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數據增長模型(數智時代的全棧產品運營思維演算法與技術)

  • 作者：編者:連詩路|責編:王冉
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115570604
  • 出版日期：2022/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：400
人民幣：RMB 89.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以數字化背景下數據產品相關從業者必懂的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶及客戶增長實戰經驗為基礎，系統地介紹了數字化和數據產品相關的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的數據源文件和參考示例，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。
    本書內容全面，結構完整。首先講解數據增長指標體系的搭建；然後通過細節講解數據分析流程、數據採集方法、數據挖掘方法；緊接著通過實操案例講解數據分析工具，如Excel、Python、SQL、Anaconda、A/B測試等,以及驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，還有數據倉庫和數據平台的搭建方法；最後講解數據中台、數據產品規劃、數據產品實現、數據安全和隱私保護、數智化增長、產品經理思維方法，以及「數據人」行動路徑。
    本書適合數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生閱讀參考。
作者介紹
編者:連詩路|責編:王冉
    連詩路，畢業於浙江大學軟體工程專業。人人都是產品經理專欄作家，社區文章閱讀量超過390000。前阿里巴巴需求挖掘產品經理，具有豐富的高併發系統設計、大數據挖掘經驗。曾為多家互聯網企業、智能硬體企業和投資者擔任產品顧問，策劃過多款軟體和硬體產品。
目錄
第1章  抓住數據增長波段
  1.1  數據增長發展階段
  1.2  數據增長新窗口
  1.3  數據增長待解決的三大產品需求問題
  1.4  3步幫公司從0到1跟上數字化步伐
第2章  制定數據增長指標體系
  2.1  什麼是增長型數據指標體系
  2.2  如何搭建指標體系
  2.3  評價指標體系原則
  2.4  如何計算指標
  2.5  案例：實操LTV用戶增長生命周期價值計算
第3章  全面的數據分析流程
  3.1  數據採集：源數據獲取方法
    3.1.1  數據埋點：埋點獲取數據
    3.1.2  案例：數據產品經理如何撰寫PRD
    3.1.3  硬體獲取數據：硬體感測器獲取數據
    3.1.4  爬蟲
    3.1.5  第三方渠道合作數據
  3.2  數據缺失處理方法
  3.3  數據可視化
  3.4  案例：數據分析全流程
第4章  數據挖掘
  4.1  數據分析與數據挖掘的關係
  4.2  數據挖掘的標準流程
  4.3  新手入門如何系統地學習實操數據挖掘
  4.4  案例：數據挖掘
第5章  實操必懂的數據分析工具
  5.1  數據分析實戰Excel
    5.1.1  常用的統計分析函數
    5.1.2  文本處理函數
    5.1.3  數值運算函數
    5.1.4  邏輯判斷函數
    5.1.5  日期計算函數
    5.1.6  匹配查找函數
    5.1.7  多表合併函數
  5.2  Excel實操分析技巧
    5.2.1  Excel數據透視表
    5.2.2  描述性統計分析
    5.2.3  相關係數與協方差
    5.2.4  線性回歸預測模型
    5.2.5  移動平均預測模型
  5.3  Excel可視化數據
    5.3.1  Excel基礎圖表可視化
    5.3.2  Excel高級圖表可視化
    5.3.3  Excel合併報表
  5.4  實戰使用SQL
    5.4.1  SELECT查詢
    5.4.2  帶有約束的查詢
    5.4.3  過濾和排序查詢
    5.4.4  使用JOIN的多表查詢

  ……
第6章  巧用A/B測試
第7章  數據模型驅動增長
第8章  用戶畫像
第9章  推薦系統
第10章  從0到1新建數據倉庫
第11章  數據平台
第12章  數據中台的介紹與搭建
第13章  數據產品規劃
第14章  數據產品經理如何實現數據產品
第15章  數據安全和隱私保護
第16章  數智化重塑增長
第17章  不確定時代的數據產品經理思維方法
第18章  「數據人」行動路徑
附錄一  常用術語：75個專業術語
附錄二  數據產品經理的3種圖

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