《数据驱动:从方法到实践桑文锋》[76M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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数据驱动:从方法到实践桑文锋 pdf下载

出版社 辽海出版社图书专营店
出版年 2018-03
页数 390页
装帧 精装
评分 8.8(豆瓣)
8.99¥ 10.99¥

内容简介

本篇主要提供数据驱动:从方法到实践桑文锋电子书的pdf版本下载,本电子书下载方式为百度网盘方式,点击以上按钮下单完成后即会通过邮件和网页的方式发货,有问题请联系邮箱ebook666@outlook.com

基本信息

书名:数据驱动:从方法到实践(博文视点出品)

定价:49元

作者:桑文锋

出版社:电子工业出版社

出版日期:2018-03-01

ISBN:9787121334511

字数:260000

页码:216

版次:1

装帧:平装

开本:16开

商品重量:

编辑推荐


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内容提要


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。

目录


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
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 后的话 / 197

作者介绍


前百度大数据部技术经理,2007年加入百度,从2008年底开始从事大数据平台建设工作,包括数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎、数据展示等。带领团队打造成功的系统有:LSP日志统计平台、Logdata用户行为查询平台、User Profile Service 1.0、User Data Warehouse 1.0、Biglog平台、Minos日志传输系统、LS 2.0作业流调度系统、Wing计算引擎等。2015年4月离职创建Sensors Data,在开发一款面向互联网公司的大数据分析产品。

序言