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

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• 数据驱动
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• 管理学
• 企业管理
• 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  

数据驱动：洞察、决策与增长的智能引擎 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是企业生存和发展的宝贵资产，蕴藏着洞察市场趋势、优化运营效率、提升客户体验乃至驱动业务增长的巨大潜力。然而，海量数据的价值并非唾手可得。如何从纷繁复杂的数据中提取有意义的洞察？如何将这些洞察转化为精准的决策？又如何系统性地构建一个能够持续释放数据价值的企业文化和体系？《数据驱动：洞察、决策与增长的智能引擎》正是为了解答这些关键问题而诞生的。 本书并非一本高深的学术专著，也不是一本流于表面的营销指南，而是一本兼具理论深度与实践指导的“方法论+实操手册”。我们旨在为企业管理者、数据分析师、产品经理以及所有渴望利用数据驱动业务的从业者，提供一个清晰、系统、可落地的框架。通过本书，您将不再被数据的海洋淹没，而是能够掌握驾驭数据的能力，让数据成为您实现卓越经营的强大引擎。 一、 理解数据驱动的本质：从“经验主义”到“科学决策”的飞跃 本书开篇，我们将深入剖析“数据驱动”的核心理念。它并非简单的使用数据报表，而是指一种以数据为核心，贯穿于企业战略制定、运营管理、产品创新、市场营销乃至组织文化建设全过程的思维模式和工作方式。我们将探讨数据驱动的演进历程，分析传统决策模式的局限性，并阐释数据驱动如何帮助企业实现从“凭感觉”到“凭证据”的根本性转变。 数据思维的养成： 我们将引导读者建立正确的数据观，理解数据的生命周期，以及不同类型数据的应用场景。这包括如何识别有价值的数据源，如何对数据进行清洗、整理和标注，以及如何构建可信的数据基础。 洞察的艺术： 数据本身是死的，真正赋予其生命的是洞察。本书将聚焦于如何从数据中挖掘有意义的见解。这涉及到探索性数据分析、可视化解读、模式识别、关联分析等一系列方法。我们将通过案例解析，展示如何通过数据发现隐藏的市场机会、用户痛点、运营瓶颈以及竞争优势。 决策的科学： 洞察的价值在于指导决策。我们将重点讲解如何将数据洞察转化为可执行的商业决策。这包括构建A/B测试框架，设计实验验证假设，量化决策的潜在收益和风险，以及建立决策反馈机制，形成持续优化的闭环。 增长的引擎： 最终，数据驱动的目标是实现可持续的业务增长。本书将展示如何利用数据驱动来优化用户获取、提升用户生命周期价值、拓展市场份额、创新产品服务等。我们将深入探讨不同业务场景下的数据驱动增长策略，并提供可借鉴的实施路径。 二、 构建数据驱动的基石：技术、组织与流程的全面赋能 数据驱动的落地并非一蹴而就，它需要坚实的技术基础、灵活的组织架构以及高效的协同流程。本书将系统性地探讨支撑数据驱动的各项要素，帮助企业构建稳固的“数据基石”。 技术基础设施的搭建： 我们将梳理企业级数据体系的构成，包括数据采集、数据存储（如数据仓库、数据湖）、数据处理（如ETL/ELT）、数据分析与挖掘工具（如BI平台、机器学习平台）、数据可视化以及数据安全等关键环节。本书不会陷入过于晦涩的技术细节，而是侧重于介绍不同技术组件的功能、选型原则以及集成方式，帮助管理者理解技术如何服务于业务目标。 组织能力的建设： 数据驱动的成功，很大程度上取决于人才和组织结构。我们将讨论如何构建数据团队，明确数据分析师、数据科学家、数据工程师等角色的职责，以及如何促进跨部门的数据协同。同时，我们将强调企业高层在推动数据文化建设中的领导作用，以及如何通过培训和激励机制，提升全员的数据素养。 流程的优化与标准化： 数据驱动需要融入企业日常运营流程。本书将探讨如何将数据分析和决策纳入产品开发、市场营销、客户服务、供应链管理等关键流程中。