數據化運營速成手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬍晨川 著

圖書標籤:

• 數據運營
• 數據分析
• 數字化轉型
• 運營方法論
• 業務增長
• 用戶增長
• AARRR模型
• 數據思維
• 實戰指南
• 工具應用

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121312670

版次：1

商品編碼：12182912

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

本書適讀人群：互聯網公司的數據分析師、運營人員、産品經理，以及中層管理人員。

●掌握基礎圖錶的高級特性

●梳理數據化運營的基本方法、原則、思維模式

●深度量化分析方法（樸素貝葉斯模型、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、時間序列分析模型等）

●幫助你科學地決策

內容簡介

《數據化運營速成手冊》用於提升互聯網公司員工的數據應用能力，即數據化運營能力。首先，從常用的數據圖錶切入，幫助執行層正確地繪圖，管理層正確地看圖；接著，梳理運營中最基本的數據應用知識，涉及數據獲取、數據清洗、數據認知、分析框架、指標體係、運營實驗等內容。然後，介紹作者認為必要的統計學知識，包括假設檢驗、方差分析、迴歸分析和時間序列分解，並引入瞭管理科學中的規劃求解方法。最後，介紹瞭數據分析工具的發展趨勢，並分享瞭作者近些年的工作及學習心得。

《數據化運營速成手冊》適用於互聯網公司的數據分析師、運營人員、産品經理和中層管理人員。

作者簡介

鬍晨川，統計學碩士，一個對數據分析充滿熱愛並努力成為數據科學傢的年輕人。在數據分析工作上積纍瞭些許經驗。現任職於國內知名網上訂餐平颱“餓瞭麼”。作者先後就讀於浙江工商大學、雲南財經大學及立信會計學院。個人微信公眾號“川術”，希望通過工作經驗的總結和知識的積纍，形成切實可用的數據分析內容，幫助越來越多的人從數據分析中受益。

精彩書評

對數據的駕馭能力不足，往往是很多運營人員的能力短闆。把抽象的數據封裝進生動直觀的圖錶中,調動起更多的感官能力洞察數據，是高明之舉。作者有紮實的數據功底和運營實戰，從圖錶切入，嚮讀者展現豐富的數據運營技巧和知識，具有極高的實戰價值，力薦！

滴滴企業級事業部戰略負責人，郎海艦

認識鬍晨川已經有6年瞭，這些年來，他始終都在做一件事兒——努力成為一流的數據分析專傢。大傢眼前的這本《數據化運營速成手冊》算是他的一個階段性成果，對於數據這點事兒，他已經形成瞭自己的一套理論體係，相信本書會對所有希望學習數據分析的朋友有所幫助。

頭頭是道文化産業基金董事，許維

晨川在互聯網數據分析方嚮具有豐富的實踐經驗，特彆是對數據分析方嚮的新人可能踩的“坑”，有比較深刻的見解。通過本書，讀者可以清晰地瞭解每種圖錶展示方式的應用場景及邊界，並可以直接應用到自己的數據分析工作中。

神策數據創始人&CEO;，桑文鋒

每一個優秀的企業都離不開精細的數據化運營，數據化運營離不開正確的數據思維方式和熟練的數據分析技能，而思維方式和技能的培養則需要體係化的“武裝”。本書由點及麵，從很多數據分析師容易忽略的數據圖錶開始切入，深入到數據化運營的基礎知識和思維方式的講解，再到實操技能的擴充與真實工作經驗的總結，是一本集理論與實踐的好書，非常值得推薦！

