数据产品经理必修课 从零经验到令人惊艳 李鑫+轻松学大数据挖掘算法、场景+数据驱动从方法到实践+数据产品设计+数据分析思维+数据化运营速成手册6本
数据产品经理必修课 从零经验到令人惊艳 李鑫 产品经理转型培训教材教程书籍 互联网产品经理数据分析思正版图书
出版社： 电子工业出版社 ISBN：9787121336959版次：1商品编码：12333698品牌：Broadview包装：平装开本：16出版时间：2018-04-01用纸：胶版纸页数：324
编辑推荐
由于各大公司开展大数据战略，而原有的产品经理在转型数据产品经理过程中先天缺失数据思维与响应技能，因而在进行数据产品规划时具有短板。为了弥补各大公司数据产品经理在技术领域的短板，本书应时而生。
√ 面向传统行业产品经理转型
√ 彻底打破高深数学公式的入门门槛
√ 兼顾软硬技能，融合知识体系化与实战经验化
内容简介
当产品经理遇上大数据时代，数据产品经理应运而生。新时代的新岗位自然也有新要求。数据思维、数据预处理、数据统计、数据挖掘、数据可视化等是产品经理的必备技能。懂产品、懂运营、懂市场、懂表达、懂管理则是数据分析师的技能外延。《数据产品经理必修课：从零经验到令人惊艳》正是为有志于从事数据产品岗位的人士提供掌握上述技能的必修课。
让我们通过《数据产品经理必修课：从零经验到令人惊艳》，在大数据的浪潮中乘科技与人文的扁舟，驶过数据产品经理的港湾，驶向数据科学家的彼岸。
作者简介
李鑫，于中国科学技术大学获计算机科学博士学位，悉尼科技大学访问学者，大数据分析与应用安徽省重点实验室研究员，中国互联网协会青年专家。现任科大讯飞研究院研究主管，先后负责大数据与人工智能技术在教育、脑科学等领域落地的业务，在国际知名学术会议与期刊发表论文近30篇。
精彩书评
过去十年，产品经理这个岗位被推到舞台中央，随着行业的发展，这个岗位也在演化，其中的一个趋势就是专业化。本书从数据和产品经理的双重视角详细讲述了数据产品经理所需的各种能力，既有理论，也能落地，建议各位有意向此方向发展的朋友阅读。
苏杰 《人人都是产品经理》作者 良仓孵化器联合创始人
市面上关于产品经理的书琳琅满目，但像本书一样站在数据角度谈产品经理技能的却并不常见。书中字里行间，无处不见作者对产品的独特见解与思考，不仅可以帮助我们掌握数据产品经理的必备技能，还能让我们扩宽产品视角，更好地进行工作实践。
黄勇 《架构探险》作者 特赞科技CTO
数据科学是一个新的跨学科领域，用于研究“数据科学思维”之后的数据。数据科学的成果是数据产品，数据产品经理应该利用数据科学技术来解决现实生活中的问题。强烈建议想要成为数据产品经理的朋友阅读本书。
操龙兵 悉尼科技大学教授 SIG KDD澳新分会主席 KDD2015大会主席
大数据分析时代到来，如何通过数据驱动来转型产品从而实现数据变现，正成为一个新的挑战。本书应时而生，作者基于自己的实践经验和研究，从独有的视角展示了数据产品的全生命周期管理过程。同时这也是一本很有趣味的书，很值得一读！
陈燕铗 IBM全球业务解决方案中心（GBSC）总监
信息技术飞跃发展，人类的教育学习方式面临新的挑战。本书用幽默的语言和一些历史轶事介绍了企业中的教育数据产品经理必备的技能，无论对于教育产业实践者，还是面临教学改革的科研人员来说，都是值得一读的好书。
孙源 日本国立情报学研究所准教授 信息知识学会理事
充分运用数据思维提升产品体验，这是各个公司都不可或缺的重要能力。因此，作为一名产品经理，如何带着数据思维打造更加智能的产品，将是一门重要的必修课，本书恰好为大家提供了有效的学习途径，值得品读。
刘启斌 安徽云松投资管理有限公司总经理
目录
第一部分 产品经理的前世今生
第1章 产品经理的前世
1.1 产品经理究竟是什么 4
1.1.1 咬文嚼字说产品经理 4
1.1.2 产品经理的历史溯源 5
1.2 泛产品经理与产品经理 6
1.2.1 产品经理的专业取向 7
1.2.2 产品经理的泛化 8
1.3 互联网产品经理的规定动作 12
1.3.1 需求调研 12
1.3.2 竞品分析 14
1.3.3 原型设计 16
第2章 产品经理的今生
2.1 卖家秀：自我提升的几项技能 20
2.1.1 从需求文档到动机文档 20
2.1.2 从竞品分析到广义竞品分析 22
2.1.3 从原型设计到交互设计 24
2.2 买家秀：弄垮团队的若干“要领” 28
2.2.1 越过产品雷池 28
2.2.2 踏入团队雷池 29
2.2.3 迈向公司雷池 30
第3章 产品经理的入行
3.1 入行做产品的几种可能 34
3.1.1 源自技术岗 34
3.1.2 源自业务岗 35
3.1.3 源自应届生 36
3.2 上岗后的第一件事 37
3.2.1 产品全图 38
3.2.2 行业全图 39
3.2.3 产业全图 40
3.3 工作中如何学习 41
第二部分 古往今来的数据思维
第4章 历史中的数据思维
4.1 人口普查：最早的数据埋点策略 46
4.1.1 埋点的技术视角 46
4.1.2 埋点的时机与策略 48
4.2 命令与征服：可视化最早的用意 49
4.2.1 可视化大家说 50
4.2.2 可视化与历史 51
4.3 科技革命：助力数据产品落地 54
4.3.1 手工统计 55
4.3.2 机械统计 55
4.3.3 电子统计 57
4.4 数据驱动决策的历史溯源 57
