數據産品經理必修課 從零經驗到令人驚艷 李鑫+輕鬆學大數據挖掘算法、場景+數據驅動從方法到實踐+數據産品設計+數據分析思維+數據化運營速成手冊6本
數據産品經理必修課 從零經驗到令人驚艷 李鑫 産品經理轉型培訓教材教程書籍 互聯網産品經理數據分析思正版圖書
齣版社： 電子工業齣版社 ISBN：9787121336959版次：1商品編碼：12333698品牌：Broadview包裝：平裝開本：16齣版時間：2018-04-01用紙：膠版紙頁數：324
編輯
由於各大公司開展大數據戰略，而原有的産品經理在轉型數據産品經理過程中先天缺失數據思維與響應技能，因而在進行數據産品規劃時具有短闆。為瞭彌補各大公司數據産品經理在技術領域的短闆，本書應時而生。
√ 麵嚮傳統行業産品經理轉型
√ 徹底打破高深數學公式的入門門檻
√ 兼顧軟硬技能，融閤知識體係化與實戰經驗化
內容簡介
當産品經理遇上大數據時代，數據産品經理應運而生。新時代的新崗位自然也有新要求。數據思維、數據預處理、數據統計、數據挖掘、數據可視化等是産品經理的技能。懂産品、懂運營、懂市場、懂錶達、懂管理則是數據分析師的技能外延。《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》正是為有誌於從事數據産品崗位的人士提供掌握上述技能的必修課。
讓我們通過《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》，在大數據的浪潮中乘科技與人文的扁舟，駛過數據産品經理的港灣，駛嚮數據科學傢的彼岸。
作者簡介
李鑫，於中國科學技術大學獲計算機科學博士學位，悉尼科技大學訪問學者，大數據分析與應用安徽省重點實驗室研究員，中國互聯網協會青年專傢。現任科大訊飛研究院研究主管，先後負責大數據與人工智能技術在教育、腦科學等領域落地的業務，在知名學術會議與期刊發錶論文近30篇。
精彩書評
過去十年，産品經理這個崗位被推到舞颱，隨著行業的發展，這個崗位也在演化，其中的一個趨勢就是化。本書從數據和産品經理的雙重視角詳細講述瞭數據産品經理所需的各種能力，既有理論，也能落地，建議各位有意嚮此方嚮發展的朋友閱讀。
蘇傑 《人人都是産品經理》作者 良倉孵化器聯閤創始人
市麵上關於産品經理的書琳琅滿目，但像本書一樣站在數據角度談産品經理技能的卻並不常見。書中字裏行間，無處不見作者對産品的獨特見解與思考，不僅可以幫助我們掌握數據産品經理的技能，還能讓我們擴寬産品視角，更好地進行工作實踐。
黃勇 《架構探險》作者 特贊科技CTO
數據科學是一個新的跨學科領域，用於研究“數據科學思維”之後的數據。數據科學的成果是數據産品，數據産品經理應該利用數據科學技術來解決現實生活中的問題。強烈建議想要成為數據産品經理的朋友閱讀本書。
操龍兵 悉尼科技大學教授 SIG KDD澳新分會主席 KDD2015大會主席
大數據分析時代到來，如何通過數據驅動來轉型産品從而實現數據變現，正成為一個新的挑戰。本書應時而生，作者基於自己的實踐經驗和研究，從的視角展示瞭數據産品的全生命周期管理過程。同時這也是一本很有趣味的書，很值得一讀！
陳燕鋏 IBM業務解決方案中心（GBSC）總監
信息技術飛躍發展，人類的教育學習方式麵臨新的挑戰。本書用幽默的語言和一些曆史軼事介紹瞭企業中的教育數據産品經理的技能，無論對於教育産業實踐者，還是麵臨教學改革的科研人員來說，都是值得一讀的好書。
孫源 日本國立情報學研究所準教授 信息知識學會理事
充分運用數據思維提升産品體驗，這是各個公司都不可或缺的重要能力。因此，作為一名産品經理，如何帶著數據思維打造更加智能的産品，將是一門重要的必修課，本書恰好為大傢提供瞭有效的學習途徑，值得品讀。
劉啓斌 安徽雲鬆投資管理有限公司總經理
目錄
部分 産品經理的前世今生
第1章 産品經理的前世
1.1 産品經理究竟是什麼 4
1.1.1 咬文嚼字說産品經理 4
1.1.2 産品經理的曆史溯源 5
1.2 泛産品經理與産品經理 6
1.2.1 産品經理的取嚮 7
1.2.2 産品經理的泛化 8
1.3 互聯網産品經理的規定動作 12
1.3.1 需求調研 12
1.3.2 競品分析 14
1.3.3 原型設計 16
第2章 産品經理的今生
2.1 賣傢秀：自我提升的幾項技能 20
2.1.1 從需求文檔到動機文檔 20
2.1.2 從競品分析到廣義競品分析 22
2.1.3 從原型設計到交互設計 24
2.2 買傢秀：弄垮團隊的若乾“要領” 28
2.2.1 越過産品雷池 28
2.2.2 踏入團隊雷池 29
2.2.3 邁嚮公司雷池 30
第3章 産品經理的入行
3.1 入行做産品的幾種可能 34
3.1.1 源自技術崗 34
3.1.2 源自業務崗 35
3.1.3 源自應屆生 36
3.2 上崗後的件事 37
3.2.1 産品全圖 38
3.2.2 行業全圖 39
3.2.3 産業全圖 40
3.3 工作中如何學習 41
第二部分 古往今來的數據思維
第4章 曆史中的數據思維
4.1 人口普查：早的數據埋點策略 46
4.1.1 埋點的技術視角 46
4.1.2 埋點的時機與策略 48
4.2 命令與徵服：可視化早的用意 49
4.2.1 可視化大傢說 50
4.2.2 可視化與曆史 51
4.3 科技：助力數據産品落地 54
4.3.1 手工統計 55
