超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策

超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策

《超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策》一書由[美]扎克·傑米格納尼 / 克里斯·傑米格納尼 所著,人民郵電出版社出版發行。

基本介紹

  • 書名:超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策
  • 作者:[美] Zach Gemignani(扎克·傑米格納尼) / [美] Chris Gemignani(克里斯·傑米格納尼) 
  • ISBN:9787115402042
  • 頁數:259
  • 定價:79.00元
  • 出版社:人民郵電出版社
  • 出版時間:2015-10-1
  • 裝幀:精裝
出版信息,內容簡介,作者簡介,目錄,叢書信息,

出版信息

作者:[美] Zach Gemignani(扎克·傑米格納尼)/[美] Chris Gemignani(克里斯·傑米格納尼)
出版社:人民郵電出版社
譯者:宋傑
出版年:2015-10-1
頁數:259
定價:79.00元
裝幀:精裝
叢書:新資訊時代商業經濟與管理譯叢
ISBN:9787115402042

內容簡介

《超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策》主要作者為國際知名數據分析公司Juice Analytics的創始人,基於多年的研究成果和實踐經驗,他們分享了“數據暢流”的理念、框架及路徑。
數據暢流指的是運用數據語言流暢地交換和探索組織重要思想的能力。數據暢流能讓組織更有效和順暢地決策、溝通、協調和學習。數據暢流框架包括4個要素:具備數據素養的消費者,熟練的數據生產者,數據暢流的文化以及數據產品的生態系統。這4個要素的有機整合是組織實現數據暢流的必要條件。當框架中顯示的所有要素都存在並協同工作時,組織可以把數據作為通用語言來使用。《超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策》探討了幫助個人和組織發展數據暢流框架中每個要素技能的方法,進而基於該框架提供了通往數據暢流的實用指南。
《超越可視化:DT時代的大數據溝通與決策》結合現實案例,提供了大量精美的數據可視化展示,非常實用的數據產品設計指南,個人及組織數據暢流程度的調查清單,以及包括文字及數據格式、圖表製作、排版設計等在內的樣式指南和示例,實用性非常強。本書面向的讀者範圍很廣,組織領導者、技術領袖、人力資源經理、分析師、數據產品的製作者、數據初學者,以及對大數據感興趣的社會各界人士,都可以在本書中找到共鳴點。

作者簡介

Zach Gemignani,Juice Analytics公司聯合創始人,他幫助公司在設計引人入勝的信息體驗和提供獨特的數據可視化解決方案領域建立了聲望。作為公司的CEO,他負責公司的戰略方向、思想領導和業務發展。在Juice公司之前,Zach曾在AOL領導報告與分析工作,在Diamond Technology Partners公司擔任過諮詢顧問,在Booz Allen公司建立了製作精美幻燈片演示的聲譽。他畢業於哈弗福德學院,擁有經濟學學士學位,並在維吉尼亞大學達頓商學院獲得MBA學位。Zach和他的妻子以及3個孩子住在田納西州的Nashville。
Chris Gemignani,Juice Analytics公司聯合創始人,是公司的技術先行者。Chris曾在信用卡行業從事風險建模和持卡人行為模式分析,積累了數據處理的經驗。他憑著對用戶界面與互動設計的挑剔眼光,將分析工作經驗與將洞察力展現到螢幕上的能力結合在一起。Chris畢業於威廉士學院,擁有計算機科學與經濟學學士學位。他在聖路易斯華盛頓大學獲得經濟學碩士學位。
Richard Galentino博士,戰略規劃及組織發展諮詢公司Stratable的CEO。在創建Stratable公司之前,Richard曾帶領國際醫療團隊,將數以百計的醫生、護士和保健專家團隊送往超過27個國家。Richard畢業於哈佛大學(行政、規劃和社會政策專業,教育碩士)以及喬治城大學外交學院(經濟專業),被選為哈佛國際教育政策研究員。Richard獲得了范德堡大學教育領導力與公共政策博士學位。Richard和他的家人住在田納西州的Nashville。
Patrick Schuermann博士,范德堡大學皮博迪教育學院研究教授。曾擔任美國教育部國家教育工作者薪酬改革中心政策與技術支持部主任,以及多個學校領導力與教育技術研究項目的首席研究員。Patrick目前是獨立學校領導力碩士學位項目的主任,以及皮博迪職業培訓部主席。Patrick和他多才多藝的創作歌手妻子,以及他們的兩條狗一起居住於Nashville。

