大数据分析及企业咨询

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大数据分析及企业咨询-高凯

大数据分析及企业咨询

丛书名：无
著（译）者：高凯
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责任编辑：杨闯
字       数：468千字
开       本：16 开
印       张：20.25
出版版次：1
出版年份：2025-12-04
书       号：978-7-5642-4949-6/F.4949
纸书定价：68.00元   教师会员可用500积分申请样书

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《大数据分析与企业咨询》教材是一本专为企业咨询及大数据分析领域设计的专业教材。本书全面介绍了大数据分析的基本概念、原理、方法及其在企业咨询中的实际应用。内容涵盖了大数据采集、预处理、存储、分析以及可视化等多个环节，旨在培养读者在大数据环境下的数据分析和决策能力。教材首先阐述了大数据的定义、特性及其对企业决策的重要性，强调了在海量数据中寻找有价值信息的关键性。随后，详细介绍了大数据处理的各个环节，包括数据清洗、集成、转换和规约等技术，为读者提供了实用的数据预处理技巧。在数据分析方法方面，教材深入讲解了描

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《大数据分析与企业咨询》教材是一本专为企业咨询及大数据分析领域设计的专业教材。

本书全面介绍了大数据分析的基本概念、原理、方法及其在企业咨询中的实际应用。

内容涵盖了大数据采集、预处理、存储、分析以及可视化等多个环节，旨在培养读者在大数据环境下的数据分析和决策能力。

教材首先阐述了大数据的定义、特性及其对企业决策的重要性，强调了在海量数据中寻找有价值信息的关键性。

随后，详细介绍了大数据处理的各个环节，包括数据清洗、集成、转换和规约等技术，为读者提供了实用的数据预处理技巧。

在数据分析方法方面，教材深入讲解了描述性统计分析、回归分析、聚类分析、分类分析等经典分析方法，并结合实际案例展示了这些方法在企业咨询中的应用。

同时，还介绍了大数据可视化的技术和工具，帮助读者将分析结果以直观、有效的方式展示出来。

此外，教材还特别强调了数据素养的重要性，鼓励读者提升数据意识，培养数据驱动的思维方式。

通过丰富的案例分析和项目实践，读者将能够掌握大数据分析的全过程，提升解决实际问题的能力。

《大数据分析与企业咨询》教材不仅适合作为高等院校相关专业的教材，也适合企业咨询从业者、数据分析师以及对大数据分析感兴趣的读者自学使用。

通过本书的学习，读者将能够更好地理解大数据的价值，掌握大数据分析的核心技术，为企业决策提供有力支持。

目录。
第一章绪论 5。
第一节管理咨询导论 5。
第二节管理咨询概念 7。
第三节管理价值及特点 10。
第四节管理咨询的发展 13。
第二章管理咨询的诊断过程与方法 18。
第一节引入案例 18。
第二节发现问题的方法 20。
第三节解决问题的方法 22。
第四节诊断阶段 28。
第五节调查阶段 33。
第六节分析阶段 41。
第三章管理咨询的改善方案设计 43。
第一节引入案例 43。
第二节改善方案的设计 45。
第三节改善方案的研讨 49。
第四节改善方案的汇报与确认 50。
第五节改善方案的完成 50。
第四章方案实施、指导与完善 50。
第一节引入案例 50。
第二节方案实施过程中的角色定位 53。
第三节方案实施过程中的管理 54。
第四节方案实施过程中的技巧 57。
第五节方案评估与完善 59。
第五章管理咨询内容 60。
第一节引入案例 60。
第一节企业战略管理咨询与诊断 62。
第二节企业组织管理咨询与诊断 79。
第三节企业人力资源管理咨询与诊断 88。
第四节企业财务管理咨询与诊断 106。
第五节企业市场营销管理咨询与诊断 113。
第六章认识大数据 152。
第一节大数据综述 152。
第二节大数据的基本概念 156。
第三节大数据思维 158。
第四节大数据的处理过程 161。
第五节大数据分析在企业中的实际应用 166。
第七章数据采集、存储与清洗 171。
第一节数据采集 171。
第二节数据存续与存储管理 177。
第三节数据清洗 181。
第四节 Excel的数据清洗方法 189。
第八章描述性统计与数据可视化 202。
第一节集中趋势 202。
第二节离散程度 211。
第三节分布形状 215。
第四节数据可视化 221。
第五节可视化表现形式 224。
第六节数据可视化现实分析 231。
第七节数据可视化小结 234。
第九章 Excel数据处理与操作可视化 236。
第一节 Excel的统计分析工具 237。
第二节 Excel常用技巧 241。
第三节数据透视表 244。
第四节定性数据的图表展示 250。
第五节定量数据的图表展示 256。
第六节二维数据的图表展示 272。
第十章统计基础与预测分析入门 286。
第一节统计分析概述 286。
第二节相关回归综述 292。
第三节回归分析预测方法概述 294。
第四节开展回归分析的工作流程 296。
第五节一元线性回归分析 302。
第六节多元线性回归分析 315。
第七节 Logistic回归分析 320。
第十一章数据挖掘 326。
第一节什么是数据挖掘 327。
第二节大数据挖掘概念 328。
第三节数据挖掘任务 330。
第四节数据挖掘流程 331。
第五节数据挖掘的主要应用领域 334。
第六节数据挖掘的常用方法 335。
第十二章数据治理与数据资产化应用 361。
第一节数据资产管理 361。
第二节数据的标准与服务 365。
第三节数据服务 369。
第十三章大数据安全、隐私与治理 373。
第一节数据安全治理概述 373。
第二节数据安全管理 383。
第三节隐私保护简介 389。
第四节全球隐私法规框架 394。