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世界读书日马上就要到了，天南地北的朋友们，你们的精神粮仓是不是要趁机储存一下“余粮”？
今天小编诚意奉献《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》一书，帮你锻炼信息超载时代的数据思维~
编者按：当下，大数据不仅仅是代表着一种技术，更多是代表着一种新的思考、思维方式。仓剑提出的数源思维有三重境界：没数—有数—驭数，让人眼前一亮，这本书值得大家去读去品。
作者简介 | 仓剑
米饭科技创始人，前新浪微博数据中心资深数据分析师，新浪学堂培训师，数据驱动课题组组长。前赛迪顾问软件产业研究总监、总经理。在近20年的职业生涯中，先后从事软件售前、战略咨询顾问、行业分析师、数据分析师等工作，最后自己创业，这是一条从业务走向数据再回到业务的职业道路，仓剑将其结成一份工作总结，形成此书。
【内容简介】
本书为非专业数据技术人员提供了一种有效利用数据解决问题的思维方法——数源思维。这种方法的简单描述，就是“从业务中来，回业务中去”。本书的上篇使用实例和典故详解了数源思维内涵和四个操作步骤。下篇同样以实例方式展示了数源思维如何在各部门的业务中发挥威力，并将企业策略制定工作从传统被动、慢速、静态的方式转变为主动、快速、动态的方式。
本书可以帮助企业市场、产品、运营等业务管理者建立或提升数据导向的业务问题解决能力，可以帮助战略规划或中高层管理者提升数据导向的战略分析能力，同时本书也可以作为商学院高年级学生的思维方法学习与训练用书。阅读本书不需要任何高等数学或统计学基础。
【编辑推荐】
作者20年执着专研，勇敢实践的真实分享。
写给非专业数据技术从业人员利用数据解决问题的思维方法。
读者对象：管理者、咨询师、行业分析师、产品经理、运营经理、市场营销人员等。
▲名人推荐
· 《数源思维》从收集、整理数据的角度出发，给出了分析的思维方法，并应用于企业内部管理中。从“问、拆、解、谋”几步入手，描绘了数源思维的过程。该书列举了大量生动的案例，文笔风趣，通俗易懂，是部开卷有益的书籍！ ——中国移动大数据总设计师·段云峰
· 在十年互联网产品生涯中，我每天睡醒第一眼就是看产品和运营数据。2016年，我开始创业做食品行业，依靠数据决策让抱抱堂爆米花在一年里成长为年销售额3亿元的爆款单品。《数源思维》一书从零开始，讲述了数据的产生和运营。从业务操作到数据化战略思维，由浅入深传授了业务导向的数据化思维方法。当公司经营数据产生一点波动，你的大脑就能在几分钟内做出业务判断和策略调整时，恭喜你，你已学会数源思维了。 ——抱抱堂联席 CEO、前新浪微博产品副总经理·林水洋
附录1：【本书目录】
上篇 解密数源思维
第 1 章 数源视角下的三重境界2
只见业务不见数；又见业务又见数；只见业务不见数……
数据及其处理技术是招式，当忘掉招式的时候，就是练成数源思维秘籍的时候。
1.1 没数2
1.2 有数4
1.3 驭数 6
1.4 数据就像金箍棒9
1.5 数源思维的战略性12
第 2 章 数源思维不是什么15
数源思维是大数据思维吗？是数据化管理吗？是商业统计分析吗？是一种数学应用吗？既是，也不是。这些都是数源思维的招式，如果没有它们，则不能解决任何实际问题。但这其中任何一招都构不成数源思维。
2.1 数源思维不等于数据思维15
2.2 数源思维不等于考古发掘20
2.3 数源思维不等于数学逻辑22
2.4 数源思维不等于 KPI 思维24
2.5 数源思维的四步曲27
第 3 章 问，数源思维与产品思维、用户思维32
提问——将业务问题转化为数据问题是数源思维第一步的核心任务。
实现这一任务的路径和方法可以有多种，但最终要实现的目标是一致的。
3.1 三类思维的关系32
3.2 提问要点39
3.3 不要搞错决策对象43
第 4 章 拆，问题的拆分46
拆分——第一步中定义好的问题往往因为比较宏观而无法直接着手解决，我们就需要将其拆分为更微观的细节问题，进而再去寻找细分问题的解答方法。
