Business Analytics 1st Edition - Combining data, analysis and judgement to inform decisions

Phân tích kinh doanh
Kết hợp dữ liệu, phân tích và phán đoán để đưa ra quyết định
Sách giáo khoa mới này tập trung vào cách sử dụng dữ liệu và phân tích để giúp cung cấp thông tin cho việc ra quyết định của tổ chức trong toàn doanh nghiệp bằng cách bổ sung cho khả năng đánh giá của con người.

Áp dụng cách tiếp cận mang tính thực tế cao, nó bao gồm các trường hợp sử dụng chính cho phân tích trên các lĩnh vực kinh doanh khác nhau, bao gồm phân tích tiếp thị, phân tích nhân sự, phân tích hoạt động và phân tích tài chính. Cuốn sách ngắn gọn và dễ đọc này đưa ra cuộc thảo luận về các nguyên tắc cơ bản của dữ liệu, phân tích và trực quan hóa dữ liệu cũng như hiểu biết về trách nhiệm pháp lý và đạo đức khi làm việc với dữ liệu.

Các tính năng chính bao gồm:

• Họa tiết về phân tích trong thực tiễn cho thấy cách áp dụng dữ liệu và phân tích trong các tổ chức thực tế
• Các cuộc phỏng vấn qua video với các chuyên gia trong ngành mang lại những ví dụ sống động
• Nghiên cứu điển hình đang diễn ra và tập dữ liệu đi kèm cho phép bạn áp dụng những gì bạn đã học
Thích hợp cho sinh viên đại học và sau đại học nghiên cứu phân tích kinh doanh.

Mary Ellen Gordon là Giảng viên Chuyên môn Cao cấp/Giảng viên Cao cấp tại Trường Hệ thống Thông tin tại Đại học Victoria ở Wellington, New Zealand.

Acknowledgements
About the Author
Preface
Online Resources
1 How Data and Analytics Can Enhance Human Decision-Making in Organisations
What will you learn from this chapter?
What are business analytics?
Statistics Explainer: Populations and samples
What about judgement?
How data, analytics, and judgement can combine to enhance human decision-making in organisations
Planning analytics projects
Summary
Analytics in Practice: Using data to make decisions in a pandemic
Running Case Study: 4tE, part 1
Exercises
2 Why Organisational, Legal, Cultural, and Ethical Considerations Shape What Can and Should be Done With Data and Analytics
What will you learn from this chapter?
Organisational considerations
Legal considerations
Cultural considerations
Ethical considerations
Summary
Analytics in Practice: Opening New Zealand’s data – thoughtfully
Running Case Study: 4tE, part 2
Exercises
3 Preparing to Work With Data
What will you learn from this chapter?
Common categories and sources of organisational data
Statistics Explainer: Big Data
Matching data to questions and problems
How data is typically stored and structured
Challenges in building and preparing a dataset
Data cleaning
Statistics Explainer: Imputation
Types of variables, and why this matters
Summary
Running Case Study: 4tE, part 3
Exercises
4 Analysis Fundamentals
What will you learn from this chapter?
How to quantify qualitative data
Answering different types of questions with different types of data
Statistics Explainer: Normal distributions
How to implement different analytical techniques in Excel
How to use and interpret some basic statistical tests in Excel, and when they are relevant
Summary
Running Case Study: 4tE, part 4
Exercises
5 Communicating Analytical Results
What will you learn from this chapter?
Know your audience
Be clear about your objective
General data visualisation principles
Common forms of data visualisation
Assembling a collection of results into an accurate, insightful, coherent, and actionable narrative
Evaluating data-driven communications
Summary
Analytics in Practice: Showing future energy scenarios
Running Case Study: 4tE, part 5
Exercises
6 Marketing Analytics
What will you learn from this chapter?
Using analytics to evaluate market opportunities
Using analytics to understand customers
Using analytics to design and manage marketing communications
Using analytics to set prices
Using analytics to manage distribution channels
Using analytics to develop new products
Using analytics to group customers or potential customers
Summary
Analytics in Practice: Beautiful models rely on a good foundation
Running Case Study: 4tE, part 6
Exercises
7 HR/People Analytics
What will you learn from this chapter?
Using analytics to measure employee performance
Using analytics to monitor persity, equity, and inclusion (DEI)
Using analytics to see what employees are doing
Using analytics to assess the effectiveness of training
Using analytics to evaluate employee satisfaction
Using analytics to identify and recruit employees (talent acquisition)
Summary
Analytics in Practice: The perils and potential of people analytics
Running Case Study: 4tE, part 7
Exercises
8 Operational Analytics
What will you learn from this chapter?
Using analytics to manage supply chains
Using analytics to operate more sustainably
Using analytics for predictive maintenance
Using analytics to detect fraudulent activity
Using analytics to manage organisation-specific operations
Summary
Running Case Study: 4tE, part 8
Exercises
9 Financial Analytics
What will you learn from this chapter?
Using analytics to understand the financial consequences of marketing decisions
Using analytics to understand the financial consequences of HR decisions
Using analytics to understand the financial consequences of operational decisions
Using analytics to price risk
Using analytics to understand the financial position of an organisation overall (including competitors)
Summary
Analytics in Practice: Predicting the price of perils
Running Case Study: 4tE, part 9
Exercises
10 The Future of Data and Analytics
What will you learn from this chapter?
Technologies that have implications for the future of business analytics
Business analytics and you
Final thoughts
Analytics in Practice: Evolving analytics for augmented reality
Running Case Study: 4tE, part 10
Exercises
Glossary
References
Index