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本書以 BI 負(fù)責(zé)人的視角介紹 BI 分析師的核心工作和應(yīng)具備的核心技能，并分析 BI 創(chuàng)造價(jià)值的專題，理論和實(shí)例并重。全書分為四部分：
第一部分（第 1、2 章）為 BI 概述與團(tuán)隊(duì)組建，從介紹 BI 分析的基本概念說起，包含BI 職責(zé)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概述，以及組建團(tuán)隊(duì)時(shí)需要考慮的能力模 型、團(tuán)隊(duì)選型、團(tuán)隊(duì)管理。第二部分（第 3、4 章）為 BI 體系搭建基礎(chǔ)知識(shí)，包括數(shù)據(jù)獲取與管理，指標(biāo)體系的概念、設(shè)計(jì)模型與使用場景。第三部分（第 5 ～ 9 章）為 BI 創(chuàng)造價(jià)值專題，包括增長、價(jià)值主張、盈利、體驗(yàn)、風(fēng)控五大專題。第四部分（第 10、11 章）為回顧與展望，從衣、食、住、行、學(xué)五個(gè)方面回顧數(shù)據(jù)已經(jīng)帶來的變化與未來可預(yù)期的變化，最后從進(jìn)化的視角探討應(yīng)對人工智能范式轉(zhuǎn)移的策略。
對于想要通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)、改善決策質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者來說，本書應(yīng)該是一本非常實(shí)用的參考書。

深入闡述BI團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)發(fā)揮的核心價(jià)值；
全書貫穿電商、教育、外賣領(lǐng)域的實(shí)操案例；
剖析BI指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)模型與使用場景；
五大專題詳述BI如何創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值；

致謝
這本書能夠與讀者見面，得益于我有幸遇到的卓越人物。
首先，要感謝幫助我建立數(shù)據(jù)素養(yǎng)的人。我要感謝 Michael Truffa，他在十年前就看到了機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力，并在全球范圍內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)型，讓我從關(guān)注因果關(guān)系轉(zhuǎn)向關(guān)注模式識(shí)別。還要感謝張晨，他啟動(dòng)了京東大腦項(xiàng)目，在全公司范圍內(nèi)推動(dòng)了數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的融合，因?yàn)槲矣行覅⑴c了這個(gè)項(xiàng)目，從而見識(shí)到數(shù)據(jù)在釋放生產(chǎn)力方面的巨大潛力。還要感謝碧波，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)挺進(jìn)無人區(qū)，挑戰(zhàn)行業(yè)頑疾，不斷打破邊界，教會(huì)我探索未知領(lǐng)域的基本技能。此外，還要感謝那些未曾親見的行業(yè)引領(lǐng)者，特別是陸奇、吳恩達(dá)、吳軍，他們對這個(gè)世界的不懈探索和睿智指導(dǎo)，激勵(lì)著所有從業(yè)者不斷向前邁進(jìn)。
然后，要感謝在工作中給我支持和指引的人。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，得到業(yè)務(wù)一把手的支持需要靠實(shí)力，也拼運(yùn)氣。如果業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)不關(guān)注效率，那么提升效率就無法得到有效的資源支持，從而變得無從發(fā)力。我要真誠地感謝大羅，他以技術(shù)和數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，打造了一家備受尊敬的教育公司。他的努力使我們有機(jī)會(huì)優(yōu)化運(yùn)營效率，并深入研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)方法，不斷探索新方式來提升學(xué)習(xí)效率和教育效果。