4.3.2 機械統計 55
4.3.3 電子統計 57
4.4 數據驅動決策的曆史溯源 57
4.4.1 美國建立時用數據分權 58
4.4.2 南北戰爭時用數據進軍 59
4.4.3 經濟發展時用數據裁判 60
4.5 管理谘詢：使用數據降本增效 61
4.5.1 谘詢指引數據産品方嚮 62
4.5.2 管理啓迪思維模式更新 63
4.6 聊聊統計學 64
4.6.1 政治算術 64
4.6.2 頻率學派 65
4.6.3 概率學派 66
4.7 LEHD：美國的個大數據項目 67
4.7.1 信息逐步開放 67
4.7.2 大數據項目開展 68
4.8 曆史給我們數據思維的啓示 69
4.8.1 用數據說話 69
4.8.2 嚮賢者取經 69
4.8.3 漸進性創新 70
4.8.4 需求創造供給 70
第5章 行業擁抱數據思維
5.1 大數據從何而來 72
5.1.1 大數據曆史 73
5.1.2 自身發展 75
5.2 大數據的格局與中國麵貌 76
5.2.1 格局 76
5.2.2 中國麵貌 77
5.2.3 行業概覽 78
5.3 大數據+“治理與交通” 81
5.3.1 治理 81
5.3.2 交通 83
5.4 大數據+“零售與金融” 84
5.4.1 零售 84
5.4.2 金融 88
5.5 大數據+“體育與教育” 89
5.5.1 體育 89
5.5.2 教育 91
5.6 大數據+“與旅遊” 93
5.6.1 93
5.6.2 旅遊 94
5.7 大數據+“農業與製造” 96
5.7.1 農業 96
5.7.2 製造 97
5.8 大數據行業成熟瞭嗎 97
5.8.1 行業成熟度 98
5.8.2 大數據理念 99
5.8.3 大數據趨勢 100
5.9 大數據在産業中的位置 103
5.9.1 行業組成 104
5.9.2 産業構成 106
第6章 當産品經理遇見數據思維
6.1 下一站：數據科學傢 110
6.1.1 數據科學的曆史由來 110
6.1.2 數據科學與商業智能 111
6.1.3 數據科學的職業分類 112
6.1.4 數據分析的技能進階 114
6.2 數據産品經理的職業新要求 115
第三部分 數據産品經理的技能進階
第7章 麵嚮産品經理的數據預處理
7.1 數據分析的標準姿勢 128
7.2 淘洗數據沙礫（數據清洗） 130
7.2.1 缺失值 130
7.2.2 異常值 132
7.2.3 歸一化 133
7.3 聚細沙成佛塔（數據集成） 135
7.3.1 實體識彆 135
7.3.2 冗餘性識彆 136
7.4 換個姿勢再來一次（數據變換） 137
7.4.1 離散化 137
7.4.2 屬性構造 139
7.5 少即是美（數據規約） 139
7.5.1 特徵規約 140
7.5.2 樣本規約 141
第8章 麵嚮産品經理的統計分析
8.1 說有信息量的話（非時序數據的統計量） 144
8.1.1 集中趨勢 145
8.1.2 離散趨勢 146
8.1.3 數據分布 148
8.2 股票指數是什麼（時序數據的統計量） 148
8.2.1 “三比” 149
8.2.2 股票指數 150
8.3 男女真的有彆嗎（分類數據的統計量） 152
8.3.1 卡方是什麼 152
8.3.2 卡方怎麼算 153
8.4 相關性不是因果性（連續數據的統計量） 156
8.4.1 Pearson 156
8.4.2 Spearman 157
8.4.3 Kendall 158
8.5 數據不能承受之“熵” 159
8.5.1 物理中的“熵” 159
8.5.2 信息中的“熵” 160
第9章 麵嚮産品經理的數據挖掘
9.1 學數據挖掘，隻需要高中數學 164
9.1.1 重溫“加減乘除” 164
9.1.2 重溫“比值” 165
9.1.3 重溫“函數” 165
9.1.4 重溫“符號” 165
9.2 綫性迴歸：人為什麼沒有嚴重兩極分化 166
9.2.1 優生學趣聞 166
9.2.2 空間中的直綫 167
9.3 邏輯迴歸：種群增長的S型麯綫 169
9.3.1 種群的增長麯綫 169
9.3.2 S型麯綫的秘密 171
9.4 樸素貝葉斯：麵相占蔔工作原理 172
9.4.1 外貌協會與街頭看相 173
9.4.2 無處不在的貝葉斯 174
9.5 決策樹：愛情選擇背後的心理學意義 176
9.5.1 愛情選擇條件多 177
9.5.2 不糾結的小技巧 178
9.6 K-means：尋找物理學上的質心 181
9.6.1 嚮中心看齊 181
9.6.2 站錯隊的後果 183
9.7 層次聚類：分而治之與抱團取暖 184
9.7.1 分而治之 185
9.7.2 抱團取暖 185
9.8 DBScan：帝國崛起的定居、建國與擴張 186
9.8.1 密度打敗劃分 187
9.8.2 相似的帝國發展路徑 188
9.9 關聯規則挖掘：“啤酒和尿布”是個謊言 188
9.9.1 訛傳已久的商業故事 189
9.9.2 關聯規則的三重門 190
9.10 時間序列分析：聊聊《周易》 192
9.10.1 時間序列分析的玄妙 192
9.10.2 時間序列分析的正經 194
9.11 集成學習：三個臭皮匠賽過諸葛亮 195
9.11.1 多拜師與拜大師 196
9.11.2 嚮大傢與失敗學習 197
9.12 文本挖掘：讓機器讀懂你 199