4.4.1 美国建立时用数据分权 58
4.4.2 南北战争时用数据进军 59
4.4.3 经济发展时用数据裁判 60
4.5 管理咨询：使用数据降本增效 61
4.5.1 咨询指引数据产品方向 62
4.5.2 管理启迪思维模式更新 63
4.6 聊聊统计学 64
4.6.1 政治算术 64
4.6.2 频率学派 65
4.6.3 概率学派 66
4.7 LEHD：美国的第一个大数据项目 67
4.7.1 信息逐步开放 67
4.7.2 大数据项目开展 68
4.8 历史给我们数据思维的启示 69
4.8.1 用数据说话 69
4.8.2 向贤者取经 69
4.8.3 渐进性创新 70
4.8.4 需求创造供给 70
第5章 行业拥抱数据思维
5.1 大数据从何而来 72
5.1.1 大数据历史 73
5.1.2 自身发展 75
5.2 大数据的全球格局与中国面貌 76
5.2.1 全球格局 76
5.2.2 中国面貌 77
5.2.3 行业概览 78
5.3 大数据+“治理与交通” 81
5.3.1 治理 81
5.3.2 交通 83
5.4 大数据+“零售与金融” 84
5.4.1 零售 84
5.4.2 金融 88
5.5 大数据+“体育与教育” 89
5.5.1 体育 89
5.5.2 教育 91
5.6 大数据+“医疗与旅游” 93
5.6.1 医疗 93
5.6.2 旅游 94
5.7 大数据+“农业与制造” 96
5.7.1 农业 96
5.7.2 制造 97
5.8 大数据行业成熟了吗 97
5.8.1 行业成熟度 98
5.8.2 大数据理念 99
5.8.3 大数据趋势 100
5.9 大数据在产业中的位置 103
5.9.1 行业组成 104
5.9.2 产业构成 106
第6章 当产品经理遇见数据思维
6.1 下一站：数据科学家 110
6.1.1 数据科学的历史由来 110
6.1.2 数据科学与商业智能 111
6.1.3 数据科学的职业分类 112
6.1.4 数据分析的技能进阶 114
6.2 数据产品经理的职业新要求 115
第三部分 数据产品经理的技能进阶
第7章 面向产品经理的数据预处理
7.1 数据分析的标准姿势 128
7.2 淘洗数据沙砾（数据清洗） 130
7.2.1 缺失值 130
7.2.2 异常值 132
7.2.3 归一化 133
7.3 聚细沙成佛塔（数据集成） 135
7.3.1 实体识别 135
7.3.2 冗余性识别 136
7.4 换个姿势再来一次（数据变换） 137
7.4.1 离散化 137
7.4.2 属性构造 139
7.5 少即是美（数据规约） 139
7.5.1 特征规约 140
7.5.2 样本规约 141
第8章 面向产品经理的统计分析
8.1 说有信息量的话（非时序数据的统计量） 144
8.1.1 集中趋势 145
8.1.2 离散趋势 146
8.1.3 数据分布 148
8.2 股票指数是什么（时序数据的统计量） 148
8.2.1 “三比” 149
8.2.2 股票指数 150
8.3 男女真的有别吗（分类数据的统计量） 152
8.3.1 卡方是什么 152
8.3.2 卡方怎么算 153
8.4 相关性不是因果性（连续数据的统计量） 156
8.4.1 Pearson 156
8.4.2 Spearman 157
8.4.3 Kendall 158
8.5 数据不能承受之“熵” 159
8.5.1 物理中的“熵” 159
8.5.2 信息中的“熵” 160
第9章 面向产品经理的数据挖掘
9.1 学数据挖掘，只需要高中数学 164
9.1.1 重温“加减乘除” 164
9.1.2 重温“比值” 165
9.1.3 重温“函数” 165
9.1.4 重温“符号” 165
9.2 线性回归：人为什么没有严重两极分化 166
9.2.1 优生学趣闻 166
9.2.2 空间中的直线 167
9.3 逻辑回归：种群增长的S型曲线 169
9.3.1 种群的增长曲线 169
9.3.2 S型曲线的秘密 171
9.4 朴素贝叶斯：面相占卜工作原理 172
9.4.1 外貌协会与街头看相 173
9.4.2 无处不在的贝叶斯 174
9.5 决策树：爱情选择背后的心理学意义 176
9.5.1 爱情选择条件多 177
9.5.2 不纠结的小技巧 178
9.6 K-means：寻找物理学上的质心 181
9.6.1 向中心看齐 181
9.6.2 站错队的后果 183
9.7 层次聚类：分而治之与抱团取暖 184
9.7.1 分而治之 185
9.7.2 抱团取暖 185
9.8 DBScan：帝国崛起的定居、建国与扩张 186
9.8.1 密度打败划分 187
9.8.2 相似的帝国发展路径 188
9.9 关联规则挖掘：“啤酒和尿布”是个谎言 188
9.9.1 讹传已久的商业故事 189
9.9.2 关联规则的三重门 190
9.10 时间序列分析：聊聊《周易》 192
9.10.1 时间序列分析的玄妙 192
9.10.2 时间序列分析的正经 194
9.11 集成学习：三个臭皮匠赛过诸葛亮 195
9.11.1 多拜师与拜大师 196
9.11.2 向大家与失败学习 197
9.12 文本挖掘：让机器读懂你 199
9.13 社交网络：隐私无处遁形 202
