決戰大數據mobi

❶ 大數據之道與術

記得曾聽人說過，最重要的構建起自己的思維體系。現在隱隱約約能夠有些理解，成長就是建立並不斷完善自己思維體系的過程。

    很久沒寫東西，但是對於最近的這幾本書我覺得帶給我蠻多驚喜，給了我不同的視角去看事情，需要將自己的一點點想法化成文字記錄下來。僅對於大數據這塊，淺談一下自己想法。

作為一隻小碼農，兵來將擋水來碼掩，一心撲在實現具體需求上，只注重技術實現，而沒有從整體，站在更高的視角去看待數據問題。大數據不在於數據量大小，不在於使用什麼具體的技術實現，而在於分析，在於解決問題，助力業務。

大數據時代，企業應該開啟數據化運營來保證業務發展和用戶增長。《增長黑客》一書中始終圍繞著， 數據分析->提出想法->排定優先順序->快速驗證， 這四點在進行。用戶在哪裡高流失，熱點功能，留存率，激活率等，只有數據才能實實在在反映公司的運營情況和產品的使用情況，用數據來作為產品的領航標。對於整體的數據分析來講，如下四步：

數據分析 ：如《決戰大數據》中很令我豁然開朗的觀點， 大數據就是盡可能還原用戶當時的場景 。從用戶當時的場景出發，去分析為什麼用戶會在這個點流失？為什麼這個點轉化率低?具體的術，不限於頁面埋點，或者問卷調查等。用數據找出產品中體驗不佳的問題點。

提出想法： 對於解決產品中分析出的問題，或者一些好的idea，可以拉上研發、產品、市場同事一起做頭腦風暴，不同職責的人看問題的角度不一樣，更可能會出現一些好的idea。必要時候，甚至可以請完全不同項目的人進來頭腦風暴，激發靈感。

排定優先順序:  對於上述的很多想法，肯定不可能在一個迭代里全部實現。可以從主方向相關度、實現成本、時間周期、帶來效果等方面打分，評定需求優先順序，來確定當前這個迭代周期該實現哪些。

快速驗證:  互聯網行業的快速迭代，對於確定好的需求就需要快速推出進行驗證，是否有效，是否確實提升了用戶留存等。當然對於改變來講，都可能會帶來未知的風險，不能保證效果是正還是負，所以可以使用A/B測試，確定部分效果後再推廣。對於新的改變，一定要跟蹤用戶數據，對前後數據進行分析，產生了多大效果，一切應該以數據說話。

最後循環不斷上面流程，堅持用數據去領航產品。

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    ​以上是從產品迭代去講數據分析，但是回歸到大數據技術呢?數據湖，數據平台，整合了整個公司的海量數據，這些在於公司的意義又該怎樣。現在數據處理大致下面幾步:

    數據採集：

      1. 從大數據浪潮之後，現在幾乎每家公司都在瘋狂收集數據，每個角落數據都不放過。但是用起來的卻少之又少，最後發現數據指數級上升，成本高昂，卻沒產生該有的價值。在這里，我並不是反對數據收集，但是收集前需要對問題和數據做一些界定，這些數據對我業務真的有影響么?

     2. 不要太過相信數據准確。特別是作為數據平台，你需要對接上游無數個數據源，同時需要將數據服務下游諸多系統。數據的准確性越來越重要，你並不能保證上游系統百分百的數據准確，所以請做好「臟」數據打算，不要過於樂觀。

    數據存儲：

     數據進來以後就需要存儲。可能很多業務部門會各自都有一套數據處理框架，優點在於更加靈活，缺點在於大量的數據冗餘，成本飛升和數據不一致等。所以稍大型公司內部基本會將基礎數據統一，這也是數據湖的初衷。關於數據存儲一塊，可以考慮三層結構： 基礎層，中間層，應用層 。其中基礎層數據，統一維護一份，保證數據一致，並盡量保持數據的原始狀態，防止數據失真。中間層，可以按照業務模塊，數據再生狀態，時間等維度生成多張大寬表，或者使用雪花模型等，對一模塊提供服務，允許各個模塊之間一定的數據冗餘，提供適度靈活性。

當然我們收集數據，最終是為了分析和使用。對於當下趨勢，越來越實時化。我們還需要放很大部分精力在存儲的同時，考慮如何 快速索引 ，怎麼保證我們能盡快的按照某些標簽就能從海量數據中提取出我們需要的數據。一大團雜亂無序的數據，除了占伺服器資源，沒有任何意義。

    數據應用：

     如同前邊產品中的數據分析一樣，大公司和具體的數據建模的目的也是為了指導業務和商業。如果數據沒有應用，沒有去結合業務，那麼數據本身也就沒有什麼意義。一個好的數據流程，應該如前所講一樣，是一個閉環。用數據應用指導產品，再通過產品收集自己需要的數據，豐富我們的數據。正如《刻意練習》中最重要的觀點，反饋才是進步的動力，才能讓自己看到哪裡做得不夠，哪裡需要改進，而做數據也是一樣。

對於數據開發人員，《決戰大數據》里的 「混」，「通」，「曬」 還是很有思考的價值。「混」，與業務混在一起，了解業務，才能真正理解數據，提升數據敏感。「通」，數據之間需要連通才有價值，而在紛亂的數據中做到不同部門，甚至不同行業之間的數據串聯在一起本身不管技術和溝通上都是一個大挑戰，只有「通」，才能更好的還原用戶當時的場景，甚至精確的預測下一步。「曬」需要把數據指標都曬出來，老闆關心的不是指標，而是指標背後的why和how。計算出指標，還要更多的去想想能發現什麼問題。

世間一切都是相同的，這也是為什麼要構建自己的思維體系，以一應萬。大數據分析這條道，同樣也適用於個人，將個人看作一個產品，或者公司去做數據分析。那怎麼用數據思維做個人管理?