同時(shí)，需要衷心感謝 Joe 和娜姐，他們始終堅(jiān)持以業(yè)務(wù)結(jié)果為導(dǎo)向，聚焦業(yè)務(wù)增長、用戶體驗(yàn)優(yōu)化與運(yùn)營效率提升，他們引領(lǐng)業(yè)務(wù)向前的卓越的領(lǐng)導(dǎo)力使我們在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的路上走得更加堅(jiān)定。也請?jiān)试S我跨時(shí)空向暴躁的貝多芬和米開朗琪羅、俊美的羽生結(jié)弦、神奇的馬斯克致敬，他們不妥協(xié)的精神鼓舞我前進(jìn)；感謝 UCLA 的傳奇籃球教練約翰·伍登，感謝傳奇足球教練若澤·穆里尼奧，教會(huì)我?guī)ш?duì)作戰(zhàn)的基本原則。
第三，要衷心感謝一路關(guān)注與支持我的良師和益友。晶晶把每一位成員培養(yǎng)為準(zhǔn)團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者的實(shí)踐，為我較快地成長為團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人奠定了基礎(chǔ)。溫文爾雅卻從不妥協(xié)的 April（李萌）讓我親眼見證了基于信任的、溫柔卻堅(jiān)定的領(lǐng)導(dǎo)力。我還要感謝謝大人、小鵬總、罡叔和大寬，他們雖然在批評時(shí)從不手軟，但在真的需要幫助時(shí)從來不吝惜援手。感謝有趣而充滿活力，并時(shí)常用獨(dú)到的視角觀察世界的 Amy（阿溥）、郭麟、元奎，雖然我們共事時(shí)間不長，但他們總是以真誠和開放的態(tài)度與我互動(dòng)，使我始終保持對前沿科技與業(yè)界最佳實(shí)踐的敏銳。感謝給力的合作伙伴亮哥、文帥、俊辰，他們深厚的技術(shù)功底和始終秉持合作的團(tuán)隊(duì)精神讓合作順利而高效。還要感謝我親愛的海蘭姐、雪蓮姐、Sue 前輩、金聞前輩、美麗的翠銘和彩文，在職業(yè)發(fā)展的各個(gè)階段都給予我指導(dǎo)和建議，監(jiān)督和引導(dǎo)我做出更好的決策，使我敢于挑戰(zhàn)許多我曾經(jīng)認(rèn)為不可能的目標(biāo)；也要感謝牙牙、劍瑩、靜靜、蘭蘭、長祐、金成、大吉、崇蘭、美玲、金靖和虹虹，在這紛繁復(fù)雜的世界里始終堅(jiān)守初心，與我并肩抵抗日常的損耗。
第四，感謝那些始終不離不棄的團(tuán)隊(duì)小伙伴們。我要特別感謝親愛的丹陽、令彤、宇帆、熙若、佳琪、小蘑菇、何雨、麒粱、侯睿、興權(quán)、孫暢、丹丹、佳佳以及其他所有團(tuán)隊(duì)成員，他們一直以來的支持和合作讓我深感溫暖和感激。他們跟隨著我一路前行，而這并非總是一件輕松的事情。正是他們出色的技術(shù)儲(chǔ)備和卓越的職業(yè)素養(yǎng)，使我們得以肩并肩，為團(tuán)隊(duì)的共同目標(biāo)努力奮斗，不斷打怪升級(jí)。我也要特別感謝程露、Kathly、Samuel、Lody、東杰、明偉，是他們的專業(yè)素養(yǎng)、協(xié)作精神，提升了跨端、跨職能部門協(xié)作的確定性，激發(fā)了更廣范圍內(nèi)的合作動(dòng)力。
第五，特別感謝呂云彤，我完全出于自愿主動(dòng)地為她寫單獨(dú)一行。
此外，我還要感謝素未謀面的 Jana Schaich Borg 教授（杜克大學(xué)）、Paul Bendich 教授（杜克大學(xué)）、Gilbert Strang 教授（MIT）、Ben Polak 教授（耶魯大學(xué)）、Stephen C. Stearns 教授（耶魯大學(xué)）、Hsuan-Tien Lin 教授（臺(tái)灣大學(xué)）、Scott E. Page 教授（密西根大學(xué)）、吳恩達(dá)教授（斯坦福大學(xué)）、Robert Sapolsky 教授（斯坦福大學(xué)）、Esther Duflo 教授（MIT）、Benjamin Olken 教授（MIT），感謝他們無私分享知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)；也要感謝 Cousera、Edex 等在線教育平臺(tái)提供了幾乎所有我想學(xué)的課程，同時(shí)感謝 B 站的小蜜蜂們孜孜不倦地搬運(yùn)優(yōu)秀學(xué)習(xí)資源。
最后，由衷地感謝王中英老師。她以出色的編輯能力和專業(yè)素養(yǎng)，以及對細(xì)節(jié)的嚴(yán)謹(jǐn)把控和耐心的指導(dǎo)，使語言的力量得以釋放。若不是王中英老師的認(rèn)真與耐心抓住了我跳躍的思維，這些信息可能只會(huì)止于我的個(gè)人經(jīng)歷，無法以一種通俗易懂的方式傳達(dá)給其他人。我希望能有更多機(jī)會(huì)與她合作，共同創(chuàng)造更多優(yōu)秀的作品。
