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牛溫佳等著 著

圖書標籤:

• 用戶畫像
• 網絡行為
• 數據挖掘
• 機器學習
• 用戶分析
• 精準營銷
• 個性化推薦
• 大數據
• 行為分析
• 商業智能

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121280702

商品編碼：10221376545

齣版時間：2016-03-01

作  者:牛溫佳 等 著 定  價:59 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2016年03月01日 頁  數:223 裝  幀:平裝 ISBN:9787121280702 ●上篇
●第1章用戶畫像概述3
●1.1用戶畫像數據來源3
●1.1.1用戶屬性5
●1.1.2用戶觀影行為5
●1.2用戶畫像特性5
●1.2.1動態性5
●1.2.2時空局部性6
●1.3用戶畫像應用領域6
●1.3.1搜索引擎6
●1.3.2推薦係統7
●1.3.3其他業務定製與優化7
●1.4大數據給用戶畫像帶來的機遇與挑戰8
●第2章用戶畫像建模9
●2.1用戶定量畫像9
●2.2用戶定性畫像10
●2.2.1標簽與用戶定性畫像10
●2.2.2基於知識的用戶定性畫像分析12
●2.2.3用戶定性畫像的構建16
●2.2.4定性畫像知識的存儲22
●部分目錄

內容簡介

如何能牢牢地黏住老用戶、吸引新用戶、讀懂用戶的偏好興趣和喜怒哀樂，這都是對企業發展至關重要甚至關乎生死存亡的問題，解決這個問題的方法就是推薦係統。本書分為上中下三篇，共13章，上篇為用戶畫像知識工程基礎，包括錶徵建模、畫像計算、存儲及各種更新維護等管理操作；中篇為推薦係統與用戶畫像，包括傳統協同過濾等經典推薦算法的介紹，以及涉及用戶畫像的推薦方法；下篇為應用案例分析，包括Netflix、阿裏等數據競賽的經典數據案例，以及在具體工程開發過程的具體案例，分彆從係統需求、總體結構、算法設計、運行流程及測試結果等五個方麵提供詳細案例指導。

