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《数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践》电子书封面

数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践

  • 发布时间:2019年10月23日 11:58:35
  • 作者:梁旭鹏
  • 大小:51 MB
  • 类别:大数据产品电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:9.8

    数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践 PDF 超清版

      给大家带来的一篇关于大数据产品相关的电子书资源,介绍了关于数据、产品经理、大数据产品方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小51 MB,梁旭鹏编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.1。

      内容介绍

      数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践 PDF

      《数据产品经理修炼手册——从零基础到大数据产品实践》共 8 章,全方位和详细地详细介绍了统计数据产品运营的日常事务、必须的基本知识和常见的统计分析方法,也详细介绍了数据仓库的基础理论与运用,及其大数据分析系统、用户行为分析服务平台、AB 试验服务平台等统计数据商品的基本建设,*后详细介绍了统计数据商品在每个业务范围中的运用。从基本知识到新项目升阶,《统计数据产品运营修炼手册——从初学者到互联网大数据商品实践活动》內容充足融合业务流程实践活动,剥掉统计数据产品运营的神密面具。

      《数据产品经理修炼手册——从零基础到大数据产品实践活动》解读了统计数据商品行业的术与道,并不是泛泛地讲表格设计方案,只是更侧重于商品逻辑性和 设计理念,详尽地详细介绍了统计数据产品运营的核心竞争力、必需专业技能及其商品实践活动。在各大互联网技术 企业互联网大数据新项目基本上,这书详尽地叙述了统计数据产品运营的成长过程。

      《数据产品经理修炼手册——从初学者到互联网大数据商品实践活动》适用将要从业统计数据商品工作中的新手,另外也适用早已在统计数据商品行业工作中 3 年 之内的统计数据产品运营,这书合适做为统计数据产品运营的第1这书。

      目录

      • 第1章 初识数据产品经理
      • 1.1 为什么要有数据产品经理
      • 1.1.1 大数据行业现状
      • 1.1.2 数据产品经理的前世今生
      • 1.2 数据产品经理的日常工作
      • 1.2.1 一切从业务出发
      • 1.2.2 离不开的产品原型与需求文档
      • 1.2.3 与研发工程师做朋友
      • 1.2.4 多和用户聊聊
      • 1.3 数据产品经理的思维方式
      • 1.3.1 归纳与演绎思维
      • 1.3.2 数据思维
      • 1.3.3 用户思维
      • 1.3.4 产品思维
      • 1.3.5 工程思维
      • 1.3.6 其他一些思维方式和方法论
      • 第2章 数据产品经理基础知识
      • 2.1 数据产品经理常用的工具
      • 2.1.1 玩转Excel
      • 2.1.2 数据产品经理怎能不会SQL
      • 2.1.3 掌握一些R相关知识
      • 2.1.4 产品原型工具
      • 2.2 产品需求管理
      • 2.2.1 需求来源与需求判断
      • 2.2.2 产品需求池管理
      • 2.2.3 从需求跟进到需求落地
      • 2.3 软实力
      • 2.3.1 快速成长的能力
      • 2.3.2 沟通表达的能力
      • 2.3.3 推动项目的能力
      • 2.3.4 数据感知的能力
      • 第3章 数据分析思维与实践
      • 3.1 数据产品经理和数据分析师的区别
      • 3.1.1 数据产品经理和数据分析师的岗位职责与岗位要求
      • 3.1.2 数据产品经理和数据分析师需要具备的素质
      • 3.2 数据产品经理常用的分析方法
      • 3.2.1 常规分析
      • 3.2.2 统计模型分析
      • 3.2.3 自建模型分析
      • 3.3 应用实例
      • 3.3.1 商城积分与DAU的关联分析
      • 3.3.2 基于时间序列预测订单量
      • 第4章 数据仓库理论与应用
      • 4.1 了解大数据基础Hadoop
      • 4.1.1 Hadoop三驾马车
      • 4.1.2 其他常用工具
      • 4.2 大数据平台层级结构
      • 4.2.1 ODS层
      • 4.2.2 数据仓库
      • 4.2.3 数据的应用
      • 4.3 数据埋点
      • 4.3.1 埋点方式
      • 4.3.2 埋点事件
      • 4.3.3 数据埋点实例
      • 4.4 指标字典
      • 4.4.1 指标字典的基本概念
      • 4.4.2 指标定义的规范
      • 4.5 数据管理系统
      • 4.5.1 数据质量的重要性
      • 4.5.2 数据管理系统的质量检测
      • 4.5.3 数据管理系统的功能
      • 第5章 大数据分析平台实践
      • 5.1 大数据分析平台的前世今生
      • 5.1.1 大数据分析平台构建的背景
      • 5.1.2 企业实现大数据分析平台的方式
      • 5.2 大数据分析平台应用实战
      • 5.2.1 可拓展的报表分析平台
      • 5.2.2 自助式分析平台
      • 5.2.3 智能化分析平台
      • 5.2.4 业务场景分析平台
      • 5.3 移动端大数据分析平台
      • 5.3.1 如何选择移动端
      • 5.3.2 移动端大数据分析平台实战
      • 5.4 大数据分析平台走进传统行业
      • 第6章 用户行为分析平台实践
      • 6.1 用户行为分析平台的前世今生
      • 6.1.1 用户行为分析平台的背景
      • 6.1.2 用户行为分析平台的应用场景
      • 6.2 用户行为分析平台的功能
      • 6.2.1 事件分析
      • 6.2.2 留存分析
      • 6.2.3 转化分析
      • 6.2.4 用户分群
      • 6.2.5 用户行为细查
      • 6.2.6 用户行为路径分析
      • 6.2.7 其他功能
      • 6.3 用户行为分析平台的迭代方向
      • 第7章 AB实验平台
      • 7.1 AB实验平台的背景
      • 7.1.1 为什么需要AB实验平台
      • 7.1.2 AB实验平台的应用场景
      • 7.2 AB实验平台的实战
      • 7.2.1 创建实验的流程
      • 7.2.2 相关概念
      • 7.2.3 实验分流
      • 7.2.4 实验数据统计
      • 7.2.5 实验上线与报警
      • 7.2.6 波动分析工具
      • 7.3 AB实验设计方法
      • 7.4 AB实验平台的应用实例
      • 第8章 大数据产品在各个领域中的应用
      • 8.1 大数据产品在电商领域中的应用
      • 8.1.1 大数据精准营销
      • 8.1.2 购物行为与销量预测
      • 8.2 大数据产品在汽车领域中的应用
      • 8.2.1 汽车细分领域的用户画像
      • 8.2.2 为汽车品牌商寻找与品牌匹配的自媒体
      • 8.3 大数据产品在游戏领域中的应用
      • 8.3.1 大数据产品在游戏行业中的重要性
      • 8.3.2 游戏行业在不同场景下的数据产品需求
      • 8.3.3 游戏领域的数据产品介绍
      • 8.4 大数据产品在内容领域中的应用
      • 8.4.1 内容产品及行业简介
      • 8.4.2 传统编辑对内容领域中数据的应用
      • 8.4.3 大数据在自媒体领域中的应用
      • 8.4.4 自媒体用户画像数据的应用
      • 8.4.5 用户消费内容漏斗分析
      • 8.4.6 视频类内容数据的应用
      • 8.4.7 内容时代我们还能用数据做些什么
      • 8.5 大数据产品在交通领域中的应用
      • 8.5.1 地图可视化在交通领域中的应用
      • 8.5.2 交通大数据助力城市规划

