领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (151章)
《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》共13 章，汇集了7 位作者（来自多个大型互联网企业）的知识总结和经验分享。本书借助老汤姆、小风、阿北、小诺在某电商企业数据部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地介绍了数据中台建设与应用之路。本书以Why-What-How 的思路展开，从0 到1 介绍知识点，并重点讲述How 的过程，同时结合某个场景下的具体案例，以使读者更好地理解实操过程。 每个企业都会面临各种各样的数据问题，有数据质量的问题、数据获取效率的问题、数据应用价值的问题等。本书首先介绍数据中台的建设，确保数据的质量，为企业的数据质量体系建设提供坚实的基础；然后，进行深入业务的分析探索，介绍如何从数据分析角度更好地赋能业务发展；最后，介绍数据应用，解决数据获取效率的问题，并把一些分析思路和业务策略沉淀为数据产品，从而更好地将数据应用于业务。本书结合多个大型互联网企业的实际项目案例，让读者真正掌握数据产品经理这个新兴职业的必备技能和核心能力。 本书主要面向数据产品经理，数据分析师、数据运营人员等数据行业从业者也可以在本书中找到一些思路和方法，如了解数据的应用、掌握分析方法等。本
1.1 数据质量的问题
正文
1.1 数据质量的问题1.2 数据获取效率的问题1.3 数据应用价值的问题数据中台篇第2章 元数据中心2.1 元数据中心概述2.2.1 数据整合2.2.2 数据管理2.2.3 数据地图第3章 数据指标中心3.1 数据指标中心概述3.2.1 定义指标并将其归集到对应的主题域3.2.2 拆分原子指标与派生指标3.2.3 定义原子指标与派生指标的生产逻辑3.2.4 通过指标管理平台对指标进行规范生产第4章 数仓模型中心4.1 数仓模型中心概述4.2.1 控制数据源4.2.2 划分主题域4.2.3 构建一致性维度4.2.4 构建总线矩阵4.2.5 数仓分层建设4.2.6 数仓效果评估第5章 数据资产中心5.1 数据资产中心概述5.2.1 数据资产定级5.2.2 数据资产质量治理5.2.3 数据资产成本治理第6章 数据服务中心6.1 数据服务中心概述6.2.1 将数据写入查询库6.2.2 搭建元数据模型6.2.3 按主题归类6.2.4 缓存优化6.2.5 数据接口化6.2.6 构建API集市6.2.7 统一数据服务数据分析篇7.1 业务和数据7.1.1 业务和数据的闭环7.1.2 不同岗位的职责边界与合作7.1.3 数据、信息和知识7.1.4 业务策略的闭环7.1.5 人人都会数据分析的趋势7.2 数据分析师的全貌7.2.1 数据分析的定义与流程7.2.2 数据分析的3种场景7.2.3 数据分析师的核心能力7.2.4 数据分析师的职业素养7.2.5 数据分析师的工作内容7.2.6 数据分析师的考核7.3 数据分析团队的组织架构及其对应的工作模式7.3.1 数据分析团队的组织架构7.3.2 不同组织架构的工作模式7.4 数据分析师的工作方式7.4.1 工作象限图7.4.2 1+N的工作内容7.4.3 与业务方的合作模式7.4.4 有关工作方式常见问题的解法思考8.1 预测性分析8.1.1 预测性分析的目的8.1.2 分析思路与方法8.1.3 预测性分析案例8.2 描述性分析8.2.1 描述性分析的目的8.2.2 分析思路与方法8.2.3 描述性分析案例8.3 诊断性分析8.3.1 诊断性分析的目的8.3.2 分析思路与方法8.4 数据分析报告8.4.1 数据分析报告的定位8.4.2 预测性分析报告的结构8.4.3 描述性分析报告的结构8.4.4 诊断性分析报告的结构数据应用篇9.1 让人头疼的看板需求9.2.1 什么是BI系统9.2.2 BI系统有哪些9.2.3 BI系统的相关人员9.2.4 BI系统的特点9.3 BI系统的关键技术9.4 BI系统实践9.4.1 数据接入9.4.2 数据集加工9.4.3 数据集权限控制9.4.4 可视化报表配置9.4.5 可视化结果展示9.4.6 数据分析OLAP9.4.7 如何衡量BI系统是否成功10.1 用户画像的全貌10.1.1 初识用户画像10.1.2 基本概念10.1.3 用户画像体系建设10.1.4 人员配合流程10.2 用户画像的需求10.2.1 对内需求盘点10.2.2 对外竞品调研10.3 用户画像的规划10.3.1 用户画像的业务架构10.3.2 用户画像的产品架构10.3.3 用户画像的版本计划10.3.4 用户画像的项目执行计划10.4 用户ID体系10.4.1 方法10.4.2 实施过程10.5 标签体系10.5.1 标签分类10.5.2 标签分级10.6 用户画像系统10.6.1 概述10.6.2 首页10.6.3 洞察10.6.4 标签广场10.6.5 人群10.6.6 系统管理10.6.7 总结10.7 用户画像的应用11.1.1 “电商黑产薅羊毛”事件11.1.2 “电商黑产”的类型11.1.3 电商“薅羊毛”场景11.1.4 “电商黑产”的发展趋势11.1.5 “电商黑产”的作弊工具11.2.1 活动的损失评估11.2.2 反“电商黑产”作弊案例12.1 资讯的内容处理12.1.1 资讯的内容来源12.1.2 资讯的分类体系12.1.3 常见的分类问题及内容分类原则12.1.4 分类体系的构建12.1.5 内容的标注与机器学习12.2.1 资讯用户的画像12.2.2 资讯用户的特征12.3 资讯的推荐算法12.3.1 资讯的信息抽取12.3.2 资讯的分词方法12.3.3 资讯的过滤排重12.3.4 资讯的召回模型12.4.1 常见的重排策略及策略的目标12.4.2 资讯的重排策略案例第13章 电商个性化推送13.1.1 push的目标与本质13.1.2 push的衡量指标13.2 push的优化方向13.2.1 效率高13.2.2 算法准13.2.3 推荐好13.2.4 展示靓13.3 push的推荐案例13.3.1 新用户推荐方案13.3.2 推荐的效果评测
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