数据驱动：从方法到实践读后感1000字
《数据驱动：从方法到实践》是一本由桑文锋著作，电子工业出版社出版的平装图书，本书定价：49，页数：216，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《数据驱动：从方法到实践》精选点评：
●组织有点杂乱无章，不够还是有干货
●确定五星不是水军？
●这是我读过的为数不多的内容包含真枪实战案例的书，看了几本类似的书都感觉是雾里看花水中望月，方法论看似有道理，但是无法应用到真枪实战中，只是些概念的罗列。平时公司也有数据分析的需求，但是读书感觉并没能真正指导工作。我们公司买了神策数据，也是对作者的理念比较信服，看这本书偶有豁然开朗之感，原来数据分析的那些理论可以这样真正应用于业务！建议大家认真读这本书，一定会有所得。
●预期是一本比较系统的书，实际并没有方法体系，实践部分更多基于「神策数据」的流程，技术的东西讲的有点多，这样的书应该并不是给工程师看的。总体感觉写的有点随意了。可惜。
●今天去即刻公司的时候看到他们书架上有就看了，感觉没有讲啥需要写书的东西……
●互联网数据解决方案模型。
●逻辑清晰，干货很多。可以做为数据驱动产品及运营决策，以及驱动产品智能的工具书推荐了。
●前半部分神策的结构和介绍很好。后面的部分水了一些不用看。
●感觉就是给神策打广告，但却没有分享关于神策这款产品是如何成长起来的。关于增长的部分都是引用其他书籍，案例都太过理想化
●杂乱无章，感觉笔者思绪乱飞，标题定的很大，实际只是一笔带过。最多算是神策的产品介绍书。
《数据驱动：从方法到实践》读后感(一)：一本有理论有实践的书
本书的理论集中在第2章和第3章。
第2章的核心概念有“大数据”和“数据驱动”两个。
作者将大数据的特征定义为：大、全、细、时。将大数据的本质特征定义为：消除不确定性。
作者并没有使用一句话来定义数据驱动，因为数据驱动的字面含义已经非常清楚了，再用别的文字来阐释显得有些多于。
作者认为，数据驱动的商业价值主要有数据驱动决策和数据驱动智能产品，也就是第4章和第5章实践篇的内容。
作者定义了理想的数据驱动——“流”，并将这条流切分为数据接入、数据传输、数据建模、数据分析和数据可视化五部分，构成第3章数据驱动五环节的内容。
第3章讲数据驱动五环节，讲得挺好。
本书的实践集中在第4章、第5章和第6章。
《数据驱动：从方法到实践》读后感(二)：太对我胃口了，我还做了思维导图！《数据驱动》
新时代的生产工具，作者正好是第一批中国大数据的见证和实践者，对我帮助很大。
作者2007年作为一名百度搜索新产品的百度知道研发团队
在工作中给自己设立了目标：在百度公司内，我要让大数据团队发展成为一支与自然语言处理团队同样地位的团队。
难点：人才储备、数据源、数据流建设、数据分析等一系列问题源源不断冒出来。
指标体系的构建：
第一关键指标法定位了企业当前发展阶段的最重要的问题，它关注全企业层面的运转健康，有利于让全公司形成合力聚焦同一指标。
海盗指标法，为企业提供了数据分析基础和罗盘，以指导创业和企业发展探索方向。
完整导图有全书精华的详细展开，希望也能帮助到你。
《数据驱动：从方法到实践》读后感(三)：解答了好几个关键困惑
书籍的前半部分给我惊喜，解答了很多我在搭建数据平台中的困惑，但是后半部分的信息量明显降低并且是在宣传神策公司，感觉作为一本知识型的数据，后半部分的大幅宣传不合适；
整体上我得到的并且对我有帮助的知识：
数据驱动的数据、信息、知识、智慧理论数据驱动产品决策，也驱动产品智能数据驱动的流，包括数据接入、传输、建模/存储、统计分析挖掘、可视化反馈数据分析金字塔，采集、建模、分析、指标数据埋点包括前端埋点、后端埋点、业务数据库，之前忽略了后端埋点埋点方式分为无埋点/全埋点、代码埋点对于埋点事件，最好引入元数据管理多维事件模型event模型，引入who/when/where/what/how理论模型分为行为模型event和用户模型user几种数据分析方法：漏斗分析、分布分析、留存分析、用户路径、用户分群、点击分析指标体系的构建：第一关键指标法、海盗指标法数据的分析和实据的智能，可以连起来形成闭环书中强调了多次数据驱动产品智能，不过对于智能这部分介绍的很浅显有点不匹配的感觉，可能是因为篇幅也可能是因为我更想看到更多对智能的思考和应用场景，而不是简单的介绍下算法和几个简单案例
当然，总体来说对我帮助很大，推荐
《数据驱动：从方法到实践》读后感(四)：《数据驱动》：技术角度构建的数据观
《数据驱动》这本书看第一遍的时候很流畅，作者虽然讲了一些技术方面的东西，但没有纯粹的从技术方面延伸来谈，更多的是站在产品的角度上，对数据驱动的方法和自己的亲身实践进行了讲述。虽然研发、产品、运营都能从这本书中不同的角度得到启发自己的Aha!Moment，但个人觉得，最好是在有一点技术或运营基础上，再来看这本书，理解起来会更好一些。
书的结构很严密，因此在看的过程中，脉络很好理解和把控，钉是钉、卯是卯。但是在整理导图的时候，问题就来了：正是因为作者的严密，让我想偷懒跳过哪些章节，都会被一眼识破。在目录和标题的基础上，结合阅读过程中的重点，花了一晚上时间敲了下面这张导图，与诸君分享：