借用后濱老師的話結(jié)尾：時(shí)代的局限才是真的局限。只要不是時(shí)代的局限，就不是局限。
感謝卓越且認(rèn)真的你們。

前言
寫作理由
寫書的過程比我預(yù)想的更加艱難和耗時(shí)，但我堅(jiān)持下來的主要原因有以下幾點(diǎn)。
首先，我發(fā)現(xiàn)在大多數(shù)業(yè)務(wù)場景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營效率遠(yuǎn)高于單純依賴領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)營效率。我掐指算了算，自己從京東到華為、VIPKID、火花思維再到滴滴，從事互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析已經(jīng)快十年了。我做職業(yè)規(guī)劃時(shí)有意識(shí)地做了領(lǐng)域交叉，從需求側(cè)到供給側(cè)、從互聯(lián)網(wǎng)到傳統(tǒng)企業(yè)、從國內(nèi)市場到國外市場均有涉及。雖然每次遇到的具體問題都有所不同，但回顧過去的經(jīng)歷，我發(fā)現(xiàn)在每個(gè)領(lǐng)域都證實(shí)了業(yè)務(wù)領(lǐng)域與數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)合可以釋放巨大的生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)在某種意義上是客觀世界的映射，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)際上就是借助客觀世界的映射來推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。相比之下，人的經(jīng)驗(yàn)參差不齊。如果舊知識(shí)和客觀世界的映射相沖突，客觀世界就會(huì)占優(yōu)勢。因此，我認(rèn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值在于讓我們盡可能接近客觀世界，從而做出更符合客觀世界的決策。而這種決策也必然更有利于我們創(chuàng)造價(jià)值，這也是我喜歡數(shù)據(jù)的原因。
其次，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的經(jīng)驗(yàn)是可復(fù)制的。根據(jù)事情的確定性，我習(xí)慣性地將事情分為兩類：一類是探索型的、創(chuàng)造性的，即這件事情沒有發(fā)生過，也許理論上可行，但還沒有人實(shí)現(xiàn)過。例如馬斯克的 SpaceX 和特斯拉，這一類事情的不確定性極高，只有少數(shù)人才有做成這一類事情的能力。另一類是有邊界、可描述、之前發(fā)生過的事情。這一類事情具有相對高的確定性，面對這類事情，要求參與者通過不斷地學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐來實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造。這兩種價(jià)值創(chuàng)造方式都是有意義的，前者需要一些天賦且未必能做成，但會(huì)增加這個(gè)世界的可能性；后者則需要不斷努力和學(xué)習(xí)才能達(dá)成，會(huì)提高這個(gè)世界運(yùn)轉(zhuǎn)的效率。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)屬于后者，通過不斷努力和學(xué)習(xí)是可以達(dá)成的，且能提高實(shí)現(xiàn)新可能性的效率。
最后，我認(rèn)為現(xiàn)在是一個(gè)非常適合共同擁抱數(shù)據(jù)的時(shí)機(jī)。《十四五數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》將數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升到國家戰(zhàn)略的層面。ChatGPT 的出現(xiàn)讓我們重新審視了數(shù)據(jù)和人工智能的巨大潛力，我們必須應(yīng)對接下來可能發(fā)生的范式轉(zhuǎn)移的變化。耶魯大學(xué)的 Stephen C. Stearns 教授在總結(jié)進(jìn)化史中的關(guān)鍵事件時(shí)，提到了生命的起源、原核生物的循環(huán)、真核生物的出現(xiàn)、光合作用和多細(xì)胞生物的出現(xiàn)等幾個(gè)標(biāo)志性的事件，并總結(jié)了幾次關(guān)鍵進(jìn)化中出現(xiàn)的共同原則：進(jìn)化的瞬間會(huì)伴隨層級(jí)的增長，層級(jí)復(fù)雜之后會(huì)伴隨新的社會(huì)分工，信息傳輸系統(tǒng)將會(huì)發(fā)生巨大變化。