数据驱动：从方法到实践

数据驱动：从方法到实践读书笔记模板01思维导图读书笔记目录分析内容摘要精彩摘录作者介绍目录0305020406思维导图数据方法数据破解价值企业幻想数据驱动第章大数据百度用户实践产品平台行业行为智能本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书以四大行业实践谈数据驱动如何交付业务价值，破解企业数据驱动实践中面临的困惑、幻想与失望，传递真正数据驱动价值读书笔记读书笔记作者根据自己的经历系统的介绍了数据从采集但呈现的全过程，同时还夹带了很多不同行业的案例，对于一个入门的新人可以培养一种数据大局观。有很多互联网数据指标扫盲，但其中文章包含了好多技术知识和用语，同时是基于神策数据这产品去描述，所以有很多可能比较难理解。首先这本书是boss文锋著作的，对于新手入门是非常值得打call的，再结合官网的demo和使用指南去学习会更加容易上手我们的产品首先介绍了文锋个人以及初创团队在百度从0到一创建大数据分析平台的缘起，到如今成立神策经过五年的发展成为大数据行为分析领域的领头羊的历史其次普及了大数据的概念和应该拥有大数据意识，从数据的埋点采集，数据基础平台的搭建到通过数据模型进行分析去辅助决策和优化决策，到最后数据智能应用的不断发展文中也涉及到了许多行业和客户的案例，针对电商，互联网，新零售等行业举了他们的需求以及神策如何通过产品去实现和达成或提升客户的某些目标或者需求整体来说非常适合新人的入门级教科书，**！👍。这本书其实是有些干货的，可惜一没有讲透，二有种软文性质。用过百度的数据平台看了这个实在是亲切。看书，特别是工具类书，最怕的就是作者啥也不懂还硬写。精彩摘录精彩摘录“大数据的本质是消除不确定性”一般来说产品的优化与提升只有两种思路，要么吸引更多新用户，要么在单个用户上“榨取”更多价值。搜索引擎的发展共经历了三大阶段，分别是内容相关性、网页链接关系和基于用户行为。在正常的业务逻辑中嵌入数据采集代码的过程，就是“埋点”的过程。我想强调的“全”是全量，强调多种数据源，包括前端、后端的数据，以及日志、数据库数据等数据模型就是对现实世界抽象化的数据展示。数据模型在满足抽象的同时，越简单越好。大数据的“大”强调宏观的“大”，而非一味追求数据量的“大”。如果单纯从数据的角度来看，我们可以把它分成4个环节：数据采集、数据建模、数据分析和数据指标他将创业公司需要**的指标归结为5个方面，分别是Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（营收）和Referral（引荐），简称AARRR。总的来说，数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点和导入辅助工具三类。目录分析百度数据板块：网页数据和用户行为数据搜索引擎发展用户行为分析践行：百度知道的回答量提升7.5%从零到一构建百度大数据分析平台第1章从百度大数据工作的经历说开大数据是屠龙术数据源与Event模型的重要性第1章从百度大数据工作的经历说开大数据的概念大数据的本质数据驱动理念与现状大数据时代到来的条件第2章大数据思维与数据驱动数据采集与埋点数据建模数据分析方法指标体系构建第3章数据驱动的环节数据驱动运营监控数据驱动商业决策数据驱动产品改进和体验优化第4章数据驱动产品和运营决策数据平台及用户智能数据应用与用户智能用户智能应用——用户画像用户智能应用——个性化推荐第5章数据驱动产品智能互联网金融数据驱动实践企业服务数据驱动实践零售行业数据驱动实