9.14 排序：简约而不简单的事 205
9.14.1 排序的规则方法 205
9.14.2 排序的操作机理 207
9.15 推荐系统：“今日头条”背后的秘密 208
9.16 用户画像：隐私是个“伪命题” 213
9.17 算法思想中的哲学内涵 216
第10章 面向产品经理的数据可视化
10.1 别人家的可视化：阳春白雪 222
10.2 工作中的可视化：下里巴人 227
10.3 用可视化“说谎” 230
10.3.1 数据的误导 230
10.3.2 逻辑的谬误 234
10.4 准备一份数据报告 238
第11章 向数据科学家再迈一步
11.1 能文：陪运营跟踪产品看效果 244
11.1.1 传统运营的基本功 245
11.1.2 数字化运营“三”话你知 248
11.2 能武：追研发把控进度出成果 251
11.2.1 数据采集 251
11.2.2 数据存储 254
11.2.3 数据计算 256
11.2.4 数据分析 258
11.3 能聊：跟随销售面向市场找思路 258
第四部分 数据产品经理的自我修养
第12章 学习力：借方法论加速
12.1 方法论知多少 266
12.1.1 概念阐述 266
12.1.2 分类总结 267
12.2 学习过程的“满灌”与“脱敏” 269
12.2.1 理解提炼 269
12.2.2 我的方法论 271
第13章 表达力：用逻辑学帮衬
13.1 写得一手好文案 274
13.1.1 为公务员考试正名 274
13.1.2 写作实战简明教程 275
13.2 讲故事给同事听 278
第14章 领导力：以经济学诠释
14.1 事情背后的选择 285
14.1.1 选择价值链上游：剪刀差效应 285
14.1.2 学会审时度势：美林时钟 286
14.1.3 谨慎选择别人的经验：推绳子效应 286
14.1.4 平衡是一个难题：萨伊定律与凯恩斯法则 287
14.2 人员之间的协同 288
14.2.1 你闪开，让我来：绝对优势与相对优势 288
14.2.2 无条件开放：零和博弈与合作共赢 289
14.2.3 教会团队成员什么是沉没成本 290
第15章 软实力：靠心理学打造
15.1 向内求：耐心、谦逊、热心 294
15.1.1 让自己“延迟满足” 294
15.1.2 对表扬免疫 295
15.1.3 不怕丢脸地分享 297
15.2 对外看：大局、妥协、有趣 297
15.2.1 看问题需要“上帝视角” 298
15.2.2 率真对内，圆滑对外 298
15.2.3 一切从简，有趣有梦 299
轻松学大数据挖掘：算法、场景与数据产品 著
轻松学大数据挖掘：算法、场景与数据产品定价59.00出版社电子工业出版社版次1出版时间2018年01月开本16作者汪榕 著装帧平装页数字数230ISBN编码9787121329265
基本信息
内容介绍
伴随着大数据时代的发展，数据价值的挖掘以及产品化逐渐被重视起来。本书作为该领域的入门教程，打破以往的数据工具与技术的介绍模式，凭借作者在大数据价值探索过程中的所感所悟，以故事的形式和读者分享一个又一个的数据经历，引人深思、耐人寻味。全书共9章，第1～2章介绍数据情怀与数据入门；第3～6章讨论大数据挖掘相关的一系列学习体系；第7～9章为实践应用与数据产品的介绍。让所有学习大数据挖掘的朋友清楚如何落地，以及在整个数据生态圈所需要扮演的角色，全面了解数据的上下游。
作者介绍
汪榕（@乐平汪二），一个充满大数据情怀的程序员，致力于分享自己的所感所悟，为数据生态圈的健康发展贡献自己一份力量。拥有6年的业务建模经验，曾率队夺得全国大学生数据建模一等奖，并代表重庆高校队伍与全国优秀名校一起参与深圳夏令营建模比赛。
目前从事互联网金融行业，专注于大数据挖掘与数据产品。同时也是大数据挖掘杂谈社区的创建人，汇集了全球各地的数据爱好者，共同探索数据的价值。
关联推荐
适读人群 ：可作为相关工作经验在3年以内的数据挖掘工程师、转型入门做大数据挖掘的人士或者对数据感兴趣的追逐者的轻松学习教程，引导大家有一个正确的学习方向，也可供对数据产品感兴趣的产品经理和数据挖掘工程师阅读参考。
不依赖工具包，结合场景个性化构建业务模型
有数据情怀，更有深刻认知
是数据圈的一股清流，是初学者的入门指南，
也是传统挖掘者的进阶之路
目录
目 录
第1章数据情怀篇
1.1 数据之禅
1.2 数据情怀
1.2.1 数据情怀这股劲
1.2.2 对数据情怀的理解
1.3 大数据时代的我们
1.4 成为DT时代的先驱者
1.4.1 数据没有寒冬
1.4.2 数据生态问题
1.4.3 健康的数据生态
1.4.4 结尾
第2章数据入门
2.1 快速掌握SQL的基础语法
2.1.1 初识SQL
2.1.2 学会部署环境
2.1.3 常用的SQL语法（上篇）
2.1.4 常用的SQL语法（下篇）
2.2 在Windows 7操作系统上搭建IPython Notebook
2.2.1 学习Python的初衷
2.2.2 搭建IPython Notebook
2.2.3 IPython.exe Notebook的使用说明
2.2.4 配置IPython Notebook远程调用
2.3 快速掌握Python的基本语法
2.4 用Python搭建数据分析体系
2.4.1 构建的初衷
2.4.2 构建思路
.....