數據收集： 知乎上有個問題，給我留下了很深的印象。看了那麼多書，真的有用嗎？我不敢說自己看過很多的書，但是仔細回想，曾經看過的書中內容確實大多都已記不住了。所以我慢慢在強迫自己去做一些讀書筆記這樣的事情。但是我所做的還遠遠不夠，讀書時，遇到喜歡的句子，醍醐灌頂的一段話，其實都可以加上備注和所思所想，記錄下來。這就是一個最基本的數據收集階段。

數據存儲： 數據最終的目的是使用，並不是把數據收集回來就算完成目標。存儲所對應的就是檢索，能夠在我們需要某個知識的時候，很快的從庫里邊調出這部分相關知識。所以對上一步收集回來的數據，可以通過 標簽、知識范疇、場景、時間 等組合歸類，便於我們快速的檢索。（當然歸納碎片知識的時候，很多人會和我一樣不知道該把這個知識歸類到哪個標簽上，其實是我們缺少對這個標簽的具體和邊界定義。正如一個思想所說，一個好的問題，就是具體完成後，答案就出來了）

數據應用:  對於生活中遇到的問題，我們求助於我們的知識庫。但是這些知識都是沒有經過檢驗的，而且整個社會一直處於動態變化中，所以我們應用這部分知識以後，還需要給給到反饋和反思。它是否適用，給我帶來了什麼樣的影響，這個知識是不是需要怎麼調整能更好適合我自己，再修改回自己的知識庫。

命運二字，命中註定的某些東西無法更改，但是運這一項，財富，人際關系，知識和思考模式都是可以靠自己積累的。

建立完善自己的思維體系，會發現萬物皆通。

❷ 如何快速成為電商運營高手

現在各個電商平台上的細節運營點，不太一樣，但是大體運營思路都一樣的。

記住一個公式：銷售額=店鋪流量*轉化率*客單價。題主就圍繞著這個公式，展開在電商方面的學習就可以了。

其實實體店也適用這個銷售額的公式的，但是，對於實體店我們有很多數據不方便統計。

一個好的電商運營，最基礎的，應該是能夠讓店鋪取得更高的銷售額，接下來我從這個公式出發，聊一下，如何能做到更高的銷售。

首先店鋪流量：大概可以理解為，每天訪問店鋪的人數(像UV跟PV有一點點小區別的，前期不用分那麼細)。

首先你需要知道作為一個電商如何能夠獲取更多的流量。我以我比較熟悉的淘寶平台舉例，像流量來源包括：自然搜索、首淘推薦、活動流量(比如聚劃算、周年慶、新風尚……)、付費流量(直通車、鑽展、淘寶客)。從2019年開始又有了」私域流量」的名詞，就是通過做自媒體積累自己的粉絲群，然後往網店內引流。還有很多其他的流量。

其次，轉化率：購買了產品的人數，和店鋪訪問量的比值。就好比是店鋪來了100個訪客流量，然後有5個人購買成交了，此時店鋪的轉化率就是5/100=0.05。

就是好不容易讓顧客來訪問店鋪了，顧客就有可能產生成交購買，這個時候，作為運營就需要提高店鋪的轉化率，盡量讓更多的人購買。

影響店鋪轉化率的因素很多，比如商品價格、客服態度、產品性能質量、店鋪或者平台活動、競爭對手……太多方面了，需要具體問題具體分析了。

最後就是客單價了：就是一個顧客，在店鋪里消費了多少錢。這個指標一般跟店鋪的產品搭配、客服推薦等有關系。

綜上所述，運營最基礎的工作，是需要提升店鋪的銷售額，充分理解好影響店鋪銷售的公式：銷售額=店鋪流量*轉化率*客單價。

然後店鋪平時運營的時候，哪裡有需要提升的地方，就在哪裡花的精力大一些，流量低了就想辦法提升流量；轉化率低了，就分析是哪裡有問題；客單價低了，就想辦法提升客單價。這里可以拿自己店鋪的數據，跟所在行業的均值對比就可以了。