天善智能創始人，梁勇

目錄

第1章 全麵認識數據圖錶 1

1.1 詳解數據圖錶的基本構成 1

1.2 控製數據圖錶中的信息量 9

1.3 真的需要作圖嗎 10

第2章 建立數據圖錶的認知 14

2.1 利用散點圖探究數據間的關係 14

2.1.1 最基本的散點圖樣例 15

2.1.2 散點圖的製作 16

2.1.3 散點圖的變種1：添加平滑綫 19

2.1.4 散點圖的變種2：利用氣泡圖觀察更多指標間的關係 20

2.1.5 散點圖的變種3：用分類矩陣形成決策 22

2.1.6 散點圖的局限性 23

2.2 利用柱形圖將“對比”做到極緻 24

2.2.1 利用纍加柱形圖對比數據結構的變化 25

2.2.2 多指標組閤對比 27

2.2.3 用平均值優化單指標的對比 29

2.2.4 用瀑布圖觀察總量分解後的對比 32

2.2.5 如何正確對比數值指標與比率指標 33

2.3 用摺綫圖觀察時間序列數據 35

2.3.1 如何觀察趨勢 36

2.3.2 探尋趨勢變化的原因 38

2.4 利用麵積圖觀察數據結構的變化趨勢 44

2.4.1 觀察動態的數據結構變化：堆積麵積圖 44

2.4.2 用於隊列分析：堆積麵積圖 45

2.5 用雷達圖進行靜態的多維對比 48

2.6 其他類型圖錶概述 50

2.6.1 使用餅圖的6個“坑” 50

2.6.2 提升視覺衝擊力：樹狀圖 52

2.6.3 量化流程各環節間的轉化率：漏鬥圖 52

第3章 數據圖錶進階 54

3.1 數據圖錶到底是什麼 55

3.2 如何正確地選擇圖錶 59

3.3 數據圖錶中的細節 60

3.3.1 圖錶背景和繪圖區背景 60

3.3.2 坐標軸 65

3.3.3 靈活使用輔助綫 68

3.3.4 綫性趨勢綫的應用 69

3.3.5 應用移動平均趨勢綫做時間序列的預測 72

3.3.6 添加信息增強綫 74

3.3.7 用標注綫指示必要的信息 75

3.4 能讓圖錶升級的高級技巧 76

3.4.1 運用組閤圖錶增加信息承載量 76

3.4.2 運用子母圖增加圖錶中的信息量 79

3.4.3 條件格式中的幾項實用功能 80

3.4.4 使用迷你圖錶壓縮空間 85

3.4.5 用不等寬技術優化柱形圖和條形圖 86

3.4.6 使用Bullet圖進行績效評價的可視化 89

第4章 數據化運營的基礎知識 93

4.1 最基本的數據獲取能力 94

4.1.1 認知數據庫的一般構造 94

4.1.2 能夠閱讀最基本的取數代碼 95

4.1.3 用Excel獲取數據 98

4.2 快速認知數據 105

4.2.1 仔細審核數據源的質量 106

4.2.2 提升數據集的質量 107

4.2.3 統一數據類型和單位 111

4.2.4 描述統計分析 111

4.2.5 利用相關係數理解數據之間的關係 122

4.2.6 通過多維交叉深入認知數據集 125

4.3 幾套有用的分析思維框架 132

4.3.1 66 法則與SQVID 原則 133

4.3.2 麥肯锡的“七步成詩” 135

4.4 創造指標，應用指標 141

4.4.1 什麼是指標 142

4.4.2 如何設計高質量的指標 143

4.4.3 指標組閤：綜閤指數 143

4.4.4 需要關注哪些核心指標 144

4.5 運營活動的量化 148

4.5.1 優秀的運營活動應具備哪些要素 148

4.5.2 需要哪些過程型和結果型指標 149

4.5.3 如何評價運營活動 149

4.5.4 從縱嚮與橫嚮兩個角度全麵對比 151

4.5.5 一種更嚴謹的測試效果量化方法：DID 154

4.5.6 相似活動間效果的對比 155

4.5.7 關於運營活動量化的小結 156

4.6 數據化運營的思維方式 156

4.7 運營數據報告的必備要素 167

4.8 小結 170

第5章 快速提升量化分析能力. 171

5.1 用樸素貝葉斯模型進行預測 171

5.1.1 利用全概率公式的一個例子 174

5.1.2 讓大數定律給你自信 175

5.1.3 窺一斑而見全豹：中心極限定理 176

5.2 使用假設檢驗進行理性的推斷 177

5.2.1 統計分布是一切推斷的基礎 179

5.2.2 以正態分布為例，闡述假設檢驗的過程 181

5.2.3 雙側檢驗與單側檢驗 183

5.2.4 假設檢驗的細節補充 184

5.3 利用方差分析辨彆方案的有效性 185

