大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用 在线下载 pdf mobi 2025 epub 电子版

《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》共13 章，汇集了7 位作者（来自多个大型互联网企业）的知识总结和经验分享。本书借助老汤姆、小风、阿北、小诺在某电商企业数据部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地介绍了数据中台建设与应用之路。本书以Why-What-How 的思路展开，从0 到1 介绍知识点，并重点讲述How 的过程，同时结合某个场景下的具体案例，以使读者更好地理解实操过程。

每个企业都会面临各种各样的数据问题，有数据质量的问题、数据获取效率的问题、数据应用价值的问题等。本书首先介绍数据中台的建设，确保数据的质量，为企业的数据质量体系建设提供坚实的基础；然后，进行深入业务的分析探索，介绍如何从数据分析角度更好地赋能业务发展；最后，介绍数据应用，解决数据获取效率的问题，并把一些分析思路和业务策略沉淀为数据产品，从而更好地将数据应用于业务。本书结合多个大型互联网企业的实际项目案例，让读者真正掌握数据产品经理这个新兴职业的必备技能和核心能力。

本书主要面向数据产品经理，数据分析师、数据运营人员等数据行业从业者也可以在本书中找到一些思路和方法，如了解数据的应用、掌握分析方法等。本书也可以为想转行做数据产品经理的读者提供帮助。

