這才是BI該做的事：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)從0到1

第一部分? BI 概述與團(tuán)隊(duì)組建 
第 1 章? BI 分析概述? /? 2 
1.1 從“分析”的概念說(shuō)起 / 3 
1.1.1 常見的分析概念 / 3 
1.1.2 BI 分析的概念 / 8 
1.2 BI 分析行業(yè)現(xiàn)狀與 BI 的職責(zé) / 9 
1.2.1 沒有什么不在被數(shù)字化 / 9 
1.2.2 我們相信上帝，但其他人必須提供數(shù)據(jù) / 14 
1.2.3 BI 團(tuán)隊(duì)的職責(zé) / 15 
1.2.4 BI 團(tuán)隊(duì)的常見分類 / 16 
1.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概述 / 17 
1.3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的衡量維度 / 17 
1.3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的大體流程 / 19 
第 2 章? 組建 BI 團(tuán)隊(duì)? /? 22 
2.1 “人”：數(shù)據(jù)分析師畫像 / 23 
2.1.1 分析師通用能力 / 23 
2.1.2 不同部門對(duì)應(yīng)的 BI 分析師特征 / 24 
2.1.3 不同任務(wù)屬性對(duì)應(yīng)的 BI 分析師特征 / 25 
2.2 BI 團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)設(shè)置與部門間協(xié)作 / 27 
2.2.1 BI 團(tuán)隊(duì)外部架構(gòu) / 27 
2.2.2 BI 跨部門協(xié)作機(jī)制 / 29 
2.3 團(tuán)隊(duì)管理 / 32 
2.3.1 團(tuán)隊(duì)選型 / 32 
2.3.2 團(tuán)隊(duì)運(yùn)作機(jī)制 / 36 
第二部分? BI 體系搭建基礎(chǔ)知識(shí) 
第 3 章? 數(shù)據(jù)獲取與管理? /? 40 
3.1 數(shù)據(jù)采集（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 41 
3.1.1 數(shù)據(jù)源類型 / 41 
3.1.2 數(shù)據(jù)源的信息結(jié)構(gòu) / 44 
3.1.3 數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ) / 46 
3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 / 49 
3.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) / 49 
3.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量治理 / 50 
3.3 新型數(shù)據(jù)源 / 52 
3.3.1 關(guān)注傳感器的數(shù)據(jù) / 52 
3.3.2 音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析與應(yīng)用 / 53 
3.3.3 標(biāo)注數(shù)據(jù) / 55 
第 4 章? 搭建指標(biāo)體系? /? 57 
4.1 指標(biāo)體系的概念、作用和衡量標(biāo)準(zhǔn) / 58 
4.1.1 指標(biāo)體系的概念 / 58 
4.1.2 指標(biāo)體系的作用 / 60 
4.1.3 指標(biāo)體系的衡量標(biāo)準(zhǔn)（以外賣場(chǎng)景為例） / 64 
4.2 指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)模型 / 66 
4.2.1 第一關(guān)鍵指標(biāo)法（以電商和在線教育為例） / 67 
4.2.2 OSM 模型（以在線教育為例） / 69 
4.2.3 AARRR 海盜指標(biāo)法（以在線教育為例） / 73 
4.2.4 用戶旅程地圖模型（以電商為例） / 75 
4.3 指標(biāo)體系的開發(fā)流程 / 78 
4.4 指標(biāo)體系的使用場(chǎng)景（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 78 
4.4.1 日維度業(yè)務(wù)監(jiān)控 / 78 
4.4.2 周維度業(yè)務(wù)診斷 / 80 
4.4.3 月維度業(yè)務(wù)復(fù)盤 / 82 
4.4.4 支持日常業(yè)務(wù)決策 / 84 
第三部分? BI 創(chuàng)造價(jià)值專題 
第 5 章? 專題：增長(zhǎng)? /? 88 
5.1 概念 / 89 
5.1.1 增長(zhǎng)黑客的概念 / 89 
5.1.2 增長(zhǎng)金字塔：找到市場(chǎng)契合點(diǎn)和價(jià)值投遞引擎 / 90 
5.1.3 增長(zhǎng)黑客的運(yùn)營(yíng)機(jī)制 / 92 
5.2 數(shù)據(jù)科學(xué)的演繹 / 95 
5.2.1 人工智能的高光時(shí)刻 / 95 
5.2.2 提煉算法替代決策的機(jī)會(huì)點(diǎn) / 96 
5.2.3 2% 的人通過(guò)機(jī)器控制 98% 的人 / 97 
5.2.4 提問(wèn)題的能力才是核心能力 / 99 
5.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的案例（以在線教育為例） / 101 
5.3.1 獲客：注冊(cè) / 102 
5.3.2 激活：轉(zhuǎn)化 / 103 
5.3.3 留存：退費(fèi) / 104 
5.3.4 盈利：續(xù)費(fèi) / 105 
5.3.5 傳播：轉(zhuǎn)介紹 / 107 
5.3.6 附：增長(zhǎng)分析中常用的算法模型 / 108 
第 6 章? 專題：價(jià)值主張? /? 110 
6.1 實(shí)現(xiàn)價(jià)值主張的分析方法 / 111 
6.1.1 第一性原理：抓住本質(zhì) / 111 
6.1.2 爬樓梯策略：窮盡方法 / 113 
6.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值主張的實(shí)現(xiàn)（以在線教育為例） / 115 
6.2.1 提高運(yùn)營(yíng)效率 / 115 