第8章反欺诈实践篇
8.1 “羊毛党”监控的业务
8.1.1 “羊毛党”的定义与特点
8.1.2 “羊毛”存在的必然性
8.1.3 “羊毛党”的进化
8.1.4 “羊毛党”存在的利与弊
8.1.5 “羊毛党”监控平台的意义
8.2 “羊毛党”监控的设备指纹
8.2.1 何为设备指纹
8.2.2 底层参数
8.2.3 应用场景
8.2.4 移动端的数据持久化
8.2.5 设备指纹生成算法
8.3 “羊毛党”监控的数据驱动
8.3.1 监控的目的
8.3.2 数据如何“食用”
8.4 “羊毛党”监控的实践分享
第9章大数据挖掘践行篇
9.1 如何从0到1转型到大数据圈子
9.2 数据挖掘从业者综合能力评估
9.2.1 度量的初衷
9.2.2 综合能力评估
9.2.3 个人指标体系（大数据挖掘）
9.3 给想要进入数据挖掘圈子的新人一点建议
9.3.1 诚信与包装
9.3.2 筹备能力
9.3.3 投好简历
9.3.4 把握面试
9.3.5 结尾
后记数据价值探索与数据产品实践
数据驱动：从方法到实践
著
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
数据驱动：从方法到实践
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
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
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
一关键指标法 / 82
海盗指标法 / 86
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
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
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
数据产品设计 著
基本信息
书名：数据产品设计
定价：69.00元
作者：艾达
出版社：电子工业出版社
出版日期：2017-11-01
ISBN：9787121323751
字数：242000
页码：196
版次：1
装帧：平装-胶订
开本：16开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
数据产品设计快速入门指南详细介绍数据产品设计流程
内容提要
数据产品就是把数据、数据分析、决策逻辑尽可能多地固化到一个软件系统中， 以更快的更新频率、更准确的分析结果、更智能的提醒方式为人们提供数据价值。 《数据产品设计》是一本关于数据产品经理入门级的学习指南，主要内容包括初识数据产品、寻求需求领域、数据指标设计、数据可视化设计、数据展现逻辑设计、产品管理、常用工具软件。其中章从数据产品的定义、分类、职业规划等方面入手，讲解什么是数据产品、数据流通价值链、数据产品经理的职业规划等内容。第2章至第5章介绍了数据产品设计的一般流程。第6章介绍了一般产品经理需要具备的产品管理相关知识。第7章介绍了数据产品经理需要掌握的一些软件工具。《数据产品设计》定位为数据产品经理入门级的学习资料，适合初级学员阅读，对在职的数据产品经理可以作为一个补充性的学习资料。
目录
章 初识数据产品 1
1.1 为什么需要数据产品 2
1.1.1 无处不在的决策 2
1.1.2 数据价值的提供方式 3
1.2 数据产品流通价值链 5
1.2.1 数据生产阶段 5
1.2.2 数据整理阶段 6
1.2.3 数据研究阶段 9
1.2.4 数据展现阶段 11
1.2.5 数据价值体现阶段 13
1.3 数据产品的定义及分类 14
1.3.1 辅助决策型数据产品 15
1.3.2 智能决策型数据产品 16
1.4 数据产品经理 20
1.4.1 招聘岗位分析 21
1.4.2 工作技能要求 23
1.4.3 职业转型方向 24
1.5 数据产品设计流程 25
第2章 寻找需求领域 29
2.1 需求理论 30
2.1.1 马斯洛的需求层次理论 30
2.1.2 乔布斯的用户需求理论 32
2.2 数据产品的需求领域 34
2.2.1 决策需求 34
2.2.2 数据需求 36
2.3 获得用户需求的方法 37
2.3.1 深入观察用户行为 37
2.3.2 定性的用户访谈记录 37
2.3.3 定量的用户调查数据 38
2.4 需求分析注意事项 38
2.4.1 合适的样本量 38
2.4.2 识别需求假象 39
2.4.3 专注于问题本身 40
2.4.4 对用户进行分类 41
第3章 数据指标设计 43
3.1 什么是数据指标 44
3.1.1 居民消费价格指数 44
3.1.2 洗车指数 46
3.2 数据指标分类 51
3.2.1 时间特点 52
3.2.2 总体特征性质 52
3.2.3 数据依据 53
3.2.4 计量单位的特点 54
3.2.5 指标属性 54
3.3 数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4 数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
第4章 数据可视化设计 63
4.1 可视化是人类的天性 64
4.2 数据可视化设计要素 65
4.2.1 设计目的 65
4.2.2 数据展现形式 66
4.2.3 受众群体 66
4.2.4 传播场景 68
4.3 趋势型数据可视化 68
4.3.1 点线图 68
4.3.2 拟合曲线图 71
4.3.3 柱状图 74
4.3.4 阶梯图 75
4.4 对比型数据可视化 76
4.4.1 柱状图 76
4.4.2 面积图 77
4.4.3 气泡图 78
3.3 数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4 数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
4.4.4 单词云图 79
4.4.5 星状图 80
