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| 編輯推薦： |
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1.揭秘平台流量机制的构建角度与构建过程，针对性地解决互联网数据从业者面临的棘手问题；
2.常用工具 案例分析，掌握数据分析手段以及运营思维和方法论，通过数据分析实现高质量运营； 3.详细介绍互联网数据分析师所应具备的基础思维方式和方法论，利用数据分析方法更具创造性地做业务探索和求解开放性问题； 4.本书适合数据分析师、产品经理和运营经理阅读。 |
| 內容簡介： |
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本书通过10个第一现场的案例故事，揭秘平台流量机制的构建角度与构建过程，针对性地解决互联网数据从业者面临的棘手问题，包含触达用户、提升产品体验、优化内容生态等重要运营命题的思维方式和应用方法。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk 全书分为3个部分，共17章。第1部分（第1～7章）为工具篇，详细介绍互联网数据分析师所应具备的基础思维方式和方法论，互联网产品的业务概念、核心问题、业务目标的衡量手段，以及数据采集规范、常用的量化研究和数据分析手段，并着重介绍与产品策略息息相关的AB实验，包括AB实验操作手册及其在不同条件下的应用经验；第2部分（第8～13章）为实战篇，每章均设置了一个发生在不同领域的互联网公司的实战场景，每一个场景发生的故事都是有代表性的案例，涉及一个互联网人的常见困境，读者可以跟着故事主角一起抽丝剥茧，找到困境的产生原因和解决方案，并且掌握相对确定的数据分析方法，包括指标异动查询和系统性危机甄别、各类用户的留存优化、用户路径分析和业务ROI测算等；第3部分（第14～17章）为进阶篇，讲述如何利用数据分析方法更具创造性地做业务探索和求解开放性问题，包括内容生态研究、裂变设计、竞争分析和心理量表的新用法。 本书适合数据分析师、产品经理和运营经理阅读。 |
| 關於作者： |
| 棠亦，互联网头部企业近10年工作经验，曾任数据分析部门负责人、业务线运营总监。在任职期间推动以数据为依据的创新性策略，带领数据团队成为大企业商业决策的核心。从业期间实操两个“日活”亿级产品的起量工作，孵化多个有社会影响力的创新项目。 |
| 目錄： |
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第一部分 工具篇
第1章 像牛顿一样审题—互联网产品的基本题型和解题套路 / 14 1.1 步骤1：明确解题目的 / 14 1.1.1 牛顿设问法 / 14 1.1.2 巴斯德象限 / 16 1.2 步骤2：变量选取和抽象 / 18 1.3 步骤3：建立数学模型 / 20 1.4 步骤4：发展和应用 / 21 第2章 轻轻念出“开锁咒”—解题前的概念准备 / 23 2.1 从业务角度归类行业术语 / 24 2.2 与财务强相关的术语 / 27 2.3 根植于不同商业模式的术语 / 28 第3章 丈量万物的决心—指标体系设计 / 31 3.1 指标体系的设计原则 / 32 3.1.1 MECE原则 / 32 3.1.2 有主次可拆解原则 / 34 3.1.3 测量工具的可靠性原则 / 35 3.2 指标体系经典模型 / 38 3.2.1 内容平台模式的复式记账模型 / 38 3.2.2 互动模块的点线模型 / 40 3.2.3 工具和商业化模块的漏斗模型 / 42 第4章 安乐椅侦探的好助手—数据采集和整理 / 44 4.1 数据采集 / 44 4.1.1 数据采集的世界观 / 44 4.1.2 数据采集的基本手段 / 46 4.1.3 个人信息安全原则 / 47 4.1.4 埋点设计的4W1H规范 / 48 4.2 数据整理 / 49 4.3 数据表结构 / 50 4.4 应用场景 / 55 第5章 快速捕捉重点—理解关键变量间的关系 / 