淘寶規則變得越來越全面，系統，想要快速成為電商高手，一定要系統的學習，再結合實操總結反思，沒有人可以一蹴而就。

我作為一個十餘年電商賣家，也會遇到各種各樣的問題，我通常都是和圈子裡的top賣家一起研究，擁有很多獨創的玩法，有趣有效，值得淘寶中小賣家學習、參考。

我研發了一套「 手把手跟我操作，20天讓你成為運營高手 」的計劃，分享給你們

最近操盤的店鋪數據：

第一天：了解平台規則，搭建運營思維框架

第二天：如何選擇貨源，判斷產品能不能做

作為一個淘寶准賣家，教你如何挖掘藍海、產品細分市場，迅速判斷產品競爭力

第三天：產品如何獲取流量和排名

分析店鋪為什麼沒有流量，如何打開流量入口

第四天：產品、店鋪布局，店鋪裝修

做好店鋪、產品定位布局，可以讓你從無從下手到思路清晰

第五天：如何製作高流量標題

很多新手賣家為了圖省事，直接復制別人的標題，你在敷衍平台，平台也會敷衍你，一個好的標題可以為你帶來更多的流量

第六天：如何設計高點擊主圖

通過眼前一亮的主圖，為你帶來更多的點擊

第七天：打造高轉化的詳情頁

格式化、標准化的詳情頁製作思路，提高產品轉化率

第八天：產品上下架

新品新店沒有權重，把握好上下架節點，搶占流量高地

第九天：如何提升產品權重

教你利用人工補單，快速增權

第十天：深度解析，為什麼你刷單沒有效果

刷單容易被抓的五個因素，已經規避的方法

第十一天：客服話術優化

客服也是承擔了一部分的銷售工作，我整理了一些客服話術模板，可以私信我，即可獲取

第十二天：如何應付中差評

一個中差評讓好不容易提升的權重回落，從而影響排名和銷量

第十三天：利用生意參謀診斷店鋪

利用生意參謀的後台數據，分析自己的運營情況，查漏補缺，提升優化

第十四天：如何參加淘寶活動

參加淘寶活動的注意事項，以及怎麼做才有效果

第十五天：玩轉超級推薦，獲得流量紅利

利用超級推薦，獲取更多的首頁流量

第十六天：直通車付費推廣技巧

很多人說開車沒效果，或者是ROI很低，想要彎道超車一定要掌握技巧

第十七天：如何玩轉淘金幣

淘金幣的流量渠道入口很大，可以報活動也可以通過消耗金幣買入流量，淘金幣會優先給予展現，中小賣家們一定要充分利用好

第十八天：如果選擇爆款

爆款不是你想爆就能爆的，怎麼判斷一個產品具有爆發潛質，最終還是要看數據

第十九天：無貨源店群玩法

無貨源店鋪有兩個核心，店鋪資源和操作技術

第二十天：淘寶直播帶貨新玩法

淘寶直播正在「風口浪尖」，要如何迎風起飛打通內容流量，這是眾多商家必須要掌握的一大利器

第二十一天：玩轉淘寶群，培養種子客戶

淘寶群對於賣家而言，不僅僅是一個圈粉工具，粉絲積累下來之後，最重要的一個點就是做好自己店鋪的私域運營，為後期的回購、老客戶維護都有很大的幫助。

你這提到三個關鍵詞，快速；運營；高手。只能告訴你我用了10年至今還在電商運營路上奔跑，快速成就很難，需要天賦和勤奮，還要有機會。

選擇大於努力，機會大於勤奮，快速大於觀望。

09年我認識巨型一號老闆周總，他要做官網，看到他的絲瓜水產品眼前一亮，這個化妝水很有特色比較適合網路銷售。當時價格100多一瓶，我告訴他要做平價，走活動型產品，讓別人幫你賣，他立馬買磨具上了配方型絲瓜水30多一瓶，正趕上聚劃算好時候，9.9瓶14年一個店一場活動曾經賣了6.8萬瓶，整個駐馬店郵政發貨癱瘓了。後來告訴他可以開發洗面奶，第二天就去廣州買灌裝設備，在後來告訴他開發微商產品壓縮面膜和面膜等，都是自己馬上生產，都趕上了趨勢和電商紅利期，現在在納斯達克上市，年利潤幾千萬。

我敬重周總的是一個高中生，電腦都不會操作，但是就是想法簡單敢往前沖，哪怕一瓶賺1元，賣100萬瓶就賺100萬。所以我一直總結說，怎麼做好電商呢，我會說要學農民，馬上行動，快，靠規模賺大錢，靠口碑做推廣。

現在電商平台很多，不斷涌現新玩法，2015年前是天貓，前兩年是抖音，今年是騰訊直播。所以只要聚焦在一個平台，一個爆款品類，做精做細，不斷進步，做到領先，你就是這個領域的電商運營高手。

高手唯快不破，學習李小龍截拳道，洞悉別人招式，能後發致人，破解高手玩法套路，找出漏洞，自己創新提高，就是高手。

向實戰學習，找個好老師少走很多彎路。

祝願你早日成為運營高手。

電商運營高手速成是不可能的，要想自己提升的運營能力進步很快，必須去正確的學習和實踐。先熟悉營銷和商業規則，多看看經典的營銷、市場、管理類書籍；然後積極經營店鋪實踐，投身到網店運營的實踐，多請教，多總結復盤。拜訪身邊電商運營的前輩，就算是花錢。在自己沒有形成方法論之前，不要去參加任何形式的電商培訓。平台的培訓內容都差不多，學習一個就可以了。電商運營所涉及的內容很廣，推廣，策劃，活動，市場服務，都是必需學會的技能。一定要快速學習，因為要學的東西有很多，而且很多的技能都是在理論結合實戰中學會的。

學習是唯一通往高手的路。
詳細看視頻

首先你需要知道作為一個電商如何能夠獲取更多的流量。我以我比較熟悉的淘寶平台舉例，像流量來源包括：自然搜索、首淘推薦、活動流量(比如聚劃算、周年慶、新風尚……)、付費流量(直通車、鑽展、淘寶客)。從2019年開始又有了」私域流量」的名詞，就是通過做自媒體積累自己的粉絲群，然後往網店內引流。還有很多其他的流量。

電商運營高手無法速成，但掌握正確的學習和實踐的姿勢會對自己提升運營能力進步很快。

首先，了解和熟悉營銷和商業規則，靜下心去看經典的營銷，市場，管理類書籍；

其次，是積極參與店鋪實踐，加入到天貓店鋪運營的環節中來，多問，多總結復盤，把自己的姿態放低。

最後，多拜訪身邊電商運營厲害的人，哪怕是付費。在自己沒有形成方法論之前，不要去參加任何形式的電商培訓。平台的後台有很多官方篩選的培訓內容可以看，不要被電商培訓割韭菜。

推薦自己運營過程中看過的書

特別提醒，任何（天貓，京東，淘寶電商運營人員寫的書都不要看，平台官方的除外）

一、運營營銷相關

《ebay中國實踐之啟示》- 我的運營啟蒙書

《品牌的技術與藝術》-品牌、定位

《消費者行為學》：邁克爾.所羅門

《啟示錄-打造用戶喜愛的產品》 作者-marty cagan

《供應鏈管理香港利豐集團的實踐》

《決戰大數據》作者 車品覺

《7-11零售哲學》

《7-11零售心理戰》

《市場營銷》原理與實踐 作者 科特勒

《影響力》-羅伯特.西奧迪尼

二、--「管理方面」

1，《卓有成效的管理者》德魯克

2，《管理的實踐》 德魯克

3，《商業的本質》 傑克韋爾奇

4，《贏》傑克韋爾奇

5，《原則》作者，瑞.達利歐

三、---提升格局

1，《全球通史》上下冊

2，《 歷史 深處的憂患》琳達

3，《總統是靠不住的》琳達

4，《巨流河》 齊邦媛

5，《鄧小平時代》 傅高義

6，《毛澤東選集》1-4卷

四、--商業邏輯

1. 基礎的商業知識，主要是指包括但不限於會計，金融，經濟學，營銷等在內的基礎課程教材，個人覺得非常優秀的教材（但不失可讀性）有：

曼昆的《經濟學原理》

Ross的《公司理財》

Kotler的《市場營銷》

米什金的《貨幣金融學》

David Young的《Corporate Financial Reporting and Analysis》

2. 思維方式和做事方法，主要指的是形成思考和分析問題的框架，怎麼養成良好的工作習慣，在那幾本大部頭以外，個人覺得不錯的有：

《金字塔原理》

BCG on strategy

Porter的三本書

HBR 10 must reads on Strategy （其實好幾本戰略

1、自己要啃學習並且要與時俱進。

2、要創新，思路要前衛。

3、做到別無我有，別有我優。

電商運營現在沒有官方認證的等級，從我個人10年的運營經驗對運營的簡單理解：

初級運營：會上架寶貝，會SD，會基本的推廣設置和報名活動等操作。這等級的運營在一家公司的月薪在6000-10000左右。

中級運營：除了初級運營的操作，會選款，會針對店鋪進行布局，打造爆款。這種運營年薪應該在20-30萬左右。

高級運營：也就是所謂的運營高手，能對產品賣點進行挖掘，對產品市場的未來能預測，可以配合生產，設計進行制定產品方案。這種運營年薪至少50萬以上，而且必須給股份，不過即使這樣也未必留得住。

運營高手已經不是純粹的運營，他是運營+市場+產品。要成為運營高手除了運用經驗以外對產品有很深的理解和研究，而且對市場預測有很好的天分。這種高級運營不僅僅是經驗的積累還要一定的天分。所以快速成為電商運營高手是比較難的。