      学习笔记

      phpexcel导入excel处理大数据(实例讲解)

      先下载对应phpExcel 的包就行了https://github.com/PHPOffice/PHPExcel 下载完成 把那个Classes 这个文件夹里面的 文件跟文件夹拿出来就好了。 直接写到PHPExcel 这个文件里面的。调用很简单。引入phpExcel 这个类传递对应的excel 文件的路径就好了 现在上传到指定的目录,然后加载上传的excel文件读取这里读取是的时候不转换数组了。注意:是Sheet可以多个读取,php上传值要设置大,上传超时要设置长。 header('Content-type: text/html; charset=utf-8'); //设置页面编码require_once 'phpexcel.class.php'; //引入文件require_once 'PHPExcel/IOFactory.php'; //引入文件require_once 'PHPExcel/Reader/Excel2007.php'; //引入文件$uploadfile = $_FILES['select_file']['tmp_name']; //获取……

      Python如何处理大数据?3个技巧效率提升攻略(推荐)

      如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?不用在线等,给几个错误示范:有人用multiprocessing 处理,但是效率非常低。于是,有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关,不会报错,报错代表程序本身出现问题了~ 所以,为什么用python处理大文件总有效率问题? 如果工作需要,立刻处理一个大文件,你需要注意两点: 01、大型文件的读取效率 面对100w行的大型数据,经过测试各种文件读取方式,得出结论: with open(filename,"rb") as f: for fLine in f: pass 方式最快,100w行全遍历2.7秒。 基本满足中大型文……

      Navicat中导入mysql大数据时出错解决方法

      Navicat 自己到处的数据,导入时出现无法导入的情况。 最后选择利用MySQL命令导入方式完成数据导入 用到命令 use 快捷方式 \u source 快捷方式 \. 快捷方式可以通过help查询 mysql\u dataname mysql\. d:\mysql\dataname.sql 导入时碰到问题及解决方法 导入时中文乱码 解决方法: 在用Navicat导出时用的是UTF8编码,导入时MySQL用自己默认的编码方式导入,中文产生了乱码 用命令查询 mysqlshow variables like '%char%'; 查询看到编码是gbk 然后查到的全部用 mysqlset character_set_results=utf8; mysqlset .....(类同都修改成utf8) 再次执行导入,OK!编码正常,成功导入。 ……

      Python实现的大数据分析操作系统日志功能示例

      本文实例讲述了Python实现的大数据分析操作系统日志功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 1、大文件切分 import osimport os.pathimport timedef FileSplit(sourceFile, targetFolder): if not os.path.isfile(sourceFile): print(sourceFile, ' does not exist.') return if not os.path.isdir(targetFolder): os.mkdir(targetFolder) tempData = [] number = 1000 fileNum = 1 linesRead = 0 with open(sourceFile, 'r') as srcFile: dataLine = srcFile.readline().strip() while dataLine: for i in range(number): tempData.append(dataLine) dataLine = srcFile.readline() if not dataLine: break desFile = os.path.join(targetFolder, sourceFile[0:-4] + str(fileNum) + '.txt') with open(desFile, 'a+') as f: f.writelines(tempData) tempData = [] fileNum = fileNum + 1if __name_……

      以上就是本次介绍的大数据产品电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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