Данданг Менеджер по продукту данных: Решения и анализ примеров Компьютерные сети Другие компьютерные сети Книги Пресса о машиностроении Подлинные книги
Цена: 1 638руб. (¥77.5)
Артикул: 694776193624
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:当当网官方旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥34719руб.
¥70.841 497руб.
¥84.51 786руб.
¥16.8355руб.
(1) Авторы имеют богатый опыт: все авторы имеют многолетний опыт работы в области данных и продуктов, и многие авторы в настоящее время или работали в крупных производителях, таких как Alibaba, Xiaomi и Xiaomi.(2) Широкий отраслевой охват. Предоставляйте решения для продуктов данных и тематические исследования почти для 10 отраслей, включая электронную коммерцию, розничную торговлю, быстрые продажи, игры, видео, безопасность, финансы и рекламу.
(3) Случаи яркие и подробные: каждый случай подробно описан на основе предыстории проекта, разработки схемы, процесса реализации, резюме и размышлений и т. д. с четкими уровнями и четкими ссылками.
об автореПредисловие
Построение данных детали
Глава 1. Создание автоматизированной платформы анализа данных 002
1.1 Проблемы и текущая ситуация 002
1.1.1 Управление проектом 003
1.1.2 Дублирование работы 003
1.1.3 Рабочий процесс 004
1.1.4 Доставка данных 005
1.1.5 Резюме 006
1.2 Анализ требований 006
1.2.1 Обзор процесса 006
1.2.2 Требователь данных 007
1.2.3 Аналитик данных 008
1.2.4 Менеджер по продукту 008
1.2.5 Разработчик 008
1.2.6 Резюме 008
1.3 Конструкция платформы 009
1.3.1 Функциональная архитектура 009
1.3.2 Форма запроса данных 009
1.3.3 Лист анализа данных 011
1.3.4 Процесс анализа данных 014
1.3.5 Источник данных 017
1.3.6 Стыковка хранилища данных 018
1.3.7 Управление нижней таблицей 019
1.3.8 Исследование данных 019
1.3.9 Автоматическое планирование задач 021
1.3.10 Доставка данных 024
1.3.11 Система учетных записей 024
1.3.12 Резюме 025
1.4 Вопросы и ответы по проекту 025
1.4.1 Кто является претендентом025
1.4.2 Какие области тратят больше энергии026
1.4.3 Какими навыками необходимо овладеть продакт-менеджерам данного проекта026
1.4.4 Как сбалансировать затраты и выгоды026
Глава 2 Сценарии применения, рабочий процесс и анализ случаев точек захоронения данных 028
2.1 Сценарии применения точки захоронения данных 028
2.1.1 Роль точек захоронения данных 029
2.1.2 Классификация точек захоронения серверных данных 029
2.2 Рабочий процесс точки захоронения данных 030
2.2.1 Блок-схема точки захоронения данных 030
2.2.2 Ежедневный процесс захоронения данных 033
2.2.3 Распространенные проблемы и меры противодействия при работе по сокрытию данных 034
2.3 Практический пример скрытого спроса 036
2.3.1 Расположение ямы бизнес-линии 036
2.3.2 Скриншот карьера бизнес-линии 036
2.3.3 Подводные камни страницы 036
2.3.4 Время онлайн 037
2.3.5 Временной этап планирования спроса 038
2.3.6 Протокол испытаний скрытой точки 038
2.3.7 Онлайн-объявление?038
2.3.8 Инструкции по онлайн-приемке 039
2.3.9 Отчет о результатах приемки 039
2.4 Образцы спецификации скрытой точки и тестовые образцы 039
2.4.1 Пояснение примеров скрытых точек воздействия и скрытых кликов в Приложении 040
2.4.2 Этот тест воздействия и щелчка 040
2.5 Точки захоронения“Семисимвольная формула”048
Часть 2. Маркетинг данных
Глава 3. Как промежуточный уровень обработки данных и бизнеса расширяет возможности автоматизированного маркетинга 052
3.1 Причины и общий подход к нашему автоматизированному маркетингу 053
3.2 Методика: Пользовательская операционная система 053
3.3 Функциональная архитектура продукта 055
3.4 Центр обработки данных предоставляет услуги передачи данных для маркетинговой стороны057
3.5 Модуль 1: Автоматизация маркетинга 058
3.6 Модуль 2: Управление онлайн-мероприятиями 062
Глава 4 Создание и коммерческое применение платформы больших данных в сфере розничной торговли 068
4.1 Фон платформы 069
4.2 Основная ценность платформы 070
4.3 Процесс внедрения платформы 071
4.3.1 Подготовка данных 073
4.3.2 Анализ данных и моделирование 077
4.3.3 Примеры сценариев коммерческого применения 090
4.4 Краткое описание методов работы менеджера по продукту 097
Глава 5. Большие данные общественного мнения помогают точному маркетингу 099
5.1 ?Значение платформы больших данных общественного мнения099
5.2 Реализация продукта 100
5.2.1 История исследований и разработок 101
5.2.2 Проектирование бизнес-архитектуры платформы 102
5.2.3 Процесс цифровизации бизнеса 104
5.2.4 Приватизированное размещение 117
5.3 Коммерческое применение продукта 122
5.3.1 Большие данные поддерживают весь процесс инновационной продукции 123
5.3.2 Точки взаимодействия с потребительскими товарами, охватывающие всю сеть 124
5.3.3 Мониторинг эффективности маркетинга 128
5.3.4 Создание активов бренда 129
5.3.5 Мониторинг электронной коммерции (продажи и общественное мнение) 130
5.3.6 Портреты ключевых клиентов канала 131
