决战大数据mobi

❶ 大数据之道与术

记得曾听人说过，最重要的构建起自己的思维体系。现在隐隐约约能够有些理解，成长就是建立并不断完善自己思维体系的过程。

    很久没写东西，但是对于最近的这几本书我觉得带给我蛮多惊喜，给了我不同的视角去看事情，需要将自己的一点点想法化成文字记录下来。仅对于大数据这块，浅谈一下自己想法。

作为一只小码农，兵来将挡水来码掩，一心扑在实现具体需求上，只注重技术实现，而没有从整体，站在更高的视角去看待数据问题。大数据不在于数据量大小，不在于使用什么具体的技术实现，而在于分析，在于解决问题，助力业务。

大数据时代，企业应该开启数据化运营来保证业务发展和用户增长。《增长黑客》一书中始终围绕着， 数据分析->提出想法->排定优先级->快速验证， 这四点在进行。用户在哪里高流失，热点功能，留存率，激活率等，只有数据才能实实在在反映公司的运营情况和产品的使用情况，用数据来作为产品的领航标。对于整体的数据分析来讲，如下四步：

数据分析 ：如《决战大数据》中很令我豁然开朗的观点， 大数据就是尽可能还原用户当时的场景 。从用户当时的场景出发，去分析为什么用户会在这个点流失？为什么这个点转化率低?具体的术，不限于页面埋点，或者问卷调查等。用数据找出产品中体验不佳的问题点。

提出想法： 对于解决产品中分析出的问题，或者一些好的idea，可以拉上研发、产品、市场同事一起做头脑风暴，不同职责的人看问题的角度不一样，更可能会出现一些好的idea。必要时候，甚至可以请完全不同项目的人进来头脑风暴，激发灵感。

排定优先级:  对于上述的很多想法，肯定不可能在一个迭代里全部实现。可以从主方向相关度、实现成本、时间周期、带来效果等方面打分，评定需求优先级，来确定当前这个迭代周期该实现哪些。

快速验证:  互联网行业的快速迭代，对于确定好的需求就需要快速推出进行验证，是否有效，是否确实提升了用户留存等。当然对于改变来讲，都可能会带来未知的风险，不能保证效果是正还是负，所以可以使用A/B测试，确定部分效果后再推广。对于新的改变，一定要跟踪用户数据，对前后数据进行分析，产生了多大效果，一切应该以数据说话。

最后循环不断上面流程，坚持用数据去领航产品。

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    ​以上是从产品迭代去讲数据分析，但是回归到大数据技术呢?数据湖，数据平台，整合了整个公司的海量数据，这些在于公司的意义又该怎样。现在数据处理大致下面几步:

    数据采集：

      1. 从大数据浪潮之后，现在几乎每家公司都在疯狂收集数据，每个角落数据都不放过。但是用起来的却少之又少，最后发现数据指数级上升，成本高昂，却没产生该有的价值。在这里，我并不是反对数据收集，但是收集前需要对问题和数据做一些界定，这些数据对我业务真的有影响么?

     2. 不要太过相信数据准确。特别是作为数据平台，你需要对接上游无数个数据源，同时需要将数据服务下游诸多系统。数据的准确性越来越重要，你并不能保证上游系统百分百的数据准确，所以请做好“脏”数据打算，不要过于乐观。

    数据存储：

     数据进来以后就需要存储。可能很多业务部门会各自都有一套数据处理框架，优点在于更加灵活，缺点在于大量的数据冗余，成本飞升和数据不一致等。所以稍大型公司内部基本会将基础数据统一，这也是数据湖的初衷。关于数据存储一块，可以考虑三层结构： 基础层，中间层，应用层 。其中基础层数据，统一维护一份，保证数据一致，并尽量保持数据的原始状态，防止数据失真。中间层，可以按照业务模块，数据再生状态，时间等维度生成多张大宽表，或者使用雪花模型等，对一模块提供服务，允许各个模块之间一定的数据冗余，提供适度灵活性。

当然我们收集数据，最终是为了分析和使用。对于当下趋势，越来越实时化。我们还需要放很大部分精力在存储的同时，考虑如何 快速索引 ，怎么保证我们能尽快的按照某些标签就能从海量数据中提取出我们需要的数据。一大团杂乱无序的数据，除了占服务器资源，没有任何意义。

    数据应用：

     如同前边产品中的数据分析一样，大公司和具体的数据建模的目的也是为了指导业务和商业。如果数据没有应用，没有去结合业务，那么数据本身也就没有什么意义。一个好的数据流程，应该如前所讲一样，是一个闭环。用数据应用指导产品，再通过产品收集自己需要的数据，丰富我们的数据。正如《刻意练习》中最重要的观点，反馈才是进步的动力，才能让自己看到哪里做得不够，哪里需要改进，而做数据也是一样。

对于数据开发人员，《决战大数据》里的 “混”，“通”，“晒” 还是很有思考的价值。“混”，与业务混在一起，了解业务，才能真正理解数据，提升数据敏感。“通”，数据之间需要连通才有价值，而在纷乱的数据中做到不同部门，甚至不同行业之间的数据串联在一起本身不管技术和沟通上都是一个大挑战，只有“通”，才能更好的还原用户当时的场景，甚至精确的预测下一步。“晒”需要把数据指标都晒出来，老板关心的不是指标，而是指标背后的why和how。计算出指标，还要更多的去想想能发现什么问题。

世间一切都是相同的，这也是为什么要构建自己的思维体系，以一应万。大数据分析这条道，同样也适用于个人，将个人看作一个产品，或者公司去做数据分析。那怎么用数据思维做个人管理?

