数据驱动从方法到实践桑文锋企业数据驱动管理书籍

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.后的话 / 197