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牛温佳等著 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121280702

商品编码：10221376545

出版时间：2016-03-01

作  者:牛温佳 等 著 定  价:59 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2016年03月01日 页  数:223 装  帧:平装 ISBN:9787121280702 ●上篇
●第1章用户画像概述3
●1.1用户画像数据来源3
●1.1.1用户属性5
●1.1.2用户观影行为5
●1.2用户画像特性5
●1.2.1动态性5
●1.2.2时空局部性6
●1.3用户画像应用领域6
●1.3.1搜索引擎6
●1.3.2推荐系统7
●1.3.3其他业务定制与优化7
●1.4大数据给用户画像带来的机遇与挑战8
●第2章用户画像建模9
●2.1用户定量画像9
●2.2用户定性画像10
●2.2.1标签与用户定性画像10
●2.2.2基于知识的用户定性画像分析12
●2.2.3用户定性画像的构建16
●2.2.4定性画像知识的存储22
●部分目录

内容简介

如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐，这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题，解决这个问题的方法就是推荐系统。本书分为上中下三篇，共13章，上篇为用户画像知识工程基础，包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作；中篇为推荐系统与用户画像，包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍，以及涉及用户画像的推荐方法；下篇为应用案例分析，包括Netflix、阿里等数据竞赛的经典数据案例，以及在具体工程开发过程的具体案例，分别从系统需求、总体结构、算法设计、运行流程及测试结果等五个方面提供详细案例指导。

