数据中台实战：手把手教你搭建数据中台 PDF 电子书

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编号：mudaima-P0285【Java吧 java8.com】
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Java电子书目录：第1章 数据中台入门攻略 1
0 D4 H7 U5 H0 b" Y1.1 什么是中台 1
1.1.1 业务中台与数据中台有什么关系 3
$ I- [( e; d2 ]* M1.1.2 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
$ g  k0 J4 Y) M7 t  _( o1.5 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
  i$ z' U- z  H1 K# v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
# [2 P. B: o+ t; M! Q第3章 数据存储与计算 38
3.1 数据指标的定义 39
  }% ]- I, I3 v, ~5 [4 b4 [3.1.1 数据指标的重要性 39
3.1.2 如何定义数据指标 39
8 w  j# n6 y  b3 D3.1.3 如何识别虚荣指标 42
3.2 数据模型设计 43
/ c4 x, U& K- z0 @' u: ~3.2.1 什么是数据库和数据仓库 43
0 J1 L7 w3 `% x4 g3.2.2 数据仓库的分层建模体系 45
3 s2 _3 c9 `# _, j2 Y3.3 数据模型设计实战案例 48
$ n( J  M6 b0 R: E" Y3.3.1 ODS层模型设计 49
3.3.2 DWD层/DWS层模型设计 54
* z6 T6 X- T2 R$ L4 b2 Q3 l+ l  L3.3.3 ADS层模型设计 63
$ u3 d& z; g* k* t; S: a; G/ Y: ?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
) _) r7 w+ J1 {; e# k" G7 b% V. U3.4.2 从DWD层到DWS层计算过程 68
" D  |- W" z# j3.4.3 从DWS层到ADS层计算过程 70
第4章 数据打通 72
' e; H  h8 f+ D: w1 _- |4.1 标签平台设计思路 72
/ J$ j, c+ e0 O& @4.2 标签平台快速入门 75
2 p3 y5 ^& e) G9 ?4.2.1 标签平台主流程介绍 75
8 I$ B9 q. M5 O# \3 B: X( ?8 d4.2.2 数据宽表 76
) k9 B% L2 ]- W) G' `* {4.2.3 标签体系 77
4.2.4 标签工厂 81
6 k$ u2 x7 j! Z5 g% ?$ n& e5 ?4.2.5 人群圈选 83
! k, ], ^* H$ d, f, ]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
# [1 ?& ?( N8 E9 p. l4.4 标签平台实战案例 91
第5章 用户分析 95
) B$ A# X4 T9 J/ q9 }1 p0 {5.1 用户分析的思路 95
5.2 用户拉新分析 96
$ P1 f2 R: J2 j& e% ^, R5.2.1 用户拉新渠道注册码管理 96
5.2.2 用户拉新相关指标 98
& S0 i) i3 f3 D4 K, X5.2.3 用户拉新页面转化率 98
$ I% u2 U) l! n- {( A. ~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
$ `1 C- V1 f" f) m: L5.6 用户裂变分析 105
/ C, |2 X1 e$ D/ }) x9 Q5.7 用户生命周期分析 106
第6章 商品分析 110
* k* t; u% `: c$ w9 b6.1 商品售前分析 111
6.1.1 供应商的选择 112
# H' C% G5 }7 k$ f6.1.2 商品定位 113
  f7 l/ O* ^- ]. t7 |. q! B" _* D6.1.3 商品数量规划 114
8 `6 q! W/ I4 I2 {1 M1 b' H0 o6.1.4 商品上架分析 115
; F: l; E8 F* o2 c. K6.2 商品售中分析 116
- V( Z' n2 u% c1 {, {/ O6.3 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
! U# n0 \9 e7 {6 a0 [# o! c7.1.2 商品详情页 126
7.2 路径分析 127
5 ?3 L: t7 [' ^$ e) K7.3 坑位分析 130
4 ^# p$ L6 Q0 ]# d2 H8 P/ P第8章 交易分析 134
, h2 B" O7 m4 v  `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
% o4 B% M. k& P) T* o  f- h8.1.2 自动化短信推送 137
6 i. a2 p& s9 X3 @2 X$ J+ |2 N8.1.3 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
+ {5 x6 r- L: l5 w  O) R8.2.1 交易分析数据总览 141
& ^% I. `- N, a1 F. |3 E5 v- ~8.2.2 渠道交易分析 141
+ _+ P0 i! k* }4 s9 M5 v5 U8.2.3 交易来源分析 143
7 y* c7 ?1 ?; H! s  J# ?& d8.2.4 购物频次分析和购物间隔分析 145
第9章 自助分析平台 148
; Y5 e( v! \! r" n/ t9.1 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
! ~1 z+ w) ^3 n( v) U; n9.2.1 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
. I& ]9 f+ o5 F! q- c6 u2 r( Z9.4.1 数据中台集成达芬奇 157
, K1 p* n0 O6 j9.4.2 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
# ~: U7 J! K* B- y0 @/ ?- V0 F10.2.2 营销活动人群圈选 176
" [/ [4 n) l1 B/ f10.2.3 营销活动触达任务 176
10.2.4 活动效果分析 180
/ R" v; e' D" c, ]) ]$ {10.3 自动化营销平台实战案例 182
2 T2 Y, D: i+ J% L7 t+ ?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
" ]& Y; s3 X0 u0 _. Y+ T第11章 推荐平台 187
0 b& M1 @3 D; V5 a9 i11.1 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
- l) T: F+ {/ F11.4.1 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
6 Q$ n: g# m$ d. r11.5 推荐系统的评测指标 196
( N( T# b3 q& N( L( ~* g11.6 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
1 D4 y' w, v) q& ~& ^. V' h( I( U11.7.1 离线推荐系统设计思路 201
) y2 V) f- f& U11.7.2 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
$ X. _: o8 \8 A+ D- Q' ^6 o6 G% c11.7.4 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
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