【數據猿導讀】本書通過講述兩個年輕人在大公司銷售、商品、電商、數據等部門工作的故事，用大量案例深入淺出地講解了數據意識和零售思維

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本書為數據猿推出的《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。

學習數據分析是為了應用在我們的工作生活中，零售與我們生活的關系最密切，今天為大家推薦一本有關零售行業數據分析的書。在給大家推薦書之前，先出兩道題考考大家，請大家在不用計算器的前提下30秒內選擇出下面這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

……

算出來了嗎？杰克歐巴教大家幾個小竅門快速識別真假數值？

尾數法：只看最后一位數字，尾數相互加減乘除后的結果必須滿足對應的算術規律。例如①所示，我們可以快速判斷尾數應該是6，所以ACD肯定是錯誤的。

首位法：只看每個數值的第一個數字，相乘或相加，結果需要滿足或近似滿足四則運算規律。例如所示，首位數字近似于4乘以7，計算結果②應該靠近且小于28，所以BCD是錯誤的。

數位法：通過數每個數值的位數來判斷計算結果是否正確。例如所示，4位數乘以3位數結果應該是6或者7位，而③題中的兩個數值偏小，所以結果應該是6位。從而判斷ABC都是錯誤值。

極值法：在求和運算中，最大值左右了運算結果，所以通過對比最大值和運算結果大致就能做出判斷。例如④利用此法很容易就能判斷ABD是錯誤的。

今天為大家推薦的《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》就是書中杰克歐巴的獨家講義。

內容簡介

本書通過講述兩個年輕人在大公司銷售、商品、電商、數據等部門工作的故事，用大量案例深入淺出地講解了數據意識和零售思維。作者將各種數據分析方法融入到具體的業務場景中，最終形成數據化管理模型，從而幫助企業提高運營管理能力。書中的全部案例均基于Excel，每個人都能快速上手應用并落地。

作者簡介

黃成明 擁有15年的銷售及數據分析經驗，歷經美國強生公司、妮維雅公司、雅芳公司和鼎盛時期的諾基亞公司。目前是數據化管理的咨詢顧問和培訓師。他獨立研發了基于周銷售權重指數的零售管理模型，可以有效地進行目標管理、銷售預測、客流預估、促銷評估、銷售預警等。

大咖推薦

很早就和黃老師認識并合作了，一直很欣賞他對商業的理解度。現在終于看見他將自己的智慧整理成了一本書，有理論也有實踐，有零售思維也有數據意識，有營運規劃也有策略分析。作為企業經營者，最怕只有數據卻沒有產生價值，這本書可以幫助零售從業者提高對數據的認識，并且用數據提高營運管理深度。

——徐宇，赫基國際集團，CEO

這是我讀過的接地氣的數據化管理著作，聚焦于通過數據分析幫助策略落地。本書提到的零售策略，我在家樂福及華潤萬家零售實戰中都用到過，受益匪淺。其中關于客戶驅動及競爭分析的方法論，在目前電商的激烈競爭中，依然適用，甚至不可或缺。

　——蔣涇，唯品會，高級副總裁

本書通過幾個人對實際業務的探討展開了數據驅動業務的有趣旅程。既有數據分析邏輯、基礎指標計算和對比方法，又具備數據分析技巧，涵蓋數據分析從入門到高級再到精深的各個階段，其中數據分析立體化無疑是數據分析的重要指導思想，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現立體化的思考，為數據分析從業者提供很好的思路和借鑒。在立體化邏輯的基礎上，再從不同維度的數據指標組合中找尋業務解釋，為企業提供更多的決策和效率優化依據！

——羅盎，微博數據中心，總監

大數據時代已悄然來臨，那些默默沉睡在服務器上的陳年舊數一夜間身價倍增?，F在市面上已經有很多關于大數據、數據挖掘等的各類書籍了，本書卻非常新穎和務實地聚焦在"如何利用數據及數據挖掘分析方法來支持企業各項管理工作"。而這種視角，對于我們連鎖零售百貨公司非常有價值。新世界百貨從1993年來大陸開店，至今已經有21年的歷程，在我們的后臺服務器上積累了海量的中國各個城市消費者的消費記錄，同時我們已經擁有超過300萬的VIP會員，他們21年的消費行為、消費習慣，以及這種行為和習慣的變遷，都刻錄在存儲器上。我們一直在思考如何挖掘這些堪比石油的數據礦。本書的問世給我們帶來了一種欣喜和嘗試的沖動。　

——王寶軍，新世界百貨中國有限公司企業管理服務部，總經理

優秀的數據分析師要求五懂，即要懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂設計，本書為五懂結合應用的結晶。

——張文霖，《誰說菜鳥不會數據分析》作者

讀者評價

目錄

第 1 章　什么是數據化管理　

　
1.1　“聰明”的銷售人員　　
1.2　數據化管理的概念　　
1.3　數據化管理的意義　　
1.4　數據化管理的四個層次　　
1.5　數據化管理流程圖　　
1.6　數據化管理應用模板　　

第 2 章　尋找零售密碼　

　
2.1　周權重指數　　
2.2　周權重指數的應用　　
2.3　神奇的黃氏曲線——單位權重（銷售）值曲線　　
2.4　案例及應用——數據化排班　　

第 3 章　銷售中的數據化管理　　

3.1　銷售都是追蹤出來　　
3.2　常用的銷售分析指標　　
3.3　提高銷售額的杜邦分析圖　　
3.4　促銷中的數據化管理　　
3.5　案例及應用　　

第 4 章　商品中的數據化管理　　

4.1　常用的商品分析指標　　
4.2　常用的商品分析方法　　
4.3　商品的關聯銷售分析　　
4.4　商品的庫存管理　　
4.5　商品的利潤管理　　
4.6　案例分享　

第 5 章　電子商務中的數據化管理

　　
5.1　數據分析是電商營運的指路明燈　　
5.2　電商數據分析指標　　
5.3　流量及會員數據分析　　
5.4　案例分析　　

第 6 章　零售策略中的數據化管理　　

6.1　渠道策略的數據化管理　
6.2　會員策略的數據化管理　　
6.3　競爭對手分析　
6.4　營運策略的數據化管理　　
6.5　案例分享　　

第 7 章　必知必會的數據分析方法　　

7.1　數據分析的立體化　
7.2　數據沒有可對比性就沒有數據分析　
7.3　常用的數據分析方法　
7.4　數據展示也是一種分析方法　　

第 8 章　如何建立數據化管理模型　

　
8.1　數據化管理應用模板　
8.2　搭建數據化管理模板必會的Excel十大技巧　　

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6月12日，數字資產投資峰會：金融科技區塊鏈支持可持續發展-北京站即將開始，期待我們的見面

總結

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》...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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