数据收集： 知乎上有个问题，给我留下了很深的印象。看了那么多书，真的有用吗？我不敢说自己看过很多的书，但是仔细回想，曾经看过的书中内容确实大多都已记不住了。所以我慢慢在强迫自己去做一些读书笔记这样的事情。但是我所做的还远远不够，读书时，遇到喜欢的句子，醍醐灌顶的一段话，其实都可以加上备注和所思所想，记录下来。这就是一个最基本的数据收集阶段。

数据存储： 数据最终的目的是使用，并不是把数据收集回来就算完成目标。存储所对应的就是检索，能够在我们需要某个知识的时候，很快的从库里边调出这部分相关知识。所以对上一步收集回来的数据，可以通过 标签、知识范畴、场景、时间 等组合归类，便于我们快速的检索。（当然归纳碎片知识的时候，很多人会和我一样不知道该把这个知识归类到哪个标签上，其实是我们缺少对这个标签的具体和边界定义。正如一个思想所说，一个好的问题，就是具体完成后，答案就出来了）

数据应用:  对于生活中遇到的问题，我们求助于我们的知识库。但是这些知识都是没有经过检验的，而且整个社会一直处于动态变化中，所以我们应用这部分知识以后，还需要给给到反馈和反思。它是否适用，给我带来了什么样的影响，这个知识是不是需要怎么调整能更好适合我自己，再修改回自己的知识库。

命运二字，命中注定的某些东西无法更改，但是运这一项，财富，人际关系，知识和思考模式都是可以靠自己积累的。

建立完善自己的思维体系，会发现万物皆通。

❷ 如何快速成为电商运营高手

现在各个电商平台上的细节运营点，不太一样，但是大体运营思路都一样的。

记住一个公式：销售额=店铺流量*转化率*客单价。题主就围绕着这个公式，展开在电商方面的学习就可以了。

其实实体店也适用这个销售额的公式的，但是，对于实体店我们有很多数据不方便统计。

一个好的电商运营，最基础的，应该是能够让店铺取得更高的销售额，接下来我从这个公式出发，聊一下，如何能做到更高的销售。

首先店铺流量：大概可以理解为，每天访问店铺的人数(像UV跟PV有一点点小区别的，前期不用分那么细)。

首先你需要知道作为一个电商如何能够获取更多的流量。我以我比较熟悉的淘宝平台举例，像流量来源包括：自然搜索、首淘推荐、活动流量(比如聚划算、周年庆、新风尚……)、付费流量(直通车、钻展、淘宝客)。从2019年开始又有了”私域流量”的名词，就是通过做自媒体积累自己的粉丝群，然后往网店内引流。还有很多其他的流量。

其次，转化率：购买了产品的人数，和店铺访问量的比值。就好比是店铺来了100个访客流量，然后有5个人购买成交了，此时店铺的转化率就是5/100=0.05。

就是好不容易让顾客来访问店铺了，顾客就有可能产生成交购买，这个时候，作为运营就需要提高店铺的转化率，尽量让更多的人购买。

影响店铺转化率的因素很多，比如商品价格、客服态度、产品性能质量、店铺或者平台活动、竞争对手……太多方面了，需要具体问题具体分析了。

最后就是客单价了：就是一个顾客，在店铺里消费了多少钱。这个指标一般跟店铺的产品搭配、客服推荐等有关系。

综上所述，运营最基础的工作，是需要提升店铺的销售额，充分理解好影响店铺销售的公式：销售额=店铺流量*转化率*客单价。

然后店铺平时运营的时候，哪里有需要提升的地方，就在哪里花的精力大一些，流量低了就想办法提升流量；转化率低了，就分析是哪里有问题；客单价低了，就想办法提升客单价。这里可以拿自己店铺的数据，跟所在行业的均值对比就可以了。

