數據驅動：從方法到實踐

定　價：￥49.00

作　者：	桑文鋒著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	計算機?網絡數據庫

購買這本書可以去

ISBN：	9787121334511	出版時間：	2018-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	216	字數：

內容簡介

　　本書是從理論到實踐的全面且細致的企業(yè)數據驅動指南，從作者的百度大數據工作說起，完整還原其從零到一構建百度用戶行為大數據處理平臺經歷。詳解大數據本質、理念與現狀，圍繞數據驅動四環(huán)節(jié)——采集、建模、分析、指標，深入淺出地講述企業(yè)如何將數據驅動方案落地，并指出數據驅動的價值在于“數據驅動決策”、“數據驅動產品智能”。最后通過互聯網金融、電子商務、企業(yè)服務、零售四大行業(yè)實踐，從需求梳理、事件指標設計、數據接入階段、實際應用四大階段介紹數據驅動在不同領域的商業(yè)價值，全面展示大數據在各領域內的應用情況與趨勢展望。本書貼近企業(yè)真實場景，是廣泛適用的普及讀物，適合對大數據、數據驅動感興趣的企業(yè)高管、決策者、創(chuàng)業(yè)者、IT人員、營銷人員、產品經理、相關專業(yè)的學生等。

作者簡介

　　桑文鋒，神策數據創(chuàng)始人兼CEO，浙江大學計算機科學與技術專業(yè)碩士，在百度任職8年，從無到有構建了百度用戶日志大數據平臺，覆蓋數據收集、傳輸、元數據管理、作業(yè)流調度、海量數據查詢引擎及數據可視化等。歷任軟件工程師、高級軟件工程師、項目經理、高級項目經理、技術經理，2015年4月離職創(chuàng)建神策數據，針對企業(yè)客戶推出用戶行為分析產品——神策分析，幫助企業(yè)實現數據驅動。此外，神策數據聯合創(chuàng)始人兼CTO曹犟，神策數據聯合創(chuàng)始人兼首席架構師付力力，神策數據資深算法工程師鄒雨晗，神策數據架構師房東雨，神策數據算法工程師韓越，神策數據數據分析總監(jiān)陳新祥，神策數據用戶行為洞察研究院負責人張喬，以及神策數據分析師高娜、薛創(chuàng)宇、李金霞、朱靜蕓均參與了此書的寫作。

圖書目錄

第1章　從百度大數據工作的經歷說開　/ 1
百度數據板塊：網頁數據和用戶行為數據　/ 3
搜索引擎發(fā)展　/ 4
用戶行為分析踐行：百度知道的回答量提升 7．5%　/ 5
從零到一構建百度大數據分析平臺　/ 6
數據源與 Event 模型的重要性　/ 9
大數據是屠龍術　/ 10
第2章　大數據思維與數據驅動　/ 11
大數據的概念　/ 14
大數據之“大”　/ 14
大數據之“全”　/ 15
大數據之“細”　/ 16
大數據之“時”　/ 16
大數據的本質　/ 17
數據驅動理念與現狀　/ 20
數據驅動的價值　/ 20
企業(yè)內部數據驅動現狀　/ 21
理想的數據驅動 ―― “流”　/ 23
大數據時代到來的條件　/ 24
數據采集能力增強　/ 25
數據處理能力增強　/ 26
數據意識的提升　/ 27
第3章　數據驅動的環(huán)節(jié)　/ 29
數據采集與埋點　/ 32
數據采集的現狀　/ 32
數據采集遵循法則　/ 34
科學的數據采集和埋點方式　/ 36
數據的準確性　/ 40
數據建?！? 44
數據模型與建模　/ 44
多維數據模型　/ 46
多維事件模型　/ 49
多維事件模型的探索經歷　/ 52
數據分析方法　/ 55
行為事件分析　/ 55
漏斗分析　/ 58
留存分析　/ 61
分布分析　/ 64
點擊分析　/ 67
用戶路徑　/ 73
用戶分群　/ 75
屬性分析　/ 80
指標體系構建　/ 82
第一關鍵指標法　/ 82
海盜指標法　/ 86
第4章　數據驅動產品和運營決策　/ 89
數據驅動運營監(jiān)控　/ 91
用戶獲?。ˋcquisition）　/ 91
激活（Activation）　/ 92
留存（Retention）　/ 97
引薦（Referral）　/ 99
營收（Revenue）　/ 101
數據驅動產品改進和體驗優(yōu)化　/ 102
數據驅動商業(yè)決策　/ 104
數據驅動落地企業(yè)，要從管理者做起　/ 106
數據驅動商業(yè)決策的價值　/ 108
第5章　數據驅動產品智能　/ 109
數據平臺及用戶智能　/ 114
如何計算熱門榜單　/ 114
客服系統中的行為數據　/ 114
為什么需要數據平臺　/ 115
數據平臺提供的能力　/ 116
數據應用與用戶智能　/ 119
基于用戶行為數據的用戶智能應用　/ 119
用戶智能分類：基于規(guī)則與機器學習　/ 123
用戶智能應用――用戶畫像　/ 132
兩種用戶畫像：User Persona與User Profile　/ 132
用戶畫像（User Profile）標簽體系的建立　/ 135
用戶智能應用――個性化推薦　/ 139
個性化推薦的概念　/ 139
架構實現　/ 140
數據流　/ 142
業(yè)務分析與模型選擇　/ 143
實驗與迭代　/ 144
第6章　各行業(yè)實踐數據分析全過程　/ 147
互聯網金融數據驅動實踐　/ 149
實踐案例　/ 150
企業(yè)服務數據驅動實踐　/ 158
數據驅動能夠為企業(yè)服務做什么　/ 159
面臨的挑戰(zhàn)　/ 160
數據應用的階段　/ 161
實踐案例　/ 168
零售行業(yè)數據驅動實踐　/ 175
實踐案例　/ 176
電子商務數據驅動實踐　/ 186
打破企業(yè)發(fā)展經營困局：從粗放式到精細化　/ 186
電商企業(yè)數據驅動瓶頸　/ 187
實踐案例　/ 187
寫在最后的話　/ 197