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第一篇理解数据产品:确实有些不一样2

第1章什么是数据产品2

1.1数据产品的关注点3

1.2什么是数据应用5

1.2.1数据处理的角度5

1.2.2数据展现形式的角度7

1.2.3应用目的的角度9

1.3什么是效率问题12

1.3.1成本投入项12

1.3.2价值产出项14

1.3.3效率的问题15

1.4本章小结17

第2章数据产品面临的挑战18

2.1为什么要做——师出有名19

2.1.1支撑数据应用20

2.1.2“量入为出”的价值管理29

2.2做的是什么——理解业务29

2.2.1数据的意义30

2.2.2架起“量化运营”的桥梁33

2.3怎样做到的——理解技术35

2.3.1理解“究竟能做些什么”36

2.3.2思考“怎样做得更高效”42

2.4本章小结45

第二篇理解业务:“奇怪”的数据需求从哪来48

第3章业务是什么48

3.1业务的目标是什么50

3.1.1能力视角50

3.1.2利润视角52

3.1.3效能视角52

3.1.4影响力视角53

3.2业务的商业模式与“投资”思维56

3.2.1资金投资57

3.2.2人力投资63

3.2.3时间投资66

3.2.4其他投资67

3.3常用管理模型和营销组合68

3.3.1常用管理模型及其关系68

3.3.2常用营销组合及其关系96

3.4本章小结101

第4章业务的数据诉求103

4.1用户市场研究104

4.1.1需求分析的目的105

4.1.2需求的分层108

4.1.3需求的定位116

4.1.4需求分析的评价与KANO模型127

4.1.5需求的传播和贯彻129

4.2业务及产品形态研究130

4.2.1评价标准——怎样才是“好”131

4.2.2业务转化与价值归因144

4.2.3流量管理与实验框架153

4.3综合能力升级159

4.3.1分析方法论及其优化160

4.3.2固化应用系统与赋能业务171

4.3.3赋能团队合作174

4.4工具、模型与业务、产品的“日常”176

4.5本章小结179

第5章用数据抽象业务180

5.1需求研究的数据抽象181

5.1.1需求挖掘——投放与获得新用户182

5.1.2需求鉴别——留存与促进用户活跃189

5.1.3用户生命周期与“蓄水池”模型194

5.1.4竞争性抽象与建模200

5.2业务的数据模型204

5.2.1用E-R图抽象实体关系205

5.2.2用流程图抽象业务过程212

5.2.3用时序图抽象处理过程219

5.2.4用财务思维抽象资金流225

5.3“数据世界观”234

5.3.1数据模型与现实世界的差异234

5.3.2用户行为的事件模型235

5.4数据仓库建模242

5.4.1面向分析的数据模型242

5.4.2通用数据仓库模型244

5.5本章小结250

第三篇理解技术:打开数据系统的“黑箱”252

第6章从业务诉求到技术系统252

6.1实现业务诉求的方式253

6.1.1主动反馈与被动反馈254

6.1.2通用内容与定制内容256

6.1.3离线分析与在线分析257

6.1.4全量与抽样数据258

6.2业务中的数据形态259

6.2.1业务理解与元数据259

6.2.2离线数据与数据集260

6.2.3实时数据与数据流261

6.3业务中的技术问题263

6.3.1数据量激增问题264

6.3.2如何处理“陈旧”的内容267

6.3.3数据安全问题268

6.4本章小结272

第7章必要的技术基础知识274

7.1产品的技术结构与“技术世界观”276

7.1.1Client/Server结构277

7.1.2 Browser/Server结构278

7.1.3产品的“技术世界观”279

7.2代码理解世界的“做事思路”280

7.2.1面向过程280

7.2.2面向对象282

7.3系统的基本模块化283

7.4本章小结284

第8章常见大数据技术框架286

8.1大数据技术框架的几个关注点287

8.1.1多——数据量288

8.1.2杂——数据结构290

8.1.3乱——数据到达296

8.1.4急——时效性299

8.2常见大数据技术框架及基本逻辑302

8.2.1Apache Flume和Apache Kafka303

8.2.2 Apache Hadoop306

8.2.3 Apache Hive和Facebook Presto310

8.2.4 Apache Kylin311

8.2.5 Apache Flink和Apache Storm312

8.2.6 Apache Spark315

8.3本章小结316

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