數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：從方法到實(shí)踐

第1章　從百度大數(shù)據(jù)工作的經(jīng)歷說(shuō)開(kāi)　/ 1
百度數(shù)據(jù)板塊：網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)　/ 3
搜索引擎發(fā)展　/ 4
用戶行為分析踐行：百度知道的回答量提升 7．5%　/ 5
從零到一構(gòu)建百度大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)　/ 6
數(shù)據(jù)源與 Event 模型的重要性　/ 9
大數(shù)據(jù)是屠龍術(shù)　/ 10
第2章　大數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)　/ 11
大數(shù)據(jù)的概念　/ 14
大數(shù)據(jù)之“大”　/ 14
大數(shù)據(jù)之“全”　/ 15
大數(shù)據(jù)之“細(xì)”　/ 16
大數(shù)據(jù)之“時(shí)”　/ 16
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)　/ 17
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理念與現(xiàn)狀　/ 20
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值　/ 20
企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)現(xiàn)狀　/ 21
理想的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) ―― “流”　/ 23
大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)的條件　/ 24
數(shù)據(jù)采集能力增強(qiáng)　/ 25
數(shù)據(jù)處理能力增強(qiáng)　/ 26
數(shù)據(jù)意識(shí)的提升　/ 27
第3章　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的環(huán)節(jié)　/ 29
數(shù)據(jù)采集與埋點(diǎn)　/ 32
數(shù)據(jù)采集的現(xiàn)狀　/ 32
數(shù)據(jù)采集遵循法則　/ 34
科學(xué)的數(shù)據(jù)采集和埋點(diǎn)方式　/ 36
數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性　/ 40
數(shù)據(jù)建模　/ 44
數(shù)據(jù)模型與建?！? 44
多維數(shù)據(jù)模型　/ 46
多維事件模型　/ 49
多維事件模型的探索經(jīng)歷　/ 52
數(shù)據(jù)分析方法　/ 55
行為事件分析　/ 55
漏斗分析　/ 58
留存分析　/ 61
分布分析　/ 64
點(diǎn)擊分析　/ 67
用戶路徑　/ 73
用戶分群　/ 75
屬性分析　/ 80
指標(biāo)體系構(gòu)建　/ 82
第一關(guān)鍵指標(biāo)法　/ 82
海盜指標(biāo)法　/ 86
第4章　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)決策　/ 89
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控　/ 91
用戶獲?。ˋcquisition）　/ 91
激活（Activation）　/ 92
留存（Retention）　/ 97
引薦（Referral）　/ 99
營(yíng)收（Revenue）　/ 101
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品改進(jìn)和體驗(yàn)優(yōu)化　/ 102
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)決策　/ 104
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)落地企業(yè)，要從管理者做起　/ 106
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)決策的價(jià)值　/ 108
第5章　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品智能　/ 109
數(shù)據(jù)平臺(tái)及用戶智能　/ 114
如何計(jì)算熱門(mén)榜單　/ 114
客服系統(tǒng)中的行為數(shù)據(jù)　/ 114
為什么需要數(shù)據(jù)平臺(tái)　/ 115
數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的能力　/ 116
數(shù)據(jù)應(yīng)用與用戶智能　/ 119
基于用戶行為數(shù)據(jù)的用戶智能應(yīng)用　/ 119
用戶智能分類：基于規(guī)則與機(jī)器學(xué)習(xí)　/ 123
用戶智能應(yīng)用――用戶畫(huà)像　/ 132
兩種用戶畫(huà)像：User Persona與User Profile　/ 132
用戶畫(huà)像（User Profile）標(biāo)簽體系的建立　/ 135
用戶智能應(yīng)用――個(gè)性化推薦　/ 139
個(gè)性化推薦的概念　/ 139
架構(gòu)實(shí)現(xiàn)　/ 140
數(shù)據(jù)流　/ 142
業(yè)務(wù)分析與模型選擇　/ 143
實(shí)驗(yàn)與迭代　/ 144
第6章　各行業(yè)實(shí)踐數(shù)據(jù)分析全過(guò)程　/ 147
互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)踐　/ 149
實(shí)踐案例　/ 150
企業(yè)服務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)踐　/ 158
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能夠?yàn)槠髽I(yè)服務(wù)做什么　/ 159
面臨的挑戰(zhàn)　/ 160
數(shù)據(jù)應(yīng)用的階段　/ 161
實(shí)踐案例　/ 168
零售行業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)踐　/ 175
實(shí)踐案例　/ 176
電子商務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)踐　/ 186
打破企業(yè)發(fā)展經(jīng)營(yíng)困局：從粗放式到精細(xì)化　/ 186
電商企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)瓶頸　/ 187
實(shí)踐案例　/ 187
寫(xiě)在最后的話　/ 197