我们将介绍敏捷数据开发、数据治理、数据质量管理等方法，确保数据的准确性、一致性和可用性。 三、 实践中的智慧：各领域的数据驱动应用详解 理论与实践相结合，才能产生真正的价值。本书的精华在于其丰富的实践案例和详细的应用指南，覆盖企业运营的各个关键领域。 产品与用户增长： 用户行为分析： 如何通过埋点、日志分析等方式，全面理解用户在产品中的行为路径，识别用户流失的关键节点，优化用户体验。 个性化推荐： 构建个性化推荐系统，提升用户满意度和转化率，是数据驱动在电商、内容平台等领域的核心应用。 用户分群与画像： 基于用户行为和属性数据，进行精细化用户分群，制定差异化的运营策略。 产品迭代与创新： 通过数据反馈，指导产品功能的设计、优化和新功能的开发，实现数据驱动的产品创新。 市场营销与销售： 营销活动效果评估： 精准衡量各类营销活动的ROI，优化营销预算分配，提高营销效率。 客户画像与精准营销： 构建客户画像，实现对目标客户的精准触达和个性化营销。 销售预测与优化： 基于历史销售数据和市场趋势，进行销售预测，并优化销售流程和策略。 渠道分析与优化： 评估不同销售渠道的有效性，优化渠道策略，拓展市场覆盖。 运营管理与效率提升： 供应链优化： 通过数据分析，预测需求，优化库存管理，降低物流成本，提高供应链韧性。 风险控制与欺诈检测： 利用数据模型，识别潜在风险，防范金融欺诈、信用风险等。 运营指标监控与预警： 建立关键运营指标体系，实时监控业务表现，及时发现并解决运营问题。 成本优化与效率提升： 通过数据分析，识别成本浪费点，优化资源配置，提升整体运营效率。 企业战略与决策支持： 市场趋势预测： 结合内外部数据，预测宏观经济、行业趋势和竞争格局，为战略决策提供依据。 竞争对手分析： 通过数据分析，洞察竞争对手的策略和优势，制定差异化竞争策略。 战略落地效果评估： 建立数据指标体系，衡量战略实施的进展和成效，及时调整策略。 商业智能（BI）与数据可视化： 介绍如何构建强大的BI系统，将复杂数据转化为易于理解的仪表盘和报告，支持高管的战略决策。 四、 迈向卓越：数据驱动的持续演进与未来展望 数据驱动并非终点，而是一个持续演进和优化的过程。本书最后将探讨如何保持数据驱动的活力，并展望未来的发展趋势。 构建持续学习与迭代的机制： 如何建立数据驱动的反馈闭环，不断从实践中学习，优化模型和策略。 数据驱动的企业文化建设： 如何将数据思维根植于企业文化，让数据成为每一个员工工作的“燃料”。 应对数据挑战与伦理考量： 探讨数据隐私、数据安全、算法偏见等问题，以及如何负责任地使用数据。 人工智能与大数据融合的未来： 展望AI技术如何与大数据深度融合，为企业带来更智能、更敏捷的决策能力。 《数据驱动：洞察、决策与增长的智能引擎》是一本为你而写的指南。无论你身处何种行业，无论你的企业规模如何，无论你的技术基础如何，本书都将为你提供切实可行的思路和方法，帮助你驾驭数据，释放潜能，在日益激烈的商业竞争中，实现真正的数字化转型与智能增长。让我们一起，用数据点亮未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是一位经验丰富的商业顾问，在循循善诱地引导我走向企业管理的“新大陆”。桑文锋老师的笔触充满了洞察力，他深入浅出地阐释了“数据驱动”不仅仅是一种技术手段，更是一种全新的管理哲学和思维模式。书中大量的案例分析让我对理论有了更直观的理解，例如，他如何通过分析用户行为数据来优化产品设计，如何利用销售数据来预测市场趋势，这些都让我看到了数据驱动在实际业务场景中的强大生命力。让我印象深刻的是，作者并没有回避数据驱动实施过程中可能遇到的挑战，反而给出了富有建设性的解决方案，比如如何处理数据孤岛、如何建立数据治理体系、如何克服员工对变化的抵触情绪等等。这本书让我意识到，成功的数据驱动并非一蹴而就，它需要持续的投入、精细的管理以及坚定的决心。读完之后，我感觉自己对如何在高层推动数据战略有了更清晰的思路，也对如何构建一个以数据为核心的竞争力有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据驱动：从方法到实践》真是让人耳目一新！