9.13 社交網絡：隱私無處遁形 202
9.14 排序：簡約而不簡單的事 205
9.14.1 排序的規則方法 205
9.14.2 排序的操作機理 207
9.15 ：“頭條”背後的秘密 208
9.16 用戶畫像：隱私是個“僞命題” 213
9.17 算法思想中的哲學內涵 216
第10章 麵嚮産品經理的數據可視化
10.1 彆人傢的可視化：陽春白雪 222
10.2 工作中的可視化：下裏巴人 227
10.3 用可視化“說謊” 230
10.3.1 數據的誤導 230
10.3.2 邏輯的謬誤 234
10.4 準備一份數據報告 238
第11章 嚮數據科學傢再邁一步
11.1 能文：陪運營跟蹤産品看效果 244
11.1.1 傳統運營的基本功 245
11.1.2 數字化運營“三”話你知 248
11.2 能武：追研發把控進度齣成果 251
11.2.1 數據采集 251
11.2.2 數據存儲 254
11.2.3 數據計算 256
11.2.4 數據分析 258
11.3 能聊：跟隨銷售麵嚮市場找思路 258
第四部分 數據産品經理的自我修養
第12章 學習力：藉方法論加速
12.1 方法論知多少 266
12.1.1 概念闡述 266
12.1.2 分類總結 267
12.2 學習過程的“滿灌”與“脫敏” 269
12.2.1 理解提煉 269
12.2.2 我的方法論 271
第13章 錶達力：用邏輯學幫襯
13.1 寫得一手好文案 274
13.1.1 為公務員考試正名 274
13.1.2 寫作實戰簡明教程 275
13.2 講故事給同事聽 278
第14章 領導力：以經濟學詮釋
14.1 事情背後的選擇 285
14.1.1 選擇價值鏈上遊：剪刀差效應 285
14.1.2 學會審時度勢：美林時鍾 286
14.1.3 謹慎選擇彆人的經驗：推繩子效應 286
14.1.4 平衡是一個難題：薩伊定律與凱恩斯法則 287
14.2 人員之間的協同 288
14.2.1 你閃開，讓我來：優勢與相對優勢 288
14.2.2 無條件開放：零和博弈與閤作共贏 289
14.2.3 教會團隊成員什麼是沉沒成本 290
第15章 軟實力：靠心理學打造
15.1 嚮內求：耐心、謙遜、熱心 294
15.1.1 讓自己“滿足” 294
15.1.2 對錶揚免疫 295
15.1.3 不怕丟臉地分享 297
15.2 對外看：大局、妥協、有趣 297
15.2.1 看問題需要“上帝視角” 298
15.2.2 率真對內，圓滑對外 298
15.2.3 從簡，有趣有夢 299
輕鬆學大數據挖掘：算法、場景與數據産品 著
輕鬆學大數據挖掘：算法、場景與數據産品定價59.00齣版社電子工業齣版社版次1齣版時間2018年01月開本16作者汪榕 著裝幀平裝頁數字數230ISBN編碼9787121329265
基本信息
內容介紹
伴隨著大數據時代的發展，數據價值的挖掘以及産品化逐漸被重視起來。本書作為該領域的入門教程，打破以往的數據工具與技術的介紹模式，憑藉作者在大數據價值探索過程中的所感所悟，以故事的形式和讀者分享一個又一個的數據經曆，引人深思、耐人尋味。全書共9章，第1～2章介紹數據情懷與數據入門；第3～6章討論大數據挖掘相關的一係列學習體係；第7～9章為實踐應用與數據産品的介紹。讓所有學習大數據挖掘的朋友清楚如何落地，以及在整個數據生態圈所需要扮演的角色，全麵瞭解數據的上下遊。
作者介紹
汪榕（@樂平汪二），一個充滿大數據情懷的程序員，緻力於分享自己的所感所悟，為數據生態圈的健康發展貢獻自己一份力量。擁有6年的業務建模經驗，曾率隊奪得全國大學生數據建模一等奬，並代錶重慶高校隊伍與全國名校一起參與深圳夏令營建模比賽。
目前從事互聯網金融行業，專注於大數據挖掘與數據産品。同時也是大數據挖掘雜談社區的創建人，匯集瞭各地的數據愛好者，共同探索數據的價值。
關聯
適讀人群 ：可作為相關工作經驗在3年以內的數據挖掘工程師、轉型入門做大數據挖掘的人士或者對數據感興趣的追逐者的輕鬆學習教程，引導大傢有一個正確的學習方嚮，也可供對數據産品感興趣的産品經理和數據挖掘工程師閱讀參考。
不依賴工具包，結閤場景個性化構建業務模型
有數據情懷，更有深刻認知
是數據圈的一股清流，是初學者的入門指南，
也是傳統挖掘者的進階之路
目錄
目 錄
第1章數據情懷篇
1.1 數據之禪
1.2 數據情懷
1.2.1 數據情懷這股勁
1.2.2 對數據情懷的理解
1.3 大數據時代的我們
1.4 成為DT時代的先驅者
1.4.1 數據沒有寒鼕
1.4.2 數據生態問題
1.4.3 健康的數據生態
1.4.4 結尾
第2章數據入門
2.1 快速掌握SQL的基礎語法
2.1.1 初識SQL
2.1.2 學會部署環境
2.1.3 常用的SQL語法（上篇）
2.1.4 常用的SQL語法（下篇）
2.2 在Windows 7操作上搭建IPython Notebook
2.2.1 學習Python的初衷
2.2.2 搭建IPython Notebook
2.2.3 IPython.exe Notebook的使用說明
2.2.4 配置IPython Notebook遠程調用
2.3 快速掌握Python的基本語法
2.4 用Python搭建數據分析體係
2.4.1 構建的初衷
2.4.2 構建思路
.....
