第1章 資料科學 / 001
1.1 大資料技術 / 002
1.1.1 大資料的發展趨勢 / 002
1.1.2 大資料處理的基礎 / 003
1.1.3 企業中常見的大資料產品 / 004
1.2 資料科學 / 004
1.2.1 大資料分析原理 / 005
1.2.2 資料在不同行業中的應用 / 006
1.3 資料分析流程及高級分析 / 008
1.3.1 資料分析流程 / 009
1.3.2 高級分析 / 010
1.3.3 資料科學家需要具備的能力 / 011
1.4 資料科學與經營管理 / 012
1.4.1 資料科學與企業經營 / 012
1.4.2 資料科學與企業管理決策 / 012
1.4.3 企業運營效率的資料分析訴求 / 013
1.5 通過新技術及AI 感知未來 / 013
1.5.1 新技術加速發展 / 014
1.5.2 雲端環境變化 / 014
1.5.3 新技術成熟度與市場接受度 / 015
1.5.4 產業公司的科技機會 / 016
第2章 用戶行為漏斗及行銷科技 / 019
2.1 行銷科技的定義及內涵 / 021
2.2 用戶的四個層級 / 022
2.2.1 雙漏斗模型及使用者的轉化 / 024
2.2.2 用戶漏斗與漏桶的使用限制 / 026
2.3 用戶行為預測 / 027
2.4 使用者購買決策及路徑研究 / 028
2.4.1 用戶購買決策的秘密 / 029
2.4.2 一二三線市場結構現狀 / 030
2.4.3 用戶滲透過程視覺化 / 030
2.4.4 使用者決策路徑視覺化 / 031
2.5 用戶生命週期價值行銷 / 032
2.6 用戶廣告運營工具及PaaS / 032
2.6.1 通用的使用者廣告運營產品思路 / 032
2.6.2 線上、線下打通的運營方案 / 034
第3章 企業用戶增長及轉化啟動 / 037
3.1 企業拉新的三種方式 / 039
3.2 內外部用戶的不同優化方向 / 042
3.3 智慧行銷資料庫建設 / 043
3.4 用戶增長與轉化 / 045
3.5 案例：某快車公司的裂變式用戶增長 / 054
3.5.1 使用者持續增長的邏輯假設 / 054
3.5.2 早期的產品邏輯 / 055
3.5.3 用戶增長運營工具的兩個核心 / 056
3.5.4 運營產品效果評估方法 / 057
第4章 決策優化應用 / 059
4.1 CRM 簡介 / 060
4.1.1 AI 驅動式CRM / 061
4.1.2 未來生態式CRM / 062
4.2 CRM 與決策模型 / 063
4.2.1 RFM 分群模型 / 063
4.2.2 預測購買模型 / 067
4.2.3 智慧運營模型 / 069
4.3 銷售與決策模型 / 071
4.3.1 向上銷售 / 071
4.3.2 交叉銷售 / 072
4.3.3 銷售預測 / 072
4.3.4 個性化推薦銷售 / 074
4.4 產品創新與資料分析 / 074
4.4.1 在分眾市場找創新點 / 075
4.4.2 分眾市場定義新品類 / 076
4.5 客戶資料平臺建設及應用 / 078
4.5.1 客戶資料平臺建設 / 079
4.5.2 五類運營服務模式 / 080
4.6 借助大型資料平臺開展資料化運營 / 081
第5章 資料科學與企業管理決策 / 083
5.1 企業管理決策 / 084
5.1.1 人類的決策過程 / 084
5.1.2 企業管理決策 / 086
5.2 資料決策分析模型 / 088
5.2.1 分類模型與回歸模型 / 089
5.2.2 資料分析建模過程 / 092
5.2.3 常用建模演算法及工具 / 093
5.2.4 影響建模的主要因素 / 095
5.3 用戶增長及轉化 / 095
5.3.1 用戶增長 / 095
