价值。公司相信数据能报告所有关键的战略和决策，并且从一开始就这样设计。我和其他500个人一起参加培训，学习统计、建模和分析。我知道进入数据分析领域是一个正确的决定。
然而在这之后，我很惊讶地得知，和我有工作来往的其他公司并不像我们这样对利用数据来带动商业影响感兴趣，有的公司甚至毫无兴趣。分析是一个“支持功能”，根据优先级不同的事业部，分析的产出可能会也可能不会被考虑。现有系统的设立并不利于我们获取有深远影响的各种商业信息。物力和财力被花在理论分析上，却并不一定能直接产生商业影响。一个项目如果有强大的数据驱动执行支持，我和我的团队就能够带来惊人的影响。但是实际并非如此，我曾见证数百万美元资金分文不动地躺在那里，仅作为企业结构的一个要素和分析的感知价值。经过一段时间强烈的自我怀疑，质疑我自己是否真的有能力推动持续的影响，我发现，需求是有的，而我还有不足，我从那些失败中吸取了教训。作为一个技术公司的分析负责人，我还有很多经验、教训需要学习。
我和皮扬卡·贾殷多年来经常一起共进午餐并时不时地讨论一番，我发现我们原来都有同样的经历。我们开始清楚地认识到这些模式，并想办法来填补这些缺口。这不只是关于分析，也是因为我们现在拥有可以强有力地提高业绩的环境。分析的复杂性是一个障碍，但是我们知道大约只有20%的时间需要那些资源密集的过程。我们通过共同的努力开始阐明分析的力量、企业对分析的态度、常见的失误，以及用简单的方法来驱动影响。
皮扬卡·贾殷
这几年我在会议上发表讲话的时候，也听到了来自其他机构同僚的亲身经历。他们招架不住这些数据、大数据、分析、预测分析，虽然许多人都跟上了潮流，但是他们在分析上的投资并没有得到多少投资回报（ROI）。整个场面模糊又复杂，有一个需求是我们可以填补的。
2011年，我创立了Aryng——一家管理咨询公司，专注于分析。普尼特·夏尔马担当顾问的角色，我则设计了一个叫作BADIRTM的商业影响分析方案。BADIRTM代表商业问题（business question）、分析计划（analysis plan）、数据收集（data collection）、得出结论（insights）和提出建议（recommendations），它是一个可将数据转化为更明智决策的简单五步框架。
当召开研讨会时，我们听到了越来越多这样的说法，怎样将如此简洁基础的方法用在工业和学术领域呢？本书囊括了所有这一切。我们很高兴带你一起走上这趟旅程。
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精彩书摘
本章将讨论：
?为什么要分析？因为不能纯粹只靠运气。
?什么是分析？
电路城公司（Circuit City）是美国占统治地位的电子零售商，自20世纪八九十年代发展壮大，在沿海岸线的战略位置缔造了它的商店帝国。2008年8月，电路城公司最大的竞争对手百思买公司（Best Buy）报告它实现了销售增长，季度利润达到2亿美元，但电路城公司同期却亏损了2.39亿美元。到2009年3月9日，电路城公司关闭了它最后的567家零售店。
电路城公司的魔力消失了。但是到底发生了什么？
20世纪90年代末，网络电子商务的增长率预计将达到2300%。百思买在2000年向世界推出了它的网站，但电路城公司却没有。
1999年，电路城公司公布大型家电的年销售额达16亿美元，仅次于西尔斯百货（Sears）的销量。2000年，电路城公司决定停止销售家用电器，以节省仓库的储存和运输成本。但紧接着，在20世纪第一个10年的中期，房地产市场异常繁荣，家用电器的销售额达到自18世纪中期家电产品面世以来的历史新高。电路城公司错过了这一浪潮。
到2004年，百思买已取得了“A”级的地理位置，而电路城公司为节省资金却选择了低成本的偏远位置。消费者当然愿意蜂拥到可以在10分钟车程内就到达的商店。
电路城公司为降低人力成本，在保持员工人数不变的情况下，将各地商店收入最高的销售人员解雇。许多高薪销售员都是公司最优秀、最忠诚的伙伴，为公司创造了最大的收益，陪公司走过了成长的风风雨雨。结果，电路城公司却让他们把自己的技能和经验带到了百思买和其他竞争对手那里。
很多战略失误都会导致大型企业的衰落。上面提到的因素其实是可以通过数据分析来予以强调的。如果能密切关注行业增长预测和竞争对手对新技术的采用情况，电路城公司就会及早扩大它的在线业务。