淘宝规则变得越来越全面，系统，想要快速成为电商高手，一定要系统的学习，再结合实操总结反思，没有人可以一蹴而就。

我作为一个十余年电商卖家，也会遇到各种各样的问题，我通常都是和圈子里的top卖家一起研究，拥有很多独创的玩法，有趣有效，值得淘宝中小卖家学习、参考。

我研发了一套“ 手把手跟我操作，20天让你成为运营高手 ”的计划，分享给你们

最近操盘的店铺数据：

第一天：了解平台规则，搭建运营思维框架

第二天：如何选择货源，判断产品能不能做

作为一个淘宝准卖家，教你如何挖掘蓝海、产品细分市场，迅速判断产品竞争力

第三天：产品如何获取流量和排名

分析店铺为什么没有流量，如何打开流量入口

第四天：产品、店铺布局，店铺装修

做好店铺、产品定位布局，可以让你从无从下手到思路清晰

第五天：如何制作高流量标题

很多新手卖家为了图省事，直接复制别人的标题，你在敷衍平台，平台也会敷衍你，一个好的标题可以为你带来更多的流量

第六天：如何设计高点击主图

通过眼前一亮的主图，为你带来更多的点击

第七天：打造高转化的详情页

格式化、标准化的详情页制作思路，提高产品转化率

第八天：产品上下架

新品新店没有权重，把握好上下架节点，抢占流量高地

第九天：如何提升产品权重

教你利用人工补单，快速增权

第十天：深度解析，为什么你刷单没有效果

刷单容易被抓的五个因素，已经规避的方法

第十一天：客服话术优化

客服也是承担了一部分的销售工作，我整理了一些客服话术模板，可以私信我，即可获取

第十二天：如何应付中差评

一个中差评让好不容易提升的权重回落，从而影响排名和销量

第十三天：利用生意参谋诊断店铺

利用生意参谋的后台数据，分析自己的运营情况，查漏补缺，提升优化

第十四天：如何参加淘宝活动

参加淘宝活动的注意事项，以及怎么做才有效果

第十五天：玩转超级推荐，获得流量红利

利用超级推荐，获取更多的首页流量

第十六天：直通车付费推广技巧

很多人说开车没效果，或者是ROI很低，想要弯道超车一定要掌握技巧

第十七天：如何玩转淘金币

淘金币的流量渠道入口很大，可以报活动也可以通过消耗金币买入流量，淘金币会优先给予展现，中小卖家们一定要充分利用好

第十八天：如果选择爆款

爆款不是你想爆就能爆的，怎么判断一个产品具有爆发潜质，最终还是要看数据

第十九天：无货源店群玩法

无货源店铺有两个核心，店铺资源和操作技术

第二十天：淘宝直播带货新玩法

淘宝直播正在“风口浪尖”，要如何迎风起飞打通内容流量，这是众多商家必须要掌握的一大利器

第二十一天：玩转淘宝群，培养种子客户

淘宝群对于卖家而言，不仅仅是一个圈粉工具，粉丝积累下来之后，最重要的一个点就是做好自己店铺的私域运营，为后期的回购、老客户维护都有很大的帮助。

你这提到三个关键词，快速；运营；高手。只能告诉你我用了10年至今还在电商运营路上奔跑，快速成就很难，需要天赋和勤奋，还要有机会。

选择大于努力，机会大于勤奋，快速大于观望。

09年我认识巨型一号老板周总，他要做官网，看到他的丝瓜水产品眼前一亮，这个化妆水很有特色比较适合网络销售。当时价格100多一瓶，我告诉他要做平价，走活动型产品，让别人帮你卖，他立马买磨具上了配方型丝瓜水30多一瓶，正赶上聚划算好时候，9.9瓶14年一个店一场活动曾经卖了6.8万瓶，整个驻马店邮政发货瘫痪了。后来告诉他可以开发洗面奶，第二天就去广州买灌装设备，在后来告诉他开发微商产品压缩面膜和面膜等，都是自己马上生产，都赶上了趋势和电商红利期，现在在纳斯达克上市，年利润几千万。

我敬重周总的是一个高中生，电脑都不会操作，但是就是想法简单敢往前冲，哪怕一瓶赚1元，卖100万瓶就赚100万。所以我一直总结说，怎么做好电商呢，我会说要学农民，马上行动，快，靠规模赚大钱，靠口碑做推广。

现在电商平台很多，不断涌现新玩法，2015年前是天猫，前两年是抖音，今年是腾讯直播。所以只要聚焦在一个平台，一个爆款品类，做精做细，不断进步，做到领先，你就是这个领域的电商运营高手。

高手唯快不破，学习李小龙截拳道，洞悉别人招式，能后发致人，破解高手玩法套路，找出漏洞，自己创新提高，就是高手。

向实战学习，找个好老师少走很多弯路。

祝愿你早日成为运营高手。

电商运营高手速成是不可能的，要想自己提升的运营能力进步很快，必须去正确的学习和实践。先熟悉营销和商业规则，多看看经典的营销、市场、管理类书籍；然后积极经营店铺实践，投身到网店运营的实践，多请教，多总结复盘。拜访身边电商运营的前辈，就算是花钱。在自己没有形成方法论之前，不要去参加任何形式的电商培训。平台的培训内容都差不多，学习一个就可以了。电商运营所涉及的内容很广，推广，策划，活动，市场服务，都是必需学会的技能。一定要快速学习，因为要学的东西有很多，而且很多的技能都是在理论结合实战中学会的。

学习是唯一通往高手的路。
详细看视频

首先你需要知道作为一个电商如何能够获取更多的流量。我以我比较熟悉的淘宝平台举例，像流量来源包括：自然搜索、首淘推荐、活动流量(比如聚划算、周年庆、新风尚……)、付费流量(直通车、钻展、淘宝客)。从2019年开始又有了”私域流量”的名词，就是通过做自媒体积累自己的粉丝群，然后往网店内引流。还有很多其他的流量。

电商运营高手无法速成，但掌握正确的学习和实践的姿势会对自己提升运营能力进步很快。

首先，了解和熟悉营销和商业规则，静下心去看经典的营销，市场，管理类书籍；

其次，是积极参与店铺实践，加入到天猫店铺运营的环节中来，多问，多总结复盘，把自己的姿态放低。

最后，多拜访身边电商运营厉害的人，哪怕是付费。在自己没有形成方法论之前，不要去参加任何形式的电商培训。平台的后台有很多官方筛选的培训内容可以看，不要被电商培训割韭菜。

推荐自己运营过程中看过的书

特别提醒，任何（天猫，京东，淘宝电商运营人员写的书都不要看，平台官方的除外）

一、运营营销相关

《ebay中国实践之启示》- 我的运营启蒙书

《品牌的技术与艺术》-品牌、定位

《消费者行为学》：迈克尔.所罗门

《启示录-打造用户喜爱的产品》 作者-marty cagan

《供应链管理香港利丰集团的实践》

《决战大数据》作者 车品觉

《7-11零售哲学》

《7-11零售心理战》

《市场营销》原理与实践 作者 科特勒

《影响力》-罗伯特.西奥迪尼

二、--“管理方面”

1，《卓有成效的管理者》德鲁克

2，《管理的实践》 德鲁克

3，《商业的本质》 杰克韦尔奇

4，《赢》杰克韦尔奇

5，《原则》作者，瑞.达利欧

三、---提升格局

1，《全球通史》上下册

2，《 历史 深处的忧患》琳达

3，《总统是靠不住的》琳达

4，《巨流河》 齐邦媛

5，《邓小平时代》 傅高义

6，《毛泽东选集》1-4卷

四、--商业逻辑

1. 基础的商业知识，主要是指包括但不限于会计，金融，经济学，营销等在内的基础课程教材，个人觉得非常优秀的教材（但不失可读性）有：

曼昆的《经济学原理》

Ross的《公司理财》

Kotler的《市场营销》

米什金的《货币金融学》

David Young的《Corporate Financial Reporting and Analysis》

2. 思维方式和做事方法，主要指的是形成思考和分析问题的框架，怎么养成良好的工作习惯，在那几本大部头以外，个人觉得不错的有：

《金字塔原理》

BCG on strategy

Porter的三本书

HBR 10 must reads on Strategy （其实好几本战略

1、自己要啃学习并且要与时俱进。

2、要创新，思路要前卫。

3、做到别无我有，别有我优。

电商运营现在没有官方认证的等级，从我个人10年的运营经验对运营的简单理解：

初级运营：会上架宝贝，会SD，会基本的推广设置和报名活动等操作。这等级的运营在一家公司的月薪在6000-10000左右。

中级运营：除了初级运营的操作，会选款，会针对店铺进行布局，打造爆款。这种运营年薪应该在20-30万左右。

高级运营：也就是所谓的运营高手，能对产品卖点进行挖掘，对产品市场的未来能预测，可以配合生产，设计进行制定产品方案。这种运营年薪至少50万以上，而且必须给股份，不过即使这样也未必留得住。

