數(shù)據(jù)中臺實戰(zhàn)：手把手教你搭建數(shù)據(jù)中臺

第1章 數(shù)據(jù)中臺入門攻略 1
1.1 什么是中臺 1
1.1.1 業(yè)務(wù)中臺與數(shù)據(jù)中臺有什么關(guān)系 3
1.1.2 什么企業(yè)適合搭建中臺 3
1.2 雙中臺實戰(zhàn)案例 4
1.2.1 業(yè)務(wù)中臺架構(gòu) 5
1.2.2 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu) 7
1.3 數(shù)據(jù)中臺人員構(gòu)成 8
1.4 數(shù)據(jù)中臺開發(fā)流程 12
1.5 數(shù)據(jù)中臺內(nèi)外合作機(jī)制 15
1.5.1 數(shù)據(jù)中臺如何與其他部門合作 15
1.5.2 數(shù)據(jù)中臺內(nèi)部項目管理流程 18
第2章 數(shù)據(jù)采集 20
2.1 數(shù)據(jù)采集的分類 20
2.2 用戶行為數(shù)據(jù)采集 21
2.2.1 與第三方移動應(yīng)用統(tǒng)計公司合作的數(shù)據(jù)采集方式 21
2.2.2 前后端埋點結(jié)合的數(shù)據(jù)采集方式 22
2.2.3 可視化埋點與后端埋點結(jié)合的數(shù)據(jù)采集方式 31
2.3 數(shù)據(jù)采集流程 33
2.4 數(shù)據(jù)埋點實戰(zhàn)案例 34
第3章 數(shù)據(jù)存儲與計算 38
3.1 數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義 39
3.1.1 數(shù)據(jù)指標(biāo)的重要性 39
3.1.2 如何定義數(shù)據(jù)指標(biāo) 39
3.1.3 如何識別虛榮指標(biāo) 42
3.2 數(shù)據(jù)模型設(shè)計 43
3.2.1 什么是數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫 43
3.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的分層建模體系 45
3.3 數(shù)據(jù)模型設(shè)計實戰(zhàn)案例 48
3.3.1 ODS層模型設(shè)計 49
3.3.2 DWD層/DWS層模型設(shè)計 54
3.3.3 ADS層模型設(shè)計 63
3.4 數(shù)據(jù)計算實戰(zhàn)案例 65
3.4.1 從ODS層到DWD層計算過程 65
3.4.2 從DWD層到DWS層計算過程 68
3.4.3 從DWS層到ADS層計算過程 70
第4章 數(shù)據(jù)打通 72
4.1 標(biāo)簽平臺設(shè)計思路 72
4.2 標(biāo)簽平臺快速入門 75
4.2.1 標(biāo)簽平臺主流程介紹 75
4.2.2 數(shù)據(jù)寬表 76
4.2.3 標(biāo)簽體系 77
4.2.4 標(biāo)簽工廠 81
4.2.5 人群圈選 83
4.3 用戶畫像 87
4.3.1 個人用戶畫像 88
4.3.2 群體用戶畫像 89
4.4 標(biāo)簽平臺實戰(zhàn)案例 91
第5章 用戶分析 95
5.1 用戶分析的思路 95
5.2 用戶拉新分析 96
5.2.1 用戶拉新渠道注冊碼管理 96
5.2.2 用戶拉新相關(guān)指標(biāo) 98
5.2.3 用戶拉新頁面轉(zhuǎn)化率 98
5.2.4 用戶拉新ROI模型 100
5.3 用戶活躍分析 101
5.4 用戶留存分析 102
5.5 用戶轉(zhuǎn)化分析 103
5.6 用戶裂變分析 105
5.7 用戶生命周期分析 106
第6章 商品分析 110
6.1 商品售前分析 111
6.1.1 供應(yīng)商的選擇 112
6.1.2 商品定位 113
6.1.3 商品數(shù)量規(guī)劃 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 網(wǎng)頁分析 124
7.1.1 推廣頁 125
7.1.2 商品詳情頁 126
7.2 路徑分析 127
7.3 坑位分析 130
第8章 交易分析 134
8.1 針對公司領(lǐng)導(dǎo)層的交易分析設(shè)計 134
8.1.1 領(lǐng)導(dǎo)層移動端交易分析設(shè)計 136
8.1.2 自動化短信推送 137
8.1.3 數(shù)據(jù)大屏設(shè)計 139
8.2 針對產(chǎn)品/運營人員的交易分析設(shè)計 140
8.2.1 交易分析數(shù)據(jù)總覽 141
8.2.2 渠道交易分析 141
8.2.3 交易來源分析 143
8.2.4 購物頻次分析和購物間隔分析 145
第9章 自助分析平臺 148
9.1 自助分析平臺產(chǎn)品方案 149
9.2 快速入門三種數(shù)據(jù)自助分析可視化產(chǎn)品 150
9.2.1 帆軟自助看板模塊介紹 151
9.2.2 達(dá)芬奇自助看板模塊介紹 153
9.2.3 Superset自助看板模塊介紹 155
9.3 自助分析平臺技術(shù)選型 157
9.4 自助分析平臺實戰(zhàn)案例 157
9.4.1 數(shù)據(jù)中臺集成達(dá)芬奇 157
9.4.2 自助分析平臺實戰(zhàn)案例 162
第10章 自動化營銷平臺 167
10.1 自動化營銷平臺的設(shè)計思路 168
10.2 自動化營銷平臺介紹 169
10.2.1 常規(guī)營銷活動的內(nèi)容制作 170
10.2.2 營銷活動人群圈選 176
10.2.3 營銷活動觸達(dá)任務(wù) 176
10.2.4 活動效果分析 180
10.3 自動化營銷平臺實戰(zhàn)案例 182
10.3.1 優(yōu)惠券營銷活動實戰(zhàn)案例 182
10.3.2 周期性短信觸達(dá)營銷活動實戰(zhàn)案例 184
第11章 推薦平臺 187
11.1 什么是推薦系統(tǒng) 187
11.2 推薦系統(tǒng)架構(gòu) 189
11.2.1 推薦系統(tǒng)功能架構(gòu) 189
11.2.2 推薦系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu) 191
11.3 推薦平臺項目實施流程 192
11.4 兩種經(jīng)典的推薦算法 193
11.4.1 基于用戶的協(xié)同過濾算法 194
11.4.2 基于物品的協(xié)同過濾算法 195
11.5 推薦系統(tǒng)的評測指標(biāo) 196
11.6 推薦系統(tǒng)的冷啟動 199
11.7 從0到1打造一個離線推薦系統(tǒng) 201
11.7.1 離線推薦系統(tǒng)設(shè)計思路 201
11.7.2 離線推薦系統(tǒng)算法選型 201
11.7.3 離線推薦系統(tǒng)開發(fā)過程 204
11.7.4 離線推薦系統(tǒng)測試 208
11.8 從0到1打造一個實時推薦系統(tǒng) 210