5.4 Коммерческая ценность точного маркетинга больших данных общественного мнения 131
Глава 6. Использование социального взаимодействия для принятия деловых решений 135
6.1 Определение и коммерческая ценность социального прослушивания 136
6.1.1 Определение социального прослушивания 136
6.1.2 Бизнес-ценность социального прослушивания 137
6.2 Как проводить социальное прослушивание 142
6.2.1 Определение бизнес-целей 142
6.2.2 Определение источников данных 143
6.2.3 Выбор подходящего инструмента 144
6.2.4 Преобразование результатов анализа в ценную бизнес-информацию 144
6.3 Случай: сбор данных Cadillac из уст в уста 145
6.3.1 Сбор данных 146
6.3.2 Цель анализа 147
6.3.3 Характеристики и классификация данных 147
6.3.4 Анализ целей покупки автомобиля потребителями 149
6.3.5 Понять типичные темы, на которые потребители обращают внимание 151
6.3.6 Выявление областей для улучшения на основе негативных отзывов потребителей 154
6.3.7 Выясните важные факторы, которые влияют на покупку автомобилей потребителями 155
6.3.8 Анализ интересов потребителей на основе данных 157
6.3.9 Анализ тона бренда на основе контента 161
6.4 Общая идея продуктовых решений для социального прослушивания 165
6.4.1 Источники сбора данных165
6.4.2 Система бизнес-классификации 166
6.4.3 Статистический анализ и добыча полезных ископаемых 170
6.4.4 Визуальное представление 170
6.5 Отступление: соответствующие навыки менеджеров по продуктам данных 172
6.5.1 Роль менеджера продукта в этом проекте 172
6.5.2 Какими навыками должен обладать менеджер продукта данного проекта173
Глава 7. Методы анализа продукции 174
7.1 Обзор анализа продукта 174
7.2 Цели анализа продукции 175
7.3 Основные звенья анализа продукции 175
7.3.1 Контакт 176
7.3.2 Сохранить 178
7.3.3 Введите 181
7.4 Соответствующие отделы анализа продукции 183
Глава 8 Ключевые проблемы и решения для коммерциализации игр 185
8.1 Могут ли быть достигнуты как опыт, так и возможности коммерциализации186
8.1.1 Что такое хорошая игра186
8.1.2 Бизнес-модель мобильных игр 186
8.1.3 Поиск точки баланса с помощью платформы данных 187
8.2 Общие ключевые проблемы в процессе коммерциализации игр 188
8.2.1 Основные проблемы рекомендации 188 подарочной упаковки
8.2.2 Модель прибыли от покупок в приложении
......Эта книга может помочь читателям быстро освоить практические возможности продуктов данных и проектов обработки данных. Содержание книги организовано в виде кейсов, в которых основное внимание уделяется трем основным темам: построению данных, маркетингу данных и управлению данными. Он использует 14 комплексных примеров для полного воспроизведения и углубленного анализа, предоставляя прямые справочные решения для информационных продуктов почти в 10 отраслях. Эти решения применимы и в других отраслях. Каждый случай подробно описан с учетом аспектов предыстории проекта, разработки схемы, процесса реализации, резюме и анализа, с четкими уровнями и сильными ссылками. Всего в книге 14 глав, разделенных на три части: построение данных, маркетинг данных и хранение данных. Часть 1. Построение данных (главы 1–2). Построение данных является основой работы с данными и ключом к их ценности.Хорошее построение данных может снизить стоимость разработки приложений обработки данных и повысить эффективность пользователей данных. Эта часть содержит две главы, в которых рассказывается о создании автоматизированной платформы анализа данных и рабочем процессе захоронения данных.Часть 2. Маркетинг данных (главы 3–9). Маркетинг — это основа бизнеса каждой компании, и хорошая платформа для маркетинга данных оказывает большую помощь в маркетинге.В этом разделе в основном рассказывается о том, как использовать платформы данных среднего уровня и больших данных для помощи в маркетинге, как использовать социальное внимание для принятия бизнес-решений, а также основное внимание уделяется анализу проектов в сфере финансов, розничной торговли, FMCG, автомобилей, игр и других отраслей, которые имеют высокую справочную ценность.Кроме того, также представлены методы товарного анализа и практика работы с данными начинающих компаний.Часть третья: Управление данными (главы 10–14) Менеджеры по продуктам обработки данных могут войти в каждый отдел компании, чтобы стимулировать развитие бизнеса отдела и стать ядром и движущей силой деятельности компании.К примерам, представленным в этом разделе, относятся обработка голосовых данных и коммерческие приложения, цифровые решения для обеспечения безопасности онлайн-заказов, интеллектуальные видеопродукты в сфере интеллектуальной безопасности, применение технологий искусственного интеллекта на видеоплатформах, а также ценность менеджеров по продуктам данных в рекомендациях.Все эти случаи относятся к сфере информационных продуктов.——В категории стратегических продуктов некоторые случаи в основном реализуются с использованием технологий искусственного интеллекта.............
