數據驅動 從方法到實踐 桑文鋒 企業數據驅動管理書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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桑文鋒 著

圖書標籤:

• 數據驅動
• 數據分析
• 商業分析
• 管理學
• 企業管理
• 數字化轉型
• 決策分析
• 桑文鋒
• 數據思維
• 方法論

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121334511

商品編碼：25977016057

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     

換    版：

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  

數據驅動：洞察、決策與增長的智能引擎 在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是冰冷的數字，它們是企業生存和發展的寶貴資産，蘊藏著洞察市場趨勢、優化運營效率、提升客戶體驗乃至驅動業務增長的巨大潛力。然而，海量數據的價值並非唾手可得。如何從紛繁復雜的數據中提取有意義的洞察？如何將這些洞察轉化為精準的決策？又如何係統性地構建一個能夠持續釋放數據價值的企業文化和體係？《數據驅動：洞察、決策與增長的智能引擎》正是為瞭解答這些關鍵問題而誕生的。 本書並非一本高深的學術專著，也不是一本流於錶麵的營銷指南，而是一本兼具理論深度與實踐指導的“方法論+實操手冊”。我們旨在為企業管理者、數據分析師、産品經理以及所有渴望利用數據驅動業務的從業者，提供一個清晰、係統、可落地的框架。通過本書，您將不再被數據的海洋淹沒，而是能夠掌握駕馭數據的能力，讓數據成為您實現卓越經營的強大引擎。 一、 理解數據驅動的本質：從“經驗主義”到“科學決策”的飛躍 本書開篇，我們將深入剖析“數據驅動”的核心理念。它並非簡單的使用數據報錶，而是指一種以數據為核心，貫穿於企業戰略製定、運營管理、産品創新、市場營銷乃至組織文化建設全過程的思維模式和工作方式。我們將探討數據驅動的演進曆程，分析傳統決策模式的局限性，並闡釋數據驅動如何幫助企業實現從“憑感覺”到“憑證據”的根本性轉變。 數據思維的養成： 我們將引導讀者建立正確的數據觀，理解數據的生命周期，以及不同類型數據的應用場景。這包括如何識彆有價值的數據源，如何對數據進行清洗、整理和標注，以及如何構建可信的數據基礎。 洞察的藝術： 數據本身是死的，真正賦予其生命的是洞察。本書將聚焦於如何從數據中挖掘有意義的見解。這涉及到探索性數據分析、可視化解讀、模式識彆、關聯分析等一係列方法。我們將通過案例解析，展示如何通過數據發現隱藏的市場機會、用戶痛點、運營瓶頸以及競爭優勢。 決策的科學： 洞察的價值在於指導決策。我們將重點講解如何將數據洞察轉化為可執行的商業決策。這包括構建A/B測試框架，設計實驗驗證假設，量化決策的潛在收益和風險，以及建立決策反饋機製，形成持續優化的閉環。 增長的引擎： 最終，數據驅動的目標是實現可持續的業務增長。本書將展示如何利用數據驅動來優化用戶獲取、提升用戶生命周期價值、拓展市場份額、創新産品服務等。我們將深入探討不同業務場景下的數據驅動增長策略，並提供可藉鑒的實施路徑。 二、 構建數據驅動的基石：技術、組織與流程的全麵賦能 數據驅動的落地並非一蹴而就，它需要堅實的技術基礎、靈活的組織架構以及高效的協同流程。本書將係統性地探討支撐數據驅動的各項要素，幫助企業構建穩固的“數據基石”。 技術基礎設施的搭建： 我們將梳理企業級數據體係的構成，包括數據采集、數據存儲（如數據倉庫、數據湖）、數據處理（如ETL/ELT）、數據分析與挖掘工具（如BI平颱、機器學習平颱）、數據可視化以及數據安全等關鍵環節。本書不會陷入過於晦澀的技術細節，而是側重於介紹不同技術組件的功能、選型原則以及集成方式，幫助管理者理解技術如何服務於業務目標。 組織能力的建設： 數據驅動的成功，很大程度上取決於人纔和組織結構。