通常在形成更高層級(jí)的過程中，上一個(gè)級(jí)別需要合作才能組成更高級(jí)別的單位，從而實(shí)現(xiàn)新的系統(tǒng)功能。隨著 AIGC 的出現(xiàn)，現(xiàn)在看起來似乎不僅僅是人類會(huì)主動(dòng)產(chǎn)生內(nèi)容，算法也可以。而且基于人類的創(chuàng)造系統(tǒng)與 AIGC 的創(chuàng)造系統(tǒng)之間也可能存在某種協(xié)作與競爭。從微觀上看，熟悉數(shù)據(jù)會(huì)給個(gè)人帶來一定的競爭優(yōu)勢；從宏觀上看，它可以提高我們的合作程度，提高我們作為一個(gè)整體系統(tǒng)在競爭中的表現(xiàn)。
寫作思路
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)本身是一件復(fù)雜的事情，成敗受諸多變量影響。作為核心的驅(qū)動(dòng)源，BI 團(tuán)隊(duì)的核心競爭力不僅僅是代碼效率，更重要的是團(tuán)隊(duì)可以用數(shù)據(jù)的視角觀察世界。BI 團(tuán)隊(duì)能找到多少數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)點(diǎn)，能把握多少機(jī)會(huì)點(diǎn)、把握到什么程度，基本奠定了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度和廣度。
鑒于此，本書主要從數(shù)據(jù)的視角出發(fā)，引用電商、教育、外賣實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，帶讀者一起挖掘可以提高業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)效率的支點(diǎn)，例如通過數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量、驅(qū)動(dòng)增長、強(qiáng)化價(jià)值主張、提升盈利能力、改善用戶體驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制等，并盡可能包含常用的思維模型、算法模型、決策模型，以及 BI 團(tuán)隊(duì)與業(yè)務(wù)、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)協(xié)作并影響業(yè)務(wù)決策的方法論。
這本書的寫作思路是按照我從零搭建數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在公司內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)時(shí)需要做的決策、完成的任務(wù)來梳理的。全書分為四部分：
● 第一部分（第 1、2 章）為 BI 概述與團(tuán)隊(duì)組建，從介紹 BI 分析的基本概念說起，包含 BI 職責(zé)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概述，以及組建團(tuán)隊(duì)時(shí)需要考慮的能力模型、團(tuán)隊(duì)選型、團(tuán)隊(duì)管理。
● 第二部分（第 3、4 章）為 BI 體系搭建基礎(chǔ)知識(shí)，包括數(shù)據(jù)獲取與管理，指標(biāo)體系的概念、設(shè)計(jì)模型與使用場景。
● 第三部分（第 5 ～ 9 章）為 BI 創(chuàng)造價(jià)值專題，包括增長、價(jià)值主張、盈利、體驗(yàn)、風(fēng)控五大專題。
● 第四部分（第 10、11 章）為回顧與展望，從衣、食、住、行、學(xué)五個(gè)方面回顧數(shù)據(jù)已經(jīng)帶來的變化與未來可預(yù)期的變化，最后從進(jìn)化的視角探討應(yīng)對人工智能范式轉(zhuǎn)移的策略。
對于想要通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)、改善決策質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者來說，本書應(yīng)該是一本非常實(shí)用的參考書。對于非互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的從業(yè)者，如果希望通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型或提高運(yùn)營效率，本書也是一本有價(jià)值的參考書。
