这才是BI该做的事 数据驱动从0到1

本书以BI负责人的视角介绍BI分析师的核心工作和应具备的核心技能，并分析BI创造价值的专题，理论和实例并重。全书分为四部分：第一部分（第1、2章）为BI概述与团队组建，从介绍BI分析的基本概念说起，包含BI职责与数据驱动的概述，以及组建团队时需要考虑的能力模型、团队选型、团队管理。第二部分（第3、4章）为BI体系搭建基础知识，包括数据获取与管理，指标体系的概念、设计模型与使用场景。第三部分（第5～9章）为BI创造价值专题，包括增长、价值主张、盈利、体验、风控五大专题。第四部分（第10、11章）为回顾与展望，从衣、食、住、行、学五个方面回顾数据已经带来的变化与未来可预期的变化，最后从进化的视角探讨应对人工智能范式转移的策略。
对于想要通过数据驱动业务、改善决策质量的互联网从业者来说，本书应该是一本非常实用的参考书。

第一部分BI概述与团队组建
第1章BI分析概述/2
1.1从“分析”的概念说起/3
1.1.1常见的分析概念/3
1.1.2BI分析的概念/8
1.2BI分析行业现状与BI的职责/9
1.2.1没有什么不在被数字化/9
1.2.2我们相信上帝，但其他人必须提供数据/14
1.2.3BI团队的职责/15
1.2.4BI团队的常见分类/16
1.3数据驱动概述/17
1.3.1数据驱动业务的衡量维度/17
1.3.2数据驱动业务的大体流程/19
第2章组建BI团队/22
2.1“人”：数据分析师画像/23
2.1.1分析师通用能力/23
2.1.2不同部门对应的BI分析师特征/24
2.1.3不同任务属性对应的BI分析师特征/25
2.2BI团队的架构设置与部门间协作/27
2.2.1BI团队外部架构/27
2.2.2BI跨部门协作机制/29
2.3团队管理/32
2.3.1团队选型/32
2.3.2团队运作机制/36
第二部分BI体系搭建基础知识
第3章数据获取与管理/40
3.1数据采集（以外卖业务为例）/41
3.1.1数据源类型/41
3.1.2数据源的信息结构/44
3.1.3数据传输与存储/46
3.2数据质量管理/49
3.2.1数据质量标准/49
3.2.2数据质量治理/50
3.3新型数据源/52
3.3.1关注传感器的数据/52
3.3.2音频、视频等非结构化数据的解析与应用/53
3.3.3标注数据/55
第4章搭建指标体系/57
4.1指标体系的概念、作用和衡量标准/58
4.1.1指标体系的概念/58
4.1.2指标体系的作用/60
4.1.3指标体系的衡量标准（以外卖场景为例）/64
4.2指标体系的设计模型/66
4.2.1第一关键指标法（以电商和在线教育为例）/67
4.2.2OSM模型（以在线教育为例）/69
4.2.3AARRR海盗指标法（以在线教育为例）/73
4.2.4用户旅程地图模型（以电商为例）/75
4.3指标体系的开发流程/78
4.4指标体系的使用场景（以外卖业务为例）/78
4.4.1日维度业务监控/78
4.4.2周维度业务诊断/80
4.4.3月维度业务复盘/82
4.4.4支持日常业务决策/84
第三部分BI创造价值专题
第5章专题：增长/88
5.1概念/89
5.1.1增长黑客的概念/89
5.1.2增长金字塔：找到市场契合点和价值投递引擎/90
5.1.3增长黑客的运营机制/92
5.2数据科学的演绎/95
5.2.1人工智能的高光时刻/95
5.2.2提炼算法替代决策的机会点/96
5.2.32%的人通过机器控制98%的人/97
5.2.4提问题的能力才是核心能力/99
5.3数据驱动增长的案例（以在线教育为例）/101
5.3.1获客：注册/102
5.3.2激活：转化/103
5.3.3留存：退费/104
5.3.4盈利：续费/105
5.3.5传播：转介绍/107
5.3.6附：增长分析中常用的算法模型/108
第6章专题：价值主张/110


6.1实现价值主张的分析方法/111

……