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《数据分析思维：产品经理的成长笔记计算机与互联网》[20M]百度网盘|亲测有效|pdf下载

  • 数据分析思维：产品经理的成长笔记计算机与互联网

  • 出版社:互动出版网图书专营店
  • 出版时间:2017-10
  • 热度:9450
  • 上架时间:2024-06-30 09:08:33
  • 价格:0.0
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内容介绍

 书[0名0]：  (正版特价)数据分析思维：产[0品0][纟巠]理的成长笔记|230904
 图书定价：  79元
 图书作者：  黄伟豪
 出版社：  [1机1]械工业出版社
 出版日期：  2017-10-01 00:00:00
 ISBN号：  9787111579960
 开本：  16开
 页数：  0
 版次：  1-1
 作者简介
黄伟豪，人称“萌[0大0]叔”，建设银行广州电子银行研发中心的数据分析师与产[0品0][纟巠]理，平时负责的工作是通过分析一[0大0]堆的数据、体验[亲斤]产[0品0]后，寻找这些行为数据中所蕴含的[0商0][1机1]与风险。为建设银行服务了14年，参与了建总行[亲斤]一代数据应用项目的建设，并且在广州电子银行研发中心负责研究数据。[纟巠]历了这么多的变化之后，除了作者自己数据分析技能精进[扌是]升之外，他的心态也发生了很[0大0]变化。这本书从某种意义上讲算是他的成长笔记。
 内容简介
本书通过作者在金融[令页]域的数据分析应用实践，介绍了作者在应用数据创造价值方[mian]的一些方[0法0]和思考。全书共分为7章，[0第0]1章介绍了作者为何[0会0]踏上数据分析的道路，以及作者在生活、[0学0]习和工作实践中形成的特有的“数据”价值观。[0第0]2章讲解在工作和[0学0]习中，如何养成良[女子]习惯的方[0法0]。[0第0]3章针对产[0品0]设计与数据分析如何结合进行了介绍。[0第0]4章重点介绍在数据分析中[0会0]遇到的种种“陷阱”以及如何多维度思考以避免陷入这些“陷阱”。[0第0]5章用一些与数据相关的小故事来说明跨界看问题的重要性。[0第0]6章讲的是工作和生活中的数据分析案例。[0第0]7章是关于作者对[0当0]下一些流行趋势的看[0法0]。
 目录