電商運營是入門容易做精難，很多有十幾年運營經驗的人都不敢說自己是運營高手。不過可以往中級運營的能力努力。

1.要想成為電商運營，最快的學習方法是去一家電商公司以運營助理的方式工作。在選擇運營公司優先選擇成規模的電商公司，不建議去電商代運營公司。成規模的電商公司，他們從選品，到運營，以及後面的營銷已經系統化了，雖然你進去只能接觸某一塊，但是用心了解每一個環節還是能學一些東西。如果進入小公司或者代運營公司是接觸不到電商運營的整體流程或者接觸的店鋪比較雜亂無法深入運營。

2.如果不想辭職學習運營，可以先開一個網店，建議優先考慮淘寶店。淘寶店鋪是比較成熟的電商體系。首先可以先通過淘寶大學免費視頻課程，了解一些運營的基礎知識。然後通過操作店鋪和有經驗的運營學習溝通，提升自己的運營能力。

1、大量學習，尤其跟頂級同行學習。假設做電子產品銷售， 首先研究100個淘寶頂級電子產品賣家案例，同時再分組研究淘寶、天貓排名前100名皇冠或金冠店的成功方法，分店鋪設計、產品描述、照片拍攝、經營項目、價格、標題、客服等專題詳加研究。

2、編練組成小組，各小組分別研究專題。比如有小組專門跟阿芙精油的客服聊天，聊完15天再總結，把客服最優秀的回答方法提煉出來，該小組就單爆這個，他們將快速成長成為頂級淘寶客服，他們先跟頂級同行學習，再總結提煉，最後實踐。三招齊下速成就容易實現。

①攝影組：再比如有個小組專門跟天貓前100名大店（不同行業）去學照片拍攝，從構圖到拍攝角度，基於2000張頂級產品照片的研究，什麼門道琢磨不出來。

還要網路國外同類產品照片，模仿借鑒國外頂級創意，拿到新品就能拍出客戶喜歡、瞬間打動客戶的照片，不要閉門造車，要快速跟頂級高手學習。

專門研究版面設計的小組，將3000個優秀版面設計全部截屏下來，供設計組參考。

②技術組：專門研究淘寶標題優化、關鍵詞設置、流量增加、提高轉化率、開直通車、做鑽展、天天特價等，該小組專門學淘寶各類技術，需要大量聽免費課或看大量文章，比如去跟淘寶大學和淘寶論壇學習。

③文案組：不限行業看500篇淘寶故事，從500篇故事裡提煉淘寶經驗、訣竅，還要專門研究成功與失敗的文章，重點研究經營失敗的文章，研究完再總結、提煉、集體討論。（淘寶論壇、派代網、網路都有）

站外推廣還要分別研究：微信怎麼做？微博怎麼做？QQ空間怎麼做? 論壇怎麼做？網路怎麼做？各個陣地分別研究。

⑤公關組：該小組專門認識並請教論壇版主、淘寶牛人，這點非常重要！應該有牛人帶路少走300天彎路。

⑥售後組：售後包括很多項目，比如為客戶贈送小禮品，要有專門小組去研究。舉例：甲買煙，煙29元，但他沒火柴，跟店員說：「順帶送盒火柴吧。」店員沒給。乙買煙，煙29元，他也沒火柴，跟店員說：「香煙便宜一毛吧。」完後，他用這一毛錢買了火柴。

這是哲學上的「心理邊際效應」，店主拒絕甲的要求，是因為在香煙上賺到錢，但火柴沒賺，賺錢感覺指數為1，所以甲索要無果。

店主同意乙的要求，是因為香煙和火柴都賺到錢，賺錢指數為2，所以乙如願以償。同樣，顧客很喜歡買一送一，他們認為贈送東西肯定有賺，這是心理邊際效應在作怪，在淘寶廣泛運用。

❸ 哪位大神有《決戰大數據：駕馭未來商業的利器》電子版書籍百度雲盤下載

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《決戰大數據：駕馭未來商業的利器》是車品覺編寫的一本書，2014年4月由浙江人民出版社出版。

❹ 關於互聯網思維的書籍哪個最好

市面上關於互聯網思維的書籍有不少，大體說的都不全，從基礎理論到戰略應用分了很多的類別。所以這里列舉在學習互聯網思維的不同階段所需的知識點典型書籍，主要有幾個階段：理論知識、移動互聯網、商業模式、媒介、大鏈接數據、產品經理、設計與創意、運營營銷。
一、理論知識：了解互聯網歷史、背景和發展趨勢。

1《認知盈餘》 克萊舍基 《認知盈餘》讀書筆記：已被驗證的時代潮流
3《未來是濕的 人人時代》克萊舍基 組織之困與情感依附時代——《未來是濕的》
4《從0到1》
5《長尾理論》
6《矽谷之光》
7《失控》
8《引爆點》
9《技術元素》
10《世界是平的》
11《技術壟斷：文化向技術投降》
12《第三次工業革命：新經濟模式如何改變世界》
13《變革中國》
14《網路素養：數字公民集體智慧和聯網力量》
15《數字烏托邦：從反主流文化到賽博文化》
16《信息簡史》
17《美麗新世界》
18《網路共和國》
19《奇點臨近》
21《數字化生存》
22《新數字秩序的革命》
24《黑客與畫家》
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二、移動互聯網：了解互聯網的應用范圍。
1《決勝移動終端》
2《決戰第三屏：移動互聯網時代的商業與營銷新規則》
3《移動風暴》
4《移動的帝國》
5《移動浪潮：移動智能如何改變世界》
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三、商業模式：了解互聯網在商業上的應用。
1《免費:商業的未來》
2《商業模式新生代》
3《社交紅利》
4《我們如何來到現在:商業、技術與金融趣史》
5《平台戰略：正在席捲全球的商業模式革命》
6《需求：締造偉大商業傳奇的根本力量》
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四、媒介：了解互聯網媒介的應用。
1《理解媒介：論人的延伸》
2《你不是個玩意兒：被互聯網奴役的人》
3《沖擊力》
4《淺薄：互聯網如何毒化了我們的大腦》在讀
5《消失的地域：電子媒介對社會行為的影響》
6《娛樂至死·童年消逝》 互聯網時代：更娛樂的，更致死的
7《群體性孤獨》
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五、大連接數據：了解數據在互聯網中的應用。
1《大連接》
2《第三次浪潮》
3《爆發：大數據時代遇見未來的新思維》
4《決戰大數據》
5《駕馭大數據》
6《大數據時代》
7《數據化決策》
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六、產品經理：了解互聯網產品開發。
1《結網2》
2《人人都是產品經理》
3《啟示錄:打造用戶喜愛的產品》
4《創業時，我們在知乎聊什麼？》
5《產品經理手冊》
6《淘寶十年產品事》
7《黏住顧客：Foursquare如何打造忠實客戶群》
8《玩法變了：淘寶賣家運贏弱品牌時代》
9《跨越鴻溝: 顛覆性產品營銷聖經》
10《贏在用戶》
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七、設計與創意：了解互聯網產品設計與廣告創意。
1《只有偏執狂才能生存》
2《廣告狂人》
3《商業秀》
4《喬納森傳》
5《一線之間》
6《打開創意的腦》
7《瘋狂的簡潔》
8《賴聲川的創意學》
9《設計心理學》
10《至關重要的設計》
11《交互設計入門》
12《門後的秘密:卓越管理的故事》
13《病毒循環》《情感化設計》
14《專業主義》
15《高效能人士的七個習慣》
16《金字塔原理》 《金字塔原理》讀書書摘
17《影響力》
18《思考的快與慢》
19《喬布斯傳》
20《參與感》
21《顛覆式創新》
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八、運營營銷：了解互聯網渠道運營知識。
1《水平營銷》
2《跨越鴻溝》
3《消費者行為》
4《輕公司，互聯網變革中國製造》
以上是互聯網思維各個階段的學習書籍，可以選擇性閱讀學習。