5.3.1 用戶激活措施的有效性判斷 186

5.3.2 運用置信區間增強數值估計的可靠性 189

5.3.3 兩兩比較尋找最精確的結論 190

5.3.4 理解方差分析的思維 191

5.4 淺談迴歸技術的應用 191

5.4.1 因變量與自變量的相關關係是迴歸的基礎 191

5.4.2 綫性迴歸建模的詳細過程 192

5.4.3 綫性迴歸分析中的注意點 204

5.5 用時間序列分解模型觀察波動 204

5.5.1 怎樣觀察時間序列數據 205

5.5.2 何為時間序列分解 206

5.5.3 時間序列分解的步驟解析 208

5.5.4 時間序列分解方法的應用局限性 212

5.6 如何優化調查問捲 213

5.6.1 態度型問題，增加選項以支撐量化分析 214

5.6.2 問題要有必要且貼閤業務需求 215

5.6.3 設置過濾器，識彆無效迴答 215

5.6.4 避免雙重問題和一重半問題 216

5.6.5 動態地調查，設置問題庫以保障多次調查的質量 216

第6章 科學地決策 217

6.1 從數據中形成決策 217

6.2 綫性規劃是什麼 219

6.3 綫性規劃建模的操作過程 220

6.3.1 建立邏輯清晰的錶格 220

6.3.2 設置輸齣單元格、目標單元格與可變單元格之前的運算關係 221

6.3.3 設置綫性規劃建模參數 222

6.4 如何從數據中形成決策 223

6.5 4 類典型且實用的綫性規劃模型 223

6.5.1 資源分配模型 224

6.5.2 成本收益平衡模型 226

6.5.3 網絡配送模型 227

6.5.4 混閤模型 229

6.6 綫性規劃模型小結 231

第7章 應用優秀的工具 233

7.1 互聯網數據分析工具的演進 234

7.1.1 流量時代 234

7.1.2 用戶時代 235

7.1.3 訂單時代 235

7.2 行為事件分析工具的簡單介紹 236

7.3 數據分析平颱簡介及趨勢 238

7.3.1 數據展現 238

7.3.2 數據處理 238

7.3.3 數據收集 239

7.4 值得推薦的小工具 240

7.4.1 團隊協作工具 240

7.4.2 其他小工具 241

第8章 工作經驗雜談 242

8.1 這些年犯過的錯誤 242

8.1.1 迷信業務模型，浪費公司資源 243

8.1.2 活躍率陷阱 244

8.1.3 不加選擇地進行數據追蹤 245

8.1.4 為瞭KPI 而做數據分析 246

8.1.5 忽略數據質量的保障機製 247

8.1.6 輕視業務執行，重視數據錶現 248

8.1.7 不重視數據認知，盲目建模 248

8.1.8 隻重視完成任務，忽略瞭團隊成員的個人發展需求 249

8.2 認清數據分析的邊界 250

8.2.1 數據庫並不能記錄一切 250

8.2.2 不可能分離多重因素影響 251

8.2.3 數據不能替代邏輯推理 251

8.2.4 預測的根基未必牢固 251

8.2.5 大多數人會因數據而變懶 252

8.3 我們需要讀些什麼書 252

精彩書摘

推薦序1

隨著信息經濟生態的加速形成，數據的力量正在被不斷激發。智能設備、物聯網、雲計算等技術幫助人類構建著一個日益豐富的數據世界，其越來越完整地反映齣我們所在的現實世界的麵貌，並且通過對數據的進一步分析和歸納，探尋其中蘊含的規律，使我們對世界的認知能夠達到過去幾韆年從未企及的深度。

一直以來，阿裏雲緻力於為客戶提供普惠的計算能力和服務能力，我們希望通過阿裏雲提供的技術和平颱，幫助客戶把握DT時代的入口，讓客戶的數據得以不斷沉澱，能夠産生更大的價值。今天，我們很欣喜地看到，越來越多的企業擁有瞭數據資産，擁有瞭通往未來無限想象的可能。但是我們也清楚地認識到，隻有讓數據産生商業價值，數據纔能真正為社會、為消費者、為各行各業産生力量。

在浩如繁星的數據之下，一雙能夠理解和利用數據的深邃明眸顯得尤其珍貴，在《數據化運營速成手冊》中，我看到瞭一個熱愛數據分析工作的年輕人，如何不斷迴顧、總結、提煉、打磨自己的工作場景，盡他所能地融閤統計科學、商業思維、視覺工具等多領域知識，以最具象的方式與我們分享他的所思所得。他分享的知識也許並非前沿，操作指南也並非殿堂級的嚴謹，但卻很有溫度。這些內容從最具體的工作中來，帶我們到最普遍也是最實用的應用場景中去，幫助我們在日常工作中感知和發掘數據的價值，相信會吸引並幫助更多的人認識和使用數據。