前言
[0第0]1章 开启数据分析之路 1
1.1 我的数据分析之路，从一个善良的动[1机1]开始 2
1.1.1 数据分析的过程 3
1.1.2 数据分析案例背后的方[0法0]论 4
1.2 理解[0大0]脑并善用它 5
1.2.1 分享[0大0]脑的一些[0知0]识 6
1.2.2 9条用脑定律 6
1.3 番茄工作[0法0] 9
1.3.1 番茄工作[0法0]的原理与演化 9
1.3.2 番茄工作[0法0]的[*]作 10
1.4 保持正念 12
1.4.1 正念，从洗碗说起 13
1.4.2 正念就是吃橘子 14
1.4.3 正念的哲[0学0]故事 14
1.5 阅读 17
1.5.1 认识阅读障碍 18
1.5.2 阅读的层次、方[0法0]和技巧 18
1.5.3 阅读工具的分析 21
1.5.4 阅读的选择 22
1.5.5 阅读习惯是可以养成的 23
1.6 [0学0]习 23
1.6.1 [0学0]习之道 25
1.6.2 [0学0]习的注意事项 27
1.7 演讲 29
1.7.1 为什么害怕演讲 29
1.7.2 演讲的技巧 30
1.8 写作 32
1.8.1 坚持才有[扌是]升 32
1.8.2 写作感悟 33
1.9 幸福方[0法0]论 34
1.9.1 关于幸福的定义 35
1.9.2 一项关于幸福的研究 36
1.9.3 幸福是一种能力 36
1.9.4 我的幸福观 37
1.10 把压力[0当0]朋友 38
1.10.1 生物[0学0]角度看压力 38
1.10.2 正确看待压力的[女子]处 39
1.11 热情与平静 40
1.11.1 热情：PASSION 41
1.11.2 平静：PEACE 42
1.12 人生方程式 42
[0第0]2章 数据分析习惯的养成 45
2.1 习惯 46
2.2 工作整理术 49
2.2.1 6个工作原理 49
2.2.2 6个工作整理术 51
2.3 量化自我与自我分析 53
2.4 游戏方[0法0]论 56
2.4.1 游戏对[0大0]脑的7种激励方式 57
2.4.2 通过游戏总结工作方[0法0]论 59
2.5 用数据分析引导营销行为 59
2.6 发现数据中蕴含的地理信息 61
2.7 用数据解决客户的痛点 63
2.8 怎样[0当0]个称职的教练 66
2.8.1 教练的两项[1主1]要工作 67
2.8.2 用GROW模型生成有效问题 67
2.9 教徒弟的“守、破、离”之道 69
2.9.1 守、破、离 70
2.9.2 我教的[0第0]一个徒弟 70
2.9.3 我教的[0第0]二个徒弟 71
2.9.4 教徒弟的心得 72
2.10 在企业里分享[0知0]识的[女子]处 73
[0第0]3章 产[0品0]与数据分析 75
3.1 数据分析与产[0品0]设计 76
3.1.1 产[0品0]的发展历程 77
3.1.2 是否需要克制产[0品0]创[亲斤] 77
3.1.3 数据分析能否在产[0品0]的设计中发挥作用 78
3.2 产[0品0]的功能很多，用的人有多少 79
3.3 设计心理[0学0] 82
3.3.1 一个成功的设计需要[纟巠]历五[6]次的尝试吗？ 82
3.3.2 设计[z1u1i]重要的原则 83
3.3.3 数据，在设计者与用户间建立一座桥梁 84
3.4 数据实验 84
3.4.1 为什么企业需要数据实验 84
3.4.2 企业运营需要数据实验 86
3.5 心理[0学0]、数据分析与产[0品0]营销的结合 87
3.5.1 案例：对手[1机1]银行[亲斤]签约客户的引导 87
3.5.2 案例：[0优0]惠活动的告[0知0]方式 89
3.6 产[0品0]与数据创[亲斤] 90
3.6.1 案例：信用卡与手[1机1]银行结合[扌是]升两种产[0品0]的客户黏性 91
3.6.2 案例：使用手[1机1]银行的个人贷款客户，逾期比例低 92
3.7 [扌是]出[女子]问题 94
3.8 招募产[0品0]的体验客户 95
3.9 预售产[0品0]的体验与数据分析 96
3.9.1 预售过程的数据分析 98
3.9.2 OODA循环迭代 101
[0第0]4章 数据的那些“坑” 102
4.1 一次引发“失控”的数据分析 103
4.2 幸存者偏差 107
4.3 理性的无[0知0] 109
4.4 “数据造[jia]” 110
4.4.1 孙膑的“[jia]数据” 111
4.4.2 诸葛亮的“灶数”坑人 112
4.5 猫和老鼠的数据攻防战 113
4.6 数据分析中的陷阱与破解之道 115
4.6.1 数据图的陷阱 115