目錄

引言 \1
I.1 數據是新型商業語言 \3
I.2 數據溝通是社會問題,而非技術問題 \3
I.3 聯繫與協同 \4
I.4 將數據轉化為行動 \5
I.5 可視化僅是方案的一小部分 \6
I.6 本書為誰而寫 \7
I.7 注釋 \8
第1章 最後一英里的問題 \9
1.1 資訊時代:推動對數據暢流的需求 \10
1.2 數據暢流:釋放組織的數據潛能 \12
1.2.1 大數據與數據隱喻 \13
1.2.2 我們的數據暢流框架 \15
1.2.3 案例研究:數據暢流框架的視窗 \16
1.3 注釋 \25
第2章 數據暢流框架 \27
2.1 數據暢流框架 \29
2.1.1 個體和組織 \30
2.1.2 使用數據與展示數據 \31
2.1.3 要素1:具備數據素養的消費者 \31
2.1.4 要素2:數據暢流的生產者 \32
2.1.5 要素3:數據暢流的文化 \34
2.1.6 要素4:數據產品生態系統 \35
2.1.7 結締組織 \36
2.2 更深入的資源 \36
2.3 數據暢流組織的好處 \37
2.4 如何使用這個框架 \38
2.5 組織如何艱難前行 \39
2.6 小結 \40
2.7 注釋 \40
第3章 組織如何為數據暢流而艱難前行 \41
3.1 通往數據暢流之路的陷阱 \43
3.1.1 報告激增 \43
3.1.2 分裂的數據 \45
3.1.3 數據精英主義 \46
3.1.4 超級名模 \47
3.1.5 缺乏對自身的了解 \49
3.1.6 不關注數據 \50
3.1.7 指標僵化 \52
3.2 尋求平衡 \54
3.3 注釋 \55
第4章 消費者數據理解指南 \57
4.1 數據產品 \59
4.1.1 日常數據產品 \61
4.1.2 使用數據產品的障礙 \65
4.2 學習數據的語言 \70
4.2.1 解構數據 \70
4.2.2 歸納數據 \71
4.2.3 探索數據表 \73
4.2.4 理解圖表以及可視化 \74
4.2.5 可理解性 \76
4.2.6 解剖數據產品 \76
4.3 結語 \89
4.4 注釋 \90
第5章 數據作者:數據演示的熟練設計者 \91
5.1 一種稀有的技能組合 \92
5.2 你將學到的 \93
5.3 有指引的會話 \94
5.3.1 找到你的目標和主題 \96
5.3.2 信息甄別 \101
5.3.3 定義有意義和可付諸行動的指標 \105
5.3.4 創建數據產品的結構和流 \108
5.3.5 設計有吸引力、容易理解的數據產品 \117
5.3.6 用數據產品創建會話 \128
5.4 設計原則 \130
5.4.1 可視化 \130
5.4.2 數據產品的設計原則 \136
5.5 數據產品的作者萬歲 \140
5.6 注釋 \141
第6章 數據暢流的文化 \143
6.1 領導力、文化以及溝通優先問題 \145
6.1.1 設定並溝通期望 \146
6.1.2 設定明確、可測量的指標 \146
6.1.3 表彰有效的數據使用和成果 \147
6.2 建立關鍵指標作為中心 \149
6.2.1 什麼可以成為好的指標 \150
6.2.2 運用指標推動組織改進 \152
6.2.3 向員工表明他們的貢獻的重要性 \153
6.3 共識 \156
6.3.1 將通用辭彙和術語與組織專有數據相關聯 \158
6.3.2 理解與獎勵可信、可靠的數據來源 \159
6.3.3 使數據的操作和建模透明化 \161
6.3.4 定義一組共享的關鍵指標 \163
6.3.5 理解數據產品的目的和動機 \164
6.4 日常行為 \165
6.4.1 數據消費者 \166
6.4.2 數據產品 \168
6.4.3 數據使用 \171
6.5 數據暢流文化的演進 \172
6.6 注釋 \173
第7章 數據產品生態系統 \175