运营高手已经不是纯粹的运营，他是运营+市场+产品。要成为运营高手除了运用经验以外对产品有很深的理解和研究，而且对市场预测有很好的天分。这种高级运营不仅仅是经验的积累还要一定的天分。所以快速成为电商运营高手是比较难的。

电商运营是入门容易做精难，很多有十几年运营经验的人都不敢说自己是运营高手。不过可以往中级运营的能力努力。

1.要想成为电商运营，最快的学习方法是去一家电商公司以运营助理的方式工作。在选择运营公司优先选择成规模的电商公司，不建议去电商代运营公司。成规模的电商公司，他们从选品，到运营，以及后面的营销已经系统化了，虽然你进去只能接触某一块，但是用心了解每一个环节还是能学一些东西。如果进入小公司或者代运营公司是接触不到电商运营的整体流程或者接触的店铺比较杂乱无法深入运营。

2.如果不想辞职学习运营，可以先开一个网店，建议优先考虑淘宝店。淘宝店铺是比较成熟的电商体系。首先可以先通过淘宝大学免费视频课程，了解一些运营的基础知识。然后通过操作店铺和有经验的运营学习沟通，提升自己的运营能力。

1、大量学习，尤其跟顶级同行学习。假设做电子产品销售， 首先研究100个淘宝顶级电子产品卖家案例，同时再分组研究淘宝、天猫排名前100名皇冠或金冠店的成功方法，分店铺设计、产品描述、照片拍摄、经营项目、价格、标题、客服等专题详加研究。

2、编练组成小组，各小组分别研究专题。比如有小组专门跟阿芙精油的客服聊天，聊完15天再总结，把客服最优秀的回答方法提炼出来，该小组就单爆这个，他们将快速成长成为顶级淘宝客服，他们先跟顶级同行学习，再总结提炼，最后实践。三招齐下速成就容易实现。

①摄影组：再比如有个小组专门跟天猫前100名大店（不同行业）去学照片拍摄，从构图到拍摄角度，基于2000张顶级产品照片的研究，什么门道琢磨不出来。

还要网络国外同类产品照片，模仿借鉴国外顶级创意，拿到新品就能拍出客户喜欢、瞬间打动客户的照片，不要闭门造车，要快速跟顶级高手学习。

专门研究版面设计的小组，将3000个优秀版面设计全部截屏下来，供设计组参考。

②技术组：专门研究淘宝标题优化、关键词设置、流量增加、提高转化率、开直通车、做钻展、天天特价等，该小组专门学淘宝各类技术，需要大量听免费课或看大量文章，比如去跟淘宝大学和淘宝论坛学习。

③文案组：不限行业看500篇淘宝故事，从500篇故事里提炼淘宝经验、诀窍，还要专门研究成功与失败的文章，重点研究经营失败的文章，研究完再总结、提炼、集体讨论。（淘宝论坛、派代网、网络都有）

站外推广还要分别研究：微信怎么做？微博怎么做？QQ空间怎么做? 论坛怎么做？网络怎么做？各个阵地分别研究。

⑤公关组：该小组专门认识并请教论坛版主、淘宝牛人，这点非常重要！应该有牛人带路少走300天弯路。

⑥售后组：售后包括很多项目，比如为客户赠送小礼品，要有专门小组去研究。举例：甲买烟，烟29元，但他没火柴，跟店员说：“顺带送盒火柴吧。”店员没给。乙买烟，烟29元，他也没火柴，跟店员说：“香烟便宜一毛吧。”完后，他用这一毛钱买了火柴。

这是哲学上的“心理边际效应”，店主拒绝甲的要求，是因为在香烟上赚到钱，但火柴没赚，赚钱感觉指数为1，所以甲索要无果。

店主同意乙的要求，是因为香烟和火柴都赚到钱，赚钱指数为2，所以乙如愿以偿。同样，顾客很喜欢买一送一，他们认为赠送东西肯定有赚，这是心理边际效应在作怪，在淘宝广泛运用。

❸ 哪位大神有《决战大数据：驾驭未来商业的利器》电子版书籍百度云盘下载

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《决战大数据：驾驭未来商业的利器》是车品觉编写的一本书，2014年4月由浙江人民出版社出版。

❹ 关于互联网思维的书籍哪个最好

市面上关于互联网思维的书籍有不少，大体说的都不全，从基础理论到战略应用分了很多的类别。所以这里列举在学习互联网思维的不同阶段所需的知识点典型书籍，主要有几个阶段：理论知识、移动互联网、商业模式、媒介、大链接数据、产品经理、设计与创意、运营营销。
一、理论知识：了解互联网历史、背景和发展趋势。

