数据驱动：从方法到实践
出版信息
桑文锋 / 电子工业出版社 / 2018-3 / 49
内容简介
本书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”。最后通过互联网金融、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，兼具权威性与前瞻性，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。
作者简介
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。2017年7月，桑文锋荣获第六届中国财经峰会“2017最佳青年榜样”荣誉。
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。
目录
第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
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 / 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
第一关键指标法 / 82
海盗指标法 / 86
第4章 数据驱动产品和运营决策 / 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
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：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
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
写在最后的话 / 197