《數據煉金術：從海量信息中提煉商業價值》 導言：數字時代的羅盤 我們身處一個數據洪流的時代，每一次點擊、每一次搜索、每一次購買，都在無聲地描繪著一幅幅生動的數字肖像。這些碎片化的信息，如同未經打磨的礦石，蘊藏著巨大的能量，等待著被發現、被提煉、被賦予價值。然而，如何從浩如煙海的數據中萃取齣真正有用的“黃金”，將抽象的數字轉化為可執行的商業洞察，卻是一門精深而充滿挑戰的藝術。 《數據煉金術：從海量信息中提煉商業價值》並非一本關於用戶網絡行為畫像的指南，它聚焦於更廣泛、更基礎的領域——如何係統性地理解、分析並運用各類數據，以驅動業務增長和戰略決策。本書旨在為讀者提供一套完整的“數據煉金”方法論，幫助他們在紛繁復雜的數據世界中找到方嚮，化繁為簡，最終實現數據的商業價值最大化。 第一章：數據的本質與價值的源泉 在踏上數據煉金之旅前，我們首先需要理解數據的本質。數據不再僅僅是枯燥的數字或文本，它們是現實世界的映射，是行為的痕跡，是趨勢的預兆。本書將深入探討不同類型數據的特點，包括結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON文件）和非結構化數據（如文本、圖片、視頻）。我們將分析這些數據各自的來源、采集方式以及潛在的局限性。 更重要的是，我們將揭示數據價值的源泉。數據的價值並非天然存在，而是通過有效的分析和解讀得以顯現。本書將區分原始數據、信息、知識與智慧這幾個層次，強調從數據中提煉有價值“信息”並進一步轉化為指導行動的“知識”和“智慧”的重要性。我們將探討數據如何驅動更精準的市場營銷、更高效的運營管理、更創新的産品開發，以及更明智的戰略規劃。 第二章：數據采集與清洗：煉金的基石 沒有高質量的原材料，再精湛的煉金術也無法煉齣真金。數據采集與清洗是數據煉金過程中至關重要的一步。本書將係統介紹各種數據采集的技術和渠道，包括但不限於： 內部數據源： CRM係統、ERP係統、銷售記錄、客戶服務日誌、網站/APP後颱數據等。 外部數據源： 公開數據集、第三方數據提供商、社交媒體公開信息、網絡爬蟲技術等。 在數據采集之後，數據清洗將是另一項艱巨的任務。現實世界的數據往往是“髒”的，充斥著錯誤、缺失、重復和不一緻。本書將詳細講解數據清洗的常用方法和技術，例如： 缺失值處理： 填充（均值、中位數、眾數）、插補（迴歸、時間序列）、刪除等。 異常值檢測與處理： 基於統計的方法（Z-score、IQR）、基於模型的方法等。 重復數據識彆與閤並： 基於規則、基於相似度匹配等。 數據格式統一與標準化： 日期格式、單位轉換、文本編碼統一等。 本書將強調，數據清洗並非一次性的工作，而是一個持續迭代的過程，它直接影響到後續分析的準確性和可靠性。 第三章：數據分析的工具箱：洞察的利器 一旦數據被妥善采集和清洗，便可以進入分析階段，從中發掘隱藏的模式和規律。本書將介紹多樣化的數據分析工具和技術，幫助讀者武裝自己的“洞察利器”： 描述性分析： 統計摘要（均值、方差、百分位數）、數據可視化（圖錶、儀錶盤）等，用於理解數據的基本特徵。 診斷性分析： 探究“為什麼”會發生某事，例如關聯分析、迴歸分析、因果推斷的初步方法。 預測性分析： 基於曆史數據預測未來趨勢，例如時間序列模型、機器學習算法（迴歸、分類）、濛特卡洛模擬等。 規範性分析： 給齣“應該怎麼做”的建議，例如優化算法、決策樹、A/B測試設計等。 我們將詳細講解各類分析方法的原理、適用場景以及局限性，並介紹一些常用的分析工具，如Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、R語言、SQL、Tableau、Power BI等。本書的重點在於，理解各種分析方法的內在邏輯，而非簡單地羅列工具的使用技巧。 第四章：數據驅動的商業應用：價值的落地 數據煉金術的最終目的是將數據轉化為實實在在的商業價值。本章將深入探討數據分析在不同商業場景中的應用： 市場營銷優化： 客戶細分、精準廣告投放、個性化推薦、渠道效果評估、營銷ROI分析。 産品與服務創新： 用戶行為分析、需求挖掘、産品優化建議、用戶體驗提升。 運營效率提升： 供應鏈優化、庫存管理、風險控製、欺詐檢測、流程自動化。 戰略決策支持： 市場趨勢預測、競爭對手分析、商業機會識彆、投資決策輔助。 我們將通過大量的案例研究，展示優秀企業如何利用數據分析實現業務突破。例如，電商企業如何通過分析用戶購買路徑來提升轉化率，金融機構如何利用數據模型來評估信用風險，零售商如何根據銷售數據優化商品陳列和庫存。 第五章：數據治理與倫理：責任的擔當 在數據日益滲透到社會方方麵麵的今天，數據治理和倫理問題變得尤為重要。本書將強調負責任地處理和使用數據的重要性，包括： 數據安全與隱私保護： 理解GDPR、CCPA等法規要求，學習數據加密、匿名化、脫敏等技術。 數據質量管理： 建立完善的數據質量監控和保障體係。 數據閤規性： 確保數據采集、存儲、使用全過程符閤法律法規要求。 算法公平性與透明度： 警惕算法偏見，追求公平和可解釋的分析結果。 本書將引導讀者思考，如何在追求數據價值的同時，承擔起對用戶、社會以及自身的責任。 第六章：數據驅動的文化建設：變革的引擎 數據分析的能力並非孤立存在，它需要融入企業文化，成為驅動變革的引擎。本章將探討如何構建一個真正“數據驅動”的組織： 培養數據素養： 提升全體員工的數據意識和基本分析能力。 建立跨部門協作機製： 打破信息孤島，促進數據在不同團隊之間的流動和共享。 賦能業務人員： 為業務一綫人員提供易於使用的分析工具和數據支持。 高層領導的支持與推動： 強調數據戰略在企業頂層設計中的地位。 本書認為，技術隻是手段，文化纔是基石。隻有當數據思維深入人心，纔能真正發揮齣數據煉金術的巨大潛力。 結語：數據煉金術師的未來 《數據煉金術：從海量信息中提煉商業價值》並非一套死闆的公式，而是一種持續學習、不斷探索的思維方式。隨著技術的發展和數據的爆炸式增長，數據煉金術也將不斷演進。本書希望賦能讀者，讓他們在數字時代成為一名敏銳的觀察者、智慧的分析師和富有遠見的決策者，從海量信息中提煉齣屬於自己的商業價值。這是一場永無止境的探索，一次充滿無限可能的旅程。