4.4.6 脸谱图 82
4.4.7 热力图 83
4.5 比例型数据可视化 86
4.5.1 饼图 86
4.5.2 环形图 87
4.5.3 百分比堆砌柱状图 87
4.5.4 百分比堆砌面积图 88
4.6 分布型数据可视化 88
4.6.1 直方图 90
4.6.2 茎叶图 92
4.6.3 箱线图 93
4.6.4 概率密度图 95
4.7 关系型数据可视化 98
4.7.1 维恩图 98
4.7.2 矩形树图 99
4.7.3 漏斗图 102
4.7.4 桑基图 104
4.7.5 节点关系图 106
4.8 地理型数据可视化 108
4.8.1 二维地图 108
4.8.2 三维地图 111
4.8.3 地图应用 112
第5章 数据展现逻辑设计 117
5.1 时间逻辑 118
5.2 空间逻辑 121
5.3 用户角色逻辑 123
5.4 指标属性逻辑 125
5.5 业务分析流程逻辑 127
5.6 用户自定义逻辑 131
第6章 产品管理 133
6.1 产品经理管理职责 134
6.2 产品战略管理 135
6.3 产品需求管理 136
6.4 产品市场管理 139
6.5 产品研发管理 142
6.6 产品生命周期管理 146
6.7 产品经理管理考核 149
第7章 常用工具软件 151
7.1 需求分析工具 152
7.1.1 思维导图工具 152
7.1.2 问卷调查工具 157
7.2 数据探索工具 159
7.2.1 数据库管理工具 160
7.2.2 数据分析类工具 163
7.3 数据可视化工具 167
7.3.1 商业智能工具 168
7.3.2 前端图表插件 169
7.4 产品设计工具 171
7.4.1 流程图设计工具 172
7.4.2 原型图设计工具 177
结语 179
参考文献 181
作者介绍
作者艾达，为炼数成金培训机构讲师，艾数教育机构讲师，开设R语言编程，数据挖掘算法，数据产品设计等专业课程,
数据分析思维：产品经理的成长笔记 著
基本信息
书名：数据分析思维：产品经理的成长笔记
定价：79.00元
作者：黄伟豪
出版社：机械工业出版社
出版日期：2017-10-01
ISBN：9787111579960
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装-胶订
开本：16开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
内容提要
本书通过作者在金融领域的数据分析应用实践，介绍了作者在应用数据创造价值方面的一些方法和思考。全书共分为7章，章介绍了作者为何会踏上数据分析的道路，以及作者在生活、学习和工作实践中形成的特有的“数据”价值观。第2章讲解在工作和学习中，如何养成良好习惯的方法。第3章针对产品设计与数据分析如何结合进行了介绍。第4章重点介绍在数据分析中会遇到的种种“陷阱”以及如何多维度思考以避免陷入这些“陷阱”。第5章用一些与数据相关的小故事来说明跨界看问题的重要性。第6章讲的是工作和生活中的数据分析案例。第7章是关于作者对当下一些流行趋势的看法。
目录
目 录前言章 开启数据分析之路 11.1 我的数据分析之路，从一个善良的动机开始 21.1.1 数据分析的过程 31.1.2 数据分析案例背后的方法论 41.2 理解大脑并善用它 51.2.1 分享大脑的一些知识 61.2.2 9条用脑定律 61.3 番茄工作法 91.3.1 番茄工作法的原理与演化 91.3.2 番茄工作法的操作 101.4 保持正念 121.4.1 正念，从洗碗说起 131.4.2 正念就是吃橘子 141.4.3 正念的哲学故事 141.5 阅读 171.5.1 认识阅读障碍 181.5.2 阅读的层次、方法和技巧 181.5.3 阅读工具的分析 211.5.4 阅读的选择 221.5.5 阅读习惯是可以养成的 231.6 学习 231.6.1 学习之道 251.6.2 学习的注意事项 271.7 演讲 291.7.1 为什么害怕演讲 291.7.2 演讲的技巧 301.8 写作 321.8.1 坚持才有提升 321.8.2 写作感悟 331.9 幸福方法论 341.9.1 关于幸福的定义 351.9.2 一项关于幸福的研究 361.9.3 幸福是一种能力 361.9.4 我的幸福观 371.10 把压力当朋友 381.10.1 生物学角度看压力 381.10.2 正确看待压力的好处 391.11 热情与平静 401.11.1 热情：PASSION 411.11.2 平静：PEACE 421.12 人生方程式 42第2章 数据分析习惯的养成 452.1 习惯 462.2 工作整理术 492.2.1 6个工作原理 492.2.2 6个工作整理术 512.3 量化自我与自我分析 532.4 游戏方法论 562.4.1 游戏对大脑的7种激励方式 572.4.2 通过游戏总结工作方法论 592.5 用数据分析引导营销行为 592.6 发现数据中蕴含的地理信息 612.7 用数据解决客户的痛点 632.8 怎样当个称职的教练 662.8.1 教练的两项主要工作 672.8.2 用GROW模型生成有效问题 672.9 教徒弟的“守、破、离”之道 692.9.1 守、破、离 702.9.2 我教的个徒弟 702.9.3 我教的第二个徒弟 712.9.4 教徒弟的心得 722.10 在企业里分享知识的好处 73第3章 产品与数据分析 753.1 数据分析与产品设计 763.1.1 产品的发展历程 773.1.2 是否需要克制产品创新 773.1.3 数据分析能否在产品的设计中发挥作用 783.2 产品的功能很多，用的人有多少 793.3 设计心理学 823.3.1 一个成功的设计需要经历五六次的尝试吗？ 