感謝本書的合作者：呂云彤、孟令桐、李丹陽、楊文帥、陳翠銘、韓彩文、呂晶晶和樸元奎。
只要有無效的市場存在，就有技術(shù)和數(shù)據(jù)可以提效的空間。希望通過本書內(nèi)容的分享，降低數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的認(rèn)知和操作門檻，讓更多領(lǐng)域都能開出數(shù)據(jù)的小紅花，實(shí)現(xiàn)更廣范圍的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。
都美香
2024 年 1 月

正在攻讀杜克大學(xué)跨學(xué)科數(shù)據(jù)科學(xué)碩士（MIDS）項(xiàng)目，擁有中國人民大學(xué)歷史專業(yè)本科學(xué)位。曾在滴滴擔(dān)任國家決策支持部負(fù)責(zé)人，兼任日本、巴西外賣分析團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人；火花思維商業(yè)智能部負(fù)責(zé)人；VIPKID高級(jí)數(shù)據(jù)分析經(jīng)理；華為擔(dān)任高級(jí)工程師。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在零售、教育、外賣等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，在供給側(cè)與需求側(cè)、互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)企業(yè)、國內(nèi)和國際業(yè)務(wù)領(lǐng)域都積累了豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

第一部分? BI 概述與團(tuán)隊(duì)組建
第 1 章? BI 分析概述? /? 2
1.1 從分析的概念說起 / 3
1.1.1 常見的分析概念 / 3
1.1.2 BI 分析的概念 / 8
1.2 BI 分析行業(yè)現(xiàn)狀與 BI 的職責(zé) / 9
1.2.1 沒有什么不在被數(shù)字化 / 9
1.2.2 我們相信上帝，但其他人必須提供數(shù)據(jù) / 14
1.2.3 BI 團(tuán)隊(duì)的職責(zé) / 15
1.2.4 BI 團(tuán)隊(duì)的常見分類 / 16
1.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概述 / 17
1.3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的衡量維度 / 17
1.3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的大體流程 / 19
第 2 章? 組建 BI 團(tuán)隊(duì)? /? 22
2.1 人：數(shù)據(jù)分析師畫像 / 23
2.1.1 分析師通用能力 / 23
2.1.2 不同部門對應(yīng)的 BI 分析師特征 / 24
2.1.3 不同任務(wù)屬性對應(yīng)的 BI 分析師特征 / 25
2.2 BI 團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)設(shè)置與部門間協(xié)作 / 27
2.2.1 BI 團(tuán)隊(duì)外部架構(gòu) / 27
2.2.2 BI 跨部門協(xié)作機(jī)制 / 29
2.3 團(tuán)隊(duì)管理 / 32
2.3.1 團(tuán)隊(duì)選型 / 32
2.3.2 團(tuán)隊(duì)運(yùn)作機(jī)制 / 36
第二部分? BI 體系搭建基礎(chǔ)知識(shí)
第 3 章? 數(shù)據(jù)獲取與管理? /? 40
3.1 數(shù)據(jù)采集（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 41
3.1.1 數(shù)據(jù)源類型 / 41
3.1.2 數(shù)據(jù)源的信息結(jié)構(gòu) / 44
3.1.3 數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ) / 46
3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 / 49
3.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) / 49
3.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量治理 / 50
