![]() 作者:桑文锋 出版社: 电子工业出版社 出版年: 2018-3 页数: 216 定价: 49 装帧: 平装 ISBN: 9787121334511 内容简介 · · · · · ·本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南,从作者的百度大数据工作说起,完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。详解大数据本质、理念与现状,围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标,深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地,并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践,从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值,全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。 本书贴近企业真实场景,兼具权威性与前瞻性,是广泛适用的普及读物,适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。 作者简介 · · · · · ·桑文锋,神策数据创始人兼CEO,浙江大学计算机科学与技术专业硕士,在百度任职8年,从无到有构建了百度用户日志大数据平台,覆盖数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎及数据可视化等。历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理,2015年4月离职创建神策数据,针对企业客户推出用户行为分析产品——神策分析,帮助企业实现数据驱动。2017年7月,桑文锋荣获第六届中国财经峰会“2017最佳青年榜样”荣誉。 此外,神策数据联合创始人兼CTO曹犟,神策数据联合创始人兼首席架构师付力力,神策数据资深算法工程师邹雨晗,神策数据架构师房东雨,神策数据算法工程师韩越,神策数据数据分析总监陈新祥,神策数据用户行为洞察研究院负责人张乔,以及神策数据分析师高娜、薛创宇、李金霞、朱静芸均参与了此书的写作。 目录 · · · · · ·第1章 从百度大数据工作的经历说开 / 1百度数据板块:网页数据和用户行为数据 / 3 搜索引擎发展 / 4 用户行为分析践行:百度知道的回答量提升 7.5% / 5 从零到一构建百度大数据分析平台 / 6 数据源与 Event 模型的重要性 / 9 · · · · · ·() 第1章 从百度大数据工作的经历说开 / 1 百度数据板块:网页数据和用户行为数据 / 3 搜索引擎发展 / 4 用户行为分析践行:百度知道的回答量提升 7.5% / 5 从零到一构建百度大数据分析平台 / 6 数据源与 Event 模型的重要性 / 9 大数据是屠龙术 / 10 第2章 大数据思维与数据驱动 / 11 大数据的概念 / 14 大数据之“大” / 14 大数据之“全” / 15 大数据之“细” / 16 大数据之“时” / 16 大数据的本质 / 17 数据驱动理念与现状 / 20 数据驱动的价值 / 20 企业内部数据驱动现状 / 21 理想的数据驱动 —— “流” / 23 大数据时代到来的条件 / 24 数据采集能力增强 / 25 数据处理能力增强 / 26 数据意识的提升 / 27 第3章 数据驱动的环节 / 29 数据采集与埋点 / 32 数据采集的现状 / 32 数据采集遵循法则 / 34 科学的数据采集和埋点方式 / 36 数据的准确性 / 40 数据建模 / 44 数据模型与建模 / 44 多维数据模型 / 46 多维事件模型 / 49 多维事件模型的探索经历 / 52 数据分析方法 / 55 行为事件分析 / 55 漏斗分析 / 58 留存分析 / 61 分布分析 / 64 点击分析 / 67 用户路径 / 73 用户分群 / 75 属性分析 / 80 指标体系构建 / 82 第一关键指标法 / 82 海盗指标法 / 86 第4章 数据驱动产品和运营决策 / 89 数据驱动运营监控 / 91 用户获取(Acquisition) / 91 激活(Activation) / 92 留存(Retention) / 97 引荐(Referral) / 99 营收(Revenue) / 101 数据驱动产品改进和体验优化 / 102 数据驱动商业决策 / 104 数据驱动落地企业,要从管理者做起 / 106 数据驱动商业决策的价值 / 108 第5章 数据驱动产品智能 / 109 数据平台及用户智能 / 114 如何计算热门榜单 / 114 客服系统中的行为数据 / 114 为什么需要数据平台 / 115 数据平台提供的能力 / 116 数据应用与用户智能 / 119 基于用户行为数据的用户智能应用 / 119 用户智能分类:基于规则与机器学习 / 123 用户智能应用——用户画像 / 132 两种用户画像:User Persona与User Profile / 132 用户画像(User Profile)标签体系的建立 / 135 用户智能应用——个性化推荐 / 139 个性化推荐的概念 / 139 架构实现 / 140 数据流 / 142 业务分析与模型选择 / 143 实验与迭代 / 144 第6章 各行业实践数据分析全过程 / 147 互联网金融数据驱动实践 / 149 实践案例 / 150 企业服务数据驱动实践 / 158 数据驱动能够为企业服务做什么 / 159 面临的挑战 / 160 数据应用的阶段 / 161 实践案例 / 168 零售行业数据驱动实践 / 175 实践案例 / 176 电子商务数据驱动实践 / 186 打破企业发展经营困局:从粗放式到精细化 / 186 电商企业数据驱动瓶颈 / 187 实践案例 / 187 写在最后的话 / 197 · · · · · · () |
好评!有一本神奇的新书!
很多历史的细节。
非常好的一本书,值得拥有。
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