決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)講義

決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)車(chē)品覺(jué)-產(chǎn)品人，數(shù)據(jù)分析師，未來(lái)趨勢(shì)觀察家生于香港，在美國(guó)、英國(guó)、澳洲等地接受西方教育曾先后在HSBC,PCCW,Microsoft,eBay等多家著名跨國(guó)公司任總監(jiān)職務(wù)2001年加入微軟MSN亞州事業(yè)部作為資深產(chǎn)品經(jīng)理2006年加入敦煌網(wǎng)為產(chǎn)品總監(jiān)2011-2012年加入阿里巴巴支付寶現(xiàn)任阿里巴巴集團(tuán)商業(yè)智能部副總裁、數(shù)據(jù)委員會(huì)會(huì)長(zhǎng)國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)實(shí)踐先行者、數(shù)據(jù)觀察家《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》主要內(nèi)容《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》是繼經(jīng)典暢銷(xiāo)書(shū)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》之后聚焦中國(guó)大數(shù)據(jù)實(shí)踐的重磅新作?！稕Q戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》系統(tǒng)的介紹了“大數(shù)據(jù)實(shí)踐”領(lǐng)域，對(duì)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)盲點(diǎn)和噪音、數(shù)據(jù)分類(lèi)和數(shù)據(jù)價(jià)值等大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行了說(shuō)明?！稕Q戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》揭開(kāi)了阿里巴巴數(shù)據(jù)應(yīng)用的神秘面紗，解密了其數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中的“三板斧”、“三利劍”和“化骨綿掌”等實(shí)戰(zhàn)秘籍，對(duì)于當(dāng)今絕大多數(shù)的電子商務(wù)企業(yè)來(lái)說(shuō)十分有借鑒意義。大數(shù)據(jù)應(yīng)用海量數(shù)據(jù)收集創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)到運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng):用數(shù)據(jù)來(lái)幫助企業(yè)運(yùn)營(yíng)和解決問(wèn)題運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù):企業(yè)主動(dòng)收集數(shù)據(jù)，并且以此去創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)的新數(shù)據(jù)，讓新數(shù)據(jù)更好地服務(wù)于企業(yè)的運(yùn)營(yíng)。從用數(shù)據(jù)到養(yǎng)數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)到運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價(jià)值的三大維度識(shí)別個(gè)體把碎片化的個(gè)體拼接成一個(gè)整體價(jià)值體現(xiàn)企業(yè)價(jià)值---企業(yè)資源的合理分配客戶(hù)價(jià)值---顧客體驗(yàn)的提升場(chǎng)景還原數(shù)據(jù)收集的本質(zhì)是還原數(shù)據(jù)發(fā)生的場(chǎng)景活數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)活數(shù)據(jù)死數(shù)據(jù)從解決問(wèn)題出發(fā)，被應(yīng)用起來(lái)的數(shù)據(jù)單純存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中，未產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)如何把數(shù)據(jù)做活活“活”做數(shù)據(jù)收集，抓住相關(guān)性“活”看數(shù)據(jù)指標(biāo)，動(dòng)態(tài)的使用數(shù)據(jù)跳出既定的思維框架，從相關(guān)的行業(yè)和業(yè)務(wù)中去收集能夠?yàn)楝F(xiàn)在所用的數(shù)據(jù)，找到能夠更好的佐證企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)決策和發(fā)展的數(shù)據(jù)。把數(shù)據(jù)激活，從靜態(tài)數(shù)據(jù)變成動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，必須要用場(chǎng)景來(lái)驗(yàn)證，靜態(tài)數(shù)據(jù)是沒(méi)有用的。行為數(shù)據(jù)商業(yè)數(shù)據(jù)銜接亞馬遜收集用戶(hù)IP地址，判斷用戶(hù)附近多遠(yuǎn)有書(shū)店展現(xiàn)多屏接入互聯(lián)網(wǎng)PCWAPAPP互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)ID和cookies識(shí)別用戶(hù)聯(lián)網(wǎng)請(qǐng)求服務(wù)器記錄用戶(hù)行為數(shù)據(jù)適時(shí)傳給網(wǎng)站同一用戶(hù)用以下不同的方式接入互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)ID和cookies識(shí)別無(wú)線(xiàn)無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)需要解決的問(wèn)題高效準(zhǔn)確的收集數(shù)據(jù)培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的多屏思維1.收集數(shù)據(jù)注意系統(tǒng)的差異2.收集數(shù)據(jù)注意同一系統(tǒng)不同版本的差異數(shù)據(jù)分類(lèi)的四大維度?隱私數(shù)據(jù)?非隱私數(shù)據(jù)?交易數(shù)據(jù)主體?會(huì)員數(shù)據(jù)主體?日志數(shù)據(jù)主體?基礎(chǔ)層（統(tǒng)一）?中間層?應(yīng)用層?不可再生數(shù)據(jù)?可再生數(shù)據(jù)是否可再生數(shù)據(jù)所處存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)是否為隱私數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)歸屬數(shù)據(jù)的5大價(jià)值識(shí)別與串聯(lián)價(jià)值用戶(hù)識(shí)別描述價(jià)值標(biāo)簽BIGDATA用框架做決策1、首先確定有什么問(wèn)題，從解決問(wèn)題的角度出發(fā)收集數(shù)據(jù)3、看框架與決策的關(guān)系4、根據(jù)決策行動(dòng)，然后檢查行動(dòng)是否達(dá)到目的2、把收集的數(shù)據(jù)整理好，放入一個(gè)“數(shù)據(jù)框架”（場(chǎng)景）內(nèi)數(shù)據(jù)盲點(diǎn)物理盲點(diǎn)企業(yè)應(yīng)該收集卻沒(méi)有收集的數(shù)據(jù)邏輯盲點(diǎn)那些應(yīng)該被考慮卻被忽略的數(shù)據(jù)阿里巴巴的大數(shù)據(jù)實(shí)踐判斷創(chuàng)新使用數(shù)據(jù)解決問(wèn)題收集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)創(chuàng)新/改善數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)假設(shè)數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的假設(shè)數(shù)據(jù)是可以獲取的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的內(nèi)三板斧混通曬和業(yè)務(wù)部門(mén)混熟，積極的了解業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方式。使得商業(yè)理解和部門(mén)數(shù)據(jù)進(jìn)行互通。將數(shù)據(jù)曬出來(lái)有效的指導(dǎo)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的外三板斧存管用把數(shù)據(jù)收集起來(lái)，存起來(lái)。管理好數(shù)據(jù)，保護(hù)好數(shù)據(jù)。高效的應(yīng)用數(shù)據(jù)，并使得產(chǎn)生價(jià)值。數(shù)據(jù)應(yīng)用的例子如何為用戶(hù)打標(biāo)簽？第一步建立用戶(hù)的標(biāo)簽第二步標(biāo)簽的應(yīng)用1、通過(guò)業(yè)務(wù)規(guī)則結(jié)合數(shù)據(jù)分析來(lái)建立標(biāo)簽(給用戶(hù)貼上一個(gè)“家有老人”的標(biāo)簽)2、通過(guò)模型來(lái)建立標(biāo)簽（給用戶(hù)打上