這才是BI該做的事-數據驅動從0到1 都美香 9787302657101 【台灣高等教育出版社】

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書名:這才是BI該做的事-數據驅動從0到1
ISBN:9787302657101
出版社:清華大學
著編譯者:都美香
頁數:229
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1624049
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內容簡介

本書以BI負責人的視角介紹BI分析師的核心工作和應具備的核心技能,並分析BI創造價值的專題,理論和實踐並重。全書分為四部分:第一部分(第1、2章)為BI概述與團隊組建,包括BI分析的基本概念、BI職責與數據驅動的概述,以及組建團隊時需要考慮的能力模型、團隊選型、團隊管理;第二部分(第3、4章)為BI體系搭建基礎知識,包括數據獲取與管理,指標體系的概念、設計模型與使用場景;第三部分(第5∼9章)為BI創造價值專題,包括增長、價值主張、盈利、體驗、風控五大專題;第四部分(第10、11章)為回顧與展望,從衣、食、住、行、學五個方面回顧數據已經帶來的變化與未來可預期的變化,最後從進化的視角探討應對人工智慧範式轉移的策略。 對於想要通過數據驅動業務、改善決策質量的互聯網從業者來說,本書應該是一本非常實用的參考書。

作者簡介

都美香 正在攻讀杜克大學跨學科數據科學碩士(MIDS)項目,擁有中國人民大學歷史專業本科學位。曾擔任滴滴國家決策支持部負責人,兼任日本、巴西外賣分析團隊負責人;火花思維商業智能部負責人;VIPKID高級數據分析經理;華為高級工程師。帶領團隊在零售、教育、外賣等領域實現數據驅動,在供給側與需求側、互聯網與傳統企業、國內和國際業務領域都積累了豐富的實戰經驗。

目錄

第一部分 BI概述與團隊組建
第1章 BI分析概述
1 1 從「分析」的概念說起
1 1 1 常見的分析概念
1 1 2 BI分析的概念
1 2 BI分析行業現狀與BI的職責
1 2 1 沒有什麼不在被數字化
1 2 2 我們相信上帝,但其他人必須提供數據
1 2 3 BI團隊的職責
1 2 4 BI團隊的常見分類
1 3 數據驅動概述
1 3 1 數據驅動業務的衡量維度
1 3 2 數據驅動業務的大體流程
第2章 組建BI團隊
2 1 「人」:數據分析師畫像
2 1 1 分析師通用能力
2 1 2 不同部門對應的BI分析師特徵
2 1 3 不同任務屬性對應的BI分析師特徵
2 2 BI團隊的架構設置與部門間協作
2 2 1 BI團隊外部架構
2 2 2 BI跨部門協作機制
2 3 團隊管理
2 3 1 團隊選型
2 3 2 團隊運作機制
第二部分 BI體系搭建基礎知識
第3章 數據獲取與管理
3 1 數據採集(以外賣業務為例)
3 1 1 數據源類型
3 1 2 數據源的信息結構
3 1 3 數據傳輸與存儲
3 2 數據質量管理
3 2 1 數據質量標準
3 2 2 數據質量治理
3 3 新型數據源
3 3 1 關注感測器的數據
3 3 2 音頻、視頻等非結構化數據的解析與應用
3 3 3 標註數據
第4章 搭建指標體系
4 1 指標體系的概念、作用和衡量標準
4 1 1 指標體系的概念
4 1 2 指標體系的作用
4 1 3 指標體系的衡量標準(以外賣場景為例)
4 2 指標體系的設計模型
4 2 1 第一關鍵指標法(以電商和在線教育為例)
4 2 2 OSM模型(以在線教育為例)
4 2 3 AARRR海盜指標法(以在線教育為例)
4 2 4 用戶旅程地圖模型(以電商為例)
4 3 指標體系的開發流程
4 4 指標體系的使用場景(以外賣業務為例)
4 4 1 日維度業務監控
4 4 2 周維度業務診斷
4 4 3 月維度業務復盤
4 4 4 支持日常業務決策
第三部分 BI創造價值專題
第5章 專題:增長
5 1 概念
5 1 1 增長黑客的概念
5 1 2 增長金字塔:找到市場契合點和價值投遞引擎
5 1 3 增長黑客的運營機制
5 2 數據科學的演繹
5 2 1 人工智慧的高光時刻
5 2 2 提煉演算法替代決策的機會點
5 2 3 2%的人通過機器控制98%的人
5 2 4 提問題的能力才是核心能力
5 3 數據驅動增長的案例(以在線教育為例)
5 3 1 獲客:註冊
5 3 2 激活:轉化
5 3 3 留存:退費
5 3 4 盈利:續費
5 3 5 傳播:轉介紹
5 3 6 附:增長分析中常用的演算法模型
第6章 專題:價值主張
6 1 實現價值主張的分析方法
6 1 1 第一性原理:抓住本質
6 1 2 爬樓梯策略:窮盡方法
6 2 數據驅動價值主張的實現(以在線教育為例)
6 2 1 提高運營效率
6 2 2 提高學習效果
6 3 數據驅動價值主張的實現(以外賣業務為例)
6 3 1 外賣平台的出現是社會的進步
6 3 2 多、快、好、省
第7章 專題:盈利
7 1 盈利能力分析
7 1 1 傳統的盈利能力分析:賺更多錢
7 1 2 新業務的盈利能力分析:賺1塊錢
7 2 制定業務目標
7 2 1 制定目標的「格柵思維」
7 2 2 目標預測的模型類型
7 2 3 制定目標的決策體系:格柵模型
7 2 4 目標管理的長遠意義:鍛造持續成功的團隊
7 3 增長結構優化
7 3 1 增長引擎的類型
7 3 2 數據驅動增長引擎(以在線教育業務為例)
7 4 單位經濟效益優化:毛利分析
7 4 1 確定毛利目標(以外賣業務為例)
7 4 2 優化毛利結構(以外賣業務為例)
第8章 專題:體驗
8 1 用戶體驗概述
8 1 1 概念
8 1 2 度量模型
8 1 3 用戶體驗分析方法
8 2 用戶體驗分析應用
8 2 1 搭建體驗指標體系(以外賣業務為例)
8 2 2 問卷調研
8 2 3 KANO模型
8 2 4 文本挖掘
8 2 5 關聯用戶行為與評價、調研
第9章 專題:風控
9 1 概述
9 1 1 風控的概念
9 1 2 風控的特徵
9 1 3 風控不利可能造成的影響
9 2 風險感知(以外賣業務為例)
9 2 1 掃描業務流程與策略,鎖定風控點
9 2 2 異常值分析與離群點監測
9 2 3 客服數據監測
9 3 風險分析(以外賣業務為例)
9 3 1 描述性分析
9 3 2 根本原因分析
9 3 3 共同因素分析
9 4 風險治理
9 4 1 治理的環節
9 4 2 治理的策略
第四部分 回顧與展望
第10章 數據驅動隨處可見
10
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