1《认知盈余》 克莱舍基 《认知盈余》读书笔记：已被验证的时代潮流
3《未来是湿的 人人时代》克莱舍基 组织之困与情感依附时代——《未来是湿的》
4《从0到1》
5《长尾理论》
6《硅谷之光》
7《失控》
8《引爆点》
9《技术元素》
10《世界是平的》
11《技术垄断：文化向技术投降》
12《第三次工业革命：新经济模式如何改变世界》
13《变革中国》
14《网络素养：数字公民集体智慧和联网力量》
15《数字乌托邦：从反主流文化到赛博文化》
16《信息简史》
17《美丽新世界》
18《网络共和国》
19《奇点临近》
21《数字化生存》
22《新数字秩序的革命》
24《黑客与画家》
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二、移动互联网：了解互联网的应用范围。
1《决胜移动终端》
2《决战第三屏：移动互联网时代的商业与营销新规则》
3《移动风暴》
4《移动的帝国》
5《移动浪潮：移动智能如何改变世界》
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三、商业模式：了解互联网在商业上的应用。
1《免费:商业的未来》
2《商业模式新生代》
3《社交红利》
4《我们如何来到现在:商业、技术与金融趣史》
5《平台战略：正在席卷全球的商业模式革命》
6《需求：缔造伟大商业传奇的根本力量》
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四、媒介：了解互联网媒介的应用。
1《理解媒介：论人的延伸》
2《你不是个玩意儿：被互联网奴役的人》
3《冲击力》
4《浅薄：互联网如何毒化了我们的大脑》在读
5《消失的地域：电子媒介对社会行为的影响》
6《娱乐至死·童年消逝》 互联网时代：更娱乐的，更致死的
7《群体性孤独》
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五、大连接数据：了解数据在互联网中的应用。
1《大连接》
2《第三次浪潮》
3《爆发：大数据时代遇见未来的新思维》
4《决战大数据》
5《驾驭大数据》
6《大数据时代》
7《数据化决策》
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六、产品经理：了解互联网产品开发。
1《结网2》
2《人人都是产品经理》
3《启示录:打造用户喜爱的产品》
4《创业时，我们在知乎聊什么？》
5《产品经理手册》
6《淘宝十年产品事》
7《黏住顾客：Foursquare如何打造忠实客户群》
8《玩法变了：淘宝卖家运赢弱品牌时代》
9《跨越鸿沟: 颠覆性产品营销圣经》
10《赢在用户》
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七、设计与创意：了解互联网产品设计与广告创意。
1《只有偏执狂才能生存》
2《广告狂人》
3《商业秀》
4《乔纳森传》
5《一线之间》
6《打开创意的脑》
7《疯狂的简洁》
8《赖声川的创意学》
9《设计心理学》
10《至关重要的设计》
11《交互设计入门》
12《门后的秘密:卓越管理的故事》
13《病毒循环》《情感化设计》
14《专业主义》
15《高效能人士的七个习惯》
16《金字塔原理》 《金字塔原理》读书书摘
17《影响力》
18《思考的快与慢》
19《乔布斯传》
20《参与感》
21《颠覆式创新》
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八、运营营销：了解互联网渠道运营知识。
1《水平营销》
2《跨越鸿沟》
3《消费者行为》
4《轻公司，互联网变革中国制造》
以上是互联网思维各个阶段的学习书籍，可以选择性阅读学习。

❺ 从入门到精通 互联网数据分析书籍清单

从入门到精通：互联网数据分析书籍清单
任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构：最顶层是对数据价值的认知、业务理解，中间是数据分析方法论，而最底层则是数据分析的解决方案或者具体的操作方法。我把数据分析的推荐书籍划分成三个段位，便于大家渐进式学习。
数据分析入门版
入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。

入门版推荐书籍
《深入浅出数据分析》：O’Relly出版的HeadFirst（深入浅出）系列书籍之一，书中有大量的图片和有趣的案例组合。本书浅显易懂形象生动，可以使入门者对分析的概念有个全面的认知。
《谁说菜鸟不会数据分析》：本书详细介绍了数据分析的基本方法和过程，并且以Excel表格为例进行了案例阐述。同时本书还介绍了数据分析在职场的意义，可以帮助职场小白快速上手。
《赤裸裸的统计学》：作者年轻时是个追求学习的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。
同样类似的书籍还有《统计数字会撒谎》，这本书知名度要高点，通过揭露“虚假数字信息”来帮助大家理解背后的统计学原理。
数据分析进阶版
进阶版具有一定的行业针对性，要求分析者具备一定的数据分析常识和业务理解；适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理等人群。

进阶版推荐书籍
《精通web analytics 2.0》：Analytics将点击流网站分析工具与定性数据、测试与试验以及竞争情报工具相结合，从而推演出详尽的网站战略以及操作层方案。此书虽老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鉴意义，现在国内只能买到二手的旧书。
与此类似的有《网站分析实战》，是国内一本讲网站分析的书，没有上面经典，但胜在新出，很多案例和理念都有及时的更新。
《深入浅出统计学》：与上面的《深入浅出数据分析》同属于Headfirst系列书籍，运用充满互动性的真实世界情节，帮助读者快速了解统计方面的理论知识。
《数据化管理》：黄成明著，讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气。虽说偏向于零售业管理，但大道归一，可适用于很多行业，当时依据里面的理念规划了美团外卖面向BD的数据产品。
《MySQL必知必会》：这本也是我当年学习SQL的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。
《互联网增长的第一本数据分析手册》：我们公司的出的一本数据分析手册，全书以增长为主题。这本手册介绍了互联网创业企业增长方法论、互联网数据分析的常见方法（趋势、转化、留存、实时、分群、细查、热图）、细分行业（如SaaS、互联网金融、电商等）的应用。
数据分析高阶版
更高阶的数据分析相对来说专业性就强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。

高阶版推荐书籍
《决战大数据》：阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。
《精益数据分析》：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南，精华且实用，我之前写过读书笔记《华尔街日报是这样做数据可视化的》，可供大家参考。
《数据仓库经典教程》：网上有人整理出来的资料，优点是简单明了，不像正常的数据仓库教材厚厚一本。
当然，数据分析是一门很深的学问，我也只是窥得冰山一角。要想做好数据分析必须具备多方面的技能：需要看清数据的价值并且懂业务，需要熟知数据分析的方法论，同时也要熟练掌握数据分析软件的操作。在学习上面数据分析推荐书籍的同时，不断在实践中加深自己的理解，用数据来驱动业务和客户增长。

❻ 四大芯片巨头决战数据中心

在大数据的驱动下AI技术有了实现商用的可能性，同时，随着智能化场景的不断扩大，用作于数据处理和存储的数据中心建设也在全球范围内兴起。根据Arizton的报告显示，从投资额进行计算，预计全球超大规模数据中心市场规模将在2026年达到1276.4亿美元，在2020至2026年内该市场将以超过4.02%复合年增长率保持增长。

显然，通过收购的方式，是加快数据中心芯片布局的方式之一，而在这背后，也预示着，这四大芯片巨头决战数据中心的步伐也加快了。

根据IDC的预测显示，2015年到2025年，数据将以每年25%的速度增长。这些数据的增长带动了云端计算和边缘计算等市场的兴起，他们的增长也拉动了数据中心市场的成长。由此，芯片巨头们也在数据中心市场展开了布局。

英特尔是全球最大PC和数据中心服务器CPU制造商，2017年初他们更是将其以“PC为中心”的战略转移到“以数据为中心”的业务中，从2017年初他们确立了这个战略后，到了2019年，数据中心业务便表现出了较好的成绩。到2020年，其全年财报体现出以数据为中心的转型取得了显著进展，数据中心业务呈迅猛发展态势——2020年相较2019年增长11%。