第8章反欺詐實踐篇
8.1 “羊毛黨”監控的業務
8.1.1 “羊毛黨”的定義與特點
8.1.2 “羊毛”存在的必然性
8.1.3 “羊毛黨”的進化
8.1.4 “羊毛黨”存在的利與弊
8.1.5 “羊毛黨”監控平颱的意義
8.2 “羊毛黨”監控的設備指紋
8.2.1 何為設備指紋
8.2.2 底層參數
8.2.3 應用場景
8.2.4 移動端的數據持久化
8.2.5 設備指紋生成算法
8.3 “羊毛黨”監控的數據驅動
8.3.1 監控的目的
8.3.2 數據如何“食用”
8.4 “羊毛黨”監控的實踐分享
第9章大數據挖掘踐行篇
9.1 如何從0到1轉型到大數據圈子
9.2 數據挖掘從業者綜閤能力評估
9.2.1 度量的初衷
9.2.2 綜閤能力評估
9.2.3 個人指標體係（大數據挖掘）
9.3 給想要進入數據挖掘圈子的新人一點建議
9.3.1 誠信與包裝
9.3.2 籌備能力
9.3.3 投好簡曆
9.3.4 把握麵試
9.3.5 結尾
後記數據價值探索與數據産品實踐
數據驅動：從方法到實踐
著
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
數據驅動：從方法到實踐
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
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
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
一關鍵指標法 / 82
海盜指標法 / 86
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
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 / 139
個性化的概念 / 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
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
寫在後的話 / 197
數據産品設計 著
基本信息
書名：數據産品設計
定價：69.00元
作者：艾達
齣版社：電子工業齣版社
齣版日期：2017-11-01
ISBN：9787121323751
字數：242000
頁碼：196
版次：1
裝幀：平裝-膠訂
開本：16開
商品重量：0.4kg
編輯
數據産品設計快速入門指南詳細介紹數據産品設計流程
內容提要
數據産品就是把數據、數據分析、決策邏輯盡可能多地固化到一個軟件中， 以更快的更新頻率、更準確的分析結果、更智能的提醒方式為人們提供數據價值。 《數據産品設計》是一本關於數據産品經理入門級的學習指南，主要內容包括初識數據産品、尋求需求領域、數據指標設計、數據可視化設計、數據展現邏輯設計、産品管理、常用工具軟件。其中章從數據産品的定義、分類、職業規劃等方麵入手，講解什麼是數據産品、數據流通價值鏈、數據産品經理的職業規劃等內容。第2章至第5章介紹瞭數據産品設計的一般流程。第6章介紹瞭一般産品經理需要具備的産品管理相關知識。第7章介紹瞭數據産品經理需要掌握的一些軟件工具。《數據産品設計》定位為數據産品經理入門級的學習資料，適閤初級學員閱讀，對在職的數據産品經理可以作為一個補充性的學習資料。
目錄
章 初識數據産品 1
1.1 為什麼需要數據産品 2
1.1.1 無處不在的決策 2
1.1.2 數據價值的提供方式 3
1.2 數據産品流通價值鏈 5
1.2.1 數據生産階段 5
1.2.2 數據整理階段 6
1.2.3 數據研究階段 9
1.2.4 數據展現階段 11
1.2.5 數據價值體現階段 13
1.3 數據産品的定義及分類 14
1.3.1 輔助決策型數據産品 15
1.3.2 智能決策型數據産品 16
1.4 數據産品經理 20
1.4.1 招聘崗位分析 21
1.4.2 工作技能要求 23
1.4.3 職業轉型方嚮 24
1.5 數據産品設計流程 25
第2章 尋找需求領域 29
2.1 需求理論 30
2.1.1 馬斯洛的需求層次理論 30
2.1.2 喬布斯的用戶需求理論 32
2.2 數據産品的需求領域 34
2.2.1 決策需求 34
2.2.2 數據需求 36
2.3 獲得用戶需求的方法 37
2.3.1 深入觀察用戶行為 37
2.3.2 定性的用戶訪談記錄 37
2.3.3 定量的用戶調查數據 38
2.4 需求分析注意事項 38
2.4.1 閤適的樣本量 38
2.4.2 識彆需求假象 39
2.4.3 專注於問題本身 40
2.4.4 對用戶進行分類 41
第3章 數據指標設計 43
3.1 什麼是數據指標 44
3.1.1 居民消費價格指數 44
3.1.2 洗車指數 46
3.2 數據指標分類 51
3.2.1 時間特點 52
3.2.2 總體特徵性質 52
3.2.3 數據依據 53
3.2.4 計量單位的特點 54
3.2.5 指標屬性 54
3.3 數據指標設計原則 55
3.3.1 可信的數據源 55
3.3.2 計算邏輯透明、清晰 55
3.3.3 考慮適用場景範圍 56
3.3.4 有易理解的指導意見 56
3.4 數據指標體係設計 57
3.4.1 查閱羅列 58
3.4.2 分類設計 59
3.4.3 明確實現 61
第4章 數據可視化設計 63
4.1 可視化是人類的天性 64
4.2 數據可視化設計要素 65
4.2.1 設計目的 65
4.2.2 數據展現形式 66
4.2.3 受眾群體 66
4.2.4 傳播場景 68
4.3 趨勢型數據可視化 68
4.3.1 點綫圖 68
4.3.2 擬閤麯綫圖 71
4.3.3 柱狀圖 74
4.3.4 階梯圖 75
4.4 對比型數據可視化 76
4.4.1 柱狀圖 76
4.4.2 麵積圖 77
4.4.3 氣泡圖 78
3.3 數據指標設計原則 55
3.3.1 可信的數據源 55
3.3.2 計算邏輯透明、清晰 55
3.3.3 考慮適用場景範圍 56
3.3.4 有易理解的指導意見 56
3.4 數據指標體係設計 57
3.4.1 查閱羅列 58
3.4.2 分類設計 59
3.4.3 明確實現 61
4.4.4 單詞雲圖 79
4.4.5 星狀圖 80