我們將討論如何構建數據團隊，明確數據分析師、數據科學傢、數據工程師等角色的職責，以及如何促進跨部門的數據協同。同時，我們將強調企業高層在推動數據文化建設中的領導作用，以及如何通過培訓和激勵機製，提升全員的數據素養。 流程的優化與標準化： 數據驅動需要融入企業日常運營流程。本書將探討如何將數據分析和決策納入産品開發、市場營銷、客戶服務、供應鏈管理等關鍵流程中。我們將介紹敏捷數據開發、數據治理、數據質量管理等方法，確保數據的準確性、一緻性和可用性。 三、 實踐中的智慧：各領域的數據驅動應用詳解 理論與實踐相結閤，纔能産生真正的價值。本書的精華在於其豐富的實踐案例和詳細的應用指南，覆蓋企業運營的各個關鍵領域。 産品與用戶增長： 用戶行為分析： 如何通過埋點、日誌分析等方式，全麵理解用戶在産品中的行為路徑，識彆用戶流失的關鍵節點，優化用戶體驗。 個性化推薦： 構建個性化推薦係統，提升用戶滿意度和轉化率，是數據驅動在電商、內容平颱等領域的核心應用。 用戶分群與畫像： 基於用戶行為和屬性數據，進行精細化用戶分群，製定差異化的運營策略。 産品迭代與創新： 通過數據反饋，指導産品功能的設計、優化和新功能的開發，實現數據驅動的産品創新。 市場營銷與銷售： 營銷活動效果評估： 精準衡量各類營銷活動的ROI，優化營銷預算分配，提高營銷效率。 客戶畫像與精準營銷： 構建客戶畫像，實現對目標客戶的精準觸達和個性化營銷。 銷售預測與優化： 基於曆史銷售數據和市場趨勢，進行銷售預測，並優化銷售流程和策略。 渠道分析與優化： 評估不同銷售渠道的有效性，優化渠道策略，拓展市場覆蓋。 運營管理與效率提升： 供應鏈優化： 通過數據分析，預測需求，優化庫存管理，降低物流成本，提高供應鏈韌性。 風險控製與欺詐檢測： 利用數據模型，識彆潛在風險，防範金融欺詐、信用風險等。 運營指標監控與預警： 建立關鍵運營指標體係，實時監控業務錶現，及時發現並解決運營問題。 成本優化與效率提升： 通過數據分析，識彆成本浪費點，優化資源配置，提升整體運營效率。 企業戰略與決策支持： 市場趨勢預測： 結閤內外部數據，預測宏觀經濟、行業趨勢和競爭格局，為戰略決策提供依據。 競爭對手分析： 通過數據分析，洞察競爭對手的策略和優勢，製定差異化競爭策略。 戰略落地效果評估： 建立數據指標體係，衡量戰略實施的進展和成效，及時調整策略。 商業智能（BI）與數據可視化： 介紹如何構建強大的BI係統，將復雜數據轉化為易於理解的儀錶盤和報告，支持高管的戰略決策。 四、 邁嚮卓越：數據驅動的持續演進與未來展望 數據驅動並非終點，而是一個持續演進和優化的過程。本書最後將探討如何保持數據驅動的活力，並展望未來的發展趨勢。 構建持續學習與迭代的機製： 如何建立數據驅動的反饋閉環，不斷從實踐中學習，優化模型和策略。 數據驅動的企業文化建設： 如何將數據思維根植於企業文化，讓數據成為每一個員工工作的“燃料”。 應對數據挑戰與倫理考量： 探討數據隱私、數據安全、算法偏見等問題，以及如何負責任地使用數據。 人工智能與大數據融閤的未來： 展望AI技術如何與大數據深度融閤，為企業帶來更智能、更敏捷的決策能力。 《數據驅動：洞察、決策與增長的智能引擎》是一本為你而寫的指南。無論你身處何種行業，無論你的企業規模如何，無論你的技術基礎如何，本書都將為你提供切實可行的思路和方法，幫助你駕馭數據，釋放潛能，在日益激烈的商業競爭中，實現真正的數字化轉型與智能增長。讓我們一起，用數據點亮未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是一位經驗豐富的商業顧問，在循循善誘地引導我走嚮企業管理的“新大陸”。桑文鋒老師的筆觸充滿瞭洞察力，他深入淺齣地闡釋瞭“數據驅動”不僅僅是一種技術手段，更是一種全新的管理哲學和思維模式。書中大量的案例分析讓我對理論有瞭更直觀的理解，例如，他如何通過分析用戶行為數據來優化産品設計，如何利用銷售數據來預測市場趨勢，這些都讓我看到瞭數據驅動在實際業務場景中的強大生命力。讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避數據驅動實施過程中可能遇到的挑戰，反而給齣瞭富有建設性的解決方案，比如如何處理數據孤島、如何建立數據治理體係、如何剋服員工對變化的抵觸情緒等等。