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  • [正版] 商业产品分析 从用户数据获得商业洞见的数据科学方法 乔安妮 罗德里格斯 数据活动 行为改变 决策树 聚类技
  • 通过用户数据获得可实践商业洞见的完整指南
    • 作者: 乔安妮·罗德里格斯著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-08
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    • 作者: 乔安妮·罗德里格斯著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-08
    • ISBN:9782473998974
    • 版权提供:机械工业出版社

             店铺公告

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      本店存在书、古旧书、收藏书、二手书等特殊商品,因受采购成本限制,可能高于定价销售,明码标价,介意者勿拍!

    1.书籍因稀缺可能导致售价高于定价,图书实际定价参见下方详情内基本信息,请买家看清楚且明确后再拍,避免价格争议!

    2.店铺无纸质均开具电子,请联系客服开具电子版

     


    商品名称:

    商业产品分析:从用户数据获得商业洞见的数据科学方法

    作      者:

    乔安妮·罗德里格斯(Joanne Rodrigues)

    市  场 价:

    129.00

    ISBN  号:

    9787111733010

    出版日期:

     

    页      数:

    344

    开      本:


    出  版 社:

     机械工业出版社

    Contents

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    译者序

    前言

    致谢

    第一部分 定性方法论

    第1章 数据活动:晚宴模型 3

    1.1 用户数据中断 4

    1.2 晚宴模型 7

    1.3 用户数据有何独特之处 13

    1.4 为什么因果关系很重要 21

    1.5 可实践的洞见 23

    第2章 构建社交宇宙理论 24

    2.1 构建理论 24

    2.2 概念化和测量 33

    2.3 Web产品的理论 37

    2.4 可实践的洞见 41

    第3章 终极目标:如何改变人类

    行为 43

    3.1 理解可实践的洞见 43

    3.2 一切都是为了改变行为 45

    3.3 关于人类行为改变的理论 50

    3.4 Web产品中的行为改变 54

    3.5 行为改变的现实期望是什么 56

    3.6 可实践的洞见 60

    第二部分 基本统计学方法

    第4章 用户分析中的用户分布 63

    4.1 为什么指标很重要 63

    4.2 可实践的洞见 73

    第5章 指标的创建和解释 74

    5.1 时期、年龄和队列 74

    5.2 指标的制定 80

    5.3 可实践的洞见 92

    第6章 为什么用户会流失?A/B

    测试的来龙去脉 94

    6.1 A/B测试 94

    6.2 有趣的免费周活动案例 95

    6.3 变量之间的相关性 99

    6.4 为什么要研究随机性 102

    6.5 A/B测试的核心和关键 104

    6.6 A/B测试中的陷阱 115

    6.7 可实践的洞见 118

    第三部分 预测方法

    第7章 用户空间建模:k均值和

    PCA 123

    7.1 什么是模型 123

    7.2 聚类技术 124

    7.3 可实践的洞见 132

    第8章 预测用户行为:回归、

    决策树和支持向量机 133

    8.1 预测推断 133

    8.2 关于预测的许多问题 134

    8.3 预测建模 136

    8.4 监督学习模型的验证 148

    8.5 可实践的洞见 151

    附录 151

    第9章 预测产品人口变化:人口

    预测 152

    9.1 为什么我们要花时间在产品

    生命周期上 153

    9.2 出生、死亡和整个生命周期 153

    9.3 不同的留存模式 155

    9.4 人口预测的艺术 161

    9.5 可实践的洞见 176

    第四部分 因果推断方法

    第10章 追求实验:自然实验和

    双重差分模型 179

    10.1 为什么要进行因果推断 179

    10.2 因果推断与预测 180

    10.3 当A/B测试不起作用时 181

    10.4 从真实数据中进行因果推断的

    要点和关键 183

    10.5 可实践的洞见 191

    第11章 持续追求实验 193

    11.1 断点回归 194

    11.2 估计获得徽章的因果效应 197

    11.3 中断时间序列 201

    11.4 季节性分解 205

    11.5 可实践的洞见 208

    第12章 在实践中开发启发式方法 209

    12.1 从真实数据中确定因果关系 209

    12.2 统计匹配 210

    12.3 倾向得分匹配的问题 216

    12.4 启发式匹配 218

    12.5 最佳猜测 218

    12.6 总结 221

    12.7 可实践的洞见 222

    第13章 增益建模 223

    13.1 什么是增益 223

    13.2 为什么采用增益建模技术 224

    13.3 理解增益 225

    13.4 预测与增益 225

    13.5 增益困难 226

    13.6 可实践的洞见 237

    第五部分 基于R语言的基本

    方法、预测方法和

    因果推断方法

    第14章 指标的R实现 241

    14.1 为什么选择R语言 241

    14.2 R基础入门:R语言简介及

    安装 242

    14.3 分布抽样 247

    14.4 汇总统计量 251

    14.5 Q-Q图 252

    14.6 计算方差和高阶矩 254

    14.7 直方图和数据分档 254

    14.8 双变量分布和相关性 260

    14.9 奇偶进度比 264

    14.10 总结 266

    第15章 A/B测试、预测建模和人口

    预测的R实现 267

    15.1 A/B测试 267

    15.2 聚类 277

    15.3 预测模型 280

    15.4 人口预测 289

    15.5 总结 297

    第16章 断点回归、匹配和增益的

    R实现 298

    16.1 双重差分建模 298

    16.2 断点回归和时间序列建模 301

    16.3 统计匹配 310

    16.4 增益建模 323

    16.5 总结 334

    附录 334

    参考文献 337

    后记 342

     

    本书是为产品分析从业者设计的一本从业指南,主要讲解如何基于消费者数据产生可实践的洞见。这些“可实践的洞见”源于曾经在互联网、移动互联网等领域中驱动过变革的实践。很多企业都曾从其web产品或内部组织获得了TB级的用户数据,然而这些数据都未曾使用过。怎样使用这些数据促进用户增长、增加收入、提升用户参与度并提高组织效率,企业并没有认真思考过。本书将逐步地教你如何从用户数据中收获洞见。通过精心分析基于用户数据构建的理论曲线,观察不同的实验设计及其产生的实验效果,然后再在复杂的开发模式上实现,将这些结果转化为可实践的洞见。

     

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