4.4.6 臉譜圖 82
4.4.7 熱力圖 83
4.5 比例型數據可視化 86
4.5.1 餅圖 86
4.5.2 環形圖 87
4.5.3 百分比堆砌柱狀圖 87
4.5.4 百分比堆砌麵積圖 88
4.6 分布型數據可視化 88
4.6.1 直方圖 90
4.6.2 莖葉圖 92
4.6.3 箱綫圖 93
4.6.4 概率密度圖 95
4.7 關係型數據可視化 98
4.7.1 維恩圖 98
4.7.2 矩形樹圖 99
4.7.3 漏鬥圖 102
4.7.4 桑基圖 104
4.7.5 節點關係圖 106
4.8 地理型數據可視化 108
4.8.1 二維地圖 108
4.8.2 三維地圖 111
4.8.3 地圖應用 112
第5章 數據展現邏輯設計 117
5.1 時間邏輯 118
5.2 空間邏輯 121
5.3 用戶角色邏輯 123
5.4 指標屬性邏輯 125
5.5 業務分析流程邏輯 127
5.6 用戶自定義邏輯 131
第6章 産品管理 133
6.1 産品經理管理職責 134
6.2 産品戰略管理 135
6.3 産品需求管理 136
6.4 産品市場管理 139
6.5 産品研發管理 142
6.6 産品生命周期管理 146
6.7 産品經理管理考核 149
第7章 常用工具軟件 151
7.1 需求分析工具 152
7.1.1 思維導圖工具 152
7.1.2 問捲調查工具 157
7.2 數據探索工具 159
7.2.1 數據庫管理工具 160
7.2.2 數據分析類工具 163
7.3 數據可視化工具 167
7.3.1 商業智能工具 168
7.3.2 前端圖錶插件 169
7.4 産品設計工具 171
7.4.1 流程圖設計工具 172
7.4.2 原型圖設計工具 177
結語 179
參考文獻 181
作者介紹
作者艾達，為煉數成金培訓機構講師，艾數教育機構講師，開設R語言編程，數據挖掘算法，數據産品設計等課程,
數據分析思維：産品經理的成長筆記 著
基本信息
書名：數據分析思維：産品經理的成長筆記
定價：79.00元
作者：黃偉豪
齣版社：機械工業齣版社
齣版日期：2017-10-01
ISBN：9787111579960
字數：
頁碼：
版次：1
裝幀：平裝-膠訂
開本：16開
商品重量：0.4kg
編輯
內容提要
本書通過作者在金融領域的數據分析應用實踐，介紹瞭作者在應用數據創造價值方麵的一些方法和思考。全書共分為7章，章介紹瞭作者為何會踏上數據分析的道路，以及作者在生活、學習和工作實踐中形成的特有的“數據”價值觀。第2章講解在工作和學習中，如何養成良好習慣的方法。第3章針對産品設計與數據分析如何結閤進行瞭介紹。第4章重點介紹在數據分析中會遇到的種種“陷阱”以及如何多維度思考以避免陷入這些“陷阱”。第5章用一些與數據相關的小故事來說明跨界看問題的重要性。第6章講的是工作和生活中的數據分析案例。第7章是關於作者對當下一些流行趨勢的看法。
目錄
目 錄前言章 開啓數據分析之路 11.1 我的數據分析之路，從一個善良的動機開始 21.1.1 數據分析的過程 31.1.2 數據分析案例背後的方法論 41.2 理解大腦並善用它 51.2.1 分享大腦的一些知識 61.2.2 9條用腦定律 61.3 番茄工作法 91.3.1 番茄工作法的原理與演化 91.3.2 番茄工作法的操作 101.4 保持正念 121.4.1 正念，從洗碗說起 131.4.2 正念就是吃橘子 141.4.3 正念的哲學故事 141.5 閱讀 171.5.1 認識閱讀障礙 181.5.2 閱讀的層次、方法和技巧 181.5.3 閱讀工具的分析 211.5.4 閱讀的選擇 221.5.5 閱讀習慣是可以養成的 231.6 學習 231.6.1 學習之道 251.6.2 學習的注意事項 271.7 演講 291.7.1 為什麼害怕演講 291.7.2 演講的技巧 301.8 寫作 321.8.1 堅持纔有提升 321.8.2 寫作感悟 331.9 幸福方法論 341.9.1 關於幸福的定義 351.9.2 一項關於幸福的研究 361.9.3 幸福是一種能力 361.9.4 我的幸福觀 371.10 把壓力當朋友 381.10.1 生物學角度看壓力 381.10.2 正確看待壓力的好處 391.11 熱情與平靜 401.11.1 熱情：PASSION 411.11.2 平靜：PEACE 421.12 人生方程式 42第2章 數據分析習慣的養成 452.1 習慣 462.2 工作整理術 492.2.1 6個工作原理 492.2.2 6個工作整理術 512.3 量化自我與自我分析 532.4 遊戲方法論 562.4.1 遊戲對大腦的7種激勵方式 572.4.2 通過遊戲總結工作方法論 592.5 用數據分析引導營銷行為 592.6 發現數據中蘊含的地理信息 612.7 用數據解決客戶的痛點 632.8 怎樣當個稱職的教練 662.8.1 教練的兩項主要工作 672.8.2 用GROW模型生成有效問題 672.9 教徒弟的“守、破、離”之道 692.9.1 守、破、離 702.9.2 我教的個徒弟 702.9.3 我教的第二個徒弟 712.9.4 教徒弟的心得 722.10 在企業裏分享知識的好處 73第3章 産品與數據分析 753.1 數據分析與産品設計 763.1.1 産品的發展曆程 773.1.2 是否需要剋製産品創新 773.1.3 數據分析能否在産品的設計中發揮作用 783.2 産品的功能很多，用的人有多少 793.3 設計心理學 823.3.1 一個成功的設計需要經曆五六次的嘗試嗎？ 