也因此，英特尔已经将以数据为中心业务的总体潜在市场规模由2021年的1600亿美元调整为2022年的2000亿美元。这将是公司 历史 上最为重大的机遇所在。CPU是英特尔在数据中心市场发展的基石，在此基础之上，英特尔新任CEO帕特·基辛格也在今年提出英特尔2023 CPU产品路线图——面向数据中心的Granite Rapids，我们将采用英特尔7纳米制程工艺生产计算芯片。

AMD是英特尔在CPU领域的竞争对手之一，凭借着 EPYC系列产品，AMD再次迎来其高光时刻，同时该系列产品也为AMD进军数据中心市场带来了希望——根据Mercury Research的数据显示，经过长达六年的重返数据中心的争夺战，到2021年第一季度，AMD的X86处理器在数据中心的销售份额达到了11.5％。

数据中心市场的增长也为AMD的营收带来了提升，从其2021年第一季度显示，AMD营业额同比增长93%，净收入增长超300%，数据中心营业额增长超一倍。此外，根据AMD总裁兼首席执行官苏姿丰博士Computex 2021时的演讲显示，今年还将会有100多款各大厂商的搭载EPYC处理器的服务器平台问世，以及400多个基于EPYC处理器的实例。

这也是Arm服务器芯片在数据中心市场获得契机的原因之一。其于去年推出的ThunderX3 也是针对云计算和HPC高性能运算市场中的特定工作负载而设计，公司希望通过 Marvell 的差异化优势为最终客户带来更高的性能成本比和性能功耗比优势。

与上述三家芯片巨头不同的是，英伟达则是以GPU上的优势进入到数据中心市场。从英伟达的财报中看，数据中心市场的发展已经成为了他们营收当中重要的一部分。近几年，英伟达的数据中心业务的表现就开始逐渐露出锋芒——2021财年第一季度其数据中心业务首次达到了10亿美元，2021财年第二季度当中，其数据中心业务收入达到17.5亿美元，该项业务的收入占总营收的比重达到45%，首超 游戏 业务，创 历史 新高。

但随着数据中心市场的成长，仅凭单一的CPU或者是GPU都难以支撑这个市场的发展。因此，这四大芯片巨头开始向更多的领域做拓展——原来在CPU领域有着优势的企业开始向GPU、FPGA等领域进军，而GPU企业在在试图向多元化的方向发展，于是，我们看到了，这四大芯片厂商在数据中心市场的催化下，开始出现了交集。

英特尔曾在2018年提出XPU异构愿景，既由标量（对应CPU）、矢量（对应GPU）、矩阵（对应ASIC）、空间（对应FPGA）组成的架构，可以进行多种架构组合。英特尔认为，必须在CPU的基础上加入并完善GPU、FPGA、AI芯片、视觉处理芯片等不同类型的计算架构，组成一个有机的整体。

而这也是他们能够在数据中心市场持续发展的动力之一，因此，他们也针对这个愿景进行了布局，在自研方面，英特尔于去年11月正式发布其全新服务器GPU，即首款数据中心的独显产品。

在收购方面，英特尔于2015年完成了对全球第二大FPGA 厂商Altera的收购，2018年收购无晶圆厂eASIC开始向Chiplet发展，2019年四月收购为FPGA提供IP和定制解决方案的供应商Omnitek，6月，又收购了网络交换芯片厂商Barefoot（该收购旨在解决数据爆发式增长的问题，这些海量数据激发了对分析这些数据的计算能力的需求，也刺激了对在数据中心内交换这些数据的联网系统的需求），2019年还对以色列数据中心AI芯片制造商Habana Labs进行了收购（虽然Habana独立运营，但该笔收购也加强了英特尔在数据中心人工智能产品上的实力）。

在英特尔重返独立显卡之前，AMD是业内唯一一家既能做高性能x86 CPU，也能做高性能GPU的公司。而随着新的竞争的到来，AMD也对其GPU领域的发展做出了新的规划——AMD在其2020年财报会议上宣布，公司将在通用化GPU的基础上，将其产品定位成专注于 游戏 优化的RDNA和专注于运算导向的CDNA。

在对数据中心的布局上，最值得一提的是，AMD将对FPGA领域的龙头赛灵思的收购，这也是他们布局数据中心市场的重要一步——在拥有CPU 和 GPU 产品后，赛灵思可以为他们布局数据中心市场提供加速能力。

从英伟达方面来看，这是一个市值曾一度超过英特尔的巨头芯片公司，而市场对于他的看好，也来源于他们在数据中心这一市场的布局。而他们也开始突破GPU领域市场，开始向CPU市场进行发力——在今年4月，英伟达推出其基于Arm的数据中心CPU，据英伟达介绍，该芯片是专为大规模神经网络工作负载设计的，预计将于2023年在英伟达的产品中使用。

而针对数据中心方面的布局，英伟达也同样逃不过用收购的方式来进行发展。这其中包括，他们以69亿美元收购Mellanox获得的网络技术，与计划用400亿美元的价格收购Arm。

由于英特尔、AMD、英伟达针对数据中心的布局，使得他们的产品形成了一定的竞争关系，也被行业成为是数据中心市场的三大巨头。但在他们的发展中，尤其是英伟达以Arm架构为基础推出了CPU之后，我们也看到了Arm架构对于数据中心市场的冲击力，而这就不得不再提一下Marvell，这个在决战数据中心市场中一个不可忽视的力量。

除了他们所推出的Arm服务器芯片以外，在数据中心市场方面，Marvell 凭借着广泛的存储、计算、 安全与网络产品组合带来了同类最佳的构建模块与架构，以优异的总拥有成本满足了基础设施需求，在数据中心市场而占有一席之地。

这针对这些领域的布局，marvell也进行了多笔的收购，包括在2017年以约60亿美元收购Cavium，2019年收购以太网网络连接产品领域的Aquantia、格罗方德旗下Avera半导体子公司。2020年，他们还收购了光芯片厂商Inphi。近期，Marvell还宣布将收购供应云服务器以及边缘数据中心的网络交换芯片等产品的 Innovium。这些收购都将直接或间接地加强其在数据中心市场的发展。

