大數(shù)據(jù)實(shí)踐之路：數(shù)據(jù)中臺(tái)+數(shù)據(jù)分析+產(chǎn)品應(yīng)用

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	林澤豐，許秋貴，陳斌，陳麗媛著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121416651	出版時(shí)間：	2021-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書共13 章，匯集了7 位作者（來自多個(gè)大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)）的知識(shí)總結(jié)和經(jīng)驗(yàn)分享。本書借助老湯姆、小風(fēng)、阿北、小諾在某電商企業(yè)數(shù)據(jù)部門工作的故事，通過大量案例深入淺出地介紹了數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)與應(yīng)用之路。本書以Why-What-How 的思路展開，從0 到1 介紹知識(shí)點(diǎn)，并重點(diǎn)講述How 的過程，同時(shí)結(jié)合某個(gè)場(chǎng)景下的具體案例，以使讀者更好地理解實(shí)操過程。每個(gè)企業(yè)都會(huì)面臨各種各樣的數(shù)據(jù)問題，有數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題、數(shù)據(jù)獲取效率的問題、數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值的問題等。本書首先介紹數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量體系建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)；然后，進(jìn)行深入業(yè)務(wù)的分析探索，介紹如何從數(shù)據(jù)分析角度更好地賦能業(yè)務(wù)發(fā)展；最后，介紹數(shù)據(jù)應(yīng)用，解決數(shù)據(jù)獲取效率的問題，并把一些分析思路和業(yè)務(wù)策略沉淀為數(shù)據(jù)產(chǎn)品，從而更好地將數(shù)據(jù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)。本書結(jié)合多個(gè)大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的實(shí)際項(xiàng)目案例，讓讀者真正掌握數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)新興職業(yè)的必備技能和核心能力。本書主要面向數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)運(yùn)營人員等數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)者也可以在本書中找到一些思路和方法，如了解數(shù)據(jù)的應(yīng)用、掌握分析方法等。本書也可以為想轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的讀者提供幫助。

