商业分析是一种复合型的岗位，对知识的广度和深度均有较高要求。既需要理解“业务”，又需要懂“数据”，还需要熟练掌握“方法论”，只有将这三者串联成一个整体并做到无缝衔接，才是真正的商业分析。 《商业分析方法论与实践指南》梳理了业务、数据、方法论三者的脉络关系，提出了商业分析是“业务—数据—业务”循环的观点，并将“方法论”贯穿始终。基于此，本书共分6篇进行阐述：第1篇带大家认识商业分析的真实工作场景；第2篇讲述商业分析的起源：业务；第3篇讲述商业分析的量化：数据；第4篇讲述商业分析的归宿：用数据驱动业务的优化和增长；第5篇讲述商业分析的重生循环：新业务/新数据/新优化增长；第6篇介绍商业分析的发展前景和能力培养方案。 《商业分析方法论与实践指南》的内容实践性强，强调案例形式的介绍，手把手教学，分模块、分步骤地讲述解决问题的方法，阐述的内容基本都是实际工作中...(展开全部)

《商业分析方法与案例:超越报表的商业智能》对商业分析模型的架构进行了深入浅出的介绍，主体内容按照商业分析模型体系中不同模块在组织流程中的角色、模块间的关系进行编排，这样有助于读者全面、连贯地了解商业分析模型体系。全书共分为3个部分：第一部分细述商业分析模型体系（第1章）；第二部分讨论商业分析的五层模型（第2章至第6章）；第三部分讨论商业分析的现实应用及未来发展（第7章至第9章）。《商业分析方法与案例：超越报表的商业智能》在宏观描述商业分析模型体系的同时，着眼于商业分析模块之间的相互联系；以生动的语言和案例为读者展开商业分析提出了许多有价值的观点。《商业分析方法与案例：超越报表的商业智能》以目标读者群的需求为中心，强调商业分析方法的具体实施过程，融前沿性与实用性为一体。

《商业分析方法与案例 超越报表的商业智能（第2版）》把商业分析定位成与企业经营战略相关的整体性信息科学，介绍聚焦于IT技术、战略管理、商业活动过程的交汇点的商业分析模型，兼顾组织所面对的市场环境，案例丰富并有很多卓有远见的思考和指引，讲述如何利用强大的信息分析技术帮助组织在市场条件中获得生存和发展。

本书是PMI新制定的基础标准，它是为项目组合、项目集和项目管理的商业分析而开发的。这个标准说明了项目管理过程和商业分析过程是如何相互补充的，其中项目管理过程的主要焦点是项目，商业分析过程的主要焦点是产品。这是一个基于过程的标准，与项目管理知识体系指南（PMBOK指南)第六版保持一致。

《商业分析(第二版)(英汉双语)》是美国管理会计师协会CMA考试教材的第一部分，即商业分析。考察经济学方面的基本知识，并且将在开篇介绍影响具体公司的因素。在具备关于市场和定价的基本知识之后，我们将考察国家层面的经济问题，并讨论政府在确定经济政策时所面临的挑战。然后，我们将视野扩展至全球，考察进行全球贸易时有关国家和公司应该考虑的主要因素，以及负责维护全球经济稳定的国际组织。接着将探讨经济学基本知识在内部控制中的应用。最后，《商业分析(第二版)(英汉双语)》以对定量分析方法和财务报表分析的讨论作结。

数学主要讲述思想的方法，深入理解数学比掌握一大堆的定理、定义、问题和技术显得更为重要。理论和定义共同作用，《分析方法(修订版)(英文版)》在介绍实分析的时候结合详尽、广泛的阐释，使得读者完全理解分析基础和方法。目次：基础；实数体系结构；实线拓扑；连续函数；微分学；积分学；序列和函数级数；超函数；欧拉空间和矩阵空间；欧拉空间上的微分计算；常微分方程；傅里叶级数；隐函数、曲线和曲面；勒贝格积分；多重积分。读者对象：数学专业的研究生以及相关的科研人员。 目录 Preface 1 Preliminaries 1.1 The Logic of Quantifiers 1.1.1 Rules of Quantifiers 1.1.2 Examples 1.1.3 Exercises 1.2 Infinite Sets 1.2.1 Countable Sets 1...(展开全部)

数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了互联网行业中数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。本书适合产品运营、 数据分析、数据挖掘人员以及在校计算机 数据 市场营销等方向的学生。

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这是一本讲解组织数据能力建设与数据应用工程化的著作，它旨在为企业应用和管理数据提供组织建设、技术体系和行业解决方案方面的理论指导和实践经验。 　　　　 本书是几位作者在数据领域十几年工作经验的总结，得到了业界10余位专家的一致好评。无论是互联网行业的数据原生类企业，还是正在数字化转型的传统企业，本书将为它们大规模、工程化地发挥数据的价值提供有意的参考。 　　　　 本书的内容大致分为如下4个方面： 　　　　 （1）行业分析 　　　　 从宏观角度阐述了数字化变革带来的问题和不确定性，并引出了解决这些问题需要掌握的理论和方法。 　　　　 （2）理论方法 　　　　 一方面，详细讲解了企业和组织的技术能力建设方法、发展规律以及成熟度评估，帮助企业打下应用数据的坚实基础；一方面，详细介绍了数据应用成熟度模型的评估、运用和设计，以及数据工程的过程和方法。 　　　　 （3）知识体系 　　　　 详细讲解了数据治理与管理的方法，以及整个大数据体系的技术与架构。 　　　　 （4）实践案例 　　　　 通过4个综合案例分别讲解了数据工程与治理、业务数据化以及数据的工程化应用，既有企业级别的数据管理案例，又有业务级别的营销案例，不仅有To B场景，还有To G场景。