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第1章 从百度大数据工作的经历说开1

百度数据板块：网页数据和用户行为数据3

搜索引擎发展4

用户行为分析践行：百度知道的回答量提升7.5%5

从零到一构建百度大数据分析平台6

数据源与Event模型的重要性9

大数据是屠龙术10

第2章 大数据思维与数据驱动11

大数据的概念14

大数据之“大”14

大数据之“全”15

大数据之“细”16

大数据之“时”16

大数据的本质17

数据驱动理念与现状20

数据驱动的价值20

企业内部数据驱动现状21

理想的数据驱动——“流”23

大数据时代到来的条件24

数据采集能力增强25

数据处理能力增强26

数据意识的提升27

第3章 数据驱动的环节29

数据采集与埋点32

数据采集的现状32

数据采集遵循法则34

科学的数据采集和埋点方式36

数据的准确性40

数据建模44

数据模型与建模44

多维数据模型46

多维事件模型49

多维事件模型的探索经历52

数据分析方法55

行为事件分析55

漏斗分析58

留存分析61

分布分析64

点击分析67

用户路径73

用户分群75

属性分析80

指标体系构建82

第一关键指标法82

海盗指标法86

第4章 数据驱动产品和运营决策89

数据驱动运营监控91

用户获取（Acquisition）91

激活（Activation）92

留存（Retention）97

引荐（Referral）99

营收（Revenue）101

数据驱动产品改进和体验优化102

数据驱动商业决策104

数据驱动落地企业，要从管理者做起106

数据驱动商业决策的价值108

第5章 数据驱动产品智能109

数据平台及用户智能114

如何计算热门榜单114

客服系统中的行为数据114

为什么需要数据平台115

数据平台提供的能力116

数据应用与用户智能119

基于用户行为数据的用户智能应用119

用户智能分类：基于规则与机器学习123

用户智能应用——用户画像132

两种用户画像：User Persona与User Profile132

用户画像（User Profile）标签体系的建立135

用户智能应用——个性化推荐139

个性化推荐的概念139

架构实现140

数据流142

业务分析与模型选择143

实验与迭代144

第6章 各行业实践数据分析全过程147

互联网金融数据驱动实践149

实践案例150

企业服务数据驱动实践158

数据驱动能够为企业服务做什么159

面临的挑战160

数据应用的阶段161

实践案例168

零售行业数据驱动实践175

实践案例176

电子商务数据驱动实践186

打破企业发展经营困局：从粗放式到精细化186

电商企业数据驱动瓶颈187

实践案例187

写在最后的话197