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内容简介:
[内容简介]
大数据时代的来临,给当今的商业带来了极大的冲击,多数电商人无不“谈大数据色变”,并呈现出一种观望、迷茫、手足无措的状态。车品觉,作为一名经验丰富的电商人,在敬畏大数据的同时,洞悉到了数据时代商业发展的更多契机,他创新了数据框架的建立和使用,重新量化了数据价值的指标,并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质……在他看来,改变思维方式,即可改变数据和商业的未来。
《决战大数据》将视角投入到“大数据实践”的领域,对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值、养数据、多屏时代等大数据应用的热点问题做出了详细的解答,对当今的大数据进行了多角度思考,并提出了做好“个人大数据管理”的前瞻性建议,创建了一个数据化运营和运营数据的闭环系统。同时,《决战大数据》首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱,解密了其数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧,对于当今的绝大多数电商企业来说十分有借鉴意义。
《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅新作。
[编辑推荐]
大数据实践的先行者、阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉首部个人专著:拥有十几年丰富的数据实战经验,并在实践中形成了独特的数据化思考方式,对电子商务未来趋势有独到见解,曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、eBay等多家著名跨国公司任总监。
继《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅之作,引领“大数据实践”风潮:《决战大数据》为数据人拨开大数据时代的层层迷雾,对数据化运营和运营数据的热点问题做了详细的解答,为现代商业的发展提供了数据应用的前瞻性建议和商业新范本。
聚焦阿里巴巴的大数据实践,首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱:解密了阿里巴巴大数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧,还原最真实的阿里巴巴。
首度提出“数据化思考”新思维,改变思维,决胜数据化未来:作者认为大数据时代更多地改变了人类的思维模式,只有掌控大数据背后真正的思维变革才是决胜未来商业的关键。
洞悉大数据与个人、商业与个人的内在联系,指出了“个人大数据管理”的重要性:无论是电商管理层,还是数据分析师,每个人都要有完善的个人大数据管理模式,以避免数据收集和使用中出现信息不对称的断层。
最接地气的大数据著作,既是商业人和电商从业者的案头必备书,也是管理层的决策宝典:作者列举了大量国内领先电商和自身经历的经典“数据分析实例”。内容深入浅出,语言通俗易懂。对当今国内的绝大多数企业来说,更有针对性、借鉴性、实操性,也更接地气。
国内8大顶尖电商和投资人强力推荐,迄今为止最有重量的数据实践之作:eBay 大中华区CEO林奕彰、唯品会创始人沈亚、红杉中国董事总经理刘星、 大众点评网CEO 张涛、安客诚全球副总裁程杰、京东集团高级副总裁徐雷、 桔子水晶酒店集团创始人吴海、LinkedIn商务分析部总监张溪梦等联袂推荐。
图书个人所得全部捐献给“桑珠助学”和雪谦寺重建。
湛庐文化出品。
书籍目录:
前言 忘掉大数据
第一部分 从数据化运营到运营数据
01 大数据,为什么很多人只会谈,不会做
大数据从来不是免费的午餐
人的断层
模型数据从何而来
更主动的管理,更多的创新
【数据化思考】 问题就是答案
02 大数据的本质就是还原用户的真实需求
识别,让似是而非的行为数据串联起来
