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编辑推荐

一本被世界院校教授、商场精英联袂推荐的书，具有以下特点：
1.将视角集中于大数据在市场营销领域的应用，内容精专，对于大数据在市场营销实践具有理论指导意义；
2.从为客户创造价值和为公司创造价值两个角度，分析大数据的应用，视角独特，具有很强可操作性；
3.提出了传统数据分析和大数据分析两种数据分析方法路线，具有启发性；
4.此外，还讨论了大数据在市场营销应用中的一些实际问题，如顾客隐私问题、数据安全问题、数据可视化问题等，对于大数据分析在实际市场营销工作中具有重要的现实意义。

内容简介

《大数据分析 创造价值 做聪明的市场决策》着重讨论大数据在市场营销的两个核心应用领域如何产生价值，即如何通过大数据分析来为客户提供价值以及为企业创造价值。本书从了解数据分析到特定的分析方法，再到如何提升数据分析能力，并为市场营销战略规划和战略分析提供具有了可操作性的解决方案，包括新兴大数据技术、故事讲解以及可视化，全书内容丰富，翔实，穿插了许多经典案例分析，具有高度的实用性。

作者简介

Peter C. Verhoef是荷兰格罗宁根大学经济与商业学院市场营销系教授。他还在奥斯陆的挪威商学院担任客座教授。

Edwin Kooge是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。他不仅是一位务实的、拥有超过25年分析经验的数据分析师，还是注重结果的顾问和企业家。

Natasha Walk是荷兰Metrixlab公司大数据分析的联合创始人之一。她是一名拥有超过20年应用分析经验的数据黑客、分析师和人才教练。

目录

第 1 章　大数据挑战 //001
介绍 //002
数据大爆炸 //002
大数据成为常态，但是…… //004
我们的目标 //004
我们的方法 //005
导读 //006
注解 //007

第 2 章　用大数据分析创造价值 //009
介绍 //010
大数据价值创造模型 //011
大数据性能 //012
文化的作用 //014
大数据分析 //015
从大数据分析到价值创造 //018
用价值创造模型指导本书 //022
结论 //023
2．1　客户价值指标 //024
介绍 //024
市场指标 //025
新型大数据市场指标 //026
新型大数据指标 //031
客户指标 //034
新型大数据客户指标 //039
社会价值指标 //040
公司应该收集所有V2C指标吗 //041
结论 //042
注释 //042
2．2　公司价值指标 //043
介绍 //043
市场指标 //044
客户指标 //048
客户生命周期价值 //051
新型大数据指标 //059
结论 //063
注释 //063

第 3 章　数据无处不在 //065
介绍 //067
数据源和数据类型 //067
大数据时代下运用不同数据源 //076
数据仓库 //078
数据库结构 //078
数据质量 //080
缺失值和数据融合 //081
结论 //082
3．1　数据集成 //082
介绍 //083
集成数据源 //083
处理不同数据类型 //085
大数据时代的数据集成 //089
结论 //093
3．2　客户隐私和数据安全 //093
介绍 //094
为什么隐私是个大问题 //094
什么是隐私 //095
客户和隐私 //096
政府和隐私立法 //096
隐私和道德 //097
隐私政策 //098
隐私及内部数据分析 //100
数据安全 //101
结论 //103
注释 //103

第 4 章　大数据如何改变分析学 //105
介绍 //107
分析学的力量 //107
不同的复杂程度 //108
市场分析的大致类型 //109
大数据分析策略 //111
大数据如何改变分析学 //115
分析学中通用大数据变化 //119
结论 //124
4．1　经典数据分析 //125
介绍 //125
分析概述 //126
经典1：报告 //126
经典2：剖析 //129
经典3：迁移分析 //134
经典4：客户细分 //139
经典5：趋势分析，市场和销售预测 //145
经典6：属性重要性分析 //153
经典7：个体预测模型 //160
结论 //169
注释 //169
4．2　大数据分析 //170
介绍 //170
大数据领域1：网站分析 //171
大数据领域2：客户旅程分析 //174
大数据领域3：归因模型 //178
大数据领域4：动态瞄准 //181
大数据领域5：大数据集成模型 //185
大数据领域6：社群聆听 //190
大数据领域7：社交网络分析 //194
新兴技术 //198
结论 //199
注释 //199
4．3　通过讲故事和可视化创造影响 //200
介绍 //200
创造影响失败的因素 //202
讲故事 //203
可视化 //207
选择图表类型 //209
结论 //217
注释 //219


第 5 章　成功构建大数据的能力 //221
介绍 //222
向成功创造分析能力方向转型 //224
组成1：流程 //227
组成2：人力 //231
组成3：系统 //235
组成4：组织 //243
结论 //248
注释 //248

第 6 章　每个商业都拥有大数据，来运用它们吧 //249
介绍 //250
案例1：能源公司的客户生命周期价值计算 //251
案例2：保险公司大数据合成的整体营销途径 //254
案例3：实现在线零售商相关个性化的大数据分析 //257
案例4：在线零售商归因模型 //262
案例5：通信供应商初始社交网络分析 //264
结论 //266
注释 //267

第 7 章　总结思考和学习要点 //269
总结思考 //270
学习要点 //271

缩略语 //275
参考文献 //279
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