重磅推薦一位8年工作經驗的數據大神，他每天一篇干貨文章！！！

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145+篇文章，30+萬文字，14+個數據方向領域……這是“一個數據人的自留地”數十名來自業(yè)內知名大廠的數據工作從業(yè)者，在2020年不到一年的時間里，為關注數據人自留地的伙伴們帶來的、數據理論與實踐的知識干貨。現在，我們將這一篇篇凝聚著知識與經驗的寶貴文章，整理成一本近1000頁的手冊——《數據人實戰(zhàn)手冊》，希望小伙伴們收藏學習。2021年，“一個數據人的自留地“將繼續(xù)為大家?guī)韺I(yè)知識與實戰(zhàn)的分享，陪伴大家在職業(yè)發(fā)展道路上，勇往前行，逆勢成長！

下面，大鵬老師把公眾號的文章，進行了一個系統(tǒng)的整理，方便大家閱讀。

2021年2月【版】

目錄

一、數據產品

01 你不得不知的數據產品分類（TO B篇）？

02 教你用User Story設計BI駕駛艙

03 BI發(fā)展趨勢全景

04 為什么要做數據可視化？可以這樣回答

05 Shiny會是比Tableau更好的選擇嗎？

06 我們悄悄學習這個數據產品，然后驚艷所有人

07 【干貨】BAT資深產品和你聊聊數據權限管理

二、數據規(guī)劃

01 那些困擾我們的數據獲取效率問題

02 從0開始制定數據規(guī)劃

03 干貨|如何從0開始制訂大數據規(guī)劃

04 如何從0開始做大數據治理（上）

05 如何從0到1開始做大數據治理（下）

06 數據安全2——數據安全務虛雜談

07 老板總問數據的價值在哪里，我該怎么回答他？

三、A/B測試

01 你一定不知道的：ABTest平臺

02 如何更好的進行A/B測試

03 你想知道的A/B實驗知識全在這里了

04 數據應用系列（1）-ab測試

05 數據應用系列（2）——A/B平臺搭建

四、埋點指標

01 又雙叒叕問數據埋點？這個答案亮了

02 【干貨】BAT大佬告訴你如何埋點

03 【7000字】從 0-1 構建指標體系

五、數據倉庫

01 全看懂，證明你是正經數據打工人！

02 好家伙，數倉表對于數據人，還不是小菜一碟？

03 壯實帶你學數據技術03：數據接入

04 壯實學數據技術04：ETL

05 壯實學數據技術05：數據調度

06 壯實學數據技術06：資源、隊列與集群

07 壯實學數據技術07：元數據

08 壯實學數據技術最終篇：數據治理

09 數據倉庫進階之路

10 從0到1建設數據倉庫—數倉基礎篇

11 從0開始搭建數據倉庫(2)：產品經理如何“玩轉”Hive SQL

12 初識大數據與Hadoop

六、數據分析

01 聊聊APP數據分析的那些思路

02 分析小白也能輕松學會的3種數據分析思維框架

03 回答數據分析的兩個基礎問題

04 產品經理如何看透數據分析“套路”

05 數據分析框架和任務拆解？看看大神怎么做！

06 9年互聯網數據分析師的道與術

七、分析工具

01 用Python做數據分析，你是終究逃不過的

02 如何快速學會Python處理數據？（5000字走心總結）

03 一起學習Python常用模塊——numpy

04 一起學習Python常用模塊——pandas

05 數據分析：R與Python怎么選？

06 收藏 ｜手把手教你如何用SQL解析復雜JSON

07 這些很實用的Pandas技巧，你都會了嗎？--烏森數據可視化系列(1)

08 【收藏】人人必會的Excel高頻函數合集

八、運營&增長

01 營銷活動效果評估

02 如何踐行業(yè)務數據化？

03 趕快學一下如何評估「營銷活動效率」

04 營銷活動該怎么來評估？趕快來學一下

05 【干貨】帶你搞定新客ROI評估

06 案例分享：如何通過數據分析進行活動效果評估

07 【干貨總結】營銷活動效率評估之用戶分群

08 如何構建業(yè)務數據分析體系

09 【方法】DAU異常下降該如何分析

10 BAT大佬帶你了解“渠道”

九、標簽畫像

01 阿里/網易/美團/58用戶畫像中的ID體系建設

02 干貨 | 阿里/網易/汽車之家畫像標簽體系

03 干貨｜一文從0到1掌握用戶畫像知識體系

04 如何構建用戶畫像系統(tǒng)？看這一篇就夠了！（建議收藏）

十、策略算法

01 AI產品經理的入門必修課——概念篇

02 AI產品經理的入門必修課（2）——實戰(zhàn)篇

03 AI產品經理的入門必修課——案例篇（1）

04 AI產品經理的入門必修課(4)——知識圖譜

05 廣告產品經理的入門必修課01-概念篇

06 看懂了這些push策略優(yōu)化技巧，還愁KPI完不成？

07 【薦讀】百度教我的產品方法論

08 【薦讀】基于文本數據的消費者洞察

09 數據人不得不知的機器學習平臺

十一、求職面試

01 糾結！我是選擇做公共數據產品還是垂直業(yè)務數據產品？

02 疫情教會我如何做職業(yè)選擇-如何成長

03 挫折中成長——數據分析師面經

十二、數據人故事

01 數據人故事——【草帽小子】數據產品偉大航路之旅

02 一場堪比17世紀法國上流社會的豪華盛宴

03 奔現，我們的相遇有了后續(xù)...