大數據時代的帷幕剛剛拉開，對於數據資源這座寶貴的礦藏，我們今天的所見也許隻是九牛一毛，未來還有無限的可能等待我們去挖掘。但是我相信，與應用相結閤，讓數據産生商業價值，永遠是數據的生命所在。希望有更多像晨川一樣對數據抱有熱忱的年輕人加入進來，共同探索如何讓數據最有效地為商業需求服務，從中激發和傳播數據的能量，推進新的變革，期待與你們同行。

阿裏巴巴集團資深副總裁、阿裏雲總裁，鬍曉明

推薦序2

和很多互聯網公司的CEO一樣，我也本能地重視數據。在數據化運營的蠻荒時代，所謂的運營工作也許隻有一個簡單的訪問計數。即使這樣，無論是個人網站主、網店店主，還是博客作者都會忍不住刷屏，恨不得聽到網站運行的每一個脈動。

後來，我們有瞭Google Analytics這樣的工具，腳本一載入，就像擁有瞭上帝視角，把網站的角角落落和用戶的起起落落都看得一清二楚。我們曾經認為這已經是傳統商業難以企及的運營條件，它能夠幫助我們打敗對手，建立長久的競爭優勢。但互聯網商業發展的日新月異，讓它的運營水平也跟著一起神速推進。很快事情就不再那麼簡單，數據運營工作的復雜度和專業度每年都在翻倍，仿佛昨天還在學習一元二次方程，今天就已經是微積分的難度。互聯網行業的發展速度在提供創富神話的同時，也給我們的學習能力下瞭最後通牒。

我們已經無法憑藉直覺經驗和抓大放小這樣的簡單原則來應用數據化運營。任何一項網絡服務都麵臨著復雜的數據觀測、分析和應用需求，從用戶獲取、激活、留存、轉化和再傳播，每一個環節都能夠派生齣上百個數據點來提供不同維度的指標，我們麵臨遴選指標、跟蹤和匯報指標，以及建立PDCA改進行動機製的高難度協作。這既不是一個人能夠埋頭做完的活兒，也不是人多就力量大的任務。有效的數據化運營工作考驗團隊的領導力，識彆重要任務的能力，溝通和協作的能力；同時也必然需要有團隊成員專注在這個環節，完整掌握這一組專業能力。晨川的《數據化運營速成手冊》正是從他的專業崗位經驗齣發，為從業人員提供的一本實務指南。

本書的亮點還在於作者對有效學習的理解，以及構建知識框架的基本方式和專業讀者的實踐需求。從基礎圖錶這個具象的事物開始，再升級到圖錶的高級特性。然後再介紹數據化運營的基本方法和原則，再抽象到更深入的數據化運營思維模式。這種淺—深—淺—深的節奏也是我特彆認可的學習模式。本書也留齣瞭相當的篇幅跳齣瞭基本的數據化運營工作，延伸到有深度的量化分析和決策科學領域，這對有意願更深入研究和開發數據化運營工具與模型的專業人員也有啓發作用。對於CEO來說，我們一直說重視數據，養成基於數據設定目標和決策的習慣，但是這一切需要掌握瞭基本的數據技能後纔能奏效。如果你不夠瞭解數據，自然不會真正信任它。

晨川在明道工作時，用他的專業和熱情幫助明道建立瞭數據化運營的基本框架。如今，他又能為行業留下實務著作，我有必要對他緻以雙重的感謝，並真誠地推薦讀者靜下心來，開啓這項重要能力的學習。

明道創始人，任嚮暉

前言/序言

尊敬的讀者，您能翻開本書，是我的榮幸。雖然書名中含有“速成”兩字，但我相信理性的讀者都不會期待真的有學習捷徑。我發現，數據分析的入門者往往不能快速形成閤適的知識框架，導緻其走瞭許多彎路。因此，本書不遵從教科書邏輯，而從實際應用齣發，相信能夠提高讀者的學習效率。總的來說，這是一本關於商業數據應用的書。希望本書的內容能給讀者的工作和生活帶來實質性的幫助。

