數據驅動:從方法到實踐
作 譯 者:桑文鋒
齣版時間:2018-03 韆 字 數:260
版 次:01-01 頁 數:216
開 本:16開
裝 幀:
I S B N :9787121334511
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所屬分類:科技 >> 計算機 >> 計算機科學
紙質書定價:¥49.0
本書是一本從理論到實踐的全麵且細緻的企業數據驅動指南,作者見證並獻身百度大數據的建設,毫無保留地將成敗摸索實踐的真實場景進行完整還原,並對近十年大數據從業經驗與心得做瞭歸納和總結,同時詳解大數據本質、理念與現狀,並圍繞數據驅動四環節——采集、建模、分析、指標,深入淺齣地講述企業如何從零到一將完整的數據驅動方案落地,全麵展示大數據在各領域內的應用情況與趨勢展望。
第1章 從百度大數據工作的經曆說開 / 1
百度數據闆塊:網頁數據和用戶行為數據 / 3
搜索引擎發展 / 4
用戶行為分析踐行:百度知道的迴答量提升 7.5% / 5
從零到一構建百度大數據分析平颱 / 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 數據驅動的環節 / 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
數據建模 / 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曆 / 52
數據分析方法 / 55
行為事件分析 / 55
漏鬥分析 / 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
指標體係構建 / 82
第一關鍵指標法 / 82
海盜指標法 / 86
第4章 數據驅動産品和運營決策 / 89
數據驅動運營監控 / 91
用戶獲取(Acquisition) / 91
激活(Activation) / 92
留存(Retention) / 97
引薦(Referral) / 99
營收(Revenue) / 101
數據驅動産品改進和體驗優化 / 102
數據驅動商業決策 / 104
數據驅動落地企業,要從管理者做起 / 106
數據驅動商業決策的價值 / 108
第5章 數據驅動産品智能 / 109
數據平颱及用戶智能 / 114
如何計算熱門榜單 / 114
客服係統中的行為數據 / 114
為什麼需要數據平颱 / 115
數據平颱提供的能力 / 116
數據應用與用戶智能 / 119
基於用戶行為數據的用戶智能應用 / 119
用戶智能分類:基於規則與機器學習 / 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)標簽體係的建立 / 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
業務分析與模型選擇 / 143
實驗與迭代 / 144
第6章 各行業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
企業服務數據驅動實踐 / 158
數據驅動能夠為企業服務做什麼 / 159
麵臨的挑戰 / 160
數據應用的階段 / 161
實踐案例 / 168
零售行業數據驅動實踐 / 175
實踐案例 / 176
電子商務數據驅動實踐 / 186
打破企業發展經營睏局:從粗放式到精細化 / 186
電商企業數據驅動瓶頸 / 187
實踐案例 / 187
寫在最後的話 / 197
數據驅動:從方法到實踐
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