互联网 类型
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101千字 字数
2021-09-01 发行日期
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主编推荐语

以故事的形式，深出浅入地介绍数据中台建设与数据应用。

内容简介

本书共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。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。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 那些困扰我们的数据问题
  • 数据中台篇
  • 第2章 元数据中心
  • 2.1 元数据中心概述
  • 2.2 元数据中心的核心功能
  • 第3章 数据指标中心
  • 3.1 数据指标中心概述
  • 3.2 数据指标中心的设计思路
  • 第4章 数仓模型中心
  • 4.1 数仓模型中心概述
  • 4.2 数仓模型中心的设计思路
  • 第5章 数据资产中心
  • 5.1 数据资产中心概述
  • 5.2 数据资产中心的治理流程
  • 第6章 数据服务中心
  • 6.1 数据服务中心概述
  • 6.2 数据服务中心的设计思路
  • 数据分析篇
  • 第7章 数据分析理论
  • 7.1 业务和数据
  • 7.2 数据分析师的全貌
  • 7.3 数据分析团队的组织架构及其对应的工作模式
  • 7.4 数据分析师的工作方式
  • 第8章 数据分析实操
  • 8.1 预测性分析
  • 8.2 描述性分析
  • 8.3 诊断性分析
  • 8.4 数据分析报告
  • 数据应用篇
  • 第9章 BI系统
  • 9.1 让人头疼的看板需求
  • 9.2 BI系统介绍
  • 9.3 BI系统的关键技术
  • 9.4 BI系统实践
  • 第10章 用户画像
  • 10.1 用户画像的全貌
  • 10.2 用户画像的需求
  • 10.3 用户画像的规划
  • 10.4 用户ID体系
  • 10.5 标签体系
  • 10.6 用户画像系统
  • 10.7 用户画像的应用
  • 第11章 电商反作弊体系
  • 11.1 “电商黑产”的现状
  • 11.2 “电商黑产”的防控方案
  • 第12章 资讯个性化推荐
  • 12.1 资讯的内容处理
  • 12.2 资讯用户的画像和特征
  • 12.3 资讯的推荐算法
  • 12.4 资讯的重排策略及案例
  • 第13章 电商个性化推送
  • 13.1 push的衡量
  • 13.2 push的优化方向
  • 13.3 push的推荐案例
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评分及书评

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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。