823.3.2 設計重要的原則 833.3.3 數據，在設計者與用戶間建立一座橋梁 843.4 數據實驗 843.4.1 為什麼企業需要數據實驗 843.4.2 企業運營需要數據實驗 863.5 心理學、數據分析與産品營銷的結閤 873.5.1 案例：對手機銀行新簽約客戶的引導 873.5.2 案例：優惠活動的告知方式 893.6 産品與數據創新 903.6.1 案例：信用卡與手機銀行結閤提升兩種産品的客戶黏性 913.6.2 案例：使用手機銀行的個人貸款客戶，逾期比例低 923.7 提齣好問題 943.8 招募産品的體驗客戶 953.9 預售産品的體驗與數據分析 963.9.1 預售過程的數據分析 983.9.2 OODA循環迭代 101第4章 數據的那些“坑” 1024.1 一次引發“失控”的數據分析 1034.2 幸存者偏差 1074.3 理性的無知 1094.4 “數據” 1104.4.1 孫臏的“假數據” 1114.4.2 諸葛亮的“竈數”坑人 1124.5 貓和老鼠的數據攻防戰 1134.6 數據分析中的陷阱與破解之道 1154.6.1 數據圖的陷阱 1154.6.2 “標準化”的陷阱 1164.6.3 破解陷阱之道 1164.7 當數據分析遇上數據安全和隱私 1174.8 從簡單到復雜 1184.9 被忽視的數據分析人纔體係建設 1204.9.1 企業應用數據的三個“坑” 1204.9.2 業界的數據分析人纔架構設置 1204.9.3 除瞭KPI，更需要KWI與“集智平颱” 1214.10 數據分析的正確打開方式 1244.10.1 思考數據分析的初衷與後續行動 1244.10.2 多維度思考，尋找“沉默樣本”，不被數據欺 1254.10.3 比任何人都重視數據安全和用戶的隱私 1254.10.4 站在聽眾的角度思考你的數據分析結果 1264.10.5 重視數據分析人纔的培養 126第5章 跨界，從另一個維度看問題 1275.1 跨界這件事 1285.2 我“不務正業”的故事 1305.2.1 學習和實踐Flash的心得 1315.2.2 Flash的沒落 1325.2.3 學習的技能還在 1335.3 星座到底靠不靠譜 1345.3.1 次關於星座的分析 1355.3.2 我對星座的數據分析 1365.3.3 我對星座的假設 1395.4 一個司令員的“數據分析” 1405.5 當數據遇上情感 1425.5.1 什麼是數據做不瞭的 1425.5.2 我對數據的理解與情感 1445.6 《點球成金》中的數據感悟 1445.6.1 電影的場景一：關於選擇 1465.6.2 電影的場景二：關於變革 1465.6.3 電影的場景三：關於時機 1465.6.4 電影的故事背景 1475.6.5 電影給我的啓示 1475.7 正確預測的副作用 1485.7.1 《少數派報告》 1495.7.2 《星球大戰》 149
作者介紹
黃偉豪，人稱“萌大叔”，建設銀行廣州電子銀行研發中心的數據分析師與産品經理，平時負責的工作是通過分析一大堆的數據、體驗新産品後，尋找這些行為數據中所蘊含的商機與。為建設銀行服務瞭14年，參與瞭建總行新一代數據應用項目的建設，並且在廣州電子銀行研發中心負責研究數據。經曆瞭這麼多的變化之後，除瞭作者自己數據分析技能精進提升之外，他的心態也發生瞭很大變化。這本書從某種意義上講算是他的成長筆記。
數據化運營速成手冊
著
基本信息
書名：數據化運營速成手冊
定價：55.00元
作者：鬍晨川
齣版社：電子工業齣版社
齣版日期：2017-05-01
ISBN：9787121312670
字數：
頁碼：
版次：1
裝幀：平裝-膠訂
開本：16開
商品重量：0.4kg
編輯
本書適讀人群：互聯網公司的數據分析師、運營人員、産品經理，以及中層管理人員。掌握基礎圖錶的特性梳理數據化運營的基本方法、原則、思維模式深度量化分析方法（樸素貝葉斯模型、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、時間序列分析模型等）幫助你科學地決策
內容提要
本書用於提升互聯網公司員工的數據應用能力，即數據化運營能力。首先，從*常用的數據圖錶切入，幫助執行層正確地繪圖，管理層正確地看圖；接著，梳理運營中*基本的數據應用知識，涉及數據獲取、數據清洗、數據認知、分析框架、指標體係、運營實驗等內容。然後，介紹作者認為必要的統計學知識，包括假設檢驗、方差分析、迴歸分析和時間序列分解等，並引入瞭管理科學中的規劃求解方法。*後，介紹瞭數據分析工具的發展趨勢，並分享瞭作者近些年的工作及學習心得。
目錄
章 全麵認識數據圖錶1
1.1 詳解數據圖錶的基本構成1
1.2 控製數據圖錶中的信息量9
1.3 真的需要作圖嗎10
第2章 建立數據圖錶的認知14
2.1 利用散點圖探究數據間的關係14
2.1.1 基本的散點圖樣例15
2.1.2 散點圖的製作16
2.1.3 散點圖的變種1：添加平滑綫19
2.1.4 散點圖的變種2：利用氣泡圖觀察更多指標間的關係20
2.1.5 散點圖的變種3：用分類矩陣形成決策22
2.1.6 散點圖的局限性23
2.2 利用柱形圖將“對比”做到24
2.2.1 利用纍加柱形圖對比數據結構的變化25
2.2.2 多指標組閤對比27
2.2.3 用平均值優化單指標的對比29
2.2.4 用瀑布圖觀察總量分解後的對比32
2.2.5 如何正確對比數值指標與比率指標33
2.3 用摺綫圖觀察時間序列數據35
2.3.1 如何觀察趨勢36
2.3.2 探尋趨勢變化的原因38
2.4 利用麵積圖觀察數據結構的變化趨勢44
2.4.1 觀察動態的數據結構變化：堆積麵積圖44
2.4.2 用於隊列分析：堆積麵積圖45
2.5 用雷達圖進行靜態的多維對比48
2.6 其他類型圖錶概述50
2.6.1 使用餅圖的6個“坑”50
2.6.2 提升視覺衝擊力：樹狀圖52
2.6.3 量化流程各環節間的轉化率：漏鬥圖52
第3章 數據圖錶進階54
3.1 數據圖錶到底是什麼55
3.2 如何正確地選擇圖錶59
3.3 數據圖錶中的細節60
3.3.1 圖錶背景和繪圖區背景60
3.3.2 坐標軸65
3.3.3 靈活使用輔助綫68
3.3.4 綫性趨勢綫的應用69
3.3.5 應用移動平均趨勢綫做時間序列的預測72
3.3.6 添加信息增強綫74
3.3.7 用標注綫指示必要的信息75
3.4 能讓圖錶升級的技巧76
3.4.1 運用組閤圖錶增加信息承載量76
3.4.2 運用子母圖增加圖錶中的信息量79
3.4.3 條件格式中的幾項實用功能80
3.4.4 使用迷你圖錶壓縮空間85
3.4.5 用不等寬技術優化柱形圖和條形圖86
3.4.6 使用Bullet圖進行績效評價的可視化89第4章 數據化運營的基礎知識93
4.1 基本的數據獲取能力94
4.1.1 認知數據庫的一般構造94
4.1.2 能夠閱讀基本的取數代碼95
4.1.3 用Excel獲取數據98
4.2 快速認知數據105
4.2.1 仔細審核數據源的質量106
4.2.2 提升數據集的質量107
4.2.3 統一數據類型和單位111
4.2.4 描述統計分析111
4.2.5 利用相關係數理解數據之間的關係122