第1 章 那些困扰我们的数据问题

1.1 数据质量的问题

1.2 数据获取效率的问题

1.3 数据应用价值的问题

数据中台篇

第2 章 元数据中心

2.1 元数据中心概述

2.2 元数据中心的核心功能

2.2.1 数据整合

2.2.2 数据管理

2.2.3 数据地图

第3 章 数据指标中心

3.1 数据指标中心概述

3.2 数据指标中心的设计思路

3.2.1 定义指标并将其归集到对应的主题域

3.2.2 拆分原子指标与派生指标

3.2.3 定义原子指标与派生指标的生产逻辑

3.2.4 通过指标管理平台对指标进行规范生产

第4 章 数仓模型中心

4.1 数仓模型中心概述

4.2 数仓模型中心的设计思路

4.2.1 控制数据源

4.2.2 划分主题域

4.2.3 构建一致性维度

4.2.4 构建总线矩阵

4.2.5 数仓分层建设

4.2.6 数仓效果评估

第5 章 数据资产中心

5.1 数据资产中心概述

5.2 数据资产中心的治理流程

5.2.1 数据资产定级

5.2.2 数据资产质量治理

5.2.3 数据资产成本治理

第6 章 数据服务中心

6.1 数据服务中心概述

6.2 数据服务中心的设计思路

6.2.1 将数据写入查询库

6.2.2 搭建元数据模型

6.2.3 按主题归类

6.2.4 缓存优化

6.2.5 数据接口化

6.2.6 构建API 集市

6.2.7 统一数据服务

数据分析篇

第7 章 数据分析理论

7.1 业务和数据

7.1.1 业务和数据的闭环

7.1.2 不同岗位的职责边界与合作

7.1.3 数据、信息和知识

7.1.4 业务策略的闭环

7.1.5 人人都会数据分析的趋势

7.2 数据分析师的全貌

7.2.1 数据分析的定义与流程

7.2.2 数据分析的3 种场景

7.2.3 数据分析师的核心能力

7.2.4 数据分析师的职业素养

7.2.5 数据分析师的工作内容

7.2.6 数据分析师的考核

7.3 数据分析团队的组织架构及其对应的工作模式

7.3.1 数据分析团队的组织架构

7.3.2 不同组织架构的工作模式

7.4 数据分析师的工作方式

7.4.1 工作象限图

7.4.2 1+N 的工作内容

7.4.3 与业务方的合作模式

7.4.4 有关工作方式常见问题的解法思考

第8 章 数据分析实操

8.1 预测性分析

8.1.1 预测性分析的目的

8.1.2 分析思路与方法

8.1.3 预测性分析案例

8.2 描述性分析

8.2.1 描述性分析的目的

8.2.2 分析思路与方法

8.2.3 描述性分析案例

8.3 诊断性分析

8.3.1 诊断性分析的目的

8.3.2 分析思路与方法

8.4 数据分析报告

8.4.1 数据分析报告的定位

8.4.2 预测性分析报告的结构

8.4.3 描述性分析报告的结构

8.4.4 诊断性分析报告的结构

数据应用篇

第9 章 BI 系统

9.1 让人头疼的看板需求

9.2 BI 系统介绍

9.2.1 什么是BI 系统

9.2.2 BI 系统有哪些

9.2.3 BI 系统的相关人员

9.2.4 BI 系统的特点

9.3 BI 系统的关键技术

9.4 BI 系统实践

9.4.1 数据接入

9.4.2 数据集加工

9.4.3 数据集权限控制

9.4.4 可视化报表配置

9.4.5 可视化结果展示

9.4.6 数据分析OLAP

9.4.7 如何衡量BI 系统是否成功

第10 章 用户画像

10.1 用户画像的全貌

10.1.1 初识用户画像

10.1.2 基本概念

10.1.3 用户画像体系建设

10.1.4 人员配合流程

10.2 用户画像的需求

10.2.1 对内需求盘点

10.2.2 对外竞品调研

10.3 用户画像的规划

10.3.1 用户画像的业务架构

10.3.2 用户画像的产品架构

10.3.3 用户画像的版本计划

10.3.4 用户画像的项目执行计划

10.4 用户ID 体系

10.4.1 方法

10.4.2 实施过程

10.5 标签体系

10.5.1 标签分类

10.5.2 标签分级

10.6 用户画像系统

10.6.1 概述

10.6.2 首页

10.6.3 洞察

10.6.4 标签广场

10.6.5 人群

10.6.6 系统管理

10.6.7 总结

10.7 用户画像的应用

第11 章 电商反作弊体系

11.1 “电商黑产”的现状

11.1.1 “电商黑产薅羊毛”事件

11.1.2 “电商黑产”的类型

11.1.3 电商“薅羊毛”场景

11.1.4 “电商黑产”的发展趋势

11.1.5 “电商黑产”的作弊工具

11.2 “电商黑产”的防控方案

11.2.1 活动的损失评估

11.2.2 反“电商黑产”作弊案例

第12 章 资讯个性化推荐

12.1 资讯的内容处理

12.1.1 资讯的内容来源

12.1.2 资讯的分类体系

12.1.3 常见的分类问题及内容分类原则

12.1.4 分类体系的构建

12.1.5 内容的标注与机器学习

12.2 资讯用户的画像和特征

12.2.1 资讯用户的画像

12.2.2 资讯用户的特征

12.3 资讯的推荐算法

12.3.1 资讯的信息抽取

12.3.2 资讯的分词方法

12.3.3 资讯的过滤排重

12.3.4 资讯的召回模型

12.3.5 资讯的算法排序

12.4 资讯的重排策略及案例

12.4.1 常见的重排策略及策略的目标

12.4.2 资讯的重排策略案例

第13 章 电商个性化推送

13.1 push 的衡量

13.1.1 push 的目标与本质

13.1.2 push 的衡量指标

13.2 push 的优化方向

13.2.1 效率高

13.2.2 算法准

13.2.3 推荐好

13.2.4 展示靓

13.3 push 的推荐案例

13.3.1 新用户推荐方案

13.3.2 推荐的效果评测

林泽丰，笔名小风，某国有企业的数据中台产品负责人。UBDC全域大数据峰会“灯塔人物”，“友盟杯”数据大赛三等奖获得者，公众号“一个数据人的自留地”的课程讲师。在电商、社交、交通、直播等领域担任过产品、运营、数据等部门的负责人，有7年多的互联网从业经验。跨领域、跨部门实战经验丰富，曾从0到1搭建过企业数据中台、大数据平台、智能营销平台，擅长埋点模型设计、指标质量治理、数仓架构、数据运营等。

许秋贵，笔名阿北，贝壳找房的高级数据分析师，毕业于东北农业大学。在校期间主导开发了校园拼车等应用，帮助大学生拼车省钱出行。曾就职于百度、滴滴等互联网“大厂”，有多年数据分析经验。

陈斌，笔名小诺，某互联网“大厂”的策略产品经理，毕业于大连东软信息学院。人人都是产品经理网站的“20年度热文作者”，公众号“一个数据人的自留地”的联合创办人。先后就职于百度、小米，在搜索引擎、资讯、电商等领域从事过搜索、推荐、BI、画像、反作弊、消息触达等产品工作，涉猎范围较广，经验丰富。

陈丽媛，笔名草帽小子，自如画像数据产品经理，拥有两项发明专利。人人都是产品经理网站的专栏作家，公众号“一个数据人的自留地”联合创办人。在用户画像、数据埋点、指标体系、BI等方面具有丰富的实战经验，所著系列文章深受广大读者喜爱。

梁旭鹏，笔名大鹏，某互联网“大厂”的数据产品负责人，毕业于北京邮电大学的硕士研究生。人人都是产品经理网站的专栏作家，《数据产品经理修炼手册：从零基础到大数据产品实践》的作者，公众号“一个数据人的自留地”的创办人。在电商、内容、出行、金融等领域有近10年的大数据从业经验。

黄为伟，笔名伟仔，资深数据产品经理，金融学硕士，理学学士，公众号“一个数据人的自留地”的联合创办人。先后就职于清科集团、交通银行、小米、字节跳动，在私募、银行、信贷、财务领域从事过数据分析和数据产品的相关工作，经验丰富。

陈勃，笔名薄荷点点，某互联网“大厂”的高级数据产品经理，公众号“一个数据人的自留地”的作者。先后就职于当当网、北京中交兴路信息科技有限公司、京东物流集团，曾负责货运大数据平台、无人仓仓储大脑等数据产品，北京市科协金桥工程种子资金项目负责人。

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书籍介绍

《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》共13 章，汇集了7 位作者（来自多个大型互联网企业）的知识总结和经验分享。本书借助老汤姆、小风、阿北、小诺在某电商企业数据部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地介绍了数据中台建设与应用之路。本书以Why-What-How 的思路展开，从0 到1 介绍知识点，并重点讲述How 的过程，同时结合某个场景下的具体案例，以使读者更好地理解实操过程。