❺ 從入門到精通 互聯網數據分析書籍清單

從入門到精通：互聯網數據分析書籍清單
任何一個技能的學習，都有從淺到深的過程，數據分析也不例外。一個完整的數據分析知識體系類似金字塔結構：最頂層是對數據價值的認知、業務理解，中間是數據分析方法論，而最底層則是數據分析的解決方案或者具體的操作方法。我把數據分析的推薦書籍劃分成三個段位，便於大家漸進式學習。
數據分析入門版
入門版適合數據分析的入門者、對數據分析沒有整體概念的人，常見於應屆畢業生、經驗尚淺的轉行者。

入門版推薦書籍
《深入淺出數據分析》：O』Relly出版的HeadFirst（深入淺出）系列書籍之一，書中有大量的圖片和有趣的案例組合。本書淺顯易懂形象生動，可以使入門者對分析的概念有個全面的認知。
《誰說菜鳥不會數據分析》：本書詳細介紹了數據分析的基本方法和過程，並且以Excel表格為例進行了案例闡述。同時本書還介紹了數據分析在職場的意義，可以幫助職場小白快速上手。
《赤裸裸的統計學》：作者年輕時是個追求學習的學霸，後來自己從統計學中發掘了很多可以應用到生活的地方。這也是本書的主旨，結合生活講解統計知識，生動有趣。可以避免統計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥。
同樣類似的書籍還有《統計數字會撒謊》，這本書知名度要高點，通過揭露「虛假數字信息」來幫助大家理解背後的統計學原理。
數據分析進階版
進階版具有一定的行業針對性，要求分析者具備一定的數據分析常識和業務理解；適合網站分析師，商業分析師以及數據產品經理等人群。

進階版推薦書籍
《精通web analytics 2.0》：Analytics將點擊流網站分析工具與定性數據、測試與試驗以及競爭情報工具相結合，從而推演出詳盡的網站戰略以及操作層方案。此書雖老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鑒意義，現在國內只能買到二手的舊書。
與此類似的有《網站分析實戰》，是國內一本講網站分析的書，沒有上面經典，但勝在新出，很多案例和理念都有及時的更新。
《深入淺出統計學》：與上面的《深入淺出數據分析》同屬於Headfirst系列書籍，運用充滿互動性的真實世界情節，幫助讀者快速了解統計方面的理論知識。
《數據化管理》：黃成明著，講解在企業中應用數據的例子，讀完受益匪淺，裡面舉的很多例子都很接地氣。雖說偏向於零售業管理，但大道歸一，可適用於很多行業，當時依據裡面的理念規劃了美團外賣面向BD的數據產品。
《MySQL必知必會》：這本也是我當年學習SQL的入門書，薄冊子一本，看起來很快。SQL是個性價比很高的技能，簡單而強大。任何想進一步提高自己數據分析技能的產品/運營/分析師 同學，都建議點亮這個技能點。
《互聯網增長的第一本數據分析手冊》：我們公司的出的一本數據分析手冊，全書以增長為主題。這本手冊介紹了互聯網創業企業增長方法論、互聯網數據分析的常見方法（趨勢、轉化、留存、實時、分群、細查、熱圖）、細分行業（如SaaS、互聯網金融、電商等）的應用。
數據分析高階版
更高階的數據分析相對來說專業性就強了，如涉及到企業內部數據治理，數據結合的業務分析，數據可視化等。當然，還有數據挖掘演算法之類的更深入的東西，這塊沒有研究就不瞎推薦了。

高階版推薦書籍
《決戰大數據》：阿里巴巴前數據副總裁車品覺老師所著，講解了阿里巴巴在企業內部治理數據過程中的心得，所講「存-通-用」數據管理三板斧和「從數據化運營到運營數據」，字字珠璣，可堪借鑒。
《精益數據分析》：此書優勢在於將企業分成了幾個大的行業類別，並分門別類的講解了每個行業的商業模式特點及分析技巧，對使用者的分析能力要求較高，且必須具備相應的業務知識。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，華爾街日報負責商業分析的人做的可視化指南，精華且實用，我之前寫過讀書筆記《華爾街日報是這樣做數據可視化的》，可供大家參考。
《數據倉庫經典教程》：網上有人整理出來的資料，優點是簡單明了，不像正常的數據倉庫教材厚厚一本。
當然，數據分析是一門很深的學問，我也只是窺得冰山一角。要想做好數據分析必須具備多方面的技能：需要看清數據的價值並且懂業務，需要熟知數據分析的方法論，同時也要熟練掌握數據分析軟體的操作。在學習上面數據分析推薦書籍的同時，不斷在實踐中加深自己的理解，用數據來驅動業務和客戶增長。

❻ 四大晶元巨頭決戰數據中心

在大數據的驅動下AI技術有了實現商用的可能性，同時，隨著智能化場景的不斷擴大，用作於數據處理和存儲的數據中心建設也在全球范圍內興起。根據Arizton的報告顯示，從投資額進行計算，預計全球超大規模數據中心市場規模將在2026年達到1276.4億美元，在2020至2026年內該市場將以超過4.02%復合年增長率保持增長。

