数据驱动：从方法到实践-博文视点 pdf下载

《数据驱动：从方法到实践》是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的百度大数据工作说起，完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。详解大数据本质、理念与现状，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将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。*后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

本书贴近企业真实场景，是广泛适用的普及读物，适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。

桑文锋，神策数据创始人兼CEO，浙江大学计算机科学与技术专业硕士，在百度任职8年，从无到有构建了百度用户日志大数据平台，覆盖数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎及数据可视化等。历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理，2015年4月离职创建神策数据，针对企业客户推出用户行为分析产品——神策分析，帮助企业实现数据驱动。

此外，神策数据联合创始人兼CTO曹犟，神策数据联合创始人兼首席架构师付力力，神策数据资深算法工程师邹雨晗，神策数据架构师房东雨，神策数据算法工程师韩越，神策数据数据分析总监陈新祥，神策数据用户行为洞察研究院负责人张乔，以及神策数据分析师高娜、薛创宇、李金霞、朱静芸均参与了此书的写作。

• **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/**
• 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
• **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/**
• 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：UserPersona与UserProfile/132
• 用户画像（UserProfile）标签体系的建立/135
• 用户智能应用――个性化**/139
• 个性化**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*后的话/197