彼得·范霍夫、埃德温·库奇、娜塔莎·沃克著的这本《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。

新的数字世界产生的数据量正在以令人难以想象的速度增长，关乎我们所有人。如果企业不能制定应对大规模且复杂数据的策略来为企业和客户创造价值，那么数据再多都是无用的。《大数据分析（创造价值做聪明的市场决策）》提供了一个利用大数据分析目有理论支撑的路线图，令人耳目一新。

作者彼得·范霍夫、埃德温·库奇、娜塔莎·沃克表达了关于大数据细致入微的观点：大数据的存在本身并不是一场革命，它更像是近几十年来由于技术发展而引起的日益普及的数据演变。基于作者广泛的学术知识和丰富的实践经验，本书旨在为管理人员和分析师讲述如何从现有新的大数据中创造价值以及实用的案例分析。

这是一本将数据和分析结合到特定的目标和流程的实用性很强的书，对于数据分析、市场研究和客户关系管理的学生和专家来说值得深读。

第1章 大数据挑战

介绍

数据大爆炸

大数据成为常态，但是……

我们的目标

我们的方法

导读

注解

第2章 用大数据分析创造价值

介绍

大数据价值创造模型

大数据性能

文化的作用

大数据分析

从大数据分析到价值创造

用价值创造模型指导本书

结论

 2.1 客户价值指标

介绍

市场指标

新型大数据市场指标

新型大数据指标

客户指标

新型大数据客户指标

社会价值指标

公司应该收集所有V2C指标吗

结论

注释

 2.2 公司价值指标

介绍

市场指标

客户指标

客户生命周期价值

新型大数据指标

结论

注释

第3章 数据无处不在

介绍

数据源和数据类型

大数据时代下运用不同数据源

数据仓库

数据库结构

数据质量

缺失值和数据融合

结论

 3.1 数据集成

介绍

集成数据源

处理不同数据类型

大数据时代的数据集成

结论

 3.2 客户隐私和数据安全

介绍

为什么隐私是个大问题

什么是隐私

客户和隐私

政府和隐私立法

隐私和道德

隐私政策

隐私及内部数据分析

数据安全

结论

注释

第4章 大数据如何改变分析学

介绍

分析学的力量

不同的复杂程度

市场分析的大致类型

大数据分析策略

大数据如何改变分析学

分析学中通用大数据变化

结论

 4.1 经典数据分析

介绍

分析概述

经典1：报告

经典2：剖析

经典3：迁移分析

经典4：客户细分

经典5：趋势分析，市场和销售预测

经典6：属性重要性分析

经典7：个体预测模型

结论

注释

 4.2 大数据分析

介绍

大数据领域1：网站分析

大数据领域2：客户旅程分析

大数据领域3：归因模型

大数据领域4：动态瞄准

大数据领域5：大数据集成模型

大数据领域6：社群聆听

大数据领域7：社交网络分析

新兴技术

结论

注释

 4.3 通过讲故事和可视化创造影响

介绍

创造影响失败的因素

讲故事

可视化

选择图表类型

结论

注释

第5章 成功构建大数据的能力

介绍

向成功创造分析能力方向转型

组成1：流程

组成2：人力

组成3：系统

组成4：组织

结论

注释

第6章 每个商业都拥有大数据，来运用它们吧

介绍

案例1：能源公司的客户生命周期价值计算

案例2：保险公司大数据合成的整体营销途径

案例3：实现在线零售商相关个性化的大数据分析

案例4：在线零售商归因模型

案例5：通信供应商初始社交网络分析

结论

注释

第7章 总结思考和学习要点

总结思考

学习要点

缩略语

参考文献