每个企业都会面临各种各样的数据问题，有数据质量的问题、数据获取效率的问题、数据应用价值的问题等。本书首先介绍数据中台的建设，确保数据的质量，为企业的数据质量体系建设提供坚实的基础；然后，进行深入业务的分析探索，介绍如何从数据分析角度更好地赋能业务发展；最后，介绍数据应用，解决数据获取效率的问题，并把一些分析思路和业务策略沉淀为数据产品，从而更好地将数据应用于业务。本书结合多个大型互联网企业的实际项目案例，让读者真正掌握数据产品经理这个新兴职业的必备技能和核心能力。

本书主要面向数据产品经理，数据分析师、数据运营人员等数据行业从业者也可以在本书中找到一些思路和方法，如了解数据的应用、掌握分析方法等。本书也可以为想转行做数据产品经理的读者提供帮助。

• 作者：猪小浅 发布时间：2012-10-10 10:07:17

  宁子适合写短篇。

• 作者：达 发布时间：2022-02-25 09:34:20

  门外汉读时跳过了“艺海生涯”一章。书中很多实操内容待我学习。

• 作者：wu 发布时间：2008-01-02 03:13:14

  Excelente lectura, entretenida y amena, acerca de las razones ocultas de los procesos que nos afectan y como la economia nos puede ayudar a conseguir un analisis mas certero de las mismas...

• 作者：MILK 发布时间：2012-01-24 00:10:25

  诸多款神经病，总有一款适合您。

• 作者：庞雨青Alice 发布时间：2020-08-01 14:27:58

  1. 作者是武大校友。2. 书中的很多描述，让我想起了自己的小学初中和高中。作者显然和我不是同一类人，但我理解她。3. 作为母亲的那个部分让我湿了眼眶，可能只有真的做了母亲，才能理解自己妈妈的想法吧。

• 作者：风凌隐 发布时间：2011-10-27 21:05:48

  喜欢傅雷的文字，更崇拜傅雷的性格---玉碎瓦全的命运早已注定，与其窝窝囊囊一辈子，还不如早早离开。叹惋之余其实更多还是钦佩啊。

• 我们应该关注什么

  作者：Kuan 发布时间：2020-05-25 10:43:04

  虽然《管理的前沿》只是一本彼得·德鲁克在80年代所撰写的专栏稿件的合集，但如果深入阅读就会发现，其水平远超报纸专栏的水平，知识点密度极大，含金量极高，论证逻辑严密又简洁。

  不可否认其预言得到了大概率的应验，然而，我们应该关注其预言的应验与否吗？我认为不是，我们应该关注的是其中的以下几个方面：一是知识点，比如如何对待企业中能力提升无望的中层管理人员？如何对待已经不再具备市场竞争力的创新产品？等等。二是其思维逻辑，如何从纷繁芜杂的经济现象、社会现象中，知道哪些现象是值得自己关注的，并将其规整、梳理，最终得到一般规律，这是一项更重要的学习技能。

• 诸位大佬的作品

  作者：曾曾·芣苢¹²¹⁷ 发布时间：2022-10-30 11:07:58

  《大数据实践之路》这本书，是由多位数据产品和分析师，根据自己的工作经验和个人总结，汇总而来。

  类似这种合著作品的例子，现在越来越普遍，优点是可以发挥所长、精心雕刻，缺点也较为明显，就是章节之间割裂感比较严重，叙述风格和笔法习惯也各有千秋。

  所以本书为了统一内容，设定了一群数据工作者在某电商企业工作的故事背景，以此为依托，展开叙述。

  不可谓不用心。

  但是对故事的把握程度，不敢妄言。

  回到书本内容本身，在副标题中已经表明内容主要分为三块：

  1、数据中台

  数据中台的主要构成有：元数据中心、数据指标中心、数仓模型中心、数据资产中心以及数据服务中心。

  对穿插内容进行详细的解剖和枚举示例，是这一部分的重点，也让数据中台部分成为全书的支撑点和核心点。

  2、数据分析

  对数据分析理论进行了比较简略的介绍。

  其亮点在于，在把数据分析按照场景划分为预测性、描述性和诊断性分析之后，对每个场景的分析步骤进行了详细的拆解。美中不足的是，尚缺乏策略性分析的场景描述，以及对各个场景的层次感把握力略显乏力。

  当然，这些都算是作为读者的我的个人见解。

  3、数据产品

  数据产品的主要构成有：BI系统、用户画像体系、电商反作弊体系、资讯个性化推荐和电商个性化推送。

  个人理解，对于BI和用户画像体系的搭建，是考察一个数据分析师基本产品能力的风向标。

  通过书本的篇幅可以看出作者和我的意见不谋而合，对画像搭建感兴趣的同学可以详细参考用户画像体系部分。

  总的来说，这本“小册子”大体框架令人满意，但是对于详略程度的拿捏做得不是很好。

  可读性：优；实用性：良。