机读格式显示(MARC)

• 000 02094oam2 2200337 450

• 001 0001094992

• 005 20231106091200.0

• 010 __ |a 978-7-121-10608-8 |d CNY79.00

• 100 __ |a 20210926d2021 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 大数据用户行为画像分析实操指南 |A da shu ju yong hu xing wei hua xiang fen xi shi cao zhi nan |f 杜晓梦,唐晓密,张银虎著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a 205页 |c 图 |d 26cm

• 225 1_ |a 大数据及人工智能产教融合系列丛书 |A da shu ju ji ren gong zhi neng chan jiao rong he xi lie cong shu

• 314 __ |a 杜晓梦 北京大学营销模型专业博士,曾入选 2018 年北京市“科技新星”;专长于跨学科数据科学建模、消费者行为预测、互联网广告、社会媒体营销、归因模型、流失预警模型、社会网络分析。

• 314 __ |a 唐晓密 东北财经大学统计学专业硕士,擅长用户在线行为分析、用户智能营销运营、数据分析与挖掘等方向。拥有十多年的业务咨询和数据分析工作经历,服务超过100多家客户,涉及零售、金融、地产、烟草等行业。

• 314 __ |a 张银虎 中国地质大学计算机科学与技术专业,长期从事大数据工作并拥有相关专利,从基层起步有着扎实的实战经验和问题解决方法论,擅长于架构设计、数据处理和解决方案等,服务过众多大型集团客户。

• 330 __ |a 本书系统地介绍了用户行为分析的理论基础和实施步骤,书中列举了大量翔实的应用案例。第1~2章概要介绍了用户行为分析的基础知识和应用场景。第3~4章详细介绍了基于大数据的用户行为数据的采集、存储和处理方法的技术原理和实施步骤,以及常用的采集与分析工具。第5~6章重点介绍了用户行为分析的常用指标和用户模型构建,以及用户行为分析在企业日常运营中的具体应用。书中详细阐述了用户行为全程追踪方法,介绍了转化分析、用户分群、用户生命周期、用户流失预警、用户价值管理等经典的精细化运营模型。第7~9章详细介绍了用户画像和标签。

• 461 _0 |1 2001 |a 大数据及人工智能产教融合系列丛书

• 606 0_ |a 数据处理 |A shu ju chu li |x 应用 |x 用户 |x 行为分析 |j 指南

• 690 __ |a C912.6-39 |v 5

• 690 __ |a C912 |v 5

• 696 __ |a C912.6-39 |v 5

• 701 _0 |a 杜晓梦 |A du xiao meng |4 著

• 701 _0 |a 唐晓密 |A tang xiao mi |4 著

• 701 _0 |a 张银虎 |A zhang yin hu |4 著

• 801 _0 |a CN |b 91MARC |c 20211015

• 905 __ |a JDZXY |d C912/1634