我一直对如何将庞杂的数据转化为有价值的商业洞察充满好奇，这本书恰恰满足了我的需求。桑文锋老师在书中并没有流于空泛的理论，而是非常务实地从“方法”入手，一步步剖析了数据驱动背后的逻辑和核心要素。我尤其欣赏他对于数据采集、清洗、建模、分析以及最终可视化呈现的全流程梳理，这让我在脑海中构建了一个清晰的框架。不仅仅是技术层面的介绍，书中更强调了在企业中推行数据驱动所需的组织变革、文化建设以及团队协作的重要性。我感觉自己不再是茫然地看着数据发呆，而是能够思考如何系统地去运用它，如何建立起一套行之有效的数据驱动决策机制。特别是对于那些还在探索数据价值的企业，这本书无疑提供了一个极佳的起点和指导。它教会我如何从战略层面思考数据，而不是仅仅把它当做一个工具。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据驱动：从方法到实践》，我感觉自己对“数据”的理解上升到了一个全新的高度。桑文锋老师在书中没有仅仅停留在工具的介绍，而是着重于构建一种“数据思维”，一种将数据作为核心驱动力的思维模式。我非常赞同作者在书中强调的“从业务问题出发，用数据去解决问题”的理念，这与我平时的工作方式非常契合。书中对数据治理、数据质量管理、以及如何建立持续的数据分析能力的论述，都极具启发性。我特别喜欢书中关于数据驱动文化建设的探讨，这让我意识到，技术固然重要，但更重要的是让组织中的每个人都理解并拥抱数据驱动的价值。这本书为我提供了一个系统化的框架，帮助我理解如何才能真正地将数据转化为企业持续的竞争优势。它不仅仅是一本关于数据的方法论，更是一本关于如何构建面向未来的企业管理模式的书籍。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对企业管理前沿话题抱有浓厚兴趣的读者，我一直在寻找一本能够系统讲解“数据驱动”理念的书籍，而《数据驱动：从方法到实践》无疑超出了我的预期。桑文锋老师的写作风格非常扎实，他深入探讨了数据驱动在企业运营中的关键环节，从数据战略的顶层设计，到具体的数据分析方法的选择，再到数据驱动文化在组织内的落地，都做了详尽的阐述。书中不仅仅停留在“是什么”，更侧重于“怎么做”，大量的实践性建议让我能够立刻将其应用到工作中。我特别喜欢书中关于数据可视化和决策支持的部分，这不仅帮助我理解了如何清晰地呈现数据洞察，更重要的是教会了我如何将这些洞察转化为切实可行的行动方案。对于那些希望提升企业决策效率、优化资源配置、甚至重塑商业模式的企业管理者来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。它让我看到了数据驱动在赋能企业发展方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在传统行业工作的管理者，一直以来都对新兴的管理理念和技术保持着关注。当我在书店看到《数据驱动：从方法到实践》时，就被这个主题深深吸引了。桑文锋老师在这本书中，用一种非常接地气的方式，将“数据驱动”这个听起来有些高大上的概念，拆解成了切实可行的步骤和方法。我尤其欣赏书中关于如何将数据分析结果转化为具体的业务决策的讲解，这打破了我之前认为数据分析离实际业务决策很遥远的看法。书中提到的很多具体应用场景，比如用户画像的构建、营销活动的优化、供应链的精益化管理等，都让我联想到了自己工作中可以改进的地方。这本书不仅给了我理论上的指导，更给了我实践上的信心，让我明白即使是在相对保守的行业，也能通过合理运用数据来提升效率和竞争力。它就像一座桥梁，连接了数据技术和我的日常工作，让我看到了转型的可能性。

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还不错的扫盲书

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干货少

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