价值,企业价值 Vs 客户价值
场景,你知道当时所有的场景吗
还原是一个瞄准器
【数据化思考】CEO们关心哪三个数据
03 “活”的数据才是大数据
“活”做数据收集,抓住相关性
“活”看数据指标,动态地使用数据
【数据化思考】 别再做碰巧游戏
04 无线数据,大数据的颠覆者
无线数据正在将整个数据变成“噪音”
PC 数据与无线数据的关系
多屏思维下的电子商务
【数据化思考】 样本的偏见
05 数据分类与数据价值,什么才是你的核心数据
数据分类为什么如此重要
数据分类的 4 大维度
数据的 5 大价值
【数据化思考】 用傻瓜的角度去观察
06 从用数据到养数据
数据应用因小而美
把数据放进“框”之中
如何用框架来做决策
养数据,重要的数据战略
【数据化思考】 远离“或”选择
07 数据的盲点,负面数据的力量
数据盲点
小偷思维
数据盲点的价值
【数据化思考】 为什么数据会骗人:常态、时态与变态
第二部分 阿里巴巴的大数据秘密
08 阿里巴巴的大数据实践
假定数据是稳定的
假定数据是可获取的
【数据化思考】 先开枪,后瞄准
09 混、通、晒,阿里巴巴数据化运营的内三板斧
混,“混”出数据
通,打“通”“混”的数据
晒,“晒”出“混”和“通”的数据
【数据化思考】思考,要学会关窗口
10 存、管、用,阿里巴巴运营数据的外三板斧
存,数据收集的开始
管,保护好存储数据
用,从收集数据到管理数据
【数据化思考】用化骨绵掌解决本质问题
11 大数据,未来商业的利器
假定数据是脏的
学会慢慢淡化数据
数据的标签化管理
重要的是数据和数据之间的关系,而不是数据本身
数据的实时化与实时性分层
未来是人机的结合体
【数据化思考】 忽略了趋势,过去的价值一文不值
结 语 开启属于你的个人大数据管理
后 记 像李小龙的格斗一样去思考
品觉的话 人在修行的路上,不要单打独斗
作者介绍:
车品觉
国内大数据实践先行者、数据观察家。现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长。
拥有多元化与国际化的教育背景:生于香港,在美国、英国、澳洲等地接受西方教育,曾于新南威尔士大学、斯坦福大学、INSEAD商学院及清华大学经管学院等世界一流学院进修。
拥有丰富的数据实战经验与独特的数据化思维:曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、易趣等多家著名跨国公司任总监职务。对电子商务未来趋势有独到见解,是一名未来趋势观察家和实战型培训师。
出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
数据报告......必须要知道以下5个问题
这是什么问题?
这是谁的问题?
这个问题现在必须马上解决吗?
这个问题我们能解决吗?
我们有足够的数据来解决吗?
当我“苛刻”地提出“把月度经营报告当成产品来做,目的是让这份报告像 Phone-样好用”"的要求时,整个团队都傻了:报告怎么能像产品一样呢?!那么,为什么数据报告不可以做到行云流水,让人看起来很爽呢?
所以,我是这么要求的:首先,报告的前3页一定要吸引人,让人有欲望继续看下去;其次,当别人看到一个数据,心里在猜测数据背后的各种原因时,我的下一页报告就要解答他心中的疑问。
因此,如果要用产品管理的理念来运行分析团队的话,必须要问“问题是什么",并以此作为切入点。接着,解决用户的问题,得到用户的信任,然后就可以做更多的好产品。这是一套做产品的理念,因为产品需要不断送代,并非一劳永逸。
那么,我怎么评估报告是否获得成功呢?简单来说,如果一个月度经营报告仅仅5分钟就被pas掉了,那它肯定是不成功的。
的确,当回归到“数据能够帮助你产生什么价值”这个问题时,
如果你自己都没弄清楚,那么就算给你再多的数据,你也只会手足无措。我们身边的大数据现象越来越普遍,数据的广度和深度都呈现出几何级甚至指数级增长的趋势。在思考数据的价值时,我认为,可以从三个维度来考虑。
首先,你能否清楚地识别( Identify)用户的身份?其次,你能否搞清楚所收集的数据对你的价值( Value)是什么?最后,收集数据时的场景( Situation)是什么?
