《数据变现 构建用数据驱动增长的策略和解决方案=MONETIZING YOUR DATA A GUIDE TO TURNING DATA INTO PROFIT-DRIVING S》求取 ⇩

第1篇简介2

第1章简介2

1.1 决策3

1.2 分析之旅6

1.3 解决问题7

1.4 调研显示9

1.5如何使用这本书12

1.5.1 第1篇:简介12

1.5.2 第2篇:决策分析13

1.5.3 第3篇:变现策略13

1.5.4 第4篇:敏捷分析14

1.5.5 第5篇:实施启用14

1.5.6 第6篇:案例研究15

1.6 开始吧15

第2章分析循环:推动优质决策16

2.1分析循环概述17

2.1.1 开启20

2.1.2 诊断23

2.1.3 行动26

2.1.4 测量26

2.1.5 数据28

2.2 信息用户层级29

2.3 下一步31

第3章决策架构方法论:弥补缺陷32

3.1 方法论概述33

3.2 探索发现37

3.3 决策分析39

3.4 变现策略41

3.5敏捷分析41

3.5.1 数据开发/分析结构42

3.5.2 数据科学/决策理论43

3.5.3 引导分析44

3.6 实施启用47

3.7 总结50

第2篇决策分析52

第4章决策分析:构建决策52

4.1 分类树53

4.2 提问分析57

4.3 关键决策60

4.4 数据需求64

4.5 行动杠杆66

4.6 成功指标68

4.7 再访分类树71

4.8 总结74

第3篇变现策略76

第5章变现策略:让数据产生收益76

5.1 业务杠杆78

5.2 变现策略框架81

5.3决策分析和敏捷分析84

5.3.1 确定假设和确立选项84

5.3.2 提问分析85

5.3.3 关键决策86

5.3.4 行动杠杆87

5.3.5 成功指标88

5.3.6 数据开发89

5.3.7 数据科学/决策理论90

5.4 竞争和市场信息94

5.5 总结96

第6章变现指导原则:做实97

6.1 优质数据99

6.2 针对性101

6.3 整体性102

6.4 可行性104

6.5 决策矩阵105

6.6 以数据科学为基础106

6.7 变现价值107

6.8 信心因素109

6.9 可测量111

6.10 动机111

6.11 组织文化112

6.12 推动创新114

第7章产品盈利能力变现策略:个案研究116

7.1 背景116

7.2 业务杠杆118

7.3 探索发现120

7.4决策120

7.4.1 分类树120

7.4.2 提问分析121

7.4.3 关键决策122

7.4.4 成功指标123

7.4.5 行动杠杆125

7.5 数据科学126

7.6 变现框架需求126

7.7 决策矩阵128

第4篇敏捷分析131

第8章决策理论:理性131

8.1 决策矩阵132

8.2 概率134

8.3 前景理论137

8.4 选择架构138

8.5 认知偏误140

第9章数据科学:智能化143

9.1 指标144

9.2 阈值147

9.3 趋势和预测149

9.4 相关分析150

9.5 细分153

9.6 聚类分析155

9.7 速度159

9.8 预测和解释模型161

9.9 机器学习162

第10章数据开发:有条不紊164

10.1数据质量164

10.1.1 完备性166

10.1.2 一致性167

10.1.3 重复167

10.1.4 符合性168

10.1.5 准确性168

10.1.6 完整性168

10.1.7 及时性、可用性和历史169

10.2 脏数据,怎么办?170

10.3数据类型170

10.3.1 元数据170

10.3.2 数据世界171

10.4数据组织173

10.4.1 数据移动173

10.4.2 粒度174

10.4.3 为分析构建175

10.5数据转换177

10.5.1 ETL业务规则转换178

10.5.2 分析和报告业务规则转换178

10.5.3 指标转换178

10.6 总结181

第11章引导分析:使其相关182

11.1 然后呢182

11.2引导分析185

11.2.1 数据之声185

11.2.2 客户之声187

11.2.3 客户签名193

11.2.4 业务之声194

11.3 总结198

第12章用户界面(UI):清晰199

12.1 UI简介199

12.2 视觉调色板200

12.3少即是多201

12.3.1 数据墨水比例204

12.3.2 少即是多——但别过头208

12.4 只看一眼210

12.5 模式感知的格式塔原则213

12.6融会贯通214

12.6.1 色彩214

12.6.2 视觉调色板的元素218

12.6.3 优良格式塔——少即是多220

12.7 总结222

第13章用户体验(UX):使其可用223

13.1效能负荷223

13.1.1 认知负荷224

13.1.2 工作记忆224

13.1.3 注意力225

13.1.4 运动负荷226

13.1.5 选择过载227

13.2顺流而下228

13.2.1 渐进呈现和决策架构229

13.2.2 按需提供数据——将数据连接到决策230

13.2.3 模块化231

13.3 命题密度232

13.4 简单性:复杂性的另一面234

13.5 总结235

第5篇实施启用237

第14章敏捷方法:变得敏捷237

14.1 敏捷开发237

14.2 商海弄潮238

14.3敏捷分析239

14.3.1 团队运动239

14.3.2 卡桑德拉效应240

14.3.3 分析瘫痪240

14.3.4 你想要什么?你有什么241

14.3.5 一图诉千言242

14.3.6 不是每个孩子都美丽242

14.3.7 早日见面,经常见面243

14.4 总结243

第15章实施启用:获得采用244

15.1测试244

15.1.1 企业项目244

15.1.2 小型项目247

15.1.3 版本控制247

15.2采用248

15.2.1 训练248

15.2.2 推出249

15.3 总结252

第16章分析型组织:组织起来254

16.1决策架构团队254

16.1.1 基于项目还是业务功能型255

16.1.2 团队能力256

16.1.3 治理259

16.1.4 合作260

16.1.5 训练261

16.2 决策架构角色261

16.3 行业专家264

16.4 分析型组织的心态265

第6篇案例研究268

第17章案例研究:迈克尔·安德鲁斯定制268

17.1探索发现268

17.1.1 收入增长268

17.1.2 客户获取269

17.1.3 客户吸引269

17.1.4 客户留存269

17.1.5 客户类型270

17.1.6 客户生命周期271

17.1.7 业务分析272

17.1.8 经营绩效273

17.1.9 客户表现274

17.1.10 获取275

17.1.11 留存276

17.1.12 变现业务杠杆278

17.1.13 假设278

17.1.14 下一步280

17.2决策分析280

17.2.1 提问分析280

17.2.2 分类树281

17.2.3 关键决策283

17.2.4 行动杠杆285

17.2.5 成功指标285

17.2.6 决策架构287

17.3 变现策略第一部分288

17.4敏捷分析289

17.4.1 数据分析289

17.4.2 数据开发292

17.4.3 分析结构295

17.4.4 转换296

17.4.5 数据科学298

17.4.6 MAB客户细分303

17.5变现策略第二部分307

17.5.1 单次客户307

17.5.2 首年客户309

17.5.3 多年客户310

17.5.4 变现策略需求310

17.5.5 决策矩阵312

17.6引导分析317

17.6.1 绩效仪表板318

17.6.2 客户属性仪表板319

17.6.3 客户细分仪表板322

17.6.4 客户吸引仪表板322

17.6.5 客户留存仪表板325

17.7 闭幕328

参考文献329

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