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这才是BI该做的事:数据驱动从0到1

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  • ISBN:  9787302657101
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      第一部分BI概述与团队组建

       第1章BI分析概述/2

       1.1从“分析”的概念说起/3

       1.1.1常见的分析概念/3

       1.1.2BI分析的概念/8

       1.2BI分析行业现状与BI的职责/9

       1.2.1没有什么不在被数字化/9

       1.2.2我们相信上帝,但其他人必须提供数据/14

       1.2.3BI团队的职责/15

       1.2.4BI团队的常见分类/16

       1.3数据驱动概述/17

       1.3.1数据驱动业务的衡量维度/17

       1.3.2数据驱动业务的大体流程/19

       第2章组建BI团队/22

       2.1“人”:数据分析师画像/23

       2.1.1分析师通用能力/23

       2.1.2不同部门对应的BI分析师特征/24

       2.1.3不同任务属性对应的BI分析师特征/25

       2.2BI团队的架构设置与部门间协作/27

       2.2.1BI团队外部架构/27

       2.2.2BI跨部门协作机制/29

       2.3团队管理/32

       2.3.1团队选型/32

       2.3.2团队运作机制/36

       第二部分BI体系搭建基础知识

       第3章数据获取与管理/40

       3.1数据采集(以外卖业务为例)/41

       3.1.1数据源类型/41

       3.1.2数据源的信息结构/44

       3.1.3数据传输与存储/46

       3.2数据质量管理/49

       3.2.1数据质量标准/49

       3.2.2数据质量治理/50

       3.3新型数据源/52

       3.3.1关注传感器的数据/52

       3.3.2音频、视频等非结构化数据的解析与应用/53

       3.3.3标注数据/55

       第4章搭建指标体系/57

       4.1指标体系的概念、作用和衡量标准/58

       4.1.1指标体系的概念/58

       4.1.2指标体系的作用/60

       4.1.3指标体系的衡量标准(以外卖场景为例)/64

       4.2指标体系的设计模型/66

       4.2.1第一关键指标法(以电商和在线教育为例)/67

       4.2.2OSM模型(以在线教育为例)/69

       4.2.3AARRR海盗指标法(以在线教育为例)/73

       4.2.4用户旅程地图模型(以电商为例)/75

       4.3指标体系的开发流程/78

       4.4指标体系的使用场景(以外卖业务为例)/78

       4.4.1日维度业务监控/78

       4.4.2周维度业务诊断/80

       4.4.3月维度业务复盘/82

       4.4.4支持日常业务决策/84

       第三部分BI创造价值专题

       第5章专题:增长/88

       5.1概念/89

       5.1.1增长黑客的概念/89

       5.1.2增长金字塔:找到市场契合点和价值投递引擎/90

       5.1.3增长黑客的运营机制/92

       5.2数据科学的演绎/95

       5.2.1人工智能的高光时刻/95

       5.2.2提炼算法替代决策的机会点/96

       5.2.32%的人通过机器控制98%的人/97

       5.2.4提问题的能力才是核心能力/99

       5.3数据驱动增长的案例(以在线教育为例)/101

       5.3.1获客:注册/102

       5.3.2激活:转化/103

       5.3.3留存:退费/104

       5.3.4盈利:续费/105

       5.3.5传播:转介绍/107

       5.3.6附:增长分析中常用的算法模型/108

       第6章专题:价值主张/110

       



       6.1实现价值主张的分析方法/111 



       …… 
       
       
       


      精彩内容
      本书以 BI 负责人的视角介绍 BI 分析师的核心工作和应具备的核心技能,并分析 BI 创造价值的专题,理论和实例并重。全书分为四部分: 第一部分(第 1、2 章)为 BI 概述与团队组建,从介绍 BI 分析的基本概念说起,包含BI 职责与数据驱动的概述,以及组建团队时需要考虑的能力模 型、团队选型、团队管理。第二部分(第 3、4 章)为 BI 体系搭建基础知识,包括数据获取与管理,指标体系的概念、设计模型与使用场景。第三部分(第 5 ~ 9 章)为 BI 创造价值专题,包括增长、价值主张、盈利、体验、风控五大专题。第四部分(第 10、11 章)为回顾与展望,从衣、食、住、行、学五个方面回顾数据已经带来的变化与未来可预期的变化,最后从进化的视角探讨应对人工智能范式转移的策略。 对于想要通过数据驱动业务、改善决策质量的互联网从业者来说,本书应该是一本非常实用的参考书。

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