作者簡(jiǎn)介

　　林澤豐，筆名小風(fēng)，某國有企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人。UBDC全域大數(shù)據(jù)峰會(huì)“燈塔人物”，“友盟杯”數(shù)據(jù)大賽三等獎(jiǎng)獲得者，公眾號(hào)“一個(gè)數(shù)據(jù)人的自留地”的課程講師。在電商、社交、交通、直播等領(lǐng)域擔(dān)任過產(chǎn)品、運(yùn)營、數(shù)據(jù)等部門的負(fù)責(zé)人，有7年多的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)?？珙I(lǐng)域、跨部門實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富，曾從0到1搭建過企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、智能營銷平臺(tái)，擅長埋點(diǎn)模型設(shè)計(jì)、指標(biāo)質(zhì)量治理、數(shù)倉架構(gòu)、數(shù)據(jù)運(yùn)營等。許秋貴，筆名阿北，貝殼找房的高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，畢業(yè)于東北農(nóng)業(yè)大學(xué)。在校期間主導(dǎo)開發(fā)了校園拼車等應(yīng)用，幫助大學(xué)生拼車省錢出行。曾就職于百度、滴滴等互聯(lián)網(wǎng)“大廠”，有多年數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。陳斌，筆名小諾，某互聯(lián)網(wǎng)“大廠”的策略產(chǎn)品經(jīng)理，畢業(yè)于大連東軟信息學(xué)院。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理網(wǎng)站的“20年度熱文作者”，公眾號(hào)“一個(gè)數(shù)據(jù)人的自留地”的聯(lián)合創(chuàng)辦人。先后就職于百度、小米，在搜索引擎、資訊、電商等領(lǐng)域從事過搜索、推薦、BI、畫像、反作弊、消息觸達(dá)等產(chǎn)品工作，涉獵范圍較廣，經(jīng)驗(yàn)豐富。陳麗媛，筆名草帽小子，自如畫像數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，擁有兩項(xiàng)發(fā)明專利。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理網(wǎng)站的專欄作家，公眾號(hào)“一個(gè)數(shù)據(jù)人的自留地”聯(lián)合創(chuàng)辦人。在用戶畫像、數(shù)據(jù)埋點(diǎn)、指標(biāo)體系、BI等方面具有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，所著系列文章深受廣大讀者喜愛。梁旭鵬，筆名大鵬，某互聯(lián)網(wǎng)“大廠”的數(shù)據(jù)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，畢業(yè)于北京郵電大學(xué)的碩士研究生。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理網(wǎng)站的專欄作家，《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊(cè)：從零基礎(chǔ)到大數(shù)據(jù)產(chǎn)品實(shí)踐》的作者，公眾號(hào)“一個(gè)數(shù)據(jù)人的自留地”的創(chuàng)辦人。在電商、內(nèi)容、出行、金融等領(lǐng)域有近10年的大數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。黃為偉，筆名偉仔，資深數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，金融學(xué)碩士，理學(xué)學(xué)士，公眾號(hào)“一個(gè)數(shù)據(jù)人的自留地”的聯(lián)合創(chuàng)辦人。先后就職于清科集團(tuán)、交通銀行、小米、字節(jié)跳動(dòng)，在私募、銀行、信貸、財(cái)務(wù)領(lǐng)域從事過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的相關(guān)工作，經(jīng)驗(yàn)豐富。陳勃，筆名薄荷點(diǎn)點(diǎn)，某互聯(lián)網(wǎng)“大廠”的高級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，公眾號(hào)“一個(gè)數(shù)據(jù)人的自留地”的作者。先后就職于dangdang網(wǎng)、北京中交興路信息科技有限公司、JD物流集團(tuán)，曾負(fù)責(zé)貨運(yùn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、無人倉倉儲(chǔ)大腦等數(shù)據(jù)產(chǎn)品，北京市科協(xié)金橋工程種子資金項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