823.3.2 设计重要的原则 833.3.3 数据，在设计者与用户间建立一座桥梁 843.4 数据实验 843.4.1 为什么企业需要数据实验 843.4.2 企业运营需要数据实验 863.5 心理学、数据分析与产品营销的结合 873.5.1 案例：对手机银行新签约客户的引导 873.5.2 案例：优惠活动的告知方式 893.6 产品与数据创新 903.6.1 案例：信用卡与手机银行结合提升两种产品的客户黏性 913.6.2 案例：使用手机银行的个人贷款客户，逾期比例低 923.7 提出好问题 943.8 招募产品的体验客户 953.9 预售产品的体验与数据分析 963.9.1 预售过程的数据分析 983.9.2 OODA循环迭代 101第4章 数据的那些“坑” 1024.1 一次引发“失控”的数据分析 1034.2 幸存者偏差 1074.3 理性的无知 1094.4 “数据” 1104.4.1 孙膑的“假数据” 1114.4.2 诸葛亮的“灶数”坑人 1124.5 猫和老鼠的数据攻防战 1134.6 数据分析中的陷阱与破解之道 1154.6.1 数据图的陷阱 1154.6.2 “标准化”的陷阱 1164.6.3 破解陷阱之道 1164.7 当数据分析遇上数据安全和隐私 1174.8 从简单到复杂 1184.9 被忽视的数据分析人才体系建设 1204.9.1 企业应用数据的三个“坑” 1204.9.2 业界的数据分析人才架构设置 1204.9.3 除了KPI，更需要KWI与“集智平台” 1214.10 数据分析的正确打开方式 1244.10.1 思考数据分析的初衷与后续行动 1244.10.2 多维度思考，寻找“沉默样本”，不被数据欺 1254.10.3 比任何人都重视数据安全和用户的隐私 1254.10.4 站在听众的角度思考你的数据分析结果 1264.10.5 重视数据分析人才的培养 126第5章 跨界，从另一个维度看问题 1275.1 跨界这件事 1285.2 我“不务正业”的故事 1305.2.1 学习和实践Flash的心得 1315.2.2 Flash的没落 1325.2.3 学习的技能还在 1335.3 星座到底靠不靠谱 1345.3.1 次关于星座的分析 1355.3.2 我对星座的数据分析 1365.3.3 我对星座的假设 1395.4 一个司令员的“数据分析” 1405.5 当数据遇上情感 1425.5.1 什么是数据做不了的 1425.5.2 我对数据的理解与情感 1445.6 《点球成金》中的数据感悟 1445.6.1 电影的场景一：关于选择 1465.6.2 电影的场景二：关于变革 1465.6.3 电影的场景三：关于时机 1465.6.4 电影的故事背景 1475.6.5 电影给我的启示 1475.7 正确预测的副作用 1485.7.1 《少数派报告》 1495.7.2 《星球大战》 149
作者介绍
黄伟豪，人称“萌大叔”，建设银行广州电子银行研发中心的数据分析师与产品经理，平时负责的工作是通过分析一大堆的数据、体验新产品后，寻找这些行为数据中所蕴含的商机与风险。为建设银行服务了14年，参与了建总行新一代数据应用项目的建设，并且在广州电子银行研发中心负责研究数据。经历了这么多的变化之后，除了作者自己数据分析技能精进提升之外，他的心态也发生了很大变化。这本书从某种意义上讲算是他的成长笔记。
数据化运营速成手册
著
基本信息
书名：数据化运营速成手册
定价：55.00元
作者：胡晨川
出版社：电子工业出版社
出版日期：2017-05-01
ISBN：9787121312670
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装-胶订
开本：16开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
本书适读人群：互联网公司的数据分析师、运营人员、产品经理，以及中层管理人员。掌握基础图表的高级特性梳理数据化运营的基本方法、原则、思维模式深度量化分析方法（朴素贝叶斯模型、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析模型等）帮助你科学地决策
内容提要
本书用于提升互联网公司员工的数据应用能力，即数据化运营能力。首先，从*常用的数据图表切入，帮助执行层正确地绘图，管理层正确地看图；接着，梳理运营中*基本的数据应用知识，涉及数据获取、数据清洗、数据认知、分析框架、指标体系、运营实验等内容。然后，介绍作者认为必要的统计学知识，包括假设检验、方差分析、回归分析和时间序列分解等，并引入了管理科学中的规划求解方法。*后，介绍了数据分析工具的发展趋势，并分享了作者近些年的工作及学习心得。
目录
章 全面认识数据图表1
1.1 详解数据图表的基本构成1
1.2 控制数据图表中的信息量9
1.3 真的需要作图吗10
第2章 建立数据图表的认知14
2.1 利用散点图探究数据间的关系14
2.1.1 基本的散点图样例15
2.1.2 散点图的制作16
2.1.3 散点图的变种1：添加平滑线19
2.1.4 散点图的变种2：利用气泡图观察更多指标间的关系20
2.1.5 散点图的变种3：用分类矩阵形成决策22
2.1.6 散点图的局限性23
2.2 利用柱形图将“对比”做到24
2.2.1 利用累加柱形图对比数据结构的变化25
2.2.2 多指标组合对比27
2.2.3 用平均值优化单指标的对比29
2.2.4 用瀑布图观察总量分解后的对比32
2.2.5 如何正确对比数值指标与比率指标33
2.3 用折线图观察时间序列数据35
2.3.1 如何观察趋势36
2.3.2 探寻趋势变化的原因38
2.4 利用面积图观察数据结构的变化趋势44
2.4.1 观察动态的数据结构变化：堆积面积图44
2.4.2 用于队列分析：堆积面积图45
2.5 用雷达图进行静态的多维对比48
2.6 其他类型图表概述50
2.6.1 使用饼图的6个“坑”50
2.6.2 提升视觉冲击力：树状图52
2.6.3 量化流程各环节间的转化率：漏斗图52
第3章 数据图表进阶54
3.1 数据图表到底是什么55
3.2 如何正确地选择图表59
3.3 数据图表中的细节60
3.3.1 图表背景和绘图区背景60
3.3.2 坐标轴65
3.3.3 灵活使用辅助线68
3.3.4 线性趋势线的应用69
3.3.5 应用移动平均趋势线做时间序列的预测72
3.3.6 添加信息增强线74
