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好習慣,解決大問題:流程改進和問題解決能手的10個習慣
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本書內容包括流程改進和問題解決能手的的好習慣、應該知道和規(guī)避的壞習慣、流程改進和問題解決能手的的訓練方式、流程改善模式的局限性。具體共有六章,分別是問題解決能手的10個習慣、壞習慣之門外菜鳥、壞習慣之新手誤區(qū)、習慣養(yǎng)成及領導力、看清現(xiàn)實——來自組織的約束、看清現(xiàn)實——思考的局限。本書面向職場新人和新晉管理者,針對流程改善和問題解決,區(qū)別于常見的方法論書籍,本書側重于人的行為習慣,角度新穎。方法類的流程改進、問題解決書籍比較常見,介紹工具和步驟,如麥肯錫的四步法。這些方法類的假設是,人如果使用這些方法和工具模型,就會立刻提高流程改進和問題解決的能力和效果。而實際上,這對手頭的工作并沒有什么直接的作用和幫助。不是知識、方法、模型不好,而是許多人的基本行為,就與問題解決的要求不匹配,好方法起不了作用。本書就是強調這些基本的行為。少談方法和理論,著眼于行為習慣,就會立刻產生積極的效果,實用性高。關于基本行為的完整闡述,目前是市場上同類書籍的一個盲區(qū)。對于職場新人,還是工作多年的資深人士,本書都有很強的指導作用。對于管理者,本書的視角提供了指導團隊成員的方式,非常有助于團隊能力的提高。

李震宇 ·一般管理 ·8.9萬字

Python電商數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
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這既是一本能帶領讀者零基礎快速掌握Python數(shù)據(jù)分析方法與流程的工具書,又是一本從電商出發(fā)指導讀者解決各類數(shù)據(jù)分析問題的實用指南。首先,本書以Python數(shù)據(jù)分析中使用率極高的Pandas為切入點,注重對數(shù)據(jù)分析思維和技能的培養(yǎng),詳細講解了Pandas的操作以及數(shù)據(jù)分析的方法,可覆蓋80%以上的數(shù)據(jù)分析應用場景,為數(shù)據(jù)分析師打下堅實基礎。然后,本書以電商這個廣大讀者熟知且普適性極強的業(yè)務領域為依托,通過大量案例講解了報表自動化、行業(yè)機會挖掘、用戶分層、用戶分群、用戶偏好分析、同期群分析、指標波動歸因分析、品牌分析等8大電商場景的數(shù)據(jù)分析方法,理論與案例深度融合。本書以實用為本,聚焦重點,Python數(shù)據(jù)分析常用的高頻功能不到Python數(shù)據(jù)分析能力的20%,本書去繁就簡,只專注于能解決大部分問題的重點模塊。本書以實戰(zhàn)制勝,案例牽引,從表層直觀地看,這些案例能解決各種電商業(yè)務問題;從深層仔細地分析,作者的本意實則是通過對這些案例抽絲剝繭,手把手教讀者在實戰(zhàn)中掌握數(shù)據(jù)分析的通用思維、方法和技能。所以,如果你是關注電商業(yè)務的數(shù)據(jù)分析師,本書針對常見電商數(shù)據(jù)分析場景給出了具體的方法和解決方案,可照搬使用;如果你是一位沒有任何數(shù)據(jù)分析基礎的小白,這本書更加適合你,不僅能快速掌握數(shù)據(jù)分析的基本思維和方法,而且能在大量案例中獲得實戰(zhàn)技能和經驗。

周志鵬 ·電子商務 ·9萬字

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