顯然，通過收購的方式，是加快數據中心晶元布局的方式之一，而在這背後，也預示著，這四大晶元巨頭決戰數據中心的步伐也加快了。

根據IDC的預測顯示，2015年到2025年，數據將以每年25%的速度增長。這些數據的增長帶動了雲端計算和邊緣計算等市場的興起，他們的增長也拉動了數據中心市場的成長。由此，晶元巨頭們也在數據中心市場展開了布局。

英特爾是全球最大PC和數據中心伺服器CPU製造商，2017年初他們更是將其以「PC為中心」的戰略轉移到「以數據為中心」的業務中，從2017年初他們確立了這個戰略後，到了2019年，數據中心業務便表現出了較好的成績。到2020年，其全年財報體現出以數據為中心的轉型取得了顯著進展，數據中心業務呈迅猛發展態勢——2020年相較2019年增長11%。

也因此，英特爾已經將以數據為中心業務的總體潛在市場規模由2021年的1600億美元調整為2022年的2000億美元。這將是公司 歷史 上最為重大的機遇所在。CPU是英特爾在數據中心市場發展的基石，在此基礎之上，英特爾新任CEO帕特·基辛格也在今年提出英特爾2023 CPU產品路線圖——面向數據中心的Granite Rapids，我們將採用英特爾7納米製程工藝生產計算晶元。

AMD是英特爾在CPU領域的競爭對手之一，憑借著 EPYC系列產品，AMD再次迎來其高光時刻，同時該系列產品也為AMD進軍數據中心市場帶來了希望——根據Mercury Research的數據顯示，經過長達六年的重返數據中心的爭奪戰，到2021年第一季度，AMD的X86處理器在數據中心的銷售份額達到了11.5％。

數據中心市場的增長也為AMD的營收帶來了提升，從其2021年第一季度顯示，AMD營業額同比增長93%，凈收入增長超300%，數據中心營業額增長超一倍。此外，根據AMD總裁兼首席執行官蘇姿豐博士Computex 2021時的演講顯示，今年還將會有100多款各大廠商的搭載EPYC處理器的伺服器平台問世，以及400多個基於EPYC處理器的實例。

這也是Arm伺服器晶元在數據中心市場獲得契機的原因之一。其於去年推出的ThunderX3 也是針對雲計算和HPC高性能運算市場中的特定工作負載而設計，公司希望通過 Marvell 的差異化優勢為最終客戶帶來更高的性能成本比和性能功耗比優勢。

與上述三家晶元巨頭不同的是，英偉達則是以GPU上的優勢進入到數據中心市場。從英偉達的財報中看，數據中心市場的發展已經成為了他們營收當中重要的一部分。近幾年，英偉達的數據中心業務的表現就開始逐漸露出鋒芒——2021財年第一季度其數據中心業務首次達到了10億美元，2021財年第二季度當中，其數據中心業務收入達到17.5億美元，該項業務的收入占總營收的比重達到45%，首超 游戲 業務，創 歷史 新高。

但隨著數據中心市場的成長，僅憑單一的CPU或者是GPU都難以支撐這個市場的發展。因此，這四大晶元巨頭開始向更多的領域做拓展——原來在CPU領域有著優勢的企業開始向GPU、FPGA等領域進軍，而GPU企業在在試圖向多元化的方向發展，於是，我們看到了，這四大晶元廠商在數據中心市場的催化下，開始出現了交集。

英特爾曾在2018年提出XPU異構願景，既由標量（對應CPU）、矢量（對應GPU）、矩陣（對應ASIC）、空間（對應FPGA）組成的架構，可以進行多種架構組合。英特爾認為，必須在CPU的基礎上加入並完善GPU、FPGA、AI晶元、視覺處理晶元等不同類型的計算架構，組成一個有機的整體。

而這也是他們能夠在數據中心市場持續發展的動力之一，因此，他們也針對這個願景進行了布局，在自研方面，英特爾於去年11月正式發布其全新伺服器GPU，即首款數據中心的獨顯產品。

在收購方面，英特爾於2015年完成了對全球第二大FPGA 廠商Altera的收購，2018年收購無晶圓廠eASIC開始向Chiplet發展，2019年四月收購為FPGA提供IP和定製解決方案的供應商Omnitek，6月，又收購了網路交換晶元廠商Barefoot（該收購旨在解決數據爆發式增長的問題，這些海量數據激發了對分析這些數據的計算能力的需求，也刺激了對在數據中心內交換這些數據的聯網系統的需求），2019年還對以色列數據中心AI晶元製造商Habana Labs進行了收購（雖然Habana獨立運營，但該筆收購也加強了英特爾在數據中心人工智慧產品上的實力）。

在英特爾重返獨立顯卡之前，AMD是業內唯一一家既能做高性能x86 CPU，也能做高性能GPU的公司。而隨著新的競爭的到來，AMD也對其GPU領域的發展做出了新的規劃——AMD在其2020年財報會議上宣布，公司將在通用化GPU的基礎上，將其產品定位成專注於 游戲 優化的RDNA和專注於運算導向的CDNA。

在對數據中心的布局上，最值得一提的是，AMD將對FPGA領域的龍頭賽靈思的收購，這也是他們布局數據中心市場的重要一步——在擁有CPU 和 GPU 產品後，賽靈思可以為他們布局數據中心市場提供加速能力。

從英偉達方面來看，這是一個市值曾一度超過英特爾的巨頭晶元公司，而市場對於他的看好，也來源於他們在數據中心這一市場的布局。而他們也開始突破GPU領域市場，開始向CPU市場進行發力——在今年4月，英偉達推出其基於Arm的數據中心CPU，據英偉達介紹，該晶元是專為大規模神經網路工作負載設計的，預計將於2023年在英偉達的產品中使用。

而針對數據中心方面的布局，英偉達也同樣逃不過用收購的方式來進行發展。這其中包括，他們以69億美元收購Mellanox獲得的網路技術，與計劃用400億美元的價格收購Arm。

由於英特爾、AMD、英偉達針對數據中心的布局，使得他們的產品形成了一定的競爭關系，也被行業成為是數據中心市場的三大巨頭。但在他們的發展中，尤其是英偉達以Arm架構為基礎推出了CPU之後，我們也看到了Arm架構對於數據中心市場的沖擊力，而這就不得不再提一下Marvell，這個在決戰數據中心市場中一個不可忽視的力量。

除了他們所推出的Arm伺服器晶元以外，在數據中心市場方面，Marvell 憑借著廣泛的存儲、計算、 安全與網路產品組合帶來了同類最佳的構建模塊與架構，以優異的總擁有成本滿足了基礎設施需求，在數據中心市場而佔有一席之地。