評分☆☆☆☆☆

從一個普通用戶的角度來說，這本書帶來的震撼是多方麵的。它並非教你如何去“操縱”數據，而是讓你成為一個更清醒的“數字公民”。我一直以為自己是個對網絡信息有獨立判斷力的人，但讀完後，我發現很多時候，我的判斷和選擇，早已在不經意間被微妙地引導。書中關於“激勵機製”的設計，比如APP的積分係統、遊戲中的成就奬勵，都與人類的內在需求和外在動機緊密相連，這些設計巧妙地促使我們做齣某些行為，比如長時間停留、分享內容等。作者並沒有批判這些設計，而是客觀地分析瞭它們的工作原理，並提醒讀者要保持警惕。我尤其欣賞書中對於“個性化廣告”的解析，它不再是簡單的“你搜什麼就推什麼”，而是更加復雜地結閤瞭你的瀏覽曆史、搜索習慣、地理位置、甚至是你在其他APP上的活動，來推斷你的潛在需求，這種精準到令人有些不安的洞察力，讓我開始更加審視自己的綫上行為。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，《用戶網絡行為畫像》這本書，給我帶來瞭一種“頓悟”的感覺。它讓我從一個被動的網絡使用者，變成瞭一個更加主動和清醒的觀察者。我不再僅僅是“瀏覽”信息，而是開始“審視”信息的來源，思考這些信息是如何呈現給我，以及它們可能在我的決策過程中扮演瞭什麼角色。書中對“用戶數據”的多種應用場景的探討，從最初簡單的用戶分類，到如今基於深度學習的復雜行為預測，都展現瞭技術發展的速度和深度。我尤其關注瞭其中關於“隱私保護”與“數據利用”之間平衡的討論，雖然這本書的側重點不在於此，但它引發瞭我對自身數據價值和潛在風險的思考。我發現，我們擁有的每一個“畫像”標簽，都是有價值的，而如何保護這些價值，也成為我們每個人都需要麵對的課題。這本書的價值，在於它提供瞭一種認知工具，讓我們能夠更好地理解這個正在被數據塑造的世界。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對社交媒體和數字生活充滿好奇的普通讀者，我最近讀完一本名為《用戶網絡行為畫像》的書，雖然我對書名中的“畫像”二字感到好奇，但真正吸引我的是它描繪齣的那個隱秘而又熟悉的世界——我們每天都在其中穿梭，卻很少真正去理解。這本書並非那種枯燥的技術手冊，它更像是一位經驗豐富的導遊，帶著我們穿梭於網絡世界的每一個角落，揭示著那些我們不經意間留下的痕跡是如何被收集、分析，並最終構建齣我們“用戶畫像”的。 一開始，我以為這書會講很多關於黑客攻擊或者數據泄露的驚悚故事，但事實遠非如此。它更多的是在探討一種“行為經濟學”在數字時代的延伸，以及心理學原理如何在網絡環境中發揮作用。例如，書中對“社交證明”效應的詳細解讀，讓我恍然大悟，為何我們在看到大量好評時，會更容易購買某件商品，或者被某個觀點所吸引。它解釋瞭點贊、評論、分享這些看似微小的互動，是如何被算法捕捉，並最終影響我們看到的廣告、推薦的新聞，甚至是我們社交圈的構建。我印象最深的是關於“沉沒成本謬誤”在遊戲和社交媒體中的應用，作者通過生動的案例，展示瞭為何我們會花費大量時間和金錢，在那些已經投入瞭許多卻未必帶來實際迴報的虛擬世界中，這種心理洞察讓我對自己的某些習慣有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平實，沒有太多晦澀難懂的技術術語，這對於我這樣的非專業讀者來說，簡直是福音。它更像是一次次的“頭腦風暴”，引導我去思考我們日常的網絡行為背後的邏輯。書中對“眼球經濟”的深入剖析，讓我理解瞭為什麼很多內容會故意製造“標題黨”或“懸念”，這都是為瞭最大化地吸引用戶的注意力，從而增加廣告的曝光機會。我之前一直覺得那些特彆吸引人的標題很煩人，但讀瞭這本書，我纔明白這背後是精密的商業邏輯在驅動。另外，關於“用戶留存”的策略，比如社交軟件中的“消息推送”、“好友互動提醒”，也讓我對這些“小把戲”有瞭全新的認識。它們並非簡單的技術功能，而是經過心理學和行為學精心設計的，旨在讓你持續地、更深入地參與到平颱中來。我開始有意地減少這些推送的乾擾，感覺自己的專注度有瞭明顯的提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我最大的啓發在於，它讓我意識到，我們並非在網絡上“自由地”瀏覽信息，而是在一個經過精心設計的環境中，我們的每一次點擊、每一次停留、每一次搜索，都在無形中為自己“貼上標簽”。作者用通俗易懂的語言，剖析瞭推薦算法的邏輯，比如“協同過濾”是如何通過找到與你喜好相似的其他用戶，來預測你可能感興趣的內容。讀到這裏，我纔真正理解瞭為何我常在看完一部電影後，APP會源源不斷地推薦同類型的內容，甚至是我從未接觸過的但評價很高的相似影片。書中還探討瞭“信息繭房”的形成機製，它並非刻意為之，而是算法為瞭迎閤用戶偏好而産生的自然結果，這種“量身定製”在帶來便捷的同時，也可能限製瞭我們的視野。理解瞭這一點，我開始嘗試主動跳齣舒適區，去接觸一些平時不會主動搜索的信息，感覺整個信息獲取的維度都打開瞭。

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差評，沒有塑封，而且書很髒，邊角還翹起來瞭，一看就是舊書，差評差評差評

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雖然是第三方送貨還是很快的。該書理論知識不是很多，夾雜瞭部分安裝操作。

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