3.3.7 用标注线指示必要的信息75
3.4 能让图表升级的高级技巧76
3.4.1 运用组合图表增加信息承载量76
3.4.2 运用子母图增加图表中的信息量79
3.4.3 条件格式中的几项实用功能80
3.4.4 使用迷你图表压缩空间85
3.4.5 用不等宽技术优化柱形图和条形图86
3.4.6 使用Bullet图进行绩效评价的可视化89
第4章 数据化运营的基础知识93
4.1 基本的数据获取能力94
4.1.1 认知数据库的一般构造94
4.1.2 能够阅读基本的取数代码95
4.1.3 用Excel获取数据98
4.2 快速认知数据105
4.2.1 仔细审核数据源的质量106
4.2.2 提升数据集的质量107
4.2.3 统一数据类型和单位111
4.2.4 描述统计分析111
4.2.5 利用相关系数理解数据之间的关系122
4.2.6 通过多维交叉深入认知数据集125
4.3 几套有用的分析思维框架132
4.3.1 66法则与SQVID原则133
4.3.2 麦肯锡的“七步成诗”135
4.4 创造指标，应用指标141
4.4.1 什么是指标142
4.4.2 如何设计高质量的指标143
4.4.3 指标组合：综合指数143
4.4.4 需要关注哪些核心指标144
4.5 运营活动的量化148
4.5.1 的运营活动应具备哪些要素148
4.5.2 需要哪些过程型和结果型指标149
4.5.3 如何评价运营活动149
4.5.4 从纵向与横向两个角度全面对比151
4.5.5 一种更严谨的测试效果量化方法：DID154
4.5.6 相似活动间效果的对比155
4.5.7 关于运营活动量化的小结156
4.6 数据化运营的思维方式156
4.7 运营数据报告的要素167
4.8 小结170
第5章 快速提升量化分析能力171
5.1 用朴素贝叶斯模型进行预测171
5.1.1 利用全概率公式的一个例子174
5.1.2 让大数定律给你自信175
5.1.3 窥一斑而见全豹：中心极限定理176
5.2 使用假设检验进行理性的推断177
5.2.1 统计分布是一切推断的基础179
5.2.2 以正态分布为例，阐述假设检验的过程181
5.2.3 双侧检验与单侧检验183
5.2.4 假设检验的细节补充184
5.3 利用方差分析辨别方案的有效性185
5.3.1 用户激活措施的有效性判断186
5.3.2 运用置信区间增强数值估计的可靠性189
5.3.3 两两比较寻找的结论190
5.3.4 理解方差分析的思维191
5.4 浅谈回归技术的应用191
5.4.1 因变量与自变量的相关关系是回归的基础191
5.4.2 线性回归建模的详细过程192
5.4.3 线性回归分析中的注意点204
5.5 用时间序列分解模型观察波动204
5.5.1 怎样观察时间序列数据205
5.5.2 何为时间序列分解206
5.5.3 时间序列分解的步骤解析208
5.5.4 时间序列分解方法的应用局限性212
5.6 如何优化调查问卷213
5.6.1 态度型问题，增加选项以支撑量化分析214
5.6.2 问题要有必要且贴合业务需求215
5.6.3 设置过滤器，识别无效回答215
5.6.4 避免双重问题和一重半问题216
5.6.5 动态地调查，设置问题库以保障多次调查的质量216
第6章 科学地决策217
6.1 从数据中形成决策217
6.2 线性规划是什么219
6.3 线性规划建模的操作过程220
6.3.1 建立逻辑清晰的表格220
6.3.2 设置输出单元格、目标单元格与可变单元格之前的运算关系221
6.3.3 设置线性规划建模参数222
6.4 如何从数据中形成决策223
6.5 4类典型且实用的线性规划模型223
6.5.1 资源分配模型224
6.5.2 成本收益平衡模型226
6.5.3 网络配送模型227
6.5.4 混合模型229
6.6 线性规划模型小结231
第7章 应用的工具233
7.1 互联网数据分析工具的演进234
7.1.1 流量时代234
7.1.2 用户时代235
7.1.3 订单时代235
7.2 行为事件分析工具的简单介绍236
7.3 数据分析平台简介及趋势238
7.3.1 数据展现238
7.3.2 数据处理238
7.3.3 数据收集239
7.4 值得推荐的小工具240
7.4.1 团队协作工具240
7.4.2 其他小工具241
第8章 工作经验杂谈242
8.1 这些年犯过的错误242
8.1.1 迷信业务模型，浪费公司资源243
8.1.2 活跃率陷阱244
8.1.3 不加选择地进行数据追踪245
8.1.4 为了KPI而做数据分析246
8.1.5 忽略数据质量的保障机制247
8.1.6 轻视业务执行，重视数据表现248
8.1.7 不重视数据认知，盲目建模248
8.1.8 只重视完成任务，忽略了团队成员的个人发展需求249
8.2 认清数据分析的边界250
8.2.1 数据库并不能记录一切250
8.2.2 不可能分离多重因素影响251
8.2.3 数据不能替代逻辑推理251
8.2.4 预测的根基未必牢固251
8.2.5 大多数人会因数据而变懒252
8.3 我们需要读些什么书252
作者介绍
胡晨川，统计学硕士，一个对数据分析充满热爱并努力成为数据科学家的年轻人。在数据分析工作上积累了些许经验。现任职于国内知名网上订餐平台“饿了么”。作者先后就读于浙江工商大学、云南财经大学及立信会计学院。个人微信公众号“川术”，希望通过工作经验的总结和知识的积累，形成切实可用的数据分析内容，帮助越来越多的人从数据分析中受益