4.2.6 通過多維交叉深入認知數據集125
4.3 幾套有用的分析思維框架132
4.3.1 66法則與SQVID原則133
4.3.2 麥肯锡的“七步成詩”135
4.4 創造指標，應用指標141
4.4.1 什麼是指標142
4.4.2 如何設計高質量的指標143
4.4.3 指標組閤：綜閤指數143
4.4.4 需要關注哪些核心指標144
4.5 運營活動的量化148
4.5.1 的運營活動應具備哪些要素148
4.5.2 需要哪些過程型和結果型指標149
4.5.3 如何評價運營活動149
4.5.4 從縱嚮與橫嚮兩個角度全麵對比151
4.5.5 一種更嚴謹的測試效果量化方法：DID154
4.5.6 相似活動間效果的對比155
4.5.7 關於運營活動量化的小結156
4.6 數據化運營的思維方式156
4.7 運營數據報告的要素167
4.8 小結170
第5章 快速提升量化分析能力171
5.1 用樸素貝葉斯模型進行預測171
5.1.1 利用全概率公式的一個例子174
5.1.2 讓大數定律給你自信175
5.1.3 窺一斑而見全豹：中心極限定理176
5.2 使用假設檢驗進行理性的推斷177
5.2.1 統計分布是推斷的基礎179
5.2.2 以正態分布為例，闡述假設檢驗的過程181
5.2.3 雙側檢驗與單側檢驗183
5.2.4 假設檢驗的細節補充184
5.3 利用方差分析辨彆方案的有效性185
5.3.1 用戶激活措施的有效性判斷186
5.3.2 運用置信區間增強數值估計的可靠性189
5.3.3 兩兩比較尋找的結論190
5.3.4 理解方差分析的思維191
5.4 淺談迴歸技術的應用191
5.4.1 因變量與自變量的相關關係是迴歸的基礎191
5.4.2 綫性迴歸建模的詳細過程192
5.4.3 綫性迴歸分析中的注意點204
5.5 用時間序列分解模型觀察波動204
5.5.1 怎樣觀察時間序列數據205
5.5.2 何為時間序列分解206
5.5.3 時間序列分解的步驟解析208
5.5.4 時間序列分解方法的應用局限性212
5.6 如何優化調查問捲213
5.6.1 態度型問題，增加選項以支撐量化分析214
5.6.2 問題要有必要且貼閤業務需求215
5.6.3 設置過濾器，識彆無效迴答215
5.6.4 避免雙重問題和一重半問題216
5.6.5 動態地調查，設置問題庫以保障多次調查的質量216
第6章 科學地決策217
6.1 從數據中形成決策217
6.2 綫性規劃是什麼219
6.3 綫性規劃建模的操作過程220
6.3.1 建立邏輯清晰的錶格220
6.3.2 設置輸齣單元格、目標單元格與可變單元格之前的運算關係221
6.3.3 設置綫性規劃建模參數222
6.4 如何從數據中形成決策223
6.5 4類典型且實用的綫性規劃模型223
6.5.1 資源分配模型224
6.5.2 成本收益平衡模型226
6.5.3 網絡配送模型227
6.5.4 混閤模型229
6.6 綫性規劃模型小結231
第7章 應用的工具233
7.1 互聯網數據分析工具的演進234
7.1.1 流量時代234
7.1.2 用戶時代235
7.1.3 訂單時代235
7.2 行為事件分析工具的簡單介紹236
7.3 數據分析平颱簡介及趨勢238
7.3.1 數據展現238
7.3.2 數據處理238
7.3.3 數據收集239
7.4 值得的小工具240
7.4.1 團隊協作工具240
7.4.2 其他小工具241
第8章 工作經驗雜談242
8.1 這些年犯過的242
8.1.1 迷信業務模型，浪費公司資源243
8.1.2 活躍率陷阱244
8.1.3 不加選擇地進行數據追蹤245
8.1.4 為瞭KPI而做數據分析246
8.1.5 忽略數據質量的保障機製247
8.1.6 輕視業務執行，重視數據錶現248
8.1.7 不重視數據認知，盲目建模248
8.1.8 隻重視完成任務，忽略瞭團隊成員的個人發展需求249
8.2 認清數據分析的邊界250
8.2.1 數據庫並不能記錄250
8.2.2 不可能分離多重因素影響251
8.2.3 數據不能替代邏輯推理251
8.2.4 預測的根基未必牢固251
8.2.5 大多數人會因數據而變懶252
8.3 我們需要讀些什麼書252
作者介紹
鬍晨川，統計學碩士，一個對數據分析充滿熱愛並努力成為數據科學傢的年輕人。在數據分析工作上積纍瞭些許經驗。現任職於國內知名網上訂餐平颱“餓瞭麼”。作者先後就讀於浙江工商大學、雲南財經大學及立信會計學院。個人微信公眾號“川術”，希望通過工作經驗的總結和知識的積纍，形成切實可用的數據分析內容，幫助越來越多的人從數據分析中受益
一、 洞察數據浪潮，解鎖商業智能新篇章 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動企業決策、塑造商業模式的核心要素。從海量數據中提煉價值，將抽象的數字轉化為可執行的商業洞察，已成為企業在激烈市場競爭中脫穎而齣的關鍵。本書正是為 aspiring 的數據産品經理、渴望提升數據應用能力的企業管理者、以及希望在數據驅動時代掌握主動權的每一位職場人士而精心打造。我們將帶你踏上一段深入探索數據世界、構建高效數據産品、並最終實現數據價值最大化的旅程。 二、 數據産品經理的煉金術：從零到一構建卓越數據産品 本書將深入剖析“數據産品經理”這一新興角色的核心職責與必備技能。你將學會如何像一位技藝精湛的煉金術士，將原始、零散的數據轉化為用戶願意付費、能夠解決實際痛點的“黃金”——即成功的數據産品。 理解用戶需求，定義産品價值： 我們將從用戶視角齣發，探討如何精準識彆業務痛點，並將其轉化為數據産品的需求。這包括深入的用戶訪談、競品分析、市場調研等方法，確保我們構建的産品真正解決用戶“急難愁盼”的問題。你將學會如何從模糊的需求中抽絲剝繭，提煉齣清晰的産品願景和核心價值主張。 數據産品的生命周期管理： 從概念設計、原型開發、MVP（最小可行産品）發布，到迭代優化、用戶增長，再到最終的産品生命周期管理，本書將為你梳理數據産品從誕生到成熟的全過程。你將掌握産品路綫圖的製定、優先級排序的技巧，以及如何利用數據反饋驅動産品的持續改進。 跨部門協作的藝術： 數據産品經理並非孤軍奮戰，而是連接業務、技術、設計、運營等多個團隊的關鍵樞紐。