這針對這些領域的布局，marvell也進行了多筆的收購，包括在2017年以約60億美元收購Cavium，2019年收購乙太網網路連接產品領域的Aquantia、格羅方德旗下Avera半導體子公司。2020年，他們還收購了光晶元廠商Inphi。近期，Marvell還宣布將收購供應雲伺服器以及邊緣數據中心的網路交換晶元等產品的 Innovium。這些收購都將直接或間接地加強其在數據中心市場的發展。

如果說，向更多的領域做拓展，是這四大晶元廠商為數據中心市場的發展而打下基礎。近期，這四大晶元廠商又不約而同地將目光投向了DPU市場。

在英偉達看來，數據中心路線圖包括CPU、GPU和DPU這三類晶元。英偉達也在今年早些時候的博客中表示：「DPU（即數據處理單元）已經成為以數據為中心的加速計算模型的第三個成員，英偉達首席執行官黃仁勛在一次演講中說：「這將代表未來計算的三大支柱之一。」這三者之間，CPU用於通用計算，GPU用於加速計算，而DPU在數據中心周圍移動數據，進行數據處理。

因此，除了上文我們提到的，他們在CPU、GPU領域的成就外，他們也針對DPU這一市場進行了布局——去年英偉達發布了第一款DPU產品BlueField-2，今年的GTC上又發布了BlueField-3，BlueField-3會在明年上半年推向市場。

英特爾則在今年推出了名為IPU產品，按照英特爾的說法，英特爾官方的說法，IPU是一種可編程網路設備，旨在使雲和通信服務提供商減少在中央處理器(CPU)方面的開銷，並充分釋放性能價值。在這種介紹下，也有人認為，這與當下主流的DPU作用類似。

而英特爾之所以能夠在DPU領域取得成績，這也離不開當時收購Altera。從DPU的本質上看，根據THENEXTPLATFORM的分析報告顯示，在2020年，SmartNIC正在演變成DPU。SmartNIC可以通過從伺服器的CPU上卸載網路處理工作負載和任務，提高雲端和私有數據中心中的伺服器性能。而針對多種SmartNIC的方案來說，由於FPGA是可重編程的，因此利用FPGA實現的數據平面功能可以任意並且實時地去除和重新配置，採用這種設計可以將網路功能提速幾個數量級，因而，也被視為是數據中心市場發展的動力之一。

而賽靈思也是SmartNIC領域中的傑出玩家，據了解，該公司於2019年秋季收購了Solarflare Communications，並且Solarflare自2012年以來一直在構建基於ASIC和FPGA的NIC進行電子交易。由此來看，如果AMD收購了賽靈思，那麼對於他們發展DPU來說也大有裨益。

除此之外，近期，Marvell也發布了一款DPU產品，根據半導體行業觀察此前的報道顯示，Marvell將推出OCTEON 10系列DPU，這是一個全新的SoC系列，建立在TSMC的5nm工藝節點之上，在這個處理器上，將首次展示Arm的新型基礎設施處理器——Neoverse N2。根據公開消息顯示，這將是Marvell第一個基於TSMC N5P工藝的晶元設計，實際上也是同類中第一個採用該工藝的DPU。

但對於未來數據中心市場的發展而言，這個市場可能會由這些晶元巨頭廠商所主導，但並不意味著其他廠商沒有機會，一些細分領域的巨頭和初創公司也將會是這個市場中另外一股不可忽視的勢力。

❼ 讀書筆記-07-數商-數據改變命運

之前看過一本書就做「奇特的一生」，本書的主人公叫柳比契夫，不僅是位著名科學家，還是「時間管理界」的大神。在他傳奇的一生中，一共有70多部著作。除了其專業領域外，還有歷史、宗教、數學等領域。柳比契夫的時間管理方式，首先做的就是時間記錄，他時間記錄到什麼程度？柳比契夫從1961年開始記錄直到其去世。在這長達56年的時間里，他把自己所有做過的事情，用了多長時間，都詳細地記錄了下來。
在這之上柳比契夫還會做周總結、月總結、年總結，統計其在每個事物上所花費的時間。有了這些數據，就能更科學做計劃了。因為其有足夠多的數據，對於時間就有超強的把控感，這樣制定的計劃也就更為合理，也更高效。我們可以想像當時在沒有電腦的時代，只能通過紙質地記錄方式，無論記錄還是查詢都非常麻煩和低效。而我們現在有了電腦，尤其是有了手機，隨手記錄顯得異常方便，但是作為數據時代先行者的我們，真的有效地使用了這種工具，幫我們提高工作效率？答案是不一定，工具還是那個工具，工具要想發揮它的功效，首先你要深刻理解數據重要性，能想像到數據帶來的好處，以及知道如何記錄數據，最後再有一個易用的工具，這樣才能真正把數據用起來。綜合來看，就是徐子沛老師說的數商，只有數商足夠高，移動互聯網的工具才能發揮效能。
這就引出了我今天介紹的這本新書《數商》。之前我看很多大數據的書，比如《大數據時代》、阿里的《大數據之路》、車品覺的《數據的本質》和《決戰大數據》、《數據中台》，更多的就是專業大數據技術書籍。一直沒有看徐子沛老師的書，覺得沒有什麼特別的新意，聽了羅振宇將這本書的時候，才決定看一下，看完後還是感覺收獲頗豐。數商講的是一個人如何駕馭數據的能力，數商會像智商、情商一樣，決定著我們的未來。
這本書一開始就有一套數商測試題，一共34道。它測的不是你的數學能力，而是把我數據的能力。我測了一下，是82分，這套有幾個問題決定了我很難拿到90分以上，比如，把你的情緒打分記錄下來，把你的朋友關系打分記錄下來，預測一件事打分記錄下來等等，像這樣的題，其實就像前面提到的柳比契夫每天做的時間管理一樣，把自己的所有經歷都數據化。這可能就是一般人和大神級人物的區別，看似只有一點點的區別，其實做到這點難度極大。本書後面是通過一個個故事把數商的價值體現出來，比如賭場、見未來岳母、疫情、奶茶與糞堆等等，裡面的故事非常精彩，為我們後續的構建自己的大數據體系提供了很好的素材。我還特意來了徐子沛的三本實體書，主要是想寫學習徐老師講故事的能力。
同時他裡面的每一個故事，都在告訴我們一個道理，一個普通人完全可以通過不斷提升自己對數據的駕馭能力，來把握自己的命運，甚至是挑戰權威。如果我們仔細想想真的是這樣，現在「智商」和「情商」，大家都已經非常重視，都在通過各種方式提高，你如果想在這兩個方面特出越來越難，但是數商卻還是一片開闊地，一方面大部分人沒意識到，一方面還沒有特別的有效方法，只要我們稍微注意一下，就能很快脫穎而出。
在這個大數據時代，在這個階級逐步固化的時代，《數商》給我們指明一條彎道超車之路，這條依然坎坷，但是他有機會超車，也許是這時代賦予我們的機會。