4.1 从整到分，从分到整46
4.2 结构化拆分问题的方法50
4.3 相亲看眼缘吗55
4.4 相关问题的转换59
4.5 攻击要害60
4.6 问题的时空转换61
第 5 章 解，设计解决问题64
解答——当问题已经足够明确和细分，能着手开始解决后，我们就进入了“解”的步骤。在解答问题的整个过程中与思维密切相关的是方法、算法设计。
5.1 问题类型64
5.2 定性问题的测量方法67
5.3 全局问题的局部算法73
5.4 大问题的逐步求精76
5.5 难测问题的替代算法82
5.6 利用实验创造数据87
第 6 章 谋，数源思维与科学思维、人文思维93
科学思维——探究客观之理，做令人信服之论；
人文思维——抒发主观之情，记感人情怀之述。
6.1 科学思维与数据说服93
6.2 人文思维与数据感人99
6.3 推理说服与想象感人104
6.4 要有一个好故事107
6.5 符合视觉需求116
第 7 章 认识数据的局限和代价130
要用好数据这项工具，除了要知道它的优势，还必须清楚在现有条件下它的劣势，从而避免应用时的偏颇。但从总的趋势来说，机器利用数据做出的判断越来越精准，比如下面第一节讲到的人脸识别例子，在最新的人机大战中，机器又实现了超越。
7.1 非结构化数据的局限130
7.2 非直观化数据的代价134
7.3 结果影响行为的困扰137
下篇 打通任督二脉
第 8 章 什么叫接地气的战略142
要形成企业战略，观察的角度和思考的维度应该如何选择？是要观察外部环境，还是应该考察内部资源；是要静态的分析，还是应该动态的调整？对于这些问题的解答虽然并无定论，一直在发展变化，但还是存在一个相对确定的总体趋势。
8.1 内外动静两相宜142
8.2 自下而上藏乾坤150
8.3 互联网金融要从隔壁起，不信你问“马爸爸”156
第 9 章 如何看透产业、行业160
产业和行业的状态及其发展是企业进行战略思考时最重要的外部环境信息。同时，因为它们是企业运行的直接环境，企业中多个部门的业务是与这两者有直接的接触，所以对它们的观察和感知就有条件融入这些一线部门的业务中。
9.1 企业、行业、产业、市场，你分得清吗160
9.2 一箭射穿产业迷雾167
9.3 照亮行业的太极图172
9.4 看透产业、行业的太极剑178
9.5 总裁问题人人可解179
第 10 章 市场/销售部门如何替总裁分忧185
市场部的业务直接与用户和市场接触，在工作中会将大量市场数据带入企业，有效利用这些数据就能形成战略分析信息。销售部会将竞争对手信息带入企业，从而帮助企业了解行业竞争态势，分析自身优劣势。
10.1 吹动市场的三叶扇185
10.2 魔道相争修出正果193
10.3 市场争夺中的知彼之道200
第 11 章 产品部门如何替总裁分忧205
产品设计和开发部门的工作涉及产业、行业和用户需求，因此会不断将相关数据、信息带入企业。利用好这些数据、信息就能提高战略思考的动态能力。
11.1 产品更新中也能探知机遇与威胁205
11.2 书名竟然可以这么取208
11.3 顺藤摸瓜理解用户需求215
第 12 章 运营部门如何替总裁分忧219
运营部门是企业中与用户互动最频繁最密切的业务单元，因此运营工作会持续产生有关用户、需求的丰富数据。对于这些数据的有效利用，就能形成判断市场机遇、威胁的信息，从而支持动态的战略思考。
12.1 阅尽亿万用户只用一眼219
12.2 如何释放深藏在人与人之间的核能225
12.3 马云屡败屡战背后的骇人趋势232
第 13 章 总裁的决策239
一线业务的信息有了以后，如何进行汇总、整合、分析，从而形成战略？
13.1 四部门替总裁分了多少忧239
13.2 数据/规划部门粉墨登场242
13.3 上下通达独孤求败244
后记246
鸣谢248
参考文献249
图索引253
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