还原是一个瞄准器
数据的本质就是还原,这是收集元数据的关键方法。当我们在进行场景还原时,必须认清数据收集的领域是什么在不同的领域里收集到的数据,可以找到与其所在领域里不同的东西,比如,搜索引擎和社交网络(SNS)得到的数据就是不一样的。而企业首先要做的是,确认用户是不是同一个人,比如在SNS里涉及的很多信息主要都是聊天内容,如果我是做SNS的,我就会更多地去寻找这个人和其他人的关系。他今天跟张三聊了3分钟,明天跟李四聊了5分钟,这项数据在SNS领域里可以获得。但当我们要真实地还原整个人的行为的话,最好要有不同领域作为互补,这会让你掌握更多更全面的信息
有多大的能力弄清哪些数据是同一个用户的,这是企业首先必须解决的问题。然后再去关注,收集到的数据的量这么大、广度这么宽,价值在哪里。而当企业不清楚收集到的数据是不是同一个用户的时,那这个数据又有什么用?所以,在大数据里,最重要的还是收集人的数据。
.......
所以,如何更好地识别各个设备的使用者是否为同一个人,如何更好地理解用户在各个不同场景下表现出来的不同需求,如何更好地理解数据融合后产生的价值,将是未来商业中每一个企业都必须考虑的问题。
CEO们关心哪3个数据
我在面试数据分析师的时候,必然会问他们一个问题:“假如我是一家知名电商的CEO,而今天是星期一早上9点钟,请你给我提供3个数据指标向我证明在过去的一周里,企业运营得一切正常,可以让我踏实下来。你认为,会是哪3个指标呢?
绝大多数应聘者对这个问题的回答比较一致:第一个是流量;第二个是交易量;第三个是其他,这个其他包括转化率、交易额等。
....
通常来说,在我问出问题时,作为数据分析师的你首先要想的是CEO会关
注什么数据,是长期的,还是短期的?是风险最大的,还是风险一般的?
或者是最近发生了什么事情?以及给CEO提供的数据要有什么注意事项,等等。
所以,我要再问问应聘者:“当你坐在面试桌对面给我答案的时侯,有
没有想过在星期一的早上,这家知名电商的CEO真正想看的是什么?
再想想这个问题,你到底有没有真正听清楚"CEO"“知名电商”“周敏感数据”这些关键词?CEO要的是“踏实
他听完了就可以安心地吃早饭了。
在面试时,如果面试者不对这几个问题进行询问就贸然回答的话,满分是10分,我只会给5分。因为这个问题里面本身就有很多问题,比如
什么是踏实?踏实是一个概念,你不问清楚“踏实"的含义,就给我3个指标,无论如何都是错的。
在正常情况下,首先不要急于回答我提出的问题,而是先问清楚什么是
实,切勿自己先做假定。以下,我们可以假定一个相对理想的面试场景
你反问:“什么是踏实的状况?
我回答道:“最近这家电商和另一家电商在打价格战,而它最近又新推
出了图书类目,那么CEO自然最关注的是这些图书的业务做得好不好。
你再问:“什么是好?是否基于每天来买书的新增用户和原有用户书的数量多少?而且,CEO是希望更多地用书来吸引新用户...
组装你的数据仪表盘
我把数据信息的梳理过程,理解为数据世界里的“仪表盘"。比如,在
开车时,如果水温过高,仪表盘就会亮灯提示;同样,网站的关键信息也
可以监控,在电子商务交易中,行为数据和商业模式之间的逻辑关系组成
仪表盘”一一好的仪表盘,对于商业活动中的好现象和不好的现象都
会有敏锐的反应。
为了方便理解,我想出了两个名词:前端行为数据和后端商业数据
者指的是访问量、浏览量、点击率及站内搜索等,是反映用户行为的数
据;而后者更侧重于商业数据,比如交易量、投资回报率、客户终生价值 LTV, Lifetime Value)
......