圖書目錄

第1 章那些困擾我們的數(shù)據(jù)問題
數(shù)據(jù)中臺(tái)篇
第2 章元數(shù)據(jù)中心
2.1 元數(shù)據(jù)中心概述
2.2 元數(shù)據(jù)中心的核心功能
2.2.1 數(shù)據(jù)整合
2.2.2 數(shù)據(jù)管理
2.2.3 數(shù)據(jù)地圖
第3 章數(shù)據(jù)指標(biāo)中心
3.1 數(shù)據(jù)指標(biāo)中心概述
3.2 數(shù)據(jù)指標(biāo)中心的設(shè)計(jì)思路
3.2.1 定義指標(biāo)并將其歸集到對(duì)應(yīng)的主題域
3.2.2 拆分原子指標(biāo)與派生指標(biāo)
3.2.3 定義原子指標(biāo)與派生指標(biāo)的生產(chǎn)邏輯
3.2.4 通過指標(biāo)管理平臺(tái)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范生產(chǎn)
第4 章數(shù)倉模型中心
4.1 數(shù)倉模型中心概述
4.2 數(shù)倉模型中心的設(shè)計(jì)思路
4.2.1 控制數(shù)據(jù)源
4.2.2 劃分主題域
4.2.3 構(gòu)建一致性維度
4.2.4 構(gòu)建總線矩陣
4.2.5 數(shù)倉分層建設(shè)
4.2.6 數(shù)倉效果評(píng)估
第5 章數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心
5.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心概述
5.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心的治理流程
5.2.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)定級(jí)
5.2.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量治理
5.2.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本治理
第6 章數(shù)據(jù)服務(wù)中心
6.1 數(shù)據(jù)服務(wù)中心概述
6.2 數(shù)據(jù)服務(wù)中心的設(shè)計(jì)思路
6.2.1 將數(shù)據(jù)寫入查詢庫
6.2.2 搭建元數(shù)據(jù)模型
6.2.3 按主題歸類
6.2.4 緩存優(yōu)化
6.2.5 數(shù)據(jù)接口化
6.2.6 構(gòu)建API 集市
6.2.7 統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)
數(shù)據(jù)分析篇
第7 章數(shù)據(jù)分析理論
7.1 業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)
7.2 數(shù)據(jù)分析師的全貌
7.3 數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)及其對(duì)應(yīng)的工作模式
7.4 數(shù)據(jù)分析師的工作方式
7.4.1 工作象限圖
7.4.2 1+N 的工作內(nèi)容
7.4.3 與業(yè)務(wù)方的合作模式
7.4.4 有關(guān)工作方式常見問題的解法思考
第8 章數(shù)據(jù)分析實(shí)操
8.1 預(yù)測(cè)性分析
8.1.1 預(yù)測(cè)性分析的目的
8.1.2 分析思路與方法
8.1.3 預(yù)測(cè)性分析案例
8.2 描述性分析
8.3 診斷性分析
8.4 數(shù)據(jù)分析報(bào)告
數(shù)據(jù)應(yīng)用篇
第9 章 BI 系統(tǒng)
9.1 讓人頭疼的看板需求
9.2 BI 系統(tǒng)介紹
9.3 BI 系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)
9.4 BI 系統(tǒng)實(shí)踐
9.4.1 數(shù)據(jù)接入
9.4.2 數(shù)據(jù)集加工
9.4.3 數(shù)據(jù)集權(quán)限控制
9.4.4 可視化報(bào)表配置
9.4.5 可視化結(jié)果展示
9.4.6 數(shù)據(jù)分析OLAP
9.4.7 如何衡量BI 系統(tǒng)是否成功
第10 章用戶畫像
10.1 用戶畫像的全貌
10.2 用戶畫像的需求
10.3 用戶畫像的規(guī)劃
10.3.1 用戶畫像的業(yè)務(wù)架構(gòu)
10.3.2 用戶畫像的產(chǎn)品架構(gòu)
10.3.3 用戶畫像的版本計(jì)劃
10.3.4 用戶畫像的項(xiàng)目執(zhí)行計(jì)劃
10.4 用戶ID 體系
10.5 標(biāo)簽體系
10.6 用戶畫像系統(tǒng)
10.7 用戶畫像的應(yīng)用
第11 章電商反作弊體系
11.1 電商黑產(chǎn)的現(xiàn)狀
11.2 電商黑產(chǎn)的防控方案
11.2.1 活動(dòng)的損失評(píng)估
11.2.2 反電商黑產(chǎn)作弊案例
第12 章資訊個(gè)性化推薦
12.1 資訊的內(nèi)容處理
12.1.1 資訊的內(nèi)容來源
12.1.2 資訊的分類體系
12.1.3 常見的分類問題及內(nèi)容分類原則
12.1.4 分類體系的構(gòu)建
12.1.5 內(nèi)容的標(biāo)注與機(jī)器學(xué)習(xí)
12.2 資訊用戶的畫像和特征
12.2.1 資訊用戶的畫像
12.2.2 資訊用戶的特征
12.3 資訊的推薦算法
12.3.1 資訊的信息抽取
12.3.2 資訊的分詞方法
12.3.3 資訊的過濾排重
12.3.4 資訊的召回模型
12.3.5 資訊的算法排序
12.4 資訊的重排策略及案例
12.4.1 常見的重排策略及策略的目標(biāo)
12.4.2 資訊的重排策略案例
第13 章電商個(gè)性化推送
13.1 push 的衡量
13.1.1 push 的目標(biāo)與本質(zhì)
13.1.2 push 的衡量指標(biāo)
13.2 push 的優(yōu)化方向
13.3 push 的推薦案例
13.3.1 新用戶推薦方案
13.3.2 推薦的效果評(píng)測(cè)