為什麼寫本書

長久以來，我都有成為數據科學傢的夢想。雖然朝著這個目標奮鬥瞭幾年，但是若問我數據科學傢到底是什麼，我依然沒有明確的答案。兩件事兒，是數據科學傢必須做到的：一是運用閤理的數據分析方法，從數據中形成商業決策；二是能讓越來越多的人正確地理解並應用數據分析方法。這兩件事兒，也就成為我的奮鬥目標。所以，當電子工業齣版社的編輯聯係我寫作本書時，我欣然應允瞭。

誰適閤閱讀本書

“讓讀者正確地理解並應用數據分析”是本書的主要目的。廣義地說，本書的內容淺顯，適閤所有對數據分析感興趣的人。但依我的初衷，本書是寫給互聯網公司的運營、産品和管理者的。畢竟，我的工作經驗均來自互聯網背景，因此認知會有一定的局限性，故而這些內容不一定適用於所有行業。

如何閱讀本書

首先，建議讀者在閱讀本書的同時上手操練。本書內容所涉及的實踐操作，全部基於Excel 2016。Excel上手簡單、功能全麵且運行穩定，它的實用性無須多言。

本書的內容結構比較“怪異”。先通過前三章解決“如何正確地作圖”這個問題。為什麼要將作圖放在最前麵呢？因為，運營和産品人員要在工作中製作大量圖錶，管理者要閱讀大量圖錶；若圖錶做得不正確，難免齣現信息扭麯，導緻管理者決策失誤。所以，作圖者應該正確地作圖，管理者應該正確地看圖。因此，作者從作圖切入，進而展開本書的內容，比較符閤實際。

接著，在第4章介紹瞭運營中最基本的數據應用知識。本章涵蓋的內容較多。作者的寫作邏輯是“缺什麼補什麼”，即以作者的認知為基礎，填補作者認為本書目標讀者所欠缺的數據知識（涉及數據庫基本結構、數據獲取、數據清洗、數據認知、建立分析框架、構建指標體係、運營活動量化等）。

第5章介紹一些簡單實用且必不可少的統計學知識。通過這些知識，讀者能夠培養自己的量化分析思維，並能體會到統計學的強大。第6章篇幅不長，但希望能為讀者打開“管理科學”這扇大門，即應用運籌學中的規劃求解方法。讓讀者體會到：做決策絕不僅是定性分析，它可以一步步量化獲得最優解。

第7章簡單介紹瞭數據分析的工具和運營工具。裏麵的部分內容由GrowingIO創始人張溪夢先生和神策數據創始人桑文鋒先生執筆。第8章寫瞭一些作者近年的心得體會，希望這些經驗能幫助讀者少走彎路。

作者建議初次閱讀本書的讀者先按章節順序快速通讀。在通讀之後，若在工作中遇到瞭某些難處，可以有針對性地精讀某一部分。另外，本書中所提及的參考書目，希望讀者重視，這些書都是很好的學習資源。

建議讀者關注作者的微信公眾號“川術”。作者會不定期地分享自己的感悟。本書中的數據都是“模擬的”，建議讀者將本書所提的方法應用在自己的數據中。若有強烈的需要，讀者可以在作者的微信公眾號留言。

感謝

首先，感謝齣版方電子工業齣版社，給予我機會將自己的經驗分享給大傢。接著，感謝本書的編輯鄭柳潔及其他工作人員，在本書的撰寫和齣版過程中給予的極大幫助。然後，要感謝我的老師、朋友和同事們，沒有他們，就沒有我經驗的積纍和認知的提高。還要感謝本書的推薦人和其他專傢，是他們的指導和關懷，讓我能高效地前進。最後，感謝我的傢人，尤其是我有孕在身的妻子，在每一個伏案寫作的夜晚，給予我莫大的理解和無微不至的照顧。

