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发表于2025-02-13
決戰大數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025
[內容簡介]
大數據時代的來臨,給當今的商業帶來瞭極大的衝擊,多數電商人無不“談大數據色變”,並呈現齣一種觀望、迷茫、手足無措的狀態。車品覺,作為一名經驗豐富的電商人,在敬畏大數據的同時,洞悉到瞭數據時代商業發展的更多契機,他創新瞭數據框架的建立和使用,重新量化瞭數據價值的指標,並挖掘瞭在無綫數據和多屏時代下商業發展的本質……在他看來,改變思維方式,即可改變數據和商業的未來。
《決戰大數據》將視角投入到“大數據實踐”的領域,對數據收集、數據化運營、運營數據、無綫數據、數據盲點和噪音、數據分類和數據價值、養數據、多屏時代等大數據應用的熱點問題做齣瞭詳細的解答,對當今的大數據進行瞭多角度思考,並提齣瞭做好“個人大數據管理”的前瞻性建議,創建瞭一個數據化運營和運營數據的閉環係統。同時,《決戰大數據》首次揭開阿裏巴巴運營數據的神秘麵紗,解密瞭其數據實踐的“混、通、曬”內三闆斧和“存、管、用”外三闆斧,對於當今的絕大多數電商企業來說十分有藉鑒意義。
《決戰大數據》是繼經典暢銷書《大數據時代》之後聚焦中國大數據實踐的重磅新作。
[編輯推薦]
大數據實踐的先行者、阿裏巴巴集團副總裁、數據委員會會長車品覺首部個人專著:擁有十幾年豐富的數據實戰經驗,並在實踐中形成瞭獨特的數據化思考方式,對電子商務未來趨勢有獨到見解,曾先後在匯豐銀行、香港電訊盈科、微軟、eBay等多傢著名跨國公司任總監。
繼《大數據時代》之後聚焦中國大數據實踐的重磅之作,引領“大數據實踐”風潮:《決戰大數據》為數據人撥開大數據時代的層層迷霧,對數據化運營和運營數據的熱點問題做瞭詳細的解答,為現代商業的發展提供瞭數據應用的前瞻性建議和商業新範本。
聚焦阿裏巴巴的大數據實踐,首次揭開阿裏巴巴運營數據的神秘麵紗:解密瞭阿裏巴巴大數據實踐的“混、通、曬”內三闆斧和“存、管、用”外三闆斧,還原最真實的阿裏巴巴。
首度提齣“數據化思考”新思維,改變思維,決勝數據化未來:作者認為大數據時代更多地改變瞭人類的思維模式,隻有掌控大數據背後真正的思維變革纔是決勝未來商業的關鍵。
洞悉大數據與個人、商業與個人的內在聯係,指齣瞭“個人大數據管理”的重要性:無論是電商管理層,還是數據分析師,每個人都要有完善的個人大數據管理模式,以避免數據收集和使用中齣現信息不對稱的斷層。
最接地氣的大數據著作,既是商業人和電商從業者的案頭必備書,也是管理層的決策寶典:作者列舉瞭大量國內領先電商和自身經曆的經典“數據分析實例”。內容深入淺齣,語言通俗易懂。對當今國內的絕大多數企業來說,更有針對性、藉鑒性、實操性,也更接地氣。
國內8大頂尖電商和投資人強力推薦,迄今為止最有重量的數據實踐之作:eBay 大中華區CEO林奕彰、唯品會創始人瀋亞、紅杉中國董事總經理劉星、 大眾點評網CEO 張濤、安客誠全球副總裁程傑、京東集團高級副總裁徐雷、 桔子水晶酒店集團創始人吳海、LinkedIn商務分析部總監張溪夢等聯袂推薦。
圖書個人所得全部捐獻給“桑珠助學”和雪謙寺重建。
湛廬文化齣品。
車品覺
國內大數據實踐先行者、數據觀察傢。現任阿裏巴巴集團商業智能部副總裁、數據委員會會長。
擁有多元化與國際化的教育背景:生於香港,在美國、英國、澳洲等地接受西方教育,曾於新南威爾士大學、斯坦福大學、INSEAD商學院及清華大學經管學院等世界一流學院進修。
擁有豐富的數據實戰經驗與獨特的數據化思維:曾先後在匯豐銀行、香港電訊盈科、微軟、易趣等多傢著名跨國公司任總監職務。對電子商務未來趨勢有獨到見解,是一名未來趨勢觀察傢和實戰型培訓師。
邏輯混亂,論證不清,既不深入也不淺齣
評分沒爆料,不可愛……
評分把做數據和與業務結閤的技巧講的很好
評分邏輯混亂,論證不清,既不深入也不淺齣
評分有經驗總結,有體會講解,不高端但實用
本书讲了什么是大数据、大数据的分类与价值,怎么通过数据的存、管、用来运营数据,怎么通过混、晒、通来做数据化运营。 优点:内容通俗易懂,可以帮助0基础的人初步建立数据思维。 缺点:点到即止,不够深入,实操性不强 适宜人群:0基础的读者可通过阅读本书,初步建立数据思...
評分有人说,成长来自于逼迫。我不这么认为。因为,绝大多数的时候,我的成长来自于“好面儿”。不知是不是东北人的缘故,还是与生俱来的好胜心。上学的时候,因为不想被老师批评,不想让妈妈在开家长会时被嘲笑,所以我很认真的当个乖学生,好好学习、好好考试。工作之后,因为不...
評分这是我读过第二本阿里高层撰写的互联网书籍,上一本是曾鸣的《智能商业》,这一次便是车品觉的《决战大数据》。虽然是2本角度完全不同的书,却都可以窥见中国顶级商业公司老板们的思考模式,同时侧面了解阿里的公司文化。但如果你想透过这两本书找到一些所谓的干货,找到一些拿...
評分作为一个初级从业者(即将毕业,工作是数据工程师),我觉得这本书里干货很少。 第一部分对于一些通用的准则讲了很多,缺乏案例的论证,也没有给出比较好的解决办法。 比如P13谈到数据的断层问题,OK,我知道这是问题,工作中也会碰到,那么该怎么解决? 作者完全没讲!这不就...
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