3.3 新型數(shù)據(jù)源 / 52
3.3.1 關(guān)注傳感器的數(shù)據(jù) / 52
3.3.2 音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析與應(yīng)用 / 53
3.3.3 標(biāo)注數(shù)據(jù) / 55
第 4 章? 搭建指標(biāo)體系? /? 57
4.1 指標(biāo)體系的概念、作用和衡量標(biāo)準(zhǔn) / 58
4.1.1 指標(biāo)體系的概念 / 58
4.1.2 指標(biāo)體系的作用 / 60
4.1.3 指標(biāo)體系的衡量標(biāo)準(zhǔn)（以外賣場景為例） / 64
4.2 指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)模型 / 66
4.2.1 第一關(guān)鍵指標(biāo)法（以電商和在線教育為例） / 67
4.2.2 OSM 模型（以在線教育為例） / 69
4.2.3 AARRR 海盜指標(biāo)法（以在線教育為例） / 73
4.2.4 用戶旅程地圖模型（以電商為例） / 75
4.3 指標(biāo)體系的開發(fā)流程 / 78
4.4 指標(biāo)體系的使用場景（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 78
4.4.1 日維度業(yè)務(wù)監(jiān)控 / 78
4.4.2 周維度業(yè)務(wù)診斷 / 80
4.4.3 月維度業(yè)務(wù)復(fù)盤 / 82
4.4.4 支持日常業(yè)務(wù)決策 / 84
第三部分? BI 創(chuàng)造價(jià)值專題
第 5 章? 專題：增長? /? 88
5.1 概念 / 89
5.1.1 增長黑客的概念 / 89
5.1.2 增長金字塔：找到市場契合點(diǎn)和價(jià)值投遞引擎 / 90
5.1.3 增長黑客的運(yùn)營機(jī)制 / 92
5.2 數(shù)據(jù)科學(xué)的演繹 / 95
5.2.1 人工智能的高光時(shí)刻 / 95
5.2.2 提煉算法替代決策的機(jī)會(huì)點(diǎn) / 96
5.2.3 2% 的人通過機(jī)器控制 98% 的人 / 97
5.2.4 提問題的能力才是核心能力 / 99
5.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長的案例（以在線教育為例） / 101
5.3.1 獲客：注冊 / 102
5.3.2 激活：轉(zhuǎn)化 / 103
5.3.3 留存：退費(fèi) / 104
5.3.4 盈利：續(xù)費(fèi) / 105
5.3.5 傳播：轉(zhuǎn)介紹 / 107
5.3.6 附：增長分析中常用的算法模型 / 108
第 6 章? 專題：價(jià)值主張? /? 110
6.1 實(shí)現(xiàn)價(jià)值主張的分析方法 / 111
6.1.1 第一性原理：抓住本質(zhì) / 111
6.1.2 爬樓梯策略：窮盡方法 / 113
6.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值主張的實(shí)現(xiàn)（以在線教育為例） / 115
6.2.1 提高運(yùn)營效率 / 115
6.2.2 提高學(xué)習(xí)效果 / 118
6.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值主張的實(shí)現(xiàn)（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 122
6.3.1 外賣平臺(tái)的出現(xiàn)是社會(huì)的進(jìn)步 / 122
6.3.2 多、快、好、省 / 123
第 7 章? 專題：盈利? /? 130
7.1 盈利能力分析 / 132
7.1.1 傳統(tǒng)的盈利能力分析：賺更多錢 / 132
7.1.2 新業(yè)務(wù)的盈利能力分析：賺 1 塊錢 / 133
7.2 制定業(yè)務(wù)目標(biāo) / 135
7.2.1 制定目標(biāo)的格柵思維 / 135
7.2.2 目標(biāo)預(yù)測的模型類型 / 136
7.2.3 制定目標(biāo)的決策體系：格柵模型 / 143
7.2.4 目標(biāo)管理的長遠(yuǎn)意義：鍛造持續(xù)成功的團(tuán)隊(duì) / 145
7.3 增長結(jié)構(gòu)優(yōu)化 / 146
7.3.1 增長引擎的類型 / 146
7.3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長引擎（以在線教育業(yè)務(wù)為例） / 147