7.1 負責信息傳遞的數據產品 \176
7.2 必要條件 \177
7.3 向蘋果套用商店學習 \179
7.4 需求 \181
7.4.1 需求排序圖 \181
7.4.2 基層需求 \183
7.4.3 從哪裡開始 \183
7.5 設計 \184
7.5.1 目標 \184
7.5.2 從樣式指南開始 \186
7.6 開發 \186
7.7 發現 \189
7.7.1 目標 \189
7.7.2 出發點:數據產品的集中式庫存 \190
7.8 討論 \190
7.8.1 目標 \191
7.8.2 從哪裡開始:創建獲取洞見的場所 \192
7.9 提煉 \193
7.10 向維基百科學習 \193
7.10.1 目標 \193
7.10.2 哪些是你不需要的 \194
7.11 “只有聯繫” \195
7.12 注釋 \196
第8章 數據暢流之旅 \197
8.1 為什麼要數據暢流? \199
8.2 數據消費者:培養在行的客群 \201
8.3 數據產品生產者:實現有效數據溝通的技能 \202
8.4 數據暢流文化:建立對數據的共識 \202
8.5 數據產品生態系統:促進信息順暢交流的工具和流程 \203
8.6 開始旅程 \204
8.7 注釋 \205
專題 數據暢流清單 \207
F.1 數據暢流清單調查問題 \208
F.1.1 第1部分:數據消費者的數據素養 \209
F.1.2 第2部分:數據產品作者的技能 \212
F.1.3 第3部分:數據暢流的文化 \215
F.1.4 第4部分:數據產品生態系統 \217
F.2 DFI小結 \219
F.3 DFI評分指南(組織) \220
F.3.1 問題類型和分值 \220
F.3.2 組織評分 \220
F.3.3 第1部分:數據消費者的數據素養 \220
F.3.4 第2部分:數據產品的作者 \221
F.3.5 第3部分:數據暢流的文化 \222
F.3.6 第4部分:數據產品生態系統 \223
F.3.7 組織評分小結 \224
F.4 DFI評分指南(個人) \224
F.4.1 怎樣能衡量個人? \225
F.4.2 第1部分:數據消費者(僅含個人) \225
F.4.3 第2部分:數據作者(僅含個人) \226
F.4.4 個體評分指南小結 \226
F.5 DFI配套材料 \226
F.5.1 介紹調查的電子郵件 \227
F.5.2 數據素養測驗 \228
附錄A 設計數據產品 \233
A.1 創建數據產品的清單 \234
A.2 像設計師那樣思考 \236
A.3 設計以致用 \238
A.4 擺脫儀錶盤一頁規則 \239
A.5 儀錶盤警報一覽表 \241
A.5.1 場景:用戶需要了解如何定義警報以及如何將它放入更大的視圖 \242
A.5.2 說服力:警報系統需要避免造成不必要的報警,同時提供容易理解的信息以便採取行動 \243
A.5.3 溝通:必須把警報設計得可以有效吸引注意並告知客群 \243
A.5.4 控制:先進的警報系統應該給予用戶定製和管理警報的能力 \244
A.6 成功實時儀錶盤的8個特徵 \244
A.7 注釋 \247
附錄B 樣式指南 \249
B.1 樣式指南示例1:字型 \251
B.2 樣式指南示例2:顏色 \252
B.3 樣式指南示例3:日期/數據格式 \253
B.4 樣式指南示例4:條形圖 \254
B.5 樣式指南示例5:趨勢圖 \255
B.6 樣式指南示例6:表格 \256
譯者後記 \257

叢書信息

新資訊時代商業經濟與管理譯叢 (共18冊), 這套叢書還有 《大數據分析:決勝網際網路金融時代》,《數據驅動行銷》,《社交網路分析及案例詳解》,《大數據套用》,《商業模式重構》 等。

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