57 5.1 假设检验和显著性判定 / 58 5.1.1 假设检验 / 58 5.1.2 显著性 / 60 5.2 相关性衡量 / 61 5.3 回归分析 / 64 第6章 产品人最好的朋友—AB实验操作手册 / 67 6.1 实验准备 / 69 6.1.1 设计实验 / 69 6.1.2 计算样本量 / 70 6.2 开始实验 / 73 6.3 回收实验 / 75 6.4 关于AB实验的反思 / 78 第7章 不要被表象蒙骗—AB实验“避坑”指南 / 80 7.1 “辅助线”型实验 / 81 7.1.1 父子实验 / 81 7.1.2 反转实验 / 82 7.2 复杂AB实验 / 83 7.2.1 双边市场实验 / 84 7.2.2 社交网络实验 / 85 7.3 AB实验常见误区 / 88 第二部分 实战篇 第8章 像探案一样洞悉异常—指标异动 / 91 8.1 不存在的案件—造成虚假异动的原因 / 92 8.2 搜寻隐秘的角落—维度拆分和辛普森悖论 / 94 8.3 拆解作案手段—深入具体业务场景 / 99 8.4 侦探的独白—新洞见和新工具 / 102 第9章 罗马不是一日垮掉的—发现系统性危机 / 106 9.1 无因的恐惧—用户怎么不增长了 / 106 9.2 进行“断代”处理—同期群分析 / 108 9.3 历史照亮未来—用同期群思维估计产品演进 / 110 第10章 初来乍到请多指教—新用户留存优化 / 116 10.1 “装修”过时了—新用户不再买账 / 117 10.2 “装修”选址—新用户的兴趣点与方案分析 / 117 10.3 制定“施工”方案第1步—硬装和软装设计 / 119 10.4 制定“施工”方案第2步—窗口期定位 / 121 10.5 开始施工—上线优化方案 / 123 10.6 来时莫徘徊—让用户介绍自己 / 124 第11章 唤醒沉睡的人—流失和低活策略 / 127 11.1 用户在悄悄沉睡—发现和界定流失问题 / 127 11.1.1 根据活跃度变化划定流失用户 / 128 11.1.2 根据画像角色划定流失用户 / 129 11.1.3 确定优先唤醒用户 / 131 11.2 找到困意的源头—从动机出发改善流失 / 131 11.2.1 针对刚性低活-围观型用户的策略 / 132 11.2.2 针对摩擦性失活-打投打赏型用户的策略 / 134 第12章 小径分叉的园区—路径分析 / 136 12.1 “阵地战”打响—抵御产品“粉圈化” / 138 12.2 找到得分点—定位用户关键动作 / 139 12.3 画面回放和技术分析—围绕关键动作的路径分析 / 141 12.3.1 优化课程简介转化率 / 142 12.3.2 优化购课率 / 145 第13章 不忘初心，把账算清—如何计算ROI / 149 13.1 前途不明的新点子 / 149 13.2 铺开账本—评估损益的基本步骤 / 151 13.3 放大最佳收益点—圈定重点运营对象 / 152 13.4 大胆假设，小心求证—ROI测算和预估 / 154 第三部分 进阶篇 第14章 论科学拔苗助长—内容生态研究 / 160 14.1 信息茧房是否存在 / 160 14.2 量化内容生态的多样性 / 164 第15章 制造一个瀑布—裂变活动的影响因素 / 168 15.1 制造瀑布—设计裂变的重要环节 / 168 15.2 瀑布受阻—裂变卡点分析 / 175 15.3 攻入堡垒—个性化裂变 / 177 第16章 我们的“友商”在干什么—竞争分析 / 180 16.1 被动出击—揣摩竞品的敌对行为 / 180 16.2 全面防御—因地制宜的竞争策略 / 184 第17章 大数据时代也离不开问卷—心理量表的新用法 / 190 17.1 用户抑郁了吗—产品需关注的道德风险 / 190 17.2 焦虑的抗焦虑项目组—巧妙向用户提问 / 192 17.3 实证和心证的交汇—定性和定量分析相结合 / 194 17.4 灵魂工程启动—固化心理分析工具 / 195 |
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