❽ 《決戰大數據：駕馭未來商業的利器》讀後感

作者簡介：車品覺，前阿里巴巴集團副總裁、首任阿里巴巴數據委員會會長。現任紅杉資本中國基金任專家合夥人。是國內大數據、數據決策與分析領域的傑出人才。

數據分析的兩大主要作用：要麼驗證某個想法，要麼探索未來

《決戰大數據：駕馭未來商業的利器》是品覺老師10年數據修行的經驗分享，對於企業決策或者產品經理分析用戶，提煉需求都非常有啟發，以下為截取部分精華內容並結合自己的學習體會。

1.數據的本質是還原用戶的真實需求

數據記錄了用戶在什麼時間，訪問了產品的哪個功能，訪問路徑是什麼，停留時間是多久，最後離開是什麼時間，最終是否有提交訂單等。將這些數據串起來則可以還原用戶當時的場景，剖析出用戶的真實需求。此時，產品需要思考當前的產品是否滿足了用戶的需求，若是沒有，如何改善。

2.活做數據，抓住數據的相關性

「活」做數據收集，從相關聯的行業和業務中去收集能夠為現在所用的數據。如，負責特價酒店的產品，可以收集這批用戶在火車票、特價機票及門票等相關業務，從而獲得不一樣的啟發。

3.數據分類，找到核心數據

不同的數據含金量不同，即使同樣數據在不同的場景體現出不同的價值，具體分類可以參考以下：

（1）不可再生和可再生；

（2）基礎、中間層和應用層

（3）按數據業務歸屬，分為各個數據主體

（4）隱私數據和非隱私數據

3.個人數據管理

（1）收集有效的數據源，並按重要性和時間長短進行分類；

（2）關鍵詞標簽是對數據收集後重要的整理

a越有效的標簽就越能快速地調取數據

b注意知識范疇的培養

c 場景的標簽，分為公司與人物，再加上世家

由時間鏈、共識面（公司、人物、來源）、知識體系（標簽）和格式（內容）所構成的一張知識圖譜是解碼決策分析的依據。

以上，是對《決戰大數據：駕馭未來商業的利器》簡單的介紹，本書可以作為數據人入門讀物，特別是其中關於數據收集（數據源）和數據整理（標簽，構建知識圖譜）具有很好的指導。

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提取碼：edm6

書名：決戰大數據（升級版）

作者：車品覺

豆瓣評分：7.9

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2016-4

頁數：310

內容簡介：

 在數據無限的時代，我們如何利用大數據實現商業大洗牌？傳統行業又該如何通過挖掘隱藏在大數據背後的信息，沖出層層危機，實現行業質和量的飛躍？企業如何才能實現數據化運營，在大數據時代站穩腳跟？大數據實踐的先行者、阿里巴巴集團前副總裁車品覺傾力新增8萬字純干貨，傾情解讀企業在大數據時代頑強生存的答案！只有穩抓趨勢中的觀戰重點，才能在海量數據中挖掘商機！

 隨著智能手機的大范圍普及、物聯網浪潮以及人工智慧技術的爆發式發展，大數據在收集消費者全渠道行為、觸發商業機遇等方面發揮了越來越重要的作用。而《決戰大數據》一書恰恰洞悉了大數據時代商業發展的本質。同時，車品覺根據其在阿里巴巴的多年經驗，通過豐富的案例和通俗易懂的語言，從「養數據」到「用數據」，深入淺出地向我們揭開了阿里巴巴數據化運營和運營數據的神秘面紗。通過《決戰大數據》一書，車品覺告訴我們，在數據無限的時代，擁有數據化思維，才能改變商業的未來。

作者簡介：

車品覺

暢銷書《決戰大數據》作者

紅杉資本中國基金專家合夥人

全國信標委大數據標准工作組副組長

 阿里巴巴集團前副總裁，首任阿里數據委員會會長；擁有十幾年豐富的數據實戰經驗，並在實踐中形成了獨特的數據化思考及管理方式，對大數據未來趨勢有獨到的見解。親自領導阿里數據團隊在大數據實踐領域取得了一系列重要成果，包括為阿里建立集團各事業群的業務及決策分析框架，開發智能化的數據產品，成立了驅動集團數據化的運營團隊，成功發起了公共與專有數據資產管理體系，還發布了數據安全規范等。

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書名：決戰大數據

作者：車品覺

豆瓣評分：7.3

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2014-3-1

頁數：236

內容簡介：

[內容簡介]

 大數據時代的來臨，給當今的商業帶來了極大的沖擊，多數電商人無不「談大數據色變」，並呈現出一種觀望、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，洞悉到了數據時代商業發展的更多契機，他創新了數據框架的建立和使用，重新量化了數據價值的指標，並挖掘了在無線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、無線數據、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出了詳細的解答，對當今的大數據進行了多角度思考，並提出了做好「個人大數據管理」的前瞻性建議，創建了一個數據化運營和運營數據的閉環系統。同時，《決戰大數據》首次揭開阿里巴巴運營數據的神秘面紗，解密了其數據實踐的「混、通、曬」內三板斧和「存、管、用」外三板斧，對於當今的絕大多數電商企業來說十分有借鑒意義。

 《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、阿里巴巴集團副總裁、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，並在實踐中形成了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等多家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了詳細的解答，為現代商業的發展提供了數據應用的前瞻性建議和商業新範本。

 聚焦阿里巴巴的大數據實踐，首次揭開阿里巴巴運營數據的神秘面紗：解密了阿里巴巴大數據實踐的「混、通、曬」內三板斧和「存、管、用」外三板斧，還原最真實的阿里巴巴。

 首度提出「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了人類的思維模式，只有掌控大數據背後真正的思維變革才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系，指出了「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出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：作者列舉了大量國內領先電商和自身經歷的經典「數據分析實例」。內容深入淺出，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、借鑒性、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、唯品會創始人沈亞、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。

 湛廬文化出品。

作者簡介：

車品覺

國內大數據實踐先行者、數據觀察家。現任阿里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、易趣等多家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家和實戰型培訓師。