【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】本書通過講述兩個(gè)年輕人在大公司銷售、商品、電商、數(shù)據(jù)等部門工作的故事，用大量案例深入淺出地講解了數(shù)據(jù)意識(shí)和零售思維

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本書為數(shù)據(jù)猿推出的《每周一本書》欄目叢書。

歡迎大家推薦好書給我們，讓更多人受益。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是為了應(yīng)用在我們的工作生活中，零售與我們生活的關(guān)系最密切，今天為大家推薦一本有關(guān)零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析的書。在給大家推薦書之前，先出兩道題考考大家，請(qǐng)大家在不用計(jì)算器的前提下30秒內(nèi)選擇出下面這4道題的正確答案：

① 345678＋13897＋6732＋19753＋685454＋23988＋348766＋768=
A.1445035? B.1445036? C.1445037? D.1445063

② 3872×68=
A.263296? B.283296? C.193296? D.213296

③ 1258×308=
A.38764? B.3874064? C.3870464? D.387464

④ 12837+9235+432867+235=
A.435174? B.489174? C.455174? D.555174

……

算出來(lái)了嗎？杰克歐巴教大家?guī)讉€(gè)小竅門快速識(shí)別真假數(shù)值？

尾數(shù)法：只看最后一位數(shù)字，尾數(shù)相互加減乘除后的結(jié)果必須滿足對(duì)應(yīng)的算術(shù)規(guī)律。例如①所示，我們可以快速判斷尾數(shù)應(yīng)該是6，所以ACD肯定是錯(cuò)誤的。

首位法：只看每個(gè)數(shù)值的第一個(gè)數(shù)字，相乘或相加，結(jié)果需要滿足或近似滿足四則運(yùn)算規(guī)律。例如所示，首位數(shù)字近似于4乘以7，計(jì)算結(jié)果②應(yīng)該靠近且小于28，所以BCD是錯(cuò)誤的。

數(shù)位法：通過數(shù)每個(gè)數(shù)值的位數(shù)來(lái)判斷計(jì)算結(jié)果是否正確。例如所示，4位數(shù)乘以3位數(shù)結(jié)果應(yīng)該是6或者7位，而③題中的兩個(gè)數(shù)值偏小，所以結(jié)果應(yīng)該是6位。從而判斷ABC都是錯(cuò)誤值。

極值法：在求和運(yùn)算中，最大值左右了運(yùn)算結(jié)果，所以通過對(duì)比最大值和運(yùn)算結(jié)果大致就能做出判斷。例如④利用此法很容易就能判斷ABD是錯(cuò)誤的。

今天為大家推薦的《數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》就是書中杰克歐巴的獨(dú)家講義。

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書通過講述兩個(gè)年輕人在大公司銷售、商品、電商、數(shù)據(jù)等部門工作的故事，用大量案例深入淺出地講解了數(shù)據(jù)意識(shí)和零售思維。作者將各種數(shù)據(jù)分析方法融入到具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，最終形成數(shù)據(jù)化管理模型，從而幫助企業(yè)提高運(yùn)營(yíng)管理能力。書中的全部案例均基于Excel，每個(gè)人都能快速上手應(yīng)用并落地。

作者簡(jiǎn)介

黃成明 擁有15年的銷售及數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，歷經(jīng)美國(guó)強(qiáng)生公司、妮維雅公司、雅芳公司和鼎盛時(shí)期的諾基亞公司。目前是數(shù)據(jù)化管理的咨詢顧問和培訓(xùn)師。他獨(dú)立研發(fā)了基于周銷售權(quán)重指數(shù)的零售管理模型，可以有效地進(jìn)行目標(biāo)管理、銷售預(yù)測(cè)、客流預(yù)估、促銷評(píng)估、銷售預(yù)警等。

大咖推薦

很早就和黃老師認(rèn)識(shí)并合作了，一直很欣賞他對(duì)商業(yè)的理解度。現(xiàn)在終于看見他將自己的智慧整理成了一本書，有理論也有實(shí)踐，有零售思維也有數(shù)據(jù)意識(shí)，有營(yíng)運(yùn)規(guī)劃也有策略分析。作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)者，最怕只有數(shù)據(jù)卻沒有產(chǎn)生價(jià)值，這本書可以幫助零售從業(yè)者提高對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，并且用數(shù)據(jù)提高營(yíng)運(yùn)管理深度。

——徐宇，赫基國(guó)際集團(tuán)，CEO

這是我讀過的接地氣的數(shù)據(jù)化管理著作，聚焦于通過數(shù)據(jù)分析幫助策略落地。本書提到的零售策略，我在家樂福及華潤(rùn)萬(wàn)家零售實(shí)戰(zhàn)中都用到過，受益匪淺。其中關(guān)于客戶驅(qū)動(dòng)及競(jìng)爭(zhēng)分析的方法論，在目前電商的激烈競(jìng)爭(zhēng)中，依然適用，甚至不可或缺。