04 數據人杭州沙龍的相聚

05 春節(jié)好，數據人的朋友！

06 數據人故事【薄荷點點、花花、飛狐沖沖篇】

07 數據人故事——【貓耳朵篇】一路向前

08 數據人故事——【毛毛、小宇、阿坤篇】

09 數據人故事——【edan篇】闖關之旅

10 數據人故事——【Simba篇】

11 2021年，擼起袖子加油干

2020年10月【版】

目錄

一、數據產品

01 我這個朋友老曹，居然用數據產品搞了這么多事

02 不給點顏色看看，你是真不知道數據產品的價值！

03 當在談數據質量時，我們都在談什么？

04 當在談數據應用時，我們都在談什么？

05 當在談數據工具時，我們都在談什么？

06 用戶行為路徑的應用及產品化

07 聊一聊幾種常見的數據可視化

08 淺談數據可視化產品設計

09 AB實驗平臺分流方案全解析

10 AB實驗平臺數據可視化方案全解析

11 大數據里的OLAP到底是做什么的？

12 數據產品經理必備技能之BI建設

13 Gartner告訴你如何設計智能BI平臺？

14 數據時代再不了解BI就落伍了

二、數據產品經理

01 轉行成為數據產品經理，你要了解這些

02 入職數據產品經理第一天，他們居然問我這個？

03 轉崗數據產品經理第一天，你居然讓我看這個？

04 數據產品經理的自我修養(yǎng)——如何快速融入一個團隊？

05 數據產品經理入門必修課:數據產品經理核心技能全解析

06 數據產品經理入門，需要了解的大數據平臺架構

07 數據產品經理必備技能之分析方法

08 這些都不懂，怎么做數據產品經理？

09 數據產品經理必備思維之用戶思維

10 剛做數據產品經理，居然不知道Hadoop是個啥？

11 聊一聊被遺忘的R

三、熱門&實例

01 看我如何利用數據思維在拼多多平臺上選品

02 滴滴“猜你去哪”這款數據產品是如何實現的？

03 從NBA球員誰最火，來看數據思維。

04 疫情之下，數據人是如何做數據產品的？

05 美國確診超20萬、日新增2.6萬？數據人如何選擇核心數據指標？

06 騰訊愛奇藝等9家視頻平臺被約談，會員廣告吃相太難看？

07 看完這些數據，發(fā)現這是在明搶Tik Tok！

08 500億+，是數字化新基建在高速發(fā)展

09 秋天的第一杯奶茶

四、運營&增長

01 今天的數據又沒出來！咋回事？

02 產品經理如何快速樹立數據化運營思維？

03 用戶行為分析之用戶細查

04 老板問為啥數據漲跌異常，我該怎么一頓瞎分析？

05【猛男必看】產品迭代后，如何進行數據效果評估？

06 送君千里，終須一別，giao就完啦！

07 大數據思維養(yǎng)成從認識大數據的本質開始

08 用戶增長的決策模型詳解

09 通過產品分析學習增長—快手的2019

五、數據埋點

01 【探尋one piece的埋點之旅】01初識埋點——二檔技能開啟

02 【探尋one piece的埋點之旅】02業(yè)務需求分析 ——橡膠jet火箭炮

03 【探尋one piece的埋點之旅】03埋點文檔設計——橡膠jet鞭

04 【埋點學習系列】01關于埋點需求的那些事，你真的了解嗎？

05 【埋點學習-需求設計】02這篇埋點需求分析也太棒了！

06 【埋點學習-埋點需求文檔】02如何設計一份可落地的埋點方案

07 【埋點學習-埋點質量】埋點的框架設計及其準確性

08 一個埋點的求生之路——數據處理全流程解析

六、數據倉庫

01 數據倉庫—分層常識（一）

02 數據倉庫之創(chuàng)作者分層模型服務構建

03 數據倉庫之數據生成模塊

04 數據倉庫—表分類、同步策略、基本結構

05 數據倉庫中的拉鏈表

06 數據倉庫之Kafka

七、數據中臺

01 阿里巴巴云上數據中臺之道01

02 阿里巴巴云上數據中臺之道02——中臺建設過程解析

03 阿里巴巴云上數據中臺03_實施案例

04 阿里巴巴云上數據中臺之道04——解密OneEntity體系

05 數據中臺建設五步法

八、數據指標

01 實戰(zhàn)案例 |如何參照阿里OneData構建數據指標體系？

02 數據產品經理必備技能之指標字典

03 圍觀數據小白的第1次指標字典設計，發(fā)生了啥？

04 如何用指標命名四要素，命名一個指標？

05 5分鐘教你get數據指標體系

06 你人生中的北極星指標是什么呢？

07 3個常用的指標模型：GSM、HEART、PULSE

九、數據分析

01 統(tǒng)計學知識大梳理（終極篇）

02 學習統(tǒng)計學必須掌握的幾個核心概念