某天,某网站发现自己的前端注册量增加了不少,访问量也提高了,但交易量却未见大幅度的提升。原因是什么?估计数据分析师们每天都在思考这个问题,那么,在这里我们就将这个问题进行分解,以寻找相应的
处在网站前端的人只知道点击量等数据,比如,谁一直在重复购买?谁影响了5%~15%核心用户群的购买行为?谁在给网站做正面或负面传播?但却很少有人会关注后端的商业数据。
如果网站后端交易环节的操作人员只知道卖东西,却不知道提出这几个问题:一个客户登录网站平均停留时间是15分钟还是30分钟,会对将来重复购买的影响大吗?一个客户登录了网站社区和没登录社区,对产生交易量有影响吗?此时,却很少有人会关注前端数据。
你发现这中间的问题了吗?行为数据与商业数据没有对接起来于是,前后端数据出现割裂,没有人知道它们的内在关系;作为网站的决策者,不知道网站核心用户群的行为特征,也不知道怎么去刺激核心用户的增加,更不知道从一个用户登录网站之后到离开哪些环节需要疏通的话,不死就真的是万幸了。
我们在做抽样调查的时侯,样本往往从一开始就有最常见的“偏见”一一谁愿意反馈我的问卷,谁的建议就被反映在调查结果中;而不愿意给我反馈的人,他的意见就不会反映在调查结果里。有趣的是,被我们忽视了的那些没有反馈的样本,很多时候却是我们最需要知道的结果。
数据缺失(高月薪和数据采集系统)、采样(天平座)、样本数量是否足够与平衡(IT杂志抽样手机系统)、时间(短时记忆)、抽样时的询问方式(亚马逊员工)
在调研过程中,如果这个样本在你调研前就是有目的的,那么这份有偏见的数据也是有价值的,比如可以通过交又信息来验证结果是否准确。这在我们身边很常见,比如,你问三个朋友,我是买 iphone还是三星。但首先你得问:“你用的是什么手机?”如果他买了 iphone,却推荐三星,你就要追问为什么了。
同样,我现在去询问淘宝"小二”:“你会选择在哪里购物?”他们熟悉淘宝,肯定会受到影响。而如果对“小二”们调研,结果显示更多人愿意去京东、当当购买商品时,这就证明京东和当当确实不错一一起码就某些类别来说是不错的。此时,有偏见的样本对企业仍然存在价值。
其它内容:
书籍介绍
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大数据时代的来临,给当今的商业带来了极大的冲击,多数电商人无不“谈大数据色变”,并呈现出一种观望、迷茫、手足无措的状态。车品觉,作为一名经验丰富的电商人,在敬畏大数据的同时,洞悉到了数据时代商业发展的更多契机,他创新了数据框架的建立和使用,重新量化了数据价值的指标,并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质……在他看来,改变思维方式,即可改变数据和商业的未来。
《决战大数据》将视角投入到“大数据实践”的领域,对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值、养数据、多屏时代等大数据应用的热点问题做出了详细的解答,对当今的大数据进行了多角度思考,并提出了做好“个人大数据管理”的前瞻性建议,创建了一个数据化运营和运营数据的闭环系统。同时,《决战大数据》首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱,解密了其数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧,对于当今的绝大多数电商企业来说十分有借鉴意义。
《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅新作。
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大数据实践的先行者、阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉首部个人专著:拥有十几年丰富的数据实战经验,并在实践中形成了独特的数据化思考方式,对电子商务未来趋势有独到见解,曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、eBay等多家著名跨国公司任总监。
继《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅之作,引领“大数据实践”风潮:《决战大数据》为数据人拨开大数据时代的层层迷雾,对数据化运营和运营数据的热点问题做了详细的解答,为现代商业的发展提供了数据应用的前瞻性建议和商业新范本。
聚焦阿里巴巴的大数据实践,首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱:解密了阿里巴巴大数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧,还原最真实的阿里巴巴。
首度提出“数据化思考”新思维,改变思维,决胜数据化未来:作者认为大数据时代更多地改变了人类的思维模式,只有掌控大数据背后真正的思维变革才是决胜未来商业的关键。
洞悉大数据与个人、商业与个人的内在联系,指出了“个人大数据管理”的重要性:无论是电商管理层,还是数据分析师,每个人都要有完善的个人大数据管理模式,以避免数据收集和使用中出现信息不对称的断层。
