数据中台实战：手把手教你搭建数据中台

图书标准信息

• 作者 董超华 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2020-09
• 版次 1
• ISBN 9787121393860
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 16
• 纸张 胶版纸
• 页数 228页
• 字数 237.1千字

【内容简介】

自从2015 年阿里巴巴提出中台的概念后，数据中台的概念就火遍了整个互联网圈。数据中台是实现企业数据智能的重要手段，但是数据中台是什么、为什么要搭建数据中台、数据中台究竟应该怎么搭建，这些问题的答案却很少有人知道。

 

《数据中台实战：手把手教你搭建数据中台》从“数据采集”“数据存储”“数据打通”“数据应用”的角度，基于作者多年搭建数据中台的实战经验，毫无保留地为大家解析从0 到1 搭建数据中台的全过程。每个章节都有大量的实战案例，希望本书能够对国内数据化工作者提供一定的帮助。

 

本书的读者范围很广，无论你是想要进行数据化转型的公司高层、一线的产品经理、运营/设计/开发人员，还是对数据领域感兴趣的学生或从业人员，都可以从中学到想要的内容。

 

【作者简介】

董超华

 

曾就职于科大讯飞、佳都集团，现任富力环球商品贸易港数据中台产品负责人。

 

人人都是产品经理专栏作家、公众号“改变世界的产品经理”主理人，主要分享商业、产品、运营方面的原创文章。其写作的数据中台实战系列文章获得广泛好评。

 

【目录】

第1章  数据中台入门攻略      1

 

1.1  什么是中台  1

 

1.1.1  业务中台与数据中台有什么关系   3

 

1.1.2  什么企业适合搭建中台   3

 

1.2  双中台实战案例  4

 

1.2.1  业务中台架构   5

 

1.2.2  数据中台架构   7

 

1.3  数据中台人员构成     8

 

1.4  数据中台开发流程     12

 

1.5  数据中台内外合作机制     15

 

1.5.1  数据中台如何与其他部门合作      15

 

1.5.2  数据中台内部项目管理流程   18

 

第2章  数据采集      20

 

2.1  数据采集的分类  20

 

2.2  用户行为数据采集     21

 

2.2.1  与第三方移动应用统计公司合作的数据采集方式      21

 

2.2.2  前后端埋点结合的数据采集方式   22

 

2.2.3  可视化埋点与后端埋点结合的数据采集方式      31

 

2.3  数据采集流程     33

 

2.4  数据埋点实战案例     34

 

第3章  数据存储与计算   38

 

3.1  数据指标的定义  39

 

3.1.1  数据指标的重要性   39

 

3.1.2  如何定义数据指标   39

 

3.1.3  如何识别虚荣指标   42

 

3.2  数据模型设计     43

 

3.2.1  什么是数据库和数据仓库      43

 

3.2.2  数据仓库的分层建模体系      45

 

3.3  数据模型设计实战案例     48

 

3.3.1  ODS层模型设计      49

 

3.3.2  DWD层/DWS层模型设计     54

 

3.3.3  ADS层模型设计      63

 

3.4  数据计算实战案例     65

 

3.4.1  从ODS层到DWD层计算过程     65

 

3.4.2  从DWD层到DWS层计算过程     68

 

3.4.3  从DWS层到ADS层计算过程 70

 

第4章  数据打通      72

 

4.1  标签平台设计思路     72

 

4.2  标签平台快速入门     75

 

4.2.1  标签平台主流程介绍      75

 

4.2.2  数据宽表   76

 

4.2.3  标签体系   77

 

4.2.4  标签工厂   81

 

4.2.5  人群圈选   83

 

4.3  用户画像      87

 

4.3.1  个人用户画像   88

 

4.3.2  群体用户画像   89

 

4.4  标签平台实战案例     91

 

第5章  用户分析      95

 

5.1  用户分析的思路  95

 

5.2  用户拉新分析     96

 

5.2.1  用户拉新渠道注册码管理      96

 

5.2.2  用户拉新相关指标   98

 

5.2.3  用户拉新页面转化率      98

 

5.2.4  用户拉新ROI模型   100

 

5.3  用户活跃分析     101

 

5.4  用户留存分析     102

 

5.5  用户转化分析     103

 

5.6  用户裂变分析     105

 

5.7  用户生命周期分析     106

 

第6章  商品分析      110

 

6.1  商品售前分析     111

 

6.1.1  供应商的选择   112

 

6.1.2  商品定位   113

 

6.1.3  商品数量规划   114

 

6.1.4  商品上架分析   115

 

6.2  商品售中分析     116

 

6.3  商品售后分析     121

 

第7章  流量分析      123

 

7.1  网页分析      124

 

7.1.1  推广页       125

 

7.1.2  商品详情页      126

 

7.2  路径分析      127

 

7.3  坑位分析      130

 

第8章  交易分析      134

 

8.1  针对公司领导层的交易分析设计     134

 

8.1.1  领导层移动端交易分析设计   136

 

8.1.2  自动化短信推送      137

 

8.1.3  数据大屏设计   139

 

8.2  针对产品/运营人员的交易分析设计 140

 

8.2.1  交易分析数据总览   141

 

8.2.2  渠道交易分析   141

 

8.2.3  交易来源分析   143

 

8.2.4  购物频次分析和购物间隔分析      145

 

第9章  自助分析平台      148

 

9.1  自助分析平台产品方案     149

 

9.2  快速入门三种数据自助分析可视化产品  150

 

9.2.1  帆软自助看板模块介绍   151

 

9.2.2  达芬奇自助看板模块介绍      153

 

9.2.3  Superset自助看板模块介绍   155

 

9.3  自助分析平台技术选型     157

 

9.4  自助分析平台实战案例     157

 

9.4.1  数据中台集成达芬奇      157

 

9.4.2  自助分析平台实战案例   162

 

第10章  自动化营销平台 167

 

10.1  自动化营销平台的设计思路    168

 

10.2  自动化营销平台介绍 169

 

10.2.1  常规营销活动的内容制作    170

 

10.2.2  营销活动人群圈选 176

 

10.2.3  营销活动触达任务 176

 

10.2.4  活动效果分析 180

 

10.3  自动化营销平台实战案例 182

 

10.3.1  优惠券营销活动实战案例    182

 

10.3.2  周期性短信触达营销活动实战案例    184

 

第11章  推荐平台     187

 

11.1  什么是推荐系统 187

 

11.2  推荐系统架构    189

 

11.2.1  推荐系统功能架构 189

 

11.2.2  推荐系统技术架构 191

 

11.3  推荐平台项目实施流程    192

 

11.4  两种经典的推荐算法 193

 

11.4.1  基于用户的协同过滤算法    194

 

11.4.2  基于物品的协同过滤算法    195

 

11.5  推荐系统的评测指标 196

 

11.6  推荐系统的冷启动    199

 

11.7  从0到1打造一个离线推荐系统   201

 

11.7.1  离线推荐系统设计思路 201

 

11.7.2  离线推荐系统算法选型 201

 

11.7.3  离线推荐系统开发过程 204

 

11.7.4  离线推荐系统测试 208

 

11.8  从0到1打造一个实时推荐系统   210