03 零基礎統(tǒng)計學入門（3）：概率與概率分布

04 數據崗位以后再也沒有數據分析師了！

05 求求你，別再讓商業(yè)分析師取數了

06 不懂分析框架，你拿頭去分析么？

07 商業(yè)分析師如何把握好的工作節(jié)奏？

08 新零售與商業(yè)分析的關系（上）

09 商業(yè)數據分析的四個層次

10 商業(yè)分析師是個良心活

11 異常值的判斷與分析

12 商業(yè)分析師如何擺脫工具人的焦慮？

十、標簽畫像

01 半個小時看懂用戶畫像（上）【附送完整標簽體系文檔】

02 半個小時看懂用戶畫像（下）【如何構建用戶畫像】

03 如何從0-1構建用戶畫像體系？

04 畫像“標簽”生產實操指南（一）之需求分析

05 畫像“標簽”生產實操指南（二）之產出清晰的標簽數據需求

06 數據產品索隆，坎坷的標簽體系建設之路

07 數據產品索隆，標簽體系建設流程02

08 標簽構建過程中，如何快速盤點業(yè)務及數據需求？

09 用戶標簽從0到1，我踩了這些坑（入門篇）

10 從0搭建用戶畫像系統(tǒng)（一）之系統(tǒng)五大常規(guī)模塊介紹

11 從0搭建用戶畫像系統(tǒng)（二）之數據看板

十一、廣告流量

01 付費流量全鏈路數據監(jiān)控

02 裂變增長模式下的流量分析

03 廣告收入下降，該如何定位問題？

04 廣告預算分配—Excel規(guī)劃求解應用

05 私域/公域流量都需要的《增長黑客法則》

06 如何精準推送不垃圾

07 學會渠道投放效果評估，頭再也不比雷佳音的大！

十二、策略產品

01 產品汪如何向女票解釋——淘寶push的個性化推薦

02 在歡樂谷女票讓我講——新聞的個性化推薦

03 電子商務中的——作弊與反作弊（上）

04 電子商務中的——作弊與反作弊（下）

05 產品經理的邏輯自洽

06 產品經理的邏輯推理

07 秋天的第一道面試題來了

十三、算法模型

01 一文帶你了解推薦系統(tǒng)——常用召回和排序技術

02 推薦場景——YouTubeNet召回模型講解及應用

03 推薦場景中——DSSM雙塔召回模型講解和應用

04 推薦場景中——DeepFM排序模型講解和應用

05 推薦場景中——DIN排序模型講解和應用

06 邏輯回歸介紹與應用

07 樸素貝葉斯算法

08 機器學習之決策樹分類模型

09 GBDT算法原理及應用

十四、求職面試

01 寒冬被裁，看小白如何逆襲拿名廠推薦策略offer（上）

02 寒冬被裁，看小白如何逆襲拿名廠推薦策略offer（下）

03 “我三本畢業(yè)，可以去大廠做產品經理嗎”（上）

04 “我三本畢業(yè)，可以去大廠做產品經理嗎”（下）

05 寒冬求職篇：面試抗打指南（上）

06 寒冬求職篇：面試抗打指南（下）

07 望京故事：產品大哥如何教實習生做簡歷俘獲女神芳心

08 面試這樣做自我介紹，一首涼涼送給你

09 面試最后關頭，別死在提問環(huán)節(jié)

10 不要和我談理想！！！我只想談薪水

11 一份簡單的產品經理轉正工作總結

12 大數據和人工智能方向就業(yè)前景如何？

十五、奇數問答

01 奇數問答：搜索推薦系列01

02 奇數問答：搜索推薦修煉50問（2）

03 奇數問答：搜索推薦修煉50問（3）

04 奇數問答：數據產品修煉100問（1）

05 奇數問答：數據產品修煉100問（2）

06 奇數問答：數據產品修煉100問（3）

07 奇數問答：數據產品修煉100問（4）

08 奇數問答：數據產品修煉100問（5）

09 奇數問答：數據產品修煉100問（6）

10 奇數問答：數據產品修煉100問（7）

11 奇數問答：數據產品修煉100問（8）

12 奇數問答：數據產品修煉100問（9）

13 奇數問答：商業(yè)分析修煉50問（1）

14 奇數問答：商業(yè)分析修煉50問（二）

15 奇數問答：商業(yè)分析修煉50問（三）

16 奇數問答：求職面試修煉50問（1）

17 奇數問答：求職面試修煉50問（2）

十六、數據人故事

01 你想了解我們背后的人物和故事嗎？

02 數據人故事——amber和《BI平臺建設快速入門》

03 數據人故事——【趙壯實篇】你要是看了想睡覺

04 數據人故事——【阿北篇】互聯網青年

05 數據人故事——【小諾篇】那個拿了一手爛牌的人

06 數據人故事——【小風篇】數據的盡頭是玄學

07 數據人故事——【luluzeng】一位5年產品經理的感悟