　——蔣涇，唯品會(huì)，高級(jí)副總裁

本書通過幾個(gè)人對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)的探討展開了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的有趣旅程。既有數(shù)據(jù)分析邏輯、基礎(chǔ)指標(biāo)計(jì)算和對(duì)比方法，又具備數(shù)據(jù)分析技巧，涵蓋數(shù)據(jù)分析從入門到高級(jí)再到精深的各個(gè)階段，其中數(shù)據(jù)分析立體化無(wú)疑是數(shù)據(jù)分析的重要指導(dǎo)思想，從由小到大，由局部到整體的立體化，到通過增加不同維度實(shí)現(xiàn)立體化的思考，為數(shù)據(jù)分析從業(yè)者提供很好的思路和借鑒。在立體化邏輯的基礎(chǔ)上，再?gòu)牟煌S度的數(shù)據(jù)指標(biāo)組合中找尋業(yè)務(wù)解釋，為企業(yè)提供更多的決策和效率優(yōu)化依據(jù)！

——羅盎，微博數(shù)據(jù)中心，總監(jiān)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄然來(lái)臨，那些默默沉睡在服務(wù)器上的陳年舊數(shù)一夜間身價(jià)倍增。現(xiàn)在市面上已經(jīng)有很多關(guān)于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等的各類書籍了，本書卻非常新穎和務(wù)實(shí)地聚焦在"如何利用數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘分析方法來(lái)支持企業(yè)各項(xiàng)管理工作"。而這種視角，對(duì)于我們連鎖零售百貨公司非常有價(jià)值。新世界百貨從1993年來(lái)大陸開店，至今已經(jīng)有21年的歷程，在我們的后臺(tái)服務(wù)器上積累了海量的中國(guó)各個(gè)城市消費(fèi)者的消費(fèi)記錄，同時(shí)我們已經(jīng)擁有超過300萬(wàn)的VIP會(huì)員，他們21年的消費(fèi)行為、消費(fèi)習(xí)慣，以及這種行為和習(xí)慣的變遷，都刻錄在存儲(chǔ)器上。我們一直在思考如何挖掘這些堪比石油的數(shù)據(jù)礦。本書的問世給我們帶來(lái)了一種欣喜和嘗試的沖動(dòng)。　

——王寶軍，新世界百貨中國(guó)有限公司企業(yè)管理服務(wù)部，總經(jīng)理

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師要求五懂，即要懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂設(shè)計(jì)，本書為五懂結(jié)合應(yīng)用的結(jié)晶。

——張文霖，《誰(shuí)說(shuō)菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》作者

讀者評(píng)價(jià)

目錄

第 1 章　什么是數(shù)據(jù)化管理　

　
1.1　“聰明”的銷售人員　　
1.2　數(shù)據(jù)化管理的概念　　
1.3　數(shù)據(jù)化管理的意義　　
1.4　數(shù)據(jù)化管理的四個(gè)層次　　
1.5　數(shù)據(jù)化管理流程圖　　
1.6　數(shù)據(jù)化管理應(yīng)用模板　　

第 2 章　尋找零售密碼　

　
2.1　周權(quán)重指數(shù)　　
2.2　周權(quán)重指數(shù)的應(yīng)用　　
2.3　神奇的黃氏曲線——單位權(quán)重（銷售）值曲線　　
2.4　案例及應(yīng)用——數(shù)據(jù)化排班　　

第 3 章　銷售中的數(shù)據(jù)化管理　　

3.1　銷售都是追蹤出來(lái)　　
3.2　常用的銷售分析指標(biāo)　　
3.3　提高銷售額的杜邦分析圖　　
3.4　促銷中的數(shù)據(jù)化管理　　
3.5　案例及應(yīng)用　　

第 4 章　商品中的數(shù)據(jù)化管理　　

4.1　常用的商品分析指標(biāo)　　
4.2　常用的商品分析方法　　
4.3　商品的關(guān)聯(lián)銷售分析　　
4.4　商品的庫(kù)存管理　　
4.5　商品的利潤(rùn)管理　　
4.6　案例分享　

第 5 章　電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)化管理

　　
5.1　數(shù)據(jù)分析是電商營(yíng)運(yùn)的指路明燈　　
5.2　電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo)　　
5.3　流量及會(huì)員數(shù)據(jù)分析　　
5.4　案例分析　　

第 6 章　零售策略中的數(shù)據(jù)化管理　　

6.1　渠道策略的數(shù)據(jù)化管理　
6.2　會(huì)員策略的數(shù)據(jù)化管理　　
6.3　競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析　
6.4　營(yíng)運(yùn)策略的數(shù)據(jù)化管理　　
6.5　案例分享　　

第 7 章　必知必會(huì)的數(shù)據(jù)分析方法　　

7.1　數(shù)據(jù)分析的立體化　
7.2　數(shù)據(jù)沒有可對(duì)比性就沒有數(shù)據(jù)分析　
7.3　常用的數(shù)據(jù)分析方法　
7.4　數(shù)據(jù)展示也是一種分析方法　　

第 8 章　如何建立數(shù)據(jù)化管理模型　

　
8.1　數(shù)據(jù)化管理應(yīng)用模板　
8.2　搭建數(shù)據(jù)化管理模板必會(huì)的Excel十大技巧　　

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6月12日，數(shù)字資產(chǎn)投資峰會(huì)：金融科技區(qū)塊鏈支持可持續(xù)發(fā)展-北京站即將開始，期待我們的見面

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的17位企业老总及行业大腕联袂推荐——《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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