《数据驱动：从方法到实践》思维导图说起来读的第一本数据方面的书也是舍恩伯格的《大数据时代》，在《数据驱动》中，桑文锋也多次提到这本书，两者的很多思想和观点可谓一脉相承、不谋而合。作者从在百度大数据工作的经历开始谈起，先从客观上对大数据的定义、本质、现状与时代发展进行了概述。进而在第三章中，对数据采集与埋点、建模、分析方法和指标体系构建进行了陈述。在第四章中，对数据驱动决策的AARRR法进行了进行了介绍，以及数据驱动产品改进和体验优化的方法。在第五章则更进一步，将目光瞄准了数据驱动产品智能，作者认为，“数据驱动决策只能发挥数据20%的价值，数据更大的价值在于驱动产品智能”。而在末章中，作者结合自己多年的实践经验，分享了在四个不同行业进行进行数据分析的全过程。
通观全书，作者的观点其实在最后想说的话中已经告诉了读者：
1、数据意识最为关键，培养用数据说话的意识，不管是产品改进、运营监控，还是其他的决策，首先问自己有没有数据做支撑。
2、重视数据源的建设。数据源乃大数据之根基。
3、驱动决策并非发挥大数据的全部价值，让产品智能化更代表行业的发展方向。目前大部分数据分析产品可以满足企业在决策层面的需求分析。在未来，随着大数据在行业应用中的深化，更加依赖强健的数据仓库和灵活的平台开发能力，通过基础数据叠加算法模型，从而驱动产品智能化。
总的来说，这是一本乍看起来平平无奇，但是越读越有深度、越读越有趣味的书，在敲下这些文字的同时，已经迫不及待的想要再读第三遍了。虽然书中的很多概念和理念，在之前也通过不同的渠道耳濡目染过，但是却无法游刃有余地应用于实战之中。在看了作者的这本书之后，对于笔者数据分析体系的建设，从技术方面撬开了一道缝隙，让一个非技术出身的产品运营人，也能够从技术层面去理解数据采集和埋点、数据模型及建模，以及启发其他产品层面的方法与思路。虽然模式不能拿过来直接套用，但是启发的价值已经值回票价。
在看完书之后，还有一个疑惑：所谓的数据分析，应该是从研发角度主导，开发出工具来供业务人员使用；还是从业务需求主导，由业务相关人员描述自己想得到的数据形态，再由研发来进行设计。又或者说，这二者融合起来，本身就应该是统一的产品思维。这也正是数据架构师与数据分析师二者的区别何在之问。
最后忍不住吐槽一下书的印刷质量和排版，刚买回来的新书，看了两遍，已然有脱页散架之势。另外，书中每一章节都没有标注标题序号，一开始看起来确实容易云里雾里，不得已，就只能纯手工完成标序号的工作，这也是值得改进的地方。
《数据驱动：从方法到实践》读后感(五)：读书笔记-数据驱动:从方法到实践
DT时代，做产品需有数据意识，决定产品迭代方向。最常用的，A/Btest，就是用数据说话。本书侧重基础讲解，对于如何进行数据分析、埋点、建立产品北极星指标、以及辅助产品运营、商业决策、建立用户画像标签，可获得入门理解。
大数据的本质是消除不确定性埋点 全埋点，无埋点。前段，用户交互数据 代码埋点。前端，后端 导入辅助工具多维事件模型 event实体 user实体数据分析 行为事件分析。事件、纬度、指标 漏斗分析。科学归因、属性关联 留存分析 分布分析。单一指标，频次、总额 点击分析 用户路径 用户分群，用户画像 属性分析指标体系 第一关键指标法 海盗指标法数据驱动：决策 运营监控 acquisition activation。新用户真正体验到了产品核心功能 aha moment magic number。进行了如此操作，体会到了产品价值。所表现出来的数据 不同环节通过ID串联 retention referral。NPS revenue 产品改进 商业决策数据驱动：产品智能 用户智能 基于规则 基于机器学习 用户画像 user persona。用于理解用户需求，想象用户的使用场景 user profile。 是否反应真实需求。关注能帮助产品运营的动态信息 时效性。及时更新用户标签 覆盖度。大部分用户画像没有绝对的正确与否，因此与其提升标签的准确度，不如设计更能描述目标用户的标签，提升用户画像的覆盖度，及更细的颗粒度画像业务不会揭示问题，用户行为会揭示问题我们所说的用户激活，是指新用户真正体验了产品的核心功能要提升用户留存，首先要考虑这些流失的用户是否真的体验了产品的核心功能，也就是说是否被真正激活了Magic Number只是一种表象，背后的原因是用户只有在进行了这些操作后，才真正体验了产品的价值。在有些线上线下结合的场景，有时候甚至需要通过人工的方式实现ID串联。运营人员应该考虑到如何让用户先用起来，以后再去补充必要的信息。我们提升留存的思路，不要局限在如何让已有的用户更活跃，而是让新来的用户尽快地进入最佳的体验状态。OMTM（One Metric ★at Matters，第一关键指标）在企业所处的任何阶段都无比重要，这是当前阶段的北极星指标，是高于一切、需要集中全部注意力的数字。你可以捕捉所有的数据，但只关注其中重要的那些。对应发展所处的4个阶段，第一关键指标分别是活跃企业数、企业留存率、核心功能人均使用次数，以及企业质量。业务不会揭示问题，用户行为会揭示问题