5.3.2 用戶運營及銷售轉化 / 096
5.4 廣告投放及市場開拓 / 098
5.4.1 廣告投放策略優化 / 099
5.4.2 尋找20% 的可能轉化者 / 100
5.4.3 電商站內廣告投放優化 / 101
5.5 市場空白的發現及開拓 / 102
5.5.1 市場空白的發現 / 102
5.5.2 新市場的開拓 / 104
5.6 案例：快速消費品行業數位化的機會 / 105
5.6.1 快速消費品行業的發展趨勢及用戶特點 / 105
5.6.2 快速消費品行業的核心業務及機會 / 106
5.6.3 線上與線下觸點努力方向 / 107
第6章 企業如何用好外部資料 / 111
6.1 企業對於資料應用的態度 / 112
6.2 企業中的外部資料來源 / 114
6.2.1 外部資料來源的作用 / 115
6.2.2 合理購買外部資料來源 / 116
6.2.3 外部資料來源的分類 / 116
6.2.4 外部資料來源可靠性評估技巧 / 118
6.2.5 獲取外部資料來源的方法 / 118
6.3 企業的資料變現 / 119
6.3.1 實現資料變現的前提 / 119
6.3.2 企業外部資料變現面臨的挑戰 / 121
6.3.3 企業資料變現的思路 / 122
6.4 案例：寵物行業利用外部線索拉新 / 124
6.4.1 找到外部資料品質好的資料來源 / 124
6.4.2 尋找寵物銷售線索 / 125
6.4.3 資料產品賦能行業 / 126
第7章 經營好企業中的資料 / 129
7.1 企業經營好資料的三要素 / 130
7.2 資料經營方法（KPI 分解） / 131
7.3 企業資料應用戰略規劃 / 134
7.3.1 梳理資料來源 / 134
7.3.2 評估資料品質 / 135
7.3.3 建設資料管理平臺 / 135
7.3.4 建設相應的企業資料文化 / 136
7.3.5 制定企業資料管理原則 / 137
7.4 相關資料技術 / 137
7.5 企業中的資料研究思路及應用 / 140
7.5.1 兩種資料研究視角 / 140
7.5.2 資料應用實施原則 / 141
7.6 案例：零售類企業的資料應用戰略 / 143
7.6.1 以消費者為中心的資料湖 / 144
7.6.2 廣告投放與協力廠商資料建設 / 145
7.6.3 媒體投放檢測資料及AI 預測 / 147
第8章 資料在不同行業中的應用 / 149
8.1 產業互聯網創新模式 / 151
8.2 企業的資料訴求及時機 / 153
8.2.1 國內企業級服務的現狀 / 153
8.2.2 企業資料的現狀與訴求 / 154
8.2.3 企業資料的應用時機 / 155
8.3 汽車行業 / 156
8.3.1 汽車行業的資料應用 / 156
8.3.2 使用者資料平臺的建設 / 160
8.3.3 資料應用場景 / 162
8.4 航空行業 / 170
8.4.1 航空行業新變化及資料應用規劃 / 170
8.4.2 航空使用者大資料平臺規劃 / 172
8.4.3 資料應用場景 / 173
8.5 保險行業 / 177
8.5.1 保險行業的環境及機遇 / 177
8.5.2 保險行業痛點分析 / 177
8.5.3 保險行業的資料化機會 / 178
8.5.4 保險賽道上的互聯網平臺商業模式 / 179
第9章 企業數位化轉型 / 183
9.1 企業數位化轉型面臨的困境 / 184
9.2 企業數位化轉型的五個階段 / 185
9.3 企業數位化轉型的組織架構及過程 / 187
9.3.1 組織架構及人才組成 / 187
9.3.2 企業數位化轉型的三要素 / 188
9.3.3 企業資料團隊的組成 / 189
9.4 資料產品 / 190
9.5 案例：騰訊資料產品探索之路 / 191