在削减成本的决策中，投资回报率（ROI）分析本可以阻止电路城公司解雇其高薪员工，因为他们带来了更高比例的收入。如果电路城公司分析过数据来平衡供需，从而得知库存管理的问题，那么上层决策者就不会采用这些不合理的成本削减方案来偿还因滞销库存而引起的债务。管理层在公司范围内做出了两个关键的决定来降低成本：①关闭家用电器业务；②将零售店位置转移到“B”级区域或郊区位置。数据可能表明了这两项是公司成本的主要来源，但这些决定却没有经过合理的测试。如果先减少家用电器库存并观察在“B”级地理位置一些网点的业绩表现，就能推翻这些决策，阻止公司关闭利润丰厚的家电业务和向郊区转移这种导致客户流失的错误决策。
分析不仅仅事关数据，还影响决策。如果电路城公司能有效利用数据分析，并根据分析结果做出正确决策，那么该公司可能就不会倒闭了。
所谓分析，是运用结构化的方法来解决商业问题，用数据和分析来产生影响力的科学。许多企业正努力面对战略性的经营问题，比如成本削减和业务创新。要解决这些问题，往往会影响企业预算和组织结构。数据分析在这类决策中可以成为一个强大的工具。正确的分析方法是以数据和观点为支撑的明智的解决方案。
直觉+数据=强大的洞察力→良好的决策
?为什么要分析？因为不能纯粹只靠运气。
?什么是分析？
电路城公司（Circuit City）是美国占统治地位的电子零售商，自20世纪八九十年代发展壮大，在沿海岸线的战略位置缔造了它的商店帝国。2008年8月，电路城公司最大的竞争对手百思买公司（Best Buy）报告它实现了销售增长，季度利润达到2亿美元，但电路城公司同期却亏损了2.39亿美元。到2009年3月9日，电路城公司关闭了它最后的567家零售店。
电路城公司的魔力消失了。但是到底发生了什么？
20世纪90年代末，网络电子商务的增长率预计将达到2300%。百思买在2000年向世界推出了它的网站，但电路城公司却没有。
1999年，电路城公司公布大型家电的年销售额达16亿美元，仅次于西尔斯百货（Sears）的销量。2000年，电路城公司决定停止销售家用电器，以节省仓库的储存和运输成本。但紧接着，在20世纪第一个10年的中期，房地产市场异常繁荣，家用电器的销售额达到自18世纪中期家电产品面世以来的历史新高。电路城公司错过了这一浪潮。
到2004年，百思买已取得了“A”级的地理位置，而电路城公司为节省资金却选择了低成本的偏远位置。消费者当然愿意蜂拥到可以在10分钟车程内就到达的商店。
电路城公司为降低人力成本，在保持员工人数不变的情况下，将各地商店收入最高的销售人员解雇。许多高薪销售员都是公司最优秀、最忠诚的伙伴，为公司创造了最大的收益，陪公司走过了成长的风风雨雨。结果，电路城公司却让他们把自己的技能和经验带到了百思买和其他竞争对手那里。
很多战略失误都会导致大型企业的衰落。上面提到的因素其实是可以通过数据分析来予以强调的。如果能密切关注行业增长预测和竞争对手对新技术的采用情况，电路城公司就会及早扩大它的在线业务。
在削减成本的决策中，投资回报率（ROI）分析本可以阻止电路城公司解雇其高薪员工，因为他们带来了更高比例的收入。如果电路城公司分析过数据来平衡供需，从而得知库存管理的问题，那么上层决策者就不会采用这些不合理的成本削减方案来偿还因滞销库存而引起的债务。管理层在公司范围内做出了两个关键的决定来降低成本：①关闭家用电器业务；②将零售店位置转移到“B”级区域或郊区位置。数据可能表明了这两项是公司成本的主要来源，但这些决定却没有经过合理的测试。如果先减少家用电器库存并观察在“B”级地理位置一些网点的业绩表现，就能推翻这些决策，阻止公司关闭利润丰厚的家电业务和向郊区转移这种导致客户流失的错误决策。
分析不仅仅事关数据，还影响决策。如果电路城公司能有效利用数据分析，并根据分析结果做出正确决策，那么该公司可能就不会倒闭了。
所谓分析，是运用结构化的方法来解决商业问题，用数据和分析来产生影响力的科学。许多企业正努力面对战略性的经营问题，比如成本削减和业务创新。要解决这些问题，往往会影响企业预算和组织结构。数据分析在这类决策中可以成为一个强大的工具。正确的分析方法是以数据和观点为支撑的明智的解决方案。
直觉+数据=强大的洞察力→良好的决策
资源下载
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