本书介绍了数据驱动下管理咨询决策机制、数据科学基本原理及管理活动中数据科学的应用，分析了大数据时代管理咨询面临的新形势、新问题，并在数据科学技术的基础上提出了管理决策工作的优化方法。本书研究方向探索性突出，作者研究功底扎实，行文深入浅出，具有良好的实践应用效果和理论指导意义，可为管理咨询决策理论研究人员和相关行业实践工作者提供借鉴参考。

第1章 管理咨询行业分析
1.1 定义和市场细分
1.1.1 价值主张
1.1.2 行业生命周期
1.1.3 按服务细分
1.1.4 按部门细分
1.1.5 按地理位置细分
1.2 成功要素
1.3 竞争格局
1.3.1 竞争的基础
1.3.2 新信息技术的兴起
1.3.3 主要参与者
1.4 运营和价值网络
第2章 大数据在管理咨询领域的发展前景
2.1 管理咨询行业的总体展望
2.2 大数据在管理咨询领域的发展前景
2.2.1 管理咨询中整合大数据的利于因素
2.2.2 抑制管理咨询中大数据发展的因素
2.3 未来如何：情景分析
第3章 咨询方法工具箱
3.1 组织发展
3.1.1 战略规划
3.1.2 创新
3.1.3 重新设计
3.1.4 场景规划
3.1.5 头脑风暴
3.1.6 资源配置
3.1.7 成本优化
3.1.8 裁员
3.2 消费者市场研究
3.2.1 文献研究
3.2.2 消费者细分
3.2.3 调查
3.2.4 焦点小组
3.2.5 访谈
3.2.6 大数据分析
3.2.7 定价
3.3 竞争情报
3.3.1 供应链管理
3.3.2 尽职调查
3.3.3 标杆学习
3.3.4 外包
3.3.5 并购
第4章 客户-咨询师间的互动
4.1 关系的本质
4.1.1 全局：理论模型
4.1.2 实践中的模型
4.2 关于客户的期望：为什么聘请咨询师
4.3 道德标准
4.4 首次会谈：明确案例和目标
4.4.1 首次会谈的目标
4.4.2 咨询师向客户提的问题样本
4.4.3 客户对咨询师提出的问题样本及回应
4.5 咨询师与客户间的合作
4.5.1 明确目标
4.5.2 开展管理咨询活动
4.5.3 实施管理咨询建议
4.6 完成管理咨询任务
4.6.1 准备幻灯片
4.6.2 交付演示文稿
第5章 咨询案例的结构
5.1 如何设计定制化结构
5.2 “放之四海皆准”的建议
5.3 盈利框架
5.4 定价框架
5.5 运营
5.6 增长与创新
5.7 兼并与收购
5.8 风投和初创企业
第6章 数据科学的原理：入门
6.1 基本数学工具及概念
6.2 基本概率工具与概念
6.3 数据探索
第7章 数据科学的原理：高阶
7.1 信号处理：滤波和降噪
7.2 聚类
7.3 计算机模拟和预测
7.3.1 时间序列预测
7.3.2 有限差分模拟
7.3.3 蒙特卡罗取样
7.4 机器学习和人工智能
7.4.1 模型和算法概述
7.4.2 模型设计与验证
7.4.3 自然语言人工智能
7.5 案例1：制药研发中的数据科学问题
7.6 案例2：客户流失数据科学项目
第8章 管理咨询战略的原理：入门
8.1 管理咨询战略的定义
8.2 管理咨询战略的执行
8.3 管理咨询关键战略概述
8.3.1 专业化与聚焦
8.3.2 五力模型
8.3.3 价值链和价值网络
8.3.4 整合
8.3.5 投资组合战略
8.3.6 协同作用
8.3.7 安索夫增长矩阵
8.3.8 创新战略
8.3.9 信息发布
8.4 营销战略
8.4.1 消费者细分
8.4.2 市场分析
8.4.3 竞争分析
8.4.4 市场定位
8.4.5 标杆管理
第9章 管理咨询战略的原理：高阶
9.1 职能层战略
9.1.1 绩效战略
9.1.2 质量管理
9.1.3 运营战略
9.1.4 信息技术战略
9.1.5 重整战略
9.1.6 裁员战略
9.2 业务层战略
9.2.1 营销战略
9.2.2 小企业创新战略
9.3 公司层战略
9.3.1 资源配置组合战略
9.3.2 外包战略
9.3.3 并购战略
9.3.4 合作与共存战略
结论
参考文献