《数据炼金术：从海量信息中提炼商业价值》 导言：数字时代的罗盘 我们身处一个数据洪流的时代，每一次点击、每一次搜索、每一次购买，都在无声地描绘着一幅幅生动的数字肖像。这些碎片化的信息，如同未经打磨的矿石，蕴藏着巨大的能量，等待着被发现、被提炼、被赋予价值。然而，如何从浩如烟海的数据中萃取出真正有用的“黄金”，将抽象的数字转化为可执行的商业洞察，却是一门精深而充满挑战的艺术。 《数据炼金术：从海量信息中提炼商业价值》并非一本关于用户网络行为画像的指南，它聚焦于更广泛、更基础的领域——如何系统性地理解、分析并运用各类数据，以驱动业务增长和战略决策。本书旨在为读者提供一套完整的“数据炼金”方法论，帮助他们在纷繁复杂的数据世界中找到方向，化繁为简，最终实现数据的商业价值最大化。 第一章：数据的本质与价值的源泉 在踏上数据炼金之旅前，我们首先需要理解数据的本质。数据不再仅仅是枯燥的数字或文本，它们是现实世界的映射，是行为的痕迹，是趋势的预兆。本书将深入探讨不同类型数据的特点，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）和非结构化数据（如文本、图片、视频）。我们将分析这些数据各自的来源、采集方式以及潜在的局限性。 更重要的是，我们将揭示数据价值的源泉。数据的价值并非天然存在，而是通过有效的分析和解读得以显现。本书将区分原始数据、信息、知识与智慧这几个层次，强调从数据中提炼有价值“信息”并进一步转化为指导行动的“知识”和“智慧”的重要性。我们将探讨数据如何驱动更精准的市场营销、更高效的运营管理、更创新的产品开发，以及更明智的战略规划。 第二章：数据采集与清洗：炼金的基石 没有高质量的原材料，再精湛的炼金术也无法炼出真金。数据采集与清洗是数据炼金过程中至关重要的一步。本书将系统介绍各种数据采集的技术和渠道，包括但不限于： 内部数据源： CRM系统、ERP系统、销售记录、客户服务日志、网站/APP后台数据等。 外部数据源： 公开数据集、第三方数据提供商、社交媒体公开信息、网络爬虫技术等。 在数据采集之后，数据清洗将是另一项艰巨的任务。现实世界的数据往往是“脏”的，充斥着错误、缺失、重复和不一致。本书将详细讲解数据清洗的常用方法和技术，例如： 缺失值处理： 填充（均值、中位数、众数）、插补（回归、时间序列）、删除等。 异常值检测与处理： 基于统计的方法（Z-score、IQR）、基于模型的方法等。 重复数据识别与合并： 基于规则、基于相似度匹配等。 数据格式统一与标准化： 日期格式、单位转换、文本编码统一等。 本书将强调，数据清洗并非一次性的工作，而是一个持续迭代的过程，它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。 第三章：数据分析的工具箱：洞察的利器 一旦数据被妥善采集和清洗，便可以进入分析阶段，从中发掘隐藏的模式和规律。本书将介绍多样化的数据分析工具和技术，帮助读者武装自己的“洞察利器”： 描述性分析： 统计摘要（均值、方差、百分位数）、数据可视化（图表、仪表盘）等，用于理解数据的基本特征。 诊断性分析： 探究“为什么”会发生某事，例如关联分析、回归分析、因果推断的初步方法。 预测性分析： 基于历史数据预测未来趋势，例如时间序列模型、机器学习算法（回归、分类）、蒙特卡洛模拟等。 规范性分析： 给出“应该怎么做”的建议，例如优化算法、决策树、A/B测试设计等。 我们将详细讲解各类分析方法的原理、适用场景以及局限性，并介绍一些常用的分析工具，如Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、R语言、SQL、Tableau、Power BI等。本书的重点在于，理解各种分析方法的内在逻辑，而非简单地罗列工具的使用技巧。 第四章：数据驱动的商业应用：价值的落地 数据炼金术的最终目的是将数据转化为实实在在的商业价值。本章将深入探讨数据分析在不同商业场景中的应用： 市场营销优化： 客户细分、精准广告投放、个性化推荐、渠道效果评估、营销ROI分析。 产品与服务创新： 用户行为分析、需求挖掘、产品优化建议、用户体验提升。 运营效率提升： 供应链优化、库存管理、风险控制、欺诈检测、流程自动化。 战略决策支持： 市场趋势预测、竞争对手分析、商业机会识别、投资决策辅助。 我们将通过大量的案例研究，展示优秀企业如何利用数据分析实现业务突破。例如，电商企业如何通过分析用户购买路径来提升转化率，金融机构如何利用数据模型来评估信用风险，零售商如何根据销售数据优化商品陈列和库存。 第五章：数据治理与伦理：责任的担当 在数据日益渗透到社会方方面面的今天，数据治理和伦理问题变得尤为重要。本书将强调负责任地处理和使用数据的重要性，包括： 数据安全与隐私保护： 理解GDPR、CCPA等法规要求，学习数据加密、匿名化、脱敏等技术。 数据质量管理： 建立完善的数据质量监控和保障体系。 数据合规性： 确保数据采集、存储、使用全过程符合法律法规要求。 算法公平性与透明度： 警惕算法偏见，追求公平和可解释的分析结果。 本书将引导读者思考，如何在追求数据价值的同时，承担起对用户、社会以及自身的责任。 第六章：数据驱动的文化建设：变革的引擎 数据分析的能力并非孤立存在，它需要融入企业文化，成为驱动变革的引擎。本章将探讨如何构建一个真正“数据驱动”的组织： 培养数据素养： 提升全体员工的数据意识和基本分析能力。 建立跨部门协作机制： 打破信息孤岛，促进数据在不同团队之间的流动和共享。 赋能业务人员： 为业务一线人员提供易于使用的分析工具和数据支持。 高层领导的支持与推动： 强调数据战略在企业顶层设计中的地位。 本书认为，技术只是手段，文化才是基石。只有当数据思维深入人心，才能真正发挥出数据炼金术的巨大潜力。 结语：数据炼金术师的未来 《数据炼金术：从海量信息中提炼商业价值》并非一套死板的公式，而是一种持续学习、不断探索的思维方式。随着技术的发展和数据的爆炸式增长，数据炼金术也将不断演进。本书希望赋能读者，让他们在数字时代成为一名敏锐的观察者、智慧的分析师和富有远见的决策者，从海量信息中提炼出属于自己的商业价值。这是一场永无止境的探索，一次充满无限可能的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我最大的启发在于，它让我意识到，我们并非在网络上“自由地”浏览信息，而是在一个经过精心设计的环境中，我们的每一次点击、每一次停留、每一次搜索，都在无形中为自己“贴上标签”。作者用通俗易懂的语言，剖析了推荐算法的逻辑，比如“协同过滤”是如何通过找到与你喜好相似的其他用户，来预测你可能感兴趣的内容。读到这里，我才真正理解了为何我常在看完一部电影后，APP会源源不断地推荐同类型的内容，甚至是我从未接触过的但评价很高的相似影片。书中还探讨了“信息茧房”的形成机制，它并非刻意为之，而是算法为了迎合用户偏好而产生的自然结果，这种“量身定制”在带来便捷的同时，也可能限制了我们的视野。理解了这一点，我开始尝试主动跳出舒适区，去接触一些平时不会主动搜索的信息，感觉整个信息获取的维度都打开了。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《用户网络行为画像》这本书，给我带来了一种“顿悟”的感觉。它让我从一个被动的网络使用者，变成了一个更加主动和清醒的观察者。我不再仅仅是“浏览”信息，而是开始“审视”信息的来源，思考这些信息是如何呈现给我，以及它们可能在我的决策过程中扮演了什么角色。书中对“用户数据”的多种应用场景的探讨，从最初简单的用户分类，到如今基于深度学习的复杂行为预测，都展现了技术发展的速度和深度。我尤其关注了其中关于“隐私保护”与“数据利用”之间平衡的讨论，虽然这本书的侧重点不在于此，但它引发了我对自身数据价值和潜在风险的思考。我发现，我们拥有的每一个“画像”标签，都是有价值的，而如何保护这些价值，也成为我们每个人都需要面对的课题。这本书的价值，在于它提供了一种认知工具，让我们能够更好地理解这个正在被数据塑造的世界。