最接地气的大数据著作,既是商业人和电商从业者的案头必备书,也是管理层的决策宝典:作者列举了大量国内领先电商和自身经历的经典“数据分析实例”。内容深入浅出,语言通俗易懂。对当今国内的绝大多数企业来说,更有针对性、借鉴性、实操性,也更接地气。
国内8大顶尖电商和投资人强力推荐,迄今为止最有重量的数据实践之作:eBay 大中华区CEO林奕彰、唯品会创始人沈亚、红杉中国董事总经理刘星、 大众点评网CEO 张涛、安客诚全球副总裁程杰、京东集团高级副总裁徐雷、 桔子水晶酒店集团创始人吴海、LinkedIn商务分析部总监张溪梦等联袂推荐。
图书个人所得全部捐献给“桑珠助学”和雪谦寺重建。
湛庐文化出品。
精彩短评:
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作者: 老熊 发布时间:2015-10-03 08:24:05
各种大空的话太多,真正case太少,其实就是一篇blog能说完的注水成了一本书。。。
-
作者: H ™ 发布时间:2015-04-26 00:41:27
修行的人逻辑就是这么混乱的吧。
-
作者: 容与 发布时间:2014-06-02 21:49:14
80%是“方法论”的东西......我倒是很希望车老师能出一本“具体点”的书,把不带保密性的case拿出来讲,那才是功德无量。
-
作者: 开斯特洛夫斯基 发布时间:2014-08-17 01:55:39
逻辑混乱,论证不清,既不深入也不浅出
-
作者: Yurii 发布时间:2015-07-11 16:01:24
有经验总结,有体会讲解,不高端但实用
深度书评:
网站评分
-
书籍多样性:3分
-
书籍信息完全性:5分
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网站更新速度:9分
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使用便利性:9分
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书籍清晰度:7分
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书籍格式兼容性:6分
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稳定性:6分
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搜索功能:6分
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下载便捷性:9分
下载点评
- 不亏(468+)
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下载评价
-
网友 养***秋:
( 2024-11-01 12:47:55 )
我是新来的考古学家
-
网友 权***颜:
( 2024-11-15 00:01:48 )
下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的
-
网友 郗***兰:
( 2024-11-16 22:32:34 )
网站体验不错
-
网友 权***波:
( 2024-11-07 23:41:55 )
收费就是好,还可以多种搜索,实在不行直接留言,24小时没发到你邮箱自动退款的!
-
网友 林***艳:
( 2024-11-07 07:05:54 )
很好,能找到很多平常找不到的书。
-
网友 常***翠:
( 2024-11-03 02:36:03 )
哈哈哈哈哈哈
-
网友 晏***媛:
( 2024-11-16 08:39:57 )
够人性化!
-
网友 汪***豪:
( 2024-10-31 06:53:03 )
太棒了,我想要azw3的都有呀!!!
-
网友 濮***彤:
( 2024-11-15 20:45:15 )
好棒啊!图书很全
-
网友 步***青:
( 2024-11-08 20:47:12 )
。。。。。好
-
网友 冷***洁:
( 2024-11-24 00:42:55 )
不错,用着很方便
-
网友 石***烟:
( 2024-11-23 19:33:41 )
还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
-
网友 蓬***之:
( 2024-11-09 19:07:35 )
好棒good
-
网友 堵***格:
( 2024-10-27 17:01:07 )
OK,还可以
-
网友 石***致:
( 2024-11-22 22:02:38 )
挺实用的,给个赞!希望越来越好,一直支持。
-
网友 曾***玉:
( 2024-11-13 01:08:48 )
直接选择epub/azw3/mobi就可以了,然后导入微信读书,体验百分百!!!
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:5分
主题深度:6分
文字风格:6分
语言运用:3分
文笔流畅:8分
思想传递:8分
知识深度:9分
知识广度:8分
实用性:9分
章节划分:7分
结构布局:9分
新颖与独特:8分
情感共鸣:9分
引人入胜:9分
现实相关:9分
沉浸感:5分
事实准确性:3分
文化贡献:7分