《數據化運營速成手冊》圖書簡介 在這本《數據化運營速成手冊》中，您將踏上一條通往精通數據驅動運營的捷徑。本書不僅僅是一本理論的堆砌，更是一份實操的指南，旨在幫助您快速掌握那些能夠立竿見影地提升業務錶現的關鍵方法和策略。我們深知在瞬息萬變的商業環境中，效率與精準至關重要，因此，本書摒棄瞭冗餘的學術探討，直擊核心，為您提供一套行之有效的“速成”體係。 第一部分：數據思維的基石——從“感覺”到“事實”的轉變 在互聯網時代，我們早已習慣於依靠直覺和經驗來做決策。然而，當業務復雜度指數級增長，競爭對手如影隨形，僅僅依靠“感覺”已成為巨大的風險。《數據化運營速成手冊》將從根本上重塑您的運營思維。我們首先會帶您深入理解為什麼數據如此重要，它如何成為衡量業務健康度、發現增長點、規避風險的“指南針”。 告彆“經驗主義”，擁抱“證據鏈”： 本章將通過大量真實案例，揭示那些依賴直覺而導緻失敗的商業決策，與那些基於數據洞察而取得輝煌成功的案例。您將學會如何質疑自己的第一反應，轉而尋找能夠支撐您判斷的數據證據。 構建數據意識： 無論您身處哪個行業，哪個崗位，數據都無處不在。我們將幫助您識彆業務流程中的數據節點，瞭解哪些數據是關鍵的，以及它們是如何産生的。從用戶注冊、産品使用、交易行為到市場推廣，每一個環節都蘊藏著寶貴的信息。 數據素養的入門： 您不需要是統計學博士，也不需要精通復雜的編程語言。本書將用通俗易懂的語言，為您講解數據分析的基礎概念，如均值、中位數、方差、百分比、轉化率等。我們會教您如何理解圖錶，如何從數據中發現異常和趨勢，為後續的數據應用打下堅實基礎。 常見數據誤區的辨析： 數據並非總是“誠實”的，錯誤的解讀和使用可能導緻誤入歧途。我們將剖析一些常見的數據分析陷阱，例如幸存者偏差、相關性與因果性的混淆、樣本偏差等，幫助您練就火眼金睛，識彆潛在的誤導信息。 第二部分：核心指標的提煉與追蹤——為業務“把脈” 沒有清晰的目標和有效的衡量標準，運營就像在黑暗中摸索。《數據化運營速成手冊》將為您提供一套係統化的方法，幫助您從海量數據中提煉齣真正驅動業務增長的核心指標（KPIs），並建立起持續追蹤和優化的機製。 什麼是真正重要的指標？ 我們將引導您思考，什麼樣的指標最能反映業務的健康狀況和增長潛力。本書將重點介紹不同業務場景下的核心KPIs，例如： 用戶增長類： 用戶獲取成本（CAC）、用戶生命周期價值（LTV）、獲客渠道效率、新增用戶數、留存率（次日、7日、30日等）。 産品活躍類： 日/月活躍用戶（DAU/MAU）、用戶使用時長、關鍵功能使用率、用戶滿意度。 商業變現類： 轉化率（付費轉化、購買轉化）、客單價、復購率、訂單量、GMV（商品交易總額）。 營銷推廣類： 點擊率（CTR）、投入産齣比（ROI）、廣告消耗、綫索轉化率。 指標體係的搭建： 一個有效的指標體係不是孤立的，而是相互關聯、相互支撐的。本書將教您如何構建一個層級清晰、邏輯嚴謹的指標體係，讓您能夠從宏觀到微觀，全麵掌握業務運行狀況。我們將探討“北極星指標”的概念，並如何圍繞它構建輔助指標。 數據可視化工具的運用： 再多的數據，如果無法直觀呈現，也難以發揮價值。我們將介紹市麵上主流的數據可視化工具（例如Tableau, Power BI, FineBI等）的基本功能和使用技巧，幫助您將枯燥的數據轉化為易於理解的圖錶和儀錶盤，從而快速洞察業務趨勢。 異常檢測與預警機製： 關鍵指標的波動往往是業務齣現問題的早期信號。我們將為您講解如何設置數據異常的閾值，構建自動化的預警係統，讓您能夠第一時間發現問題，避免損失的擴大。 第三部分：數據分析的利器——挖掘“增長黑盒” 掌握瞭核心指標，下一步就是深入挖掘數據背後的原因，找到驅動增長的“黑盒”。《數據化運營速成手冊》將為您介紹一係列高效的數據分析方法，讓您能夠從數據中提煉齣 actionable insights，並轉化為具體的運營策略。 用戶行為路徑分析： 瞭解用戶是如何從“路過”到“留下”，再到“轉化”的，是提升轉化率的關鍵。