如果说，向更多的领域做拓展，是这四大芯片厂商为数据中心市场的发展而打下基础。近期，这四大芯片厂商又不约而同地将目光投向了DPU市场。

在英伟达看来，数据中心路线图包括CPU、GPU和DPU这三类芯片。英伟达也在今年早些时候的博客中表示：“DPU（即数据处理单元）已经成为以数据为中心的加速计算模型的第三个成员，英伟达首席执行官黄仁勋在一次演讲中说：“这将代表未来计算的三大支柱之一。”这三者之间，CPU用于通用计算，GPU用于加速计算，而DPU在数据中心周围移动数据，进行数据处理。

因此，除了上文我们提到的，他们在CPU、GPU领域的成就外，他们也针对DPU这一市场进行了布局——去年英伟达发布了第一款DPU产品BlueField-2，今年的GTC上又发布了BlueField-3，BlueField-3会在明年上半年推向市场。

英特尔则在今年推出了名为IPU产品，按照英特尔的说法，英特尔官方的说法，IPU是一种可编程网络设备，旨在使云和通信服务提供商减少在中央处理器(CPU)方面的开销，并充分释放性能价值。在这种介绍下，也有人认为，这与当下主流的DPU作用类似。

而英特尔之所以能够在DPU领域取得成绩，这也离不开当时收购Altera。从DPU的本质上看，根据THENEXTPLATFORM的分析报告显示，在2020年，SmartNIC正在演变成DPU。SmartNIC可以通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务，提高云端和私有数据中心中的服务器性能。而针对多种SmartNIC的方案来说，由于FPGA是可重编程的，因此利用FPGA实现的数据平面功能可以任意并且实时地去除和重新配置，采用这种设计可以将网络功能提速几个数量级，因而，也被视为是数据中心市场发展的动力之一。

而赛灵思也是SmartNIC领域中的杰出玩家，据了解，该公司于2019年秋季收购了Solarflare Communications，并且Solarflare自2012年以来一直在构建基于ASIC和FPGA的NIC进行电子交易。由此来看，如果AMD收购了赛灵思，那么对于他们发展DPU来说也大有裨益。

除此之外，近期，Marvell也发布了一款DPU产品，根据半导体行业观察此前的报道显示，Marvell将推出OCTEON 10系列DPU，这是一个全新的SoC系列，建立在TSMC的5nm工艺节点之上，在这个处理器上，将首次展示Arm的新型基础设施处理器——Neoverse N2。根据公开消息显示，这将是Marvell第一个基于TSMC N5P工艺的芯片设计，实际上也是同类中第一个采用该工艺的DPU。

但对于未来数据中心市场的发展而言，这个市场可能会由这些芯片巨头厂商所主导，但并不意味着其他厂商没有机会，一些细分领域的巨头和初创公司也将会是这个市场中另外一股不可忽视的势力。

❼ 读书笔记-07-数商-数据改变命运

之前看过一本书就做“奇特的一生”，本书的主人公叫柳比契夫，不仅是位著名科学家，还是“时间管理界”的大神。在他传奇的一生中，一共有70多部著作。除了其专业领域外，还有历史、宗教、数学等领域。柳比契夫的时间管理方式，首先做的就是时间记录，他时间记录到什么程度？柳比契夫从1961年开始记录直到其去世。在这长达56年的时间里，他把自己所有做过的事情，用了多长时间，都详细地记录了下来。
在这之上柳比契夫还会做周总结、月总结、年总结，统计其在每个事物上所花费的时间。有了这些数据，就能更科学做计划了。因为其有足够多的数据，对于时间就有超强的把控感，这样制定的计划也就更为合理，也更高效。我们可以想象当时在没有电脑的时代，只能通过纸质地记录方式，无论记录还是查询都非常麻烦和低效。而我们现在有了电脑，尤其是有了手机，随手记录显得异常方便，但是作为数据时代先行者的我们，真的有效地使用了这种工具，帮我们提高工作效率？答案是不一定，工具还是那个工具，工具要想发挥它的功效，首先你要深刻理解数据重要性，能想象到数据带来的好处，以及知道如何记录数据，最后再有一个易用的工具，这样才能真正把数据用起来。综合来看，就是徐子沛老师说的数商，只有数商足够高，移动互联网的工具才能发挥效能。
这就引出了我今天介绍的这本新书《数商》。之前我看很多大数据的书，比如《大数据时代》、阿里的《大数据之路》、车品觉的《数据的本质》和《决战大数据》、《数据中台》，更多的就是专业大数据技术书籍。一直没有看徐子沛老师的书，觉得没有什么特别的新意，听了罗振宇将这本书的时候，才决定看一下，看完后还是感觉收获颇丰。数商讲的是一个人如何驾驭数据的能力，数商会像智商、情商一样，决定着我们的未来。
这本书一开始就有一套数商测试题，一共34道。它测的不是你的数学能力，而是把我数据的能力。我测了一下，是82分，这套有几个问题决定了我很难拿到90分以上，比如，把你的情绪打分记录下来，把你的朋友关系打分记录下来，预测一件事打分记录下来等等，像这样的题，其实就像前面提到的柳比契夫每天做的时间管理一样，把自己的所有经历都数据化。这可能就是一般人和大神级人物的区别，看似只有一点点的区别，其实做到这点难度极大。本书后面是通过一个个故事把数商的价值体现出来，比如赌场、见未来岳母、疫情、奶茶与粪堆等等，里面的故事非常精彩，为我们后续的构建自己的大数据体系提供了很好的素材。我还特意来了徐子沛的三本实体书，主要是想写学习徐老师讲故事的能力。
同时他里面的每一个故事，都在告诉我们一个道理，一个普通人完全可以通过不断提升自己对数据的驾驭能力，来把握自己的命运，甚至是挑战权威。如果我们仔细想想真的是这样，现在“智商”和“情商”，大家都已经非常重视，都在通过各种方式提高，你如果想在这两个方面特出越来越难，但是数商却还是一片开阔地，一方面大部分人没意识到，一方面还没有特别的有效方法，只要我们稍微注意一下，就能很快脱颖而出。
在这个大数据时代，在这个阶级逐步固化的时代，《数商》给我们指明一条弯道超车之路，这条依然坎坷，但是他有机会超车，也许是这时代赋予我们的机会。

