数据驱动 从方法到实践 桑文锋 企业数据驱动管理书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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桑文锋 著

图书标签:

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• 数字化转型
• 决策分析
• 桑文锋
• 数据思维
• 方法论

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121334511

商品编码：25977016057

数据驱动：从方法到实践  

 

 

作 译 者：桑文锋

出版时间：2018-03    千 字 数：260

版    次：01-01    页    数：216

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121334511     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

纸质书定价：￥49.0

本书是一本从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，作者见证并献身百度大数据的建设，毫无保留地将成败摸索实践的真实场景进行完整还原，并对近十年大数据从业经验与心得做了归纳和总结，同时详解大数据本质、理念与现状，并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从零到一将完整的数据驱动方案落地，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

 

 

 

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

 

 

  数据驱动：从方法到实践  

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