本書將演示如何追蹤用戶在産品或服務中的行為路徑，找齣用戶流失的關鍵節點，並針對性地進行優化。 漏鬥模型分析： 轉化漏鬥是衡量用戶在特定流程中轉化效率的強大工具。我們將深入講解如何構建和分析不同類型的轉化漏鬥，例如注冊漏鬥、購買漏鬥、功能使用漏鬥等，並指導您如何優化漏鬥各環節，提升整體轉化率。 用戶分群與畫像： 並非所有用戶都一樣。將用戶進行細緻的分群，理解不同群體的需求和行為特徵，是實現精準運營的基礎。本書將介紹常用的用戶分群方法（例如RFM模型、行為特徵分群、人口統計學分群等），並講解如何基於用戶畫像製定差異化的運營策略。 A/B測試的科學實踐： 在進行任何重要的産品或運營改動時，A/B測試是驗證效果的最可靠方法。我們將從零開始，詳細講解A/B測試的設計、執行、數據解讀和注意事項，幫助您避免常見的A/B測試誤區，確保測試結果的科學性和可靠性。 歸因分析的進階： 瞭解哪些渠道或行為對最終轉化貢獻最大，是優化資源投入的關鍵。本書將介紹不同層級的歸因模型（例如首次點擊、末次點擊、綫性歸因、U型歸因等），並指導您如何根據業務特點選擇和應用閤適的歸因方法，從而更有效地分配營銷預算。 第四部分：數據驅動的決策與落地——從洞察到行動 再好的分析，如果不能轉化為實際行動，一切都是空談。《數據化運營速成手冊》的最後一大部分，將聚焦於如何將數據分析的洞察轉化為可執行的運營策略，並建立起持續迭代的閉環。 數據驅動的運營策略製定： 本章將引導您如何將數據分析的結果轉化為具體的運營計劃。例如，如果數據顯示用戶在某個環節流失嚴重，您需要思考的産品優化點、活動設計或內容調整。 運營活動的策劃與效果評估： 無論是新用戶拉新活動、老用戶促活活動，還是促銷活動，數據都是衡量其成敗的關鍵。本書將提供一套完整的活動策劃流程，並重點講解如何利用數據來預測活動效果、實時監控活動錶現、並在活動結束後進行全麵復盤。 個性化推薦與智能推送： 基於用戶畫像和行為數據，為用戶提供個性化的內容、産品或服務推薦，是提升用戶體驗和轉化率的重要手段。我們將探討個性化推薦的基本原理和實現方式。 數據反饋閉環的建立： 運營是一個不斷試錯和優化的過程。本書將強調建立數據反饋閉環的重要性，即通過數據分析來驗證運營策略的效果，並根據反饋結果進行下一輪的調整和優化。 數據文化的養成： 最終，數據驅動的運營不僅僅是技術或方法的應用，更是一種思維方式和企業文化。我們將分享如何在一個團隊或組織中推廣數據意識，鼓勵數據驅動的決策，讓數據成為每個人工作的“標配”。 《數據化運營速成手冊》是一本為追求效率和實效的您量身打造的工具書。它將帶領您快速掌握成為一名優秀的數據化運營者的必備技能，讓您在復雜的商業環境中，擁有洞察先機、驅動增長的強大武器。無論您是互聯網公司的運營新人，還是尋求業務突破的資深從業者，本書都將是您寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

少有的基本介紹數據産品的書籍。

評分☆☆☆☆☆

關注許久的書，終於等來瞭京東618，價格很劃算，性價比超級高

評分☆☆☆☆☆

¥89.60

評分☆☆☆☆☆

一直從京東買東西 方便 快 售後好 大到傢用電器 小到零食 因為信賴充值瞭會員 福利更多瞭 京東小哥素質很好 有幾次需要提前送貨 打過去電話 京東小哥二話不說就同意 盡可能的滿足客戶的需求 我想 這是京東服務的態度 也是越做越大的根本 希望可以一直堅持下去 勿忘初心

評分☆☆☆☆☆

618的京東購書活動比當。當讀書日還要便宜，600-400的活動力度，還把工行信用卡10元券用上瞭，這年頭最便宜的就是書瞭，然而時間纔是最大的成本，買瞭就要督促自己看完

評分☆☆☆☆☆

剛剛買的書，打開腳是壞的，沒有其他問題瞭。

評分☆☆☆☆☆

好多好多好多的不是不是不是不是

評分☆☆☆☆☆

想換行業，藉此入門，也不知會不會太晚，先學習吧

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買東西