评分☆☆☆☆☆

从一个普通用户的角度来说，这本书带来的震撼是多方面的。它并非教你如何去“操纵”数据，而是让你成为一个更清醒的“数字公民”。我一直以为自己是个对网络信息有独立判断力的人，但读完后，我发现很多时候，我的判断和选择，早已在不经意间被微妙地引导。书中关于“激励机制”的设计，比如APP的积分系统、游戏中的成就奖励，都与人类的内在需求和外在动机紧密相连，这些设计巧妙地促使我们做出某些行为，比如长时间停留、分享内容等。作者并没有批判这些设计，而是客观地分析了它们的工作原理，并提醒读者要保持警惕。我尤其欣赏书中对于“个性化广告”的解析，它不再是简单的“你搜什么就推什么”，而是更加复杂地结合了你的浏览历史、搜索习惯、地理位置、甚至是你在其他APP上的活动，来推断你的潜在需求，这种精准到令人有些不安的洞察力，让我开始更加审视自己的线上行为。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对社交媒体和数字生活充满好奇的普通读者，我最近读完一本名为《用户网络行为画像》的书，虽然我对书名中的“画像”二字感到好奇，但真正吸引我的是它描绘出的那个隐秘而又熟悉的世界——我们每天都在其中穿梭，却很少真正去理解。这本书并非那种枯燥的技术手册，它更像是一位经验丰富的导游，带着我们穿梭于网络世界的每一个角落，揭示着那些我们不经意间留下的痕迹是如何被收集、分析，并最终构建出我们“用户画像”的。 一开始，我以为这书会讲很多关于黑客攻击或者数据泄露的惊悚故事，但事实远非如此。它更多的是在探讨一种“行为经济学”在数字时代的延伸，以及心理学原理如何在网络环境中发挥作用。例如，书中对“社交证明”效应的详细解读，让我恍然大悟，为何我们在看到大量好评时，会更容易购买某件商品，或者被某个观点所吸引。它解释了点赞、评论、分享这些看似微小的互动，是如何被算法捕捉，并最终影响我们看到的广告、推荐的新闻，甚至是我们社交圈的构建。我印象最深的是关于“沉没成本谬误”在游戏和社交媒体中的应用，作者通过生动的案例，展示了为何我们会花费大量时间和金钱，在那些已经投入了许多却未必带来实际回报的虚拟世界中，这种心理洞察让我对自己的某些习惯有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平实，没有太多晦涩难懂的技术术语，这对于我这样的非专业读者来说，简直是福音。它更像是一次次的“头脑风暴”，引导我去思考我们日常的网络行为背后的逻辑。书中对“眼球经济”的深入剖析，让我理解了为什么很多内容会故意制造“标题党”或“悬念”，这都是为了最大化地吸引用户的注意力，从而增加广告的曝光机会。我之前一直觉得那些特别吸引人的标题很烦人，但读了这本书，我才明白这背后是精密的商业逻辑在驱动。另外，关于“用户留存”的策略，比如社交软件中的“消息推送”、“好友互动提醒”，也让我对这些“小把戏”有了全新的认识。它们并非简单的技术功能，而是经过心理学和行为学精心设计的，旨在让你持续地、更深入地参与到平台中来。我开始有意地减少这些推送的干扰，感觉自己的专注度有了明显的提升。

评分☆☆☆☆☆

到货快

评分☆☆☆☆☆

虽然是第三方送货还是很快的。该书理论知识不是很多，夹杂了部分安装操作。

评分☆☆☆☆☆

差评，没有塑封，而且书很脏，边角还翘起来了，一看就是旧书，差评差评差评

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