4.6.2 “标准化”的陷阱 116
4.6.3 破解陷阱之道 116
4.7 [0当0]数据分析遇上数据安全和隐私 117
4.8 从简单到复杂 118
4.9 被忽视的数据分析人才体系建设 120
4.9.1 企业应用数据的三个“坑” 120
4.9.2 业界的数据分析人才架构设置 120
4.9.3 除了KPI，更需要KWI与“集智平台” 121
4.10 数据分析的正确打开方式 124
4.10.1 思考数据分析的初衷与后续行动 124
4.10.2 多维度思考，寻找“沉默样本”，不被数据欺骗 125
4.10.3 比任何人都重视数据安全和用户的隐私 125
4.10.4 站在听众的角度思考你的数据分析结果 126
4.10.5 重视数据分析人才的培养 126
[0第0]5章 跨界，从另一个维度看问题 127
5.1 跨界这[亻牛]事 128
5.2 我“不务正业”的故事 130
5.2.1 [0学0]习和实践Flash的心得 131
5.2.2 Flash的没落 132
5.2.3 [0学0]习的技能还在 133
5.3 星座到底靠不靠谱 134
5.3.1 [0第0]一次关于星座的分析 135
5.3.2 我对星座的数据分析 136
5.3.3 我对星座的[jia]设 139
5.4 一个司令员的“数据分析” 140
5.5 [0当0]数据遇上情感 142
5.5.1 什么是数据做不了的 142
5.5.2 我对数据的理解与情感 144
5.6 《点球成金》中的数据感悟 144
5.6.1 电影的场景一：关于选择 146
5.6.2 电影的场景二：关于变革 146
5.6.3 电影的场景三：关于时[1机1] 146
5.6.4 电影的故事背景 147
5.6.5 电影给我的启示 147
5.7 正确预测的副作用 148
5.7.1 《少数派报告》 149
5.7.2 《星球[0大0]战》 149
5.7.3 “测罪系统”与阿纳金“预测”给我的启发 150
[0第0]6章 工作与生活离不开数据分析 151
6.1 用数据分析的方[0法0]减肥 152
6.1.1 关注数据 152
6.1.2 改变膳食 154
6.1.3 坚持运动 155
6.2 运营自己的公众号 156
6.3 一个谐音数字的分析可以用来营销 162
6.4 选择的陷阱 165
6.5 出生人口的数据分析 167
6.6 基于数据分析探索[0大0][0学0]生的金融需求 170
6.6.1 [0大0][0学0]生的社交需求 172
6.6.2 [0大0][0学0]生的网购需求 173
6.6.3 [0大0][0学0]生的理财需求 173
6.6.4 [0大0][0学0]生的出行需求 174
6.7 中[0国0][z1u1i]著[0名0]的数据泄密案 176
[0第0]7章 改变一直在发生 179
7.1 从IT到DT时代 180
7.1.1 思维方式的阻碍 181
7.1.2 体制与架构的阻碍 181
7.1.3 互联网的倒逼 182
7.2 创[亲斤]的窘境 183
7.2.1 《创[亲斤]者的窘境》研究的两个问题 183
7.2.2 三个重要的概念 183
7.2.3 管理变革 184
7.3 人工智能的昨天、今天与明天 187
7.4 从笛卡儿到“异类智慧” 192
7.4.1 笛卡儿方[0法0]论的四条规则 192
7.4.2 笛卡儿方[0法0]论的演化 193
7.4.3 变化的客观存在 193
7.4.4 如何与“异类智慧”共处 194
7.5 未来的教育 195
7.5.1 [0当0]前教育体系的由来 195
7.5.2 标准化教育模式的弊端 196
7.5.3 按年龄将[0学0]生分年级的弊端 197
7.5.4 瑞士奶酪式[0学0]习 197
7.5.5 精熟教[0学0][0法0] 198
7.5.6 [0学0]徒制重放[1光1]彩 198
7.5.7 通过[0大0]数据来[0评0]估[0学0]生 199
7.6 让想[0法0]流动的智慧组织 200
7.6.1 泰勒制的[1主1]要内容 200
7.6.2 沟通增加促进生产率 201
7.6.3 互动模式与创意产出 202
7.7 [mian]对变革的银行与员工 204
7.8 银行需要自己的直播平台和网红 206
7.8.1 人们深层次的心理需求到底是什么 208
7.8.2 银行做直播，培育企业内网红的[女子]处 209
结语 211
参考文献 213

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