7.4 單位經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)化：毛利分析 / 150
7.4.1 確定毛利目標(biāo)（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 150
7.4.2 優(yōu)化毛利結(jié)構(gòu)（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 152
第 8 章? 專題：體驗(yàn)? /? 157
8.1 用戶體驗(yàn)概述 / 158
8.1.1 概念 / 158
8.1.2 度量模型 / 158
8.1.3 用戶體驗(yàn)分析方法 / 161
8.2 用戶體驗(yàn)分析應(yīng)用 / 162
8.2.1 搭建體驗(yàn)指標(biāo)體系（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 162
8.2.2 問卷調(diào)研 / 163
8.2.3 KANO 模型 / 166
8.2.4 文本挖掘 / 168
8.2.5 關(guān)聯(lián)用戶行為與評價(jià)、調(diào)研 / 170
第 9 章? 專題：風(fēng)控? /? 172
9.1 概述 / 174
9.1.1 風(fēng)控的概念 / 174
9.1.2 風(fēng)控的特征 / 174
9.1.3 風(fēng)控不利可能造成的影響 / 176
9.2 風(fēng)險(xiǎn)感知（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 177
9.2.1 掃描業(yè)務(wù)流程與策略，鎖定風(fēng)控點(diǎn) / 177
9.2.2 異常值分析與離群點(diǎn)監(jiān)測 / 179
9.2.3 客服數(shù)據(jù)監(jiān)測 / 180
9.3 風(fēng)險(xiǎn)分析（以外賣業(yè)務(wù)為例） / 181
9.3.1 描述性分析 / 181
9.3.2 根本原因分析 / 183
9.3.3 共同因素分析 / 184
9.4 風(fēng)險(xiǎn)治理 / 186
9.4.1 治理的環(huán)節(jié) / 186
9.4.2 治理的策略 / 187
第四部分? 回顧與展望
第 10 章? 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)隨處可見? /? 190
10.1 衣 / 191
10.1.1 SHEIN 是什么 / 191
10.1.2 SHEIN 的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營機(jī)制 / 192
10.2 食 / 196
10.2.1 編輯基因獲得更好的西紅柿種子 / 196
10.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提高種植效率 / 197
10.2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提高交易效率 / 199
10.2.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提煉市場信號(hào) / 200
10.3 住 / 201
10.3.1 比爾·蓋茨的未來之家 / 201
10.3.2 交互：基于語言交互的智能音響 / 202
10.3.3 領(lǐng)會(huì)意圖：環(huán)境計(jì)算 / 203
10.4 行 / 205
10.4.1 擁有不出行的選擇：在線生活和工作 / 205
10.4.2 提高出行效率：網(wǎng)約車平臺(tái) / 206
10.4.3 智慧交通：單車智能、車路協(xié)同 / 208
10.5 學(xué) / 209
10.5.1 搜索信息 / 209
10.5.2 在線教育 / 211
10.5.3 人工智能與教育 / 212
第 11 章? 數(shù)量與質(zhì)量：結(jié)合人工智能的競爭優(yōu)勢? /? 216
11.1 科學(xué) / 217
11.2 還原 / 218
11.3 變異 / 219
11.4 概率 / 220
11.5 涌現(xiàn) / 221
11.5.1 層創(chuàng)進(jìn)化 / 221
11.5.2 吸引與排斥 / 222
11.5.3 元素與網(wǎng)絡(luò) / 223
11.6 智能 / 225
11.6.1 人類和果蠅有什么差別 / 225
11.6.2 人類和黑猩猩有什么差別 / 225
11.6.3 人和機(jī)器有什么差別 / 226
11.6.4 結(jié)合人工智能的競爭策略 / 226