本書將教會你如何與工程師溝通技術可行性，與設計師協同打造用戶友好的界麵，與市場營銷團隊攜手推廣産品，以及與業務部門建立緊密的夥伴關係，確保産品能夠順利落地並産生實際效益。 數據驅動的産品決策： 如何用數據說話，用數據證明産品價值？我們將深入探討如何設計有效的A/B測試，解讀用戶行為數據，衡量産品關鍵指標，並將這些數據洞察轉化為産品迭代的方嚮和策略。你將學會構建一套係統性的數據度量體係，為産品決策提供堅實的支撐。 數據産品的創新與前瞻： 在快速變化的市場環境中，如何保持數據産品的競爭力？本書將引導你關注行業最新趨勢，探索新興數據技術在産品設計中的應用，並鼓勵你跳齣思維定勢，設計齣具有顛覆性創新價值的數據産品。 三、 數據分析思維：讓數據成為你最鋒利的武器 數據分析並非簡單的數字堆砌，而是一種深刻的思維模式，一種洞察事物本質、解決復雜問題的強大工具。本書將幫助你重塑思維方式，培養嚴謹、邏輯、量化的分析習慣。 問題導嚮的分析框架： 我們將介紹經典的分析框架，如SPSS（Situation, Problem, Solution）、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）原則，以及如何構建清晰的分析思路。你將學會如何從一個模糊的業務問題齣發，將其拆解成可分析的子問題，並設計相應的分析路徑。 數據的“七種武器”： 掌握描述性統計、探索性數據分析（EDA）、診斷性分析、預測性分析、規範性分析等不同類型的數據分析方法，並瞭解它們在不同場景下的應用。你將學會如何選擇最適閤的分析工具和技術，以應對各種復雜的分析挑戰。 可視化語言：讓數據“開口說話”： 數據圖錶不僅僅是數據的呈現，更是傳遞洞察的語言。本書將指導你如何選擇恰當的可視化圖錶類型，設計清晰、直觀、富有信息量的數據可視化方案，讓復雜的分析結果一目瞭然，從而更好地與他人溝通和說服。 邏輯嚴謹的推理解讀： 學會如何從數據中發現關聯、識彆因果，避免“相關不等於因果”的誤區。你將掌握如何進行假設檢驗，驗證分析結果的可靠性，並能夠清晰地闡述數據背後的故事和價值。 培養數據敏感度： 持續關注業務數據，主動發現潛在的問題和機會。本書將鼓勵你養成日常觀察數據、思考數據背後意義的習慣，將數據分析融入日常工作流程。 四、 數據化運營：驅動業務增長的引擎 在數據驅動的時代，傳統的運營方式已難以滿足業務增長的需求。本書將為你揭示數據化運營的奧秘，幫助你構建以數據為核心的運營體係，實現精準營銷、用戶增長與留存。 用戶畫像與精細化運營： 如何利用數據構建多維度、深層次的用戶畫像？你將學習如何根據用戶屬性、行為、偏好等信息進行用戶分群，並為不同群體設計差異化的運營策略，實現韆人韆麵的個性化運營。 營銷活動的數據優化： 從活動策劃、渠道選擇、內容製作到效果評估，數據貫穿於每一次營銷活動的始終。本書將教授你如何利用數據分析優化廣告投放，提升轉化率，控製獲客成本，並科學評估營銷ROI。 用戶生命周期管理與留存策略： 如何在用戶生命周期的不同階段，采取有效的運營手段，提高用戶活躍度，降低流失率？你將學習用戶流失預測模型、用戶召迴策略、以及如何通過數據驅動産品優化來提升用戶粘性。 增長黑客方法論： 藉鑒全球頂尖科技公司的增長經驗，學習各種創新、低成本的增長方法。你將瞭解裂變營銷、內容營銷、社交傳播等多種增長手段，並學會如何用數據驗證其有效性。 A/B測試與實驗驅動的增長： 任何一項運營策略的改變，都應基於數據驗證。本書將深入講解A/B測試在運營中的應用，幫助你科學地設計實驗，迭代優化運營策略，實現持續的業務增長。 五、 輕鬆學大數據挖掘：揭開數據的神秘麵紗 大數據挖掘是數據科學的核心組成部分，它能幫助我們從海量數據中發現隱藏的模式、關聯和知識。本書將以“輕鬆學”為導嚮，為你鋪平大數據挖掘的學習之路。 大數據基礎概念與架構： 瞭解大數據産生的背景、特點（5V），以及Hadoop、Spark等主流大數據處理框架的基本原理和應用場景。我們將用通俗易懂的方式解釋復雜的技術概念，讓你快速建立對大數據生態的整體認知。 數據預處理與特徵工程： 原始數據往往存在噪聲、缺失和不一緻。你將學習如何對數據進行清洗、轉換、規約等預處理步驟，並掌握特徵工程的關鍵技術，為後續的挖掘模型奠定基礎。 經典挖掘算法入門： 循序漸進地介紹常用的數據挖掘算法，如關聯規則挖掘（Apriori）、分類算法（決策樹、邏輯迴歸、SVM）、聚類算法（K-Means）以及預測算法（時間序列分析）等。我們會側重於算法的直觀理解和應用場景，而非復雜的數學推導。 模型評估與選擇： 如何判斷挖掘模型的優劣？本書將為你介紹常用的模型評估指標，如準確率、召迴率、F1值、ROC麯綫等，並指導你如何根據實際業務需求選擇最閤適的模型。 實際案例應用： 通過一係列貼近實際業務的案例，展示如何將大數據挖掘技術應用於推薦係統、欺詐檢測、用戶行為分析、市場細分等場景，讓你看到大數據挖掘的強大實踐價值。 六、 數據驅動：讓你的每一個決策都“有根有據” “數據驅動”並非一句空洞的口號，而是一種貫穿於企業運營和決策全過程的文化和實踐。本書將為你構建一個係統性的數據驅動方法論。 構建數據驅動的文化： 探討如何打破部門壁壘，推動數據共享，培養全員的數據意識和數據應用能力。理解數據驅動不僅僅是技術問題，更是管理和文化問題。 數據驅動的決策流程： 學習如何將數據分析結果有效地轉化為商業決策。這包括如何定義決策目標，收集和分析相關數據，評估不同方案的潛在影響，以及建立決策後的復盤機製。 指標體係的構建與應用： 如何選擇和定義關鍵業務指標（KPIs）？本書將指導你構建一套層級清晰、相互關聯的指標體係，並通過指標驅動業務的持續改進和優化。 利用數據洞察驅動戰略規劃： 如何通過對市場數據、用戶數據、運營數據的深入分析，發現新的商業機會，調整企業戰略方嚮？你將學習如何將數據洞察轉化為前瞻性的戰略建議。 擁抱持續學習與迭代： 數據世界日新月異，技術和方法也在不斷更新。本書鼓勵讀者保持開放的心態，持續學習新的知識和工具，並積極將所學應用於實踐，不斷提升數據驅動的能力。 本書融閤瞭數據産品設計、數據分析思維、數據化運營以及大數據挖掘的核心理念與實踐方法，旨在為你提供一條清晰、高效的學習路徑，讓你能夠從容應對數據時代的挑戰，成為一名真正懂數據、用數據、創造數據價值的佼佼者。無論你是初入職場的新人，還是尋求突破的資深人士，本書都將是你不可或缺的指南。
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