6.2.2 提高學(xué)習(xí)效果 / 118 
6.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值主張的實(shí)現(xiàn)（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 122 
6.3.1 外賣平臺(tái)的出現(xiàn)是社會(huì)的進(jìn)步 / 122 
6.3.2 多、快、好、省 / 123 
第 7 章? 專題：盈利? /? 130 
7.1 盈利能力分析 / 132 
7.1.1 傳統(tǒng)的盈利能力分析：賺更多錢 / 132 
7.1.2 新業(yè)務(wù)的盈利能力分析：賺 1 塊錢 / 133 
7.2 制定業(yè)務(wù)目標(biāo) / 135 
7.2.1 制定目標(biāo)的“格柵思維” / 135 
7.2.2 目標(biāo)預(yù)測(cè)的模型類型 / 136 
7.2.3 制定目標(biāo)的決策體系：格柵模型 / 143 
7.2.4 目標(biāo)管理的長(zhǎng)遠(yuǎn)意義：鍛造持續(xù)成功的團(tuán)隊(duì) / 145 
7.3 增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化 / 146 
7.3.1 增長(zhǎng)引擎的類型 / 146 
7.3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)引擎（以在線教育業(yè)務(wù)為例） / 147 
7.4 單位經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)化：毛利分析 / 150 
7.4.1 確定毛利目標(biāo)（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 150 
7.4.2 優(yōu)化毛利結(jié)構(gòu)（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 152 
第 8 章? 專題：體驗(yàn)? /? 157 
8.1 用戶體驗(yàn)概述 / 158 
8.1.1 概念 / 158 
8.1.2 度量模型 / 158 
8.1.3 用戶體驗(yàn)分析方法 / 161 
8.2 用戶體驗(yàn)分析應(yīng)用 / 162 
8.2.1 搭建體驗(yàn)指標(biāo)體系（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 162 
8.2.2 問(wèn)卷調(diào)研 / 163 
8.2.3 KANO 模型 / 166 
8.2.4 文本挖掘 / 168 
8.2.5 關(guān)聯(lián)用戶行為與評(píng)價(jià)、調(diào)研 / 170 
第 9 章? 專題：風(fēng)控? /? 172 
9.1 概述 / 174 
9.1.1 風(fēng)控的概念 / 174 
9.1.2 風(fēng)控的特征 / 174 
9.1.3 風(fēng)控不利可能造成的影響 / 176 
9.2 風(fēng)險(xiǎn)感知（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 177 
9.2.1 掃描業(yè)務(wù)流程與策略，鎖定風(fēng)控點(diǎn) / 177 
9.2.2 異常值分析與離群點(diǎn)監(jiān)測(cè) / 179 
9.2.3 客服數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè) / 180 
9.3 風(fēng)險(xiǎn)分析（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 181 
9.3.1 描述性分析 / 181 
9.3.2 根本原因分析 / 183 
9.3.3 共同因素分析 / 184 
9.4 風(fēng)險(xiǎn)治理 / 186 
9.4.1 治理的環(huán)節(jié) / 186 
9.4.2 治理的策略 / 187 
第四部分? 回顧與展望 
第 10 章? 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)隨處可見? /? 190 
10.1 衣 / 191 
10.1.1 SHEIN 是什么 / 191 
10.1.2 SHEIN 的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)機(jī)制 / 192 
10.2 食 / 196 
10.2.1 編輯基因—獲得更好的西紅柿種子 / 196 
10.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提高種植效率 / 197 
10.2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提高交易效率 / 199 
10.2.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提煉市場(chǎng)信號(hào) / 200 
10.3 住 / 201 
10.3.1 比爾·蓋茨的未來(lái)之家 / 201 
10.3.2 交互：基于語(yǔ)言交互的智能音響 / 202 
10.3.3 領(lǐng)會(huì)意圖：環(huán)境計(jì)算 / 203 
10.4 行 / 205 
10.4.1 擁有不出行的選擇：在線生活和工作 / 205 
10.4.2 提高出行效率：網(wǎng)約車平臺(tái) / 206 
10.4.3 智慧交通：?jiǎn)诬囍悄堋④嚶穮f(xié)同 / 208 
10.5 學(xué) / 209 
10.5.1 搜索信息 / 209 
10.5.2 在線教育 / 211 
10.5.3 人工智能與教育 / 212 
第 11 章? 數(shù)量與質(zhì)量：結(jié)合人工智能的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)? /? 216 
11.1 科學(xué) / 217 
11.2 還原 / 218 
11.3 變異 / 219 
11.4 概率 / 220 
11.5 涌現(xiàn) / 221 
11.5.1 層創(chuàng)進(jìn)化 / 221 
11.5.2 吸引與排斥 / 222 
11.5.3 元素與網(wǎng)絡(luò) / 223 
11.6 智能 / 225 
11.6.1 人類和果蠅有什么差別 / 225 
11.6.2 人類和黑猩猩有什么差別 / 225 
11.6.3 人和機(jī)器有什么差別 / 226 
11.6.4 結(jié)合人工智能的競(jìng)爭(zhēng)策略 / 226