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  • [正版图书]数据决策 企业数据的管理 分析与应用 企业数据分析 数据中台建设 数据中台架构 数据化决策企业管理书籍
  • 本店商品限购一件,多拍不发货,谢谢合作。
    • 作者: 顾生宝著
    • 出版社: 电子工业出版社
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    • 作者: 顾生宝著
    • 出版社:电子工业出版社
    • ISBN:9787830238015
    • 版权提供:电子工业出版社

              店铺公告

     

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

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    关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

    产品展示

    基本信息

    图书名称:
    数据决策:企业数据的管理、分析与应用
    作者:
    顾生宝
    定价:
    79.00
    ISBN号:
    9787121390050
    出版社:
    电子工业出版社
    开本:
    16开
    装帧:
    平塑勒口
    编辑推荐

    内容介绍
    详细介绍了企业的数据战略规划和企业内外部数据的应用,并分析了零售、快速消费品、汽车、航空、保险等行业的实战案例,对企业未来的数字化转型也做了简要介绍。
    作者介绍
    顾生宝,2009年本科毕业于东北大学软件工程专业。有10年以上大数据相关领域经验(含数据架构规划设计、平台建设、分析应用)。Datalantern数据分析项目创始人兼数据科学家。曾就职于IBM、Mars等跨国企业,为通用电气、奔驰汽车、中国人保、中国石化、北京汽车等公司服务过。历任IT中心经理、数字化负责人、数据部负责人等。技术作家兼独立技术顾问,专注于可应用于产业公司的数据产品和数据驱动解决方案,对跨行业企业如何更好地利用数据有自己的见解。熟悉零售与快速消费品、汽车、航空、保险等行业。
    目录
    第1 数据科学 / 001 1.1 大数据技术 / 002 1.1.1 大数据的发展趋势 / 002 1.1.2 大数据处理的基础 / 003 1.1.3 企业中常见的大数据产品 / 004 1.2 数据科学 / 004 1.2.1 大数据分析原理 / 005 1.2.2 数据在不同行业中的应用 / 006 1.3 数据分析流程及高级分析 / 008 1.3.1 数据分析流程 / 009 1.3.2 高级分析 / 010 1.3.3 数据科学家需要具备的能力 / 011 1.4 数据科学与经营管理 / 012 1.4.1 数据科学与企业经营 / 012 1.4.2 数据科学与企业管理决策 / 012 1.4.3 企业运营效率的数据分析诉求 / 013 1.5 通过新技术及AI 感知未来 / 013 1.5.1 新技术加速发展 / 014 1.5.2 云端环境变化 / 014 1.5.3 新技术成熟度与市场接受度 / 015 1.5.4 产业公司的科技机会 / 016 第2 用户行为漏斗及营销科技 / 019 2.1 营销科技的定义及内涵 / 021 2.2 用户的四个层级 / 022 2.2.1 双漏斗模型及用户的转化 / 024 2.2.2 用户漏斗与漏桶的使用限制 / 026 2.3 用户行为预测 / 027 2.4 用户购买决策及路径研究 / 028 2.4.1 用户购买决策的秘密 / 029 2.4.2 一二三线市场结构现状 / 030 2.4.3 用户渗透过程可视化 / 030 2.4.4 用户决策路径可视化 / 031 2.5 用户生命周期价值营销 / 032 2.6 用户广告运营工具及PaaS / 032 2.6.1 通用的用户广告运营产品思路 / 032 2.6.2 线上、线下打通的运营方案 / 034 第3 企业用户增长及转化JH / 037 3.1 企业拉新的三种方式 / 039 3.2 内外部用户的不同优化方向 / 042 3.3 智能营销数据库建设 / 043 3.4 用户增长与转化 / 045 3.5 案例:某快车公司的裂变式用户增长 / 054 3.5.1 用户持续增长的逻辑假设 / 054 3.5.2 早期的产品逻辑 / 055 3.5.3 用户增长运营工具的两个核心 / 056 3.5.4 运营产品效果评估方法 / 057 第4 决策优化应用 / 059 4.1 CRM 简介 / 060 4.1.1 AI 驱动式CRM / 061 4.1.2 未来生态式CRM / 062 4.2 CRM 与决策模型 / 063 4.2.1 RFM 分群模型 / 063 4.2.2 