這本書讓我意識到，成功的數據驅動並非一蹴而就，它需要持續的投入、精細的管理以及堅定的決心。讀完之後，我感覺自己對如何在高層推動數據戰略有瞭更清晰的思路，也對如何構建一個以數據為核心的競爭力有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據驅動：從方法到實踐》真是讓人耳目一新！我一直對如何將龐雜的數據轉化為有價值的商業洞察充滿好奇，這本書恰恰滿足瞭我的需求。桑文鋒老師在書中並沒有流於空泛的理論，而是非常務實地從“方法”入手，一步步剖析瞭數據驅動背後的邏輯和核心要素。我尤其欣賞他對於數據采集、清洗、建模、分析以及最終可視化呈現的全流程梳理，這讓我在腦海中構建瞭一個清晰的框架。不僅僅是技術層麵的介紹，書中更強調瞭在企業中推行數據驅動所需的組織變革、文化建設以及團隊協作的重要性。我感覺自己不再是茫然地看著數據發呆，而是能夠思考如何係統地去運用它，如何建立起一套行之有效的數據驅動決策機製。特彆是對於那些還在探索數據價值的企業，這本書無疑提供瞭一個極佳的起點和指導。它教會我如何從戰略層麵思考數據，而不是僅僅把它當做一個工具。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據驅動：從方法到實踐》，我感覺自己對“數據”的理解上升到瞭一個全新的高度。桑文鋒老師在書中沒有僅僅停留在工具的介紹，而是著重於構建一種“數據思維”，一種將數據作為核心驅動力的思維模式。我非常贊同作者在書中強調的“從業務問題齣發，用數據去解決問題”的理念，這與我平時的工作方式非常契閤。書中對數據治理、數據質量管理、以及如何建立持續的數據分析能力的論述，都極具啓發性。我特彆喜歡書中關於數據驅動文化建設的探討，這讓我意識到，技術固然重要，但更重要的是讓組織中的每個人都理解並擁抱數據驅動的價值。這本書為我提供瞭一個係統化的框架，幫助我理解如何纔能真正地將數據轉化為企業持續的競爭優勢。它不僅僅是一本關於數據的方法論，更是一本關於如何構建麵嚮未來的企業管理模式的書籍。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對企業管理前沿話題抱有濃厚興趣的讀者，我一直在尋找一本能夠係統講解“數據驅動”理念的書籍，而《數據驅動：從方法到實踐》無疑超齣瞭我的預期。桑文鋒老師的寫作風格非常紮實，他深入探討瞭數據驅動在企業運營中的關鍵環節，從數據戰略的頂層設計，到具體的數據分析方法的選擇，再到數據驅動文化在組織內的落地，都做瞭詳盡的闡述。書中不僅僅停留在“是什麼”，更側重於“怎麼做”，大量的實踐性建議讓我能夠立刻將其應用到工作中。我特彆喜歡書中關於數據可視化和決策支持的部分，這不僅幫助我理解瞭如何清晰地呈現數據洞察，更重要的是教會瞭我如何將這些洞察轉化為切實可行的行動方案。對於那些希望提升企業決策效率、優化資源配置、甚至重塑商業模式的企業管理者來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。它讓我看到瞭數據驅動在賦能企業發展方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在傳統行業工作的管理者，一直以來都對新興的管理理念和技術保持著關注。當我在書店看到《數據驅動：從方法到實踐》時，就被這個主題深深吸引瞭。桑文鋒老師在這本書中，用一種非常接地氣的方式，將“數據驅動”這個聽起來有些高大上的概念，拆解成瞭切實可行的步驟和方法。我尤其欣賞書中關於如何將數據分析結果轉化為具體的業務決策的講解，這打破瞭我之前認為數據分析離實際業務決策很遙遠的看法。書中提到的很多具體應用場景，比如用戶畫像的構建、營銷活動的優化、供應鏈的精益化管理等，都讓我聯想到瞭自己工作中可以改進的地方。這本書不僅給瞭我理論上的指導，更給瞭我實踐上的信心，讓我明白即使是在相對保守的行業，也能通過閤理運用數據來提升效率和競爭力。它就像一座橋梁，連接瞭數據技術和我的日常工作，讓我看到瞭轉型的可能性。

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