一本集结实战智慧与前沿洞察的数据赋能精要 在瞬息万变的商业浪潮中，数据早已不再是冰冷的数字，而是驱动企业决策、产品创新乃至战略转型的核心引擎。然而，如何真正驾驭这股力量，将原始数据转化为有价值的洞察，并落地为切实可行的产品与运营策略，一直是许多从业者面临的挑战。本书并非仅仅是对某个单一数据领域进行浅尝辄止的介绍，而是汇聚了多位在数据产品、数据分析、数据化运营以及大数据挖掘领域深耕多年的实战派专家的经验精华，旨在为读者构建一个系统、全面、深入理解和应用数据价值的知识框架。 数据产品经理的修炼之道：从策略到落地的全景指南 本书的核心篇章之一，将深度剖析数据产品经理这一关键角色的全方位能力模型。我们将探讨如何从宏观商业目标出发，识别并定义真正有价值的数据产品机会。这不仅仅是定义一个功能，而是理解用户需求、市场痛点，并将其转化为能够通过数据驱动实现商业价值的产品理念。我们会详细讲解数据产品生命周期的每一个阶段，包括： 需求分析与产品定义： 如何通过用户访谈、市场调研、竞品分析等多种手段，精准捕捉用户和业务的真实需求，并将其转化为清晰、可执行的产品需求文档（PRD）。重点会放在如何提炼数据的潜在价值，以及如何设计能够解决实际问题的产品框架。 数据指标体系设计： 构建一套科学、健壮的数据指标体系是数据产品成功的基石。本书将指导读者如何根据产品目标，选择最关键的指标（KPIs），并设计一系列辅助性指标（OPIs），确保产品能够被有效衡量和优化。我们将深入探讨指标的定义、计算方法、监控机制以及指标之间的关联性。 产品设计与原型开发： 在明确了需求和指标后，如何将这些转化为用户能够理解和使用的产品界面和交互流程？我们将分享数据产品经理在设计阶段的实操技巧，包括如何利用数据可视化工具，将复杂的数据洞察以直观、易懂的方式呈现给用户。从低保真原型到高保真设计，每一步都将以用户体验和数据价值最大化为导向。 技术实现与落地： 数据产品离不开强大的技术支撑。本书将帮助读者理解数据产品经理在与技术团队协作时需要掌握的关键信息，包括数据采集、数据存储、数据处理、模型训练以及线上部署等环节。我们不会深入到代码层面，但会强调如何通过有效的沟通和需求定义，确保技术实现能够精准匹配产品目标。 产品迭代与优化： 数据产品并非一成不变，持续的迭代与优化是保持其生命力和竞争力的关键。本书将重点阐述如何通过数据分析，收集用户反馈，监控产品表现，并基于数据洞察进行快速迭代，不断提升产品价值。 数据分析思维：洞察本质，驱动决策 数据分析的价值不仅仅在于生成报表，更在于培养一种能够从数据中发现规律、洞察本质、指导决策的思维方式。本书将深入剖析数据分析的底层逻辑，帮助读者构建一套系统性的分析思维框架： 问题驱动的分析： 强调分析必须围绕具体业务问题展开，而不是盲目地进行数据探索。我们将教授读者如何将模糊的业务需求转化为清晰、可量化的分析问题。 假设驱动的验证： 引导读者在分析前形成有理有据的假设，并通过数据进行验证。这能够显著提高分析的效率和准确性。 逻辑严谨的推理： 讲解如何运用统计学原理、逻辑推理等方法，从纷繁的数据中抽丝剥茧，得出可靠的结论。 结果导向的沟通： 强调分析结果的呈现不仅仅是数字的堆砌，更重要的是能够清晰、简洁地向决策者传达洞察，并提出 actionable 的建议。我们将分享数据可视化在沟通中的关键作用，以及如何构建有说服力的数据故事。 避免常见误区： 识别和规避数据分析中的常见陷阱，例如幸存者偏差、相关性不等于因果性、数据偏差等，确保分析结果的客观性和可靠性。 数据化运营：精细增长的艺术 在当前竞争激烈的市场环境中，传统的粗放式运营早已难以维系。本书将聚焦于如何将数据能力深度融入运营的各个环节，实现精细化、智能化运营，驱动业务持续增长： 用户生命周期管理： 从用户获取、激活、留存、裂变到流失，本书将详细阐述如何在用户生命周期的每一个阶段，运用数据分析和产品设计，制定针对性的运营策略。我们将探讨用户画像构建、用户分群、用户行为分析等核心内容。 增长黑客方法论： 借鉴国际前沿的增长黑客理念，介绍一系列创新的、以数据为驱动的增长策略和实验方法。我们将深入分析AARRR模型、北极星指标等概念，并结合实际案例，展示如何在不同业务场景下应用这些方法。 营销活动优化： 如何通过数据分析，精准定位目标用户，优化营销渠道，提升广告投放效率，并对营销活动的效果进行科学评估？本书将提供实操性的指导。 产品运营与用户反馈： 如何通过数据分析用户在产品中的行为，收集用户反馈，并将其转化为产品改进和运营策略的输入？我们将探讨如何构建有效的用户反馈闭环。 自动化运营： 介绍如何利用数据和技术，实现运营流程的自动化，例如个性化推荐、自动化触达、智能客服等，从而提升运营效率，降低人力成本。 轻松学大数据挖掘：从入门到实践 大数据挖掘是发掘隐藏在海量数据中的有价值信息的关键技术。本书将以易于理解的方式，带领读者走进大数据挖掘的世界： 大数据基础概念： 简明扼要地介绍大数据 HDFS、MapReduce、Spark 等核心技术框架，帮助读者建立对大数据技术生态的基本认知。 常用挖掘算法解析： 重点介绍分类、聚类、关联规则、回归等经典的大数据挖掘算法，并以通俗易懂的语言解释其原理和应用场景。 数据预处理与特征工程： 强调数据预处理在挖掘过程中的重要性，包括数据清洗、数据转换、特征选择等关键步骤。 模型评估与调优： 介绍如何科学地评估挖掘模型的性能，并进行参数调优，以获得最佳的挖掘效果。 实际应用案例： 通过丰富的实际案例，展示大数据挖掘在用户行为分析、风险控制、市场预测、推荐系统等领域的应用，让读者直观感受大数据挖掘的强大力量。 数据驱动：构筑企业核心竞争力 “数据驱动”不仅仅是一个口号，更是一种深入骨髓的企业文化和工作方式。本书的最终目标是帮助读者理解并践行数据驱动的理念，将其贯穿于企业运营的方方面面： 数据文化建设： 探讨如何从组织层面构建鼓励数据驱动决策的文化氛围，让数据成为每个团队成员的日常工作语言。 数据治理与数据安全： 强调数据质量、数据合规和数据安全的重要性，为企业的数据化转型奠定坚实基础。 跨部门协作与赋能： 指导如何打破部门壁垒，促进数据在不同团队之间的流动与共享，实现数据赋能。 技术与业务的融合： 探讨如何将先进的数据技术与具体的业务场景深度融合，创造新的商业价值。 持续学习与适应： 在快速发展的数据领域，持续学习和保持敏锐的洞察力是至关重要的。本书将为读者指明持续学习的路径。 本书内容丰富，结构清晰，语言通俗易懂，结合了大量的实操案例和前沿洞察。无论您是希望转型的产品经理、渴望提升分析能力的运营人员，还是希望进军数据领域的技术从业者，亦或是对大数据充满好奇的商业领袖，都能从中获得宝贵的启发与实用的技能。它将成为您在数据时代破浪前行，赋能业务，驱动创新的得力助手。