预测购买模型 / 067 4.2.3 智能运营模型 / 069 4.3 销售与决策模型 / 071 4.3.1 向上销售 / 071 4.3.2 交叉销售 / 072 4.3.3 销售预测 / 072 4.3.4 个性化推荐销售 / 074 4.4 产品创新与数据分析 / 074 4.4.1 在分众市场找创新点 / 075 4.4.2 分众市场定义新品类 / 076 4.5 客户数据平台建设及应用 / 078 4.5.1 客户数据平台建设 / 079 4.5.2 五类运营服务模式 / 080 4.6 借助大型数据平台开展数据化运营 / 081 第5 数据科学与企业管理决策 / 083 5.1 企业管理决策 / 084 5.1.1 人类的决策过程 / 084 5.1.2 企业管理决策 / 086 5.2 数据决策分析模型 / 088 5.2.1 分类模型与回归模型 / 089 5.2.2 数据分析建模过程 / 092 5.2.3 常用建模算法及工具 / 093 5.2.4 影响建模的主要因素 / 095 5.3 用户增长及转化 / 095 5.3.1 用户增长 / 095 5.3.2 用户运营及销售转化 / 096 5.4 广告投放及市场开拓 / 098 5.4.1 广告投放策略优化 / 099 5.4.2 寻找20% 的可能转化者 / 100 5.4.3 电商站内广告投放优化 / 101 5.5 市场空白的发现及开拓 / 102 5.5.1 市场空白的发现 / 102 5.5.2 新市场的开拓 / 104 5.6 案例:快速消费品行业数字化的机会 / 105 5.6.1 快速消费品行业的发展趋势及用户特点 / 105 5.6.2 快速消费品行业的核心业务及机会 / 106 5.6.3 线上与线下触点努力方向 / 107 第6 企业如何用好外部数据 / 111 6.1 企业对于数据应用的态度 / 112 6.2 企业中的外部数据源 / 114 6.2.1 外部数据源的作用 / 115 6.2.2 合理购买外部数据源 / 116 6.2.3 外部数据源的分类 / 116 6.2.4 外部数据源可靠性评估技巧 / 118 6.2.5 获取外部数据源的方法 / 118 6.3 企业的数据变现 / 119 6.3.1 实现数据变现的前提 / 119 6.3.2 企业外部数据变现面临的挑战 / 121 6.3.3 企业数据变现的思路 / 122 6.4 案例:宠物行业利用外部线索拉新 / 124 6.4.1 找到外部数据质量好的数据源 / 124 6.4.2 寻找宠物销售线索 / 125 6.4.3 数据产品赋能行业 / 126 第7 经营好企业中的数据 / 129 7.1 企业经营好数据的三要素 / 130 7.2 数据经营方法(KPI 分解) / 131 7.3 企业数据应用战略规划 / 134 7.3.1 梳理数据源 / 134 7.3.2 评估数据质量 / 135 7.3.3 建设数据管理平台 / 135 7.3.4 建设相应的企业数据文化 / 136 7.3.5 制定企业数据管理原则 / 137 7.4 相关数据技术 / 137 7.5 企业中的数据研究思路及应用 / 140 7.5.1 两种数据研究视角 / 140 7.5.2 数据应用实施原则 / 141 7.6 案例:零售类企业的数据应用战略 / 143 7.6.1 以消费者为中心的数据湖 / 144 7.6.2 广告投放与第三方数据建设 / 145 7.6.3 媒体投放检测数据及AI 预测 / 147 第8 数据在不同行业中的应用 / 149 8.1 产业互联网创新模式 / 151 8.2 企业的数据诉求及时机 / 153 8.2.1 国内企业级服务的现状 / 153 8.2.2 企业数据的现状与诉求 / 154 8.2.3 企业数据的应用时机 / 155 8.3 汽车行业 / 156 8.3.1 汽车行业的数据应用 / 156 8.3.2 用户数据平台的建设 / 160 8.3.3 数据应用场景 / 162 8.4 航空行业 / 170 8.4.1 航空行业新变化及数据应用规划 / 170 8.4.2 航空用户大数据平台规划 / 172 8.4.3 数据应用场景 / 173 8.5 保险行业 / 177 8.5.1 保险行业的环境及机遇 / 177 8.5.2 保险行业痛点分析 / 177 8.5.3 保险行业的数据化机会 / 178 8.5.4 保险赛道上的互联网平台商业模式 / 179 第9 企业数字化转型 / 183 9.1 企业数字化转型面临的困境 / 184 9.2 企业数字化转型的五个阶段 / 185 9.3 企业数字化转型的组织架构及过程 / 187 9.3.1 组织架构及人才组成 / 187 9.3.2 企业数字化转型的三要素 / 188 9.3.3 企业数据团队的组成 / 189 9.4 数据产品 / 190 9.5 案例:腾讯数据产品探索之路 / 191
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