❽ 《决战大数据：驾驭未来商业的利器》读后感

作者简介：车品觉，前阿里巴巴集团副总裁、首任阿里巴巴数据委员会会长。现任红杉资本中国基金任专家合伙人。是国内大数据、数据决策与分析领域的杰出人才。

数据分析的两大主要作用：要么验证某个想法，要么探索未来

《决战大数据：驾驭未来商业的利器》是品觉老师10年数据修行的经验分享，对于企业决策或者产品经理分析用户，提炼需求都非常有启发，以下为截取部分精华内容并结合自己的学习体会。

1.数据的本质是还原用户的真实需求

数据记录了用户在什么时间，访问了产品的哪个功能，访问路径是什么，停留时间是多久，最后离开是什么时间，最终是否有提交订单等。将这些数据串起来则可以还原用户当时的场景，剖析出用户的真实需求。此时，产品需要思考当前的产品是否满足了用户的需求，若是没有，如何改善。

2.活做数据，抓住数据的相关性

“活”做数据收集，从相关联的行业和业务中去收集能够为现在所用的数据。如，负责特价酒店的产品，可以收集这批用户在火车票、特价机票及门票等相关业务，从而获得不一样的启发。

3.数据分类，找到核心数据

不同的数据含金量不同，即使同样数据在不同的场景体现出不同的价值，具体分类可以参考以下：

（1）不可再生和可再生；

（2）基础、中间层和应用层

（3）按数据业务归属，分为各个数据主体

（4）隐私数据和非隐私数据

3.个人数据管理

（1）收集有效的数据源，并按重要性和时间长短进行分类；

（2）关键词标签是对数据收集后重要的整理

a越有效的标签就越能快速地调取数据

b注意知识范畴的培养

c 场景的标签，分为公司与人物，再加上世家

由时间链、共识面（公司、人物、来源）、知识体系（标签）和格式（内容）所构成的一张知识图谱是解码决策分析的依据。

以上，是对《决战大数据：驾驭未来商业的利器》简单的介绍，本书可以作为数据人入门读物，特别是其中关于数据收集（数据源）和数据整理（标签，构建知识图谱）具有很好的指导。

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书名：决战大数据（升级版）

作者：车品觉

豆瓣评分：7.9

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2016-4

页数：310

内容简介：

 在数据无限的时代，我们如何利用大数据实现商业大洗牌？传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息，冲出层层危机，实现行业质和量的飞跃？企业如何才能实现数据化运营，在大数据时代站稳脚跟？大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货，倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案！只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机！

 随着智能手机的大范围普及、物联网浪潮以及人工智能技术的爆发式发展，大数据在收集消费者全渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据其在阿里巴巴的多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从“养数据”到“用数据”，深入浅出地向我们揭开了阿里巴巴数据化运营和运营数据的神秘面纱。通过《决战大数据》一书，车品觉告诉我们，在数据无限的时代，拥有数据化思维，才能改变商业的未来。

作者简介：

车品觉

畅销书《决战大数据》作者

红杉资本中国基金专家合伙人

全国信标委大数据标准工作组副组长

 阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长；拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到的见解。亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。

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书名：决战大数据

作者：车品觉

豆瓣评分：7.3

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2014-3-1

页数：236

内容简介：

[内容简介]

 大数据时代的来临，给当今的商业带来了极大的冲击，多数电商人无不“谈大数据色变”，并呈现出一种观望、迷茫、手足无措的状态。车品觉，作为一名经验丰富的电商人，在敬畏大数据的同时，洞悉到了数据时代商业发展的更多契机，他创新了数据框架的建立和使用，重新量化了数据价值的指标，并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质……在他看来，改变思维方式，即可改变数据和商业的未来。

 《决战大数据》将视角投入到“大数据实践”的领域，对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值、养数据、多屏时代等大数据应用的热点问题做出了详细的解答，对当今的大数据进行了多角度思考，并提出了做好“个人大数据管理”的前瞻性建议，创建了一个数据化运营和运营数据的闭环系统。同时，《决战大数据》首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱，解密了其数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，对于当今的绝大多数电商企业来说十分有借鉴意义。

 《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅新作。

[编辑推荐]

 大数据实践的先行者、阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉首部个人专著：拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考方式，对电子商务未来趋势有独到见解，曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、eBay等多家著名跨国公司任总监。

 继《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅之作，引领“大数据实践”风潮：《决战大数据》为数据人拨开大数据时代的层层迷雾，对数据化运营和运营数据的热点问题做了详细的解答，为现代商业的发展提供了数据应用的前瞻性建议和商业新范本。

 聚焦阿里巴巴的大数据实践，首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱：解密了阿里巴巴大数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，还原最真实的阿里巴巴。

 首度提出“数据化思考”新思维，改变思维，决胜数据化未来：作者认为大数据时代更多地改变了人类的思维模式，只有掌控大数据背后真正的思维变革才是决胜未来商业的关键。

 洞悉大数据与个人、商业与个人的内在联系，指出了“个人大数据管理”的重要性：无论是电商管理层，还是数据分析师，每个人都要有完善的个人大数据管理模式，以避免数据收集和使用中出现信息不对称的断层。

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 国内8大顶尖电商和投资人强力推荐，迄今为止最有重量的数据实践之作：eBay 大中华区CEO林奕彰、唯品会创始人沈亚、红杉中国董事总经理刘星、 大众点评网CEO 张涛、安客诚全球副总裁程杰、京东集团高级副总裁徐雷、 桔子水晶酒店集团创始人吴海、LinkedIn商务分析部总监张溪梦等联袂推荐。

 图书个人所得全部捐献给“桑珠助学”和雪谦寺重建。

 湛庐文化出品。

作者简介：

车品觉

国内大数据实践先行者、数据观察家。现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长。

拥有多元化与国际化的教育背景：生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育，曾于新南威尔士大学、斯坦福大学、INSEAD商学院及清华大学经管学院等世界一流学院进修。

拥有丰富的数据实战经验与独特的数据化思维：曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、易趣等多家著名跨国公司任总监职务。对电子商务未来趋势有独到见解，是一名未来趋势观察家和实战型培训师。