用户行为分析的读后感大全

《用户行为分析》是一本由张溪梦 / 邢昊著作，机械工业出版社出版的精装图书，本书定价：69.9，页数：312，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《用户行为分析》读后感(一)：从增长回归到用户

第一时间收到了书，作为一个行业从业者，从分析师的角度来看，这本书很好的衔接了张溪梦先生从《增长黑客》《首席增长官》一贯的增长方法论思路，同时比较惊喜的是基于现状的更新升级，毕竟当下的数据增长探索一直在发生变化，所以如果翻开书，比较大的惊喜是着重强调了对用户运营更深度的理解和如何落地实践的体系化介绍，希望同在数据分析路上前行的同伴们也能收获同样的喜悦

《用户行为分析》读后感(二)：误导误用CDP，混淆了数据营销与数据分析的系统建设不同路径

业务分析的基本概念都没厘清，比如标签与指标的不同，竟然认为客单价是用户的标签…另外对于cdp也牵强的提出“分析型、营销型、数据型、综合型”cdp这么多种类…几乎是DMP的偷换概念与如假包换，这是一种错误的数据产品定位与功能适配性认知，错误的性质不是杀鸡用牛刀，而是杀鸡用了苍蝇拍…如果项目目标是开发一个商业分析产品，搭建一个关系型数仓或数据集市配合BI工具胜过任何一个所谓的“分析型CDP”

《用户行为分析》读后感(三)：硬核干货！强烈推荐

最近刚买来，迫不及待看完了。相比其他厂商出的书基本全是广告，GrowingIO出的这本书令人惊喜，内容干货，诚意满满。整体框架清晰，从数据规划、数据采集、数据分析、数据应用，外加很多企业的实战案例，还有很多数据前瞻性的内容，不错，还在努力消化。整本书的内容除了干货，还是干货，一点水分没有，个人觉得如果正在学习这一块的小白们，非常值得拿来读一读，能让自己对这块的理解加深不少，墨菲的股票技术分析类似 没有掺杂其他东西，把工作上需要用到的详细介绍了一番，还是比较推荐的。

《用户行为分析》读后感(四)：硬核干货！强烈推荐

最近刚买来，迫不及待看完了。相比其他厂商出的书基本全是广告，GrowingIO出的这本书令人惊喜，内容干货，诚意满满。整体框架清晰，从数据规划、数据采集、数据分析、数据应用，外加很多企业的实战案例，还有很多数据前瞻性的内容，不错，还在努力消化。整本书的内容除了干货，还是干货，一点水分没有，个人觉得如果正在学习这一块的小白们，非常值得拿来读一读，能让自己对这块的理解加深不少，墨菲的股票技术分析类似 没有掺杂其他东西，把工作上需要用到的详细介绍了一番，还是比较推荐的。

《用户行为分析》读后感(五)：数据驱动未来——一本提高数据分析能力的干货书

这本书是一本很强的技能提升类的书，对应着互联网时代的一个很火的职业数据分析师。因为前几年大热的互联网思维和“互联网+”其中大力推崇的就是“用户思维”。所以，用户数据分析就变得尤为重要。正如作者所说，这本书很适合高层管理者、产品经理、数据分析师、运营人员等阅读，它的目的是帮助读者建立系统的用户行为数据的规划、采集、分析和应用的知识体系。

正如我们求学的时候，总觉得很多课程的设置以后上班的时候都用不到，没有意义，态度浮躁，这种图书对于深入职场的人来说就是必备的充电神器。有些工作不会做，不明白，就是因为没有相关知识体系和方法论，想问题的时候，思维方式有局限。所以多读书，多涉猎相关知识，还是最靠谱和最基础的职场提升之道

本书的作者之一，张溪梦在2013年的时候就被评为了“世界前十位前沿数据科学家”；第二位作者邢昊也是清华大学毕业又有多年数据分析和商业咨询经验的专业人员。本书是两位作者的经验和方法提炼，具备完整的知识体系，同时就具有极强的指导实践的作用。需要读者细细的、认真的读。

其实，数据分析最直接的作用是为商业决策提供支持，在商业经营中，企业与用户相关的三种核心数据包括用户属性数据、用户行为数据和用户交易数据。但很多时候，企业可能自己收集不到这3种信息，也有的能收集到，但是数据可能分布在不同的部门，因而整理和融合数据信息变得尤为重要。在本书中，作者将用户交易数据及用户属性数据并入了用户行为数据，这也是广义用户行为数据的概念。而用户行为的5+1要素就是指“谁”在“什么时间”在“什么地点”对“什么内容”做了“什么事情”同时又产生“多少结果”。对基础要素进行逐层拆分，增加实际采集维度之后，用户行为数据就能覆盖非常多的信息。从而指导产品设计、运营及销售决策等等。

本书的每一章节都精细的分析了每一个知识点，真的非常的工整nice，很想通俗的感叹一句属于完美主义的理性思维作品啊。每个知识点对应的常规问题、解决方案和问题原理都梳理的非常清楚。

啃完本书之后，你可以了解数据分析的价值，同时可以作为数据驱动增长的“总设计师”处理数据规划常见问题：比如不知道该看什么数据？想看数据却没用数据？缺少导向结果的数据？数据没有治理？数据目标没有对齐等多种问题。还能掌握或了解数据规划相关的分析模型。比如，O S M模型（就是把宏大的目标拆解，对应到部门内各个小组具体的、可落地、可度量的行为上，从保证执行计划没有偏离大方向）、 U J M模型（是从用户角度出发，描述了用户进入产品的整个路径流程，即注册，登陆，加购，购买，复购链路流程）。仅仅这2个模型的内容，在互联网相关的培训网课售价都在三位数以上。

本书的内容分享非常多，是满满的干货，总分总的写法，从头到尾的梳理了数据分析整个事情，除了对细节知识点的详细讲解和内容串联、内容逻辑清晰之外，最后还通过实际案例讲解了具体应用对于相关从业者来说，是值得研习通读的好书。推荐。