图书介绍
打造大数据团队 从组建到价值创造全流程指导 create value by integrating analytical processesPDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- technology 著
- 出版社： 北京：中国人民大学出版社
- ISBN：
- 出版时间：2018
- 标注页数：266页
- 文件大小：35MB
- 文件页数：283页
- 主题词：
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图书目录
第1章 运用数据分析创造商业价值2
大数据和数据科学需要数据分析2
定义数据分析6
第2章 分析价值链和数据分析中的9P理论10
数据分析中P的解释10
分析价值链：战略战术成功的流程29
分析数据并对分析进行阐述和社会化35
分析工作请求流程40
第3章 创建分析团队52
证明对分析团队的投资是合理的52
没有可用投资53
费用过高54
投资分析的商业价值缺乏证据54
克服由组织局限性和处理不当带来的投资阻力57
创建分析团队的商业评估和投资建议书58
向管理者和其他团队报告分析价值创造59
设定分析团队目标63
确定分析团队的角色和职责66
第4章 何为数据分析工具78
创建还是购买78
平衡分析技术的管理：企业运营还是IT部门运营85
选择分析工具86
成功的工具部署93
第5章 数据分析方法和技巧106
观察数据：数据的形状106
运用统计学和机器学习分析数字数据114
第6章 数据的定义、规划、收集和管理127
如何定义数据127
什么是数据的商业定义128
数据的操作性定义是什么129
数据的技术定义是什么129
创建和维护数据定义130
规划数字数据：你应该做什么132
收集你需要了解的数据134
数据管理的作用136
数据管理团队做什么137
跨计划、工程项目和团队的数据管理流程139
测试和核实数据的困难之处140
第7章 数据报表及KPIs的运用147
什么是报表以及它是如何生成的147
一份优秀报表的五个要素：RASTA153
报表与仪表盘的区别154
仪表盘是什么，它是如何产生的155
优秀仪表盘的五个要素：LIVES157
理解KPIs158
报表与仪表盘如何适应分析价值链163
KPIs实例164
实时数据vs及时数据：从业者的角度170
第8章 用数据分析进行优化和测试176
AB测试：从此开始176
进一步扩展到多变量测试178
制订测试优化计划178
AB测试和多变量测试的操作过程180
AB测试和多变量测试结果的测量、分析与汇报技术和方法182
测试支持的优化类型183
建立数字优化项目185
开发控制实验和数字数据科学186
测试和优化数字体验的技巧187
第9章 用户反馈数据定性分析193
倾听顾客声音比以往任何时候都更加重要193
交易工具：市场调研及定性数据收集方法和技术195
进行在线、电话或者邮件调查196
建立线上和线下社区197
面对面采访顾客198
建立和利用焦点小组198
建立顾客反馈体系199
确定顾客的态度、信仰和动机203
理解顾客要求和需求203
追踪顾客体验204
定性数据团队做什么，数据分析是如何起作用的204
融合数字行为的数据和定性数据206
成功的商业合作208
第10章 竞争性情报和数字化分析214
竞争情报vs数字情报214
数字竞争情报实例215
数字竞争情报的工具和方法217
数字竞争情报流程219
整合数字行为数据和竞争情报220
第11章 定位目标和数据分析自动化226
定位的类型226
定位发生的数字领域228
什么是重新定位230
重新定位的类型231
数据分析团队如何助力定位和重新定位232
关于定位和重新定位的建议233
第12章 融合全方位渠道，整合数据，以理解客户、用户和媒体238
全渠道数据类型238
全渠道数据度量240
通过全渠道数据整合定义客户分析241
用客户的数据和你的分析向客户提问242
统一的客户生命周期246
通过全渠道数据整合进行客户分析的工作251
客户分析面临的挑战252
通过全渠道整合进行客户分析时需要什么253
第13章 数据分析的未来257
预测的个性化257
闭环的行为反馈系统257
多屏统一发送实时可访问的相关内容和广告258
感知和反应259
相互作用和警示259
特定地理位置和目标定位260
自动化服务和产品配送260
数据交互的购物者和顾客体验260
未来的分析业需要注重隐私和道德262