生成电子书目录结构

AI写作多选题——电子书目录

- 封面
- 自我介绍与开场白（这本书怎么玩儿、多选题怎么更好用）
- 使用说明（做题顺序、难度分级、如何对答案与复盘）
- 题型说明与评分标准（多选不送命：判分规则、半对半错怎么算）
- 术语速查表（上手必看的小词典）

第一编 基础打底：AI写作的必备概念
1. 模型与能力边界（LLM能做啥、不能做啥）
2. 提示词基础（角色、目标、步骤、约束、示例）
3. 结构与逻辑（SCQA、总分总、金字塔）
4. 语气与风格（人设、读者画像、可读性）
5. 事实性与引用（来源、可验证性、更新性）
6. 反幻觉与核查（常见错法与有效纠错）
7. 中文写作细节（病句、冗余、术语一致）
- 每章均配多选题与详解

第二编 工作流与工具：把写作变成流程
8. 提示工程进阶（分步思考、链式提示、约束强化）
9. 模板化与大纲生成（可复用模板、模块拼装）
10. 重写与润色（改写、控字数、控节奏）
11. 长文掌控（分章节、摘要回填、上下文记忆）
12. 数据驱动写作（表格/要点输入到成文）
13. 引用与参考文献（注释格式、引用合规）
14. 协作与版本管理（多人协作、变更追踪）
- 每章均配多选题与详解

第三编 场景题库：按场景切题，边做边会
15. 自媒体与内容营销（选题、标题、节奏）
16. 电商与产品文案（卖点提炼、转化导向）
17. 教育与练习题生成（题干质量、干扰项设计）
18. 新闻与信息写作（客观性、来源核验）
19. 技术写作与API文档（精确性、示例一致）
20. 商务写作（邮件、方案、汇报）
21. 学术辅助（文献梳理与伦理边界）
22. 法律与政策类文本（合规、风险提示）
23. 医疗与科普写作（风险表述、可理解性）
24. 多语言与本地化（术语一致、文化适配）
- 每章均配多选题与详解

第四编 质量与评估：写得好也要评得准
25. 质量指标与Rubric（准确、完整、相关、可读）
26. 自动化评测思路（可量化检查点）
27. 人工审稿清单（逐条过筛不走漏）
28. A/B测试与迭代（从反馈到升级）
29. 伦理、版权与合规（版权归属、数据与隐私）
- 每章均配多选题与详解

第五编 实战与冲刺：把技巧练成肌肉记忆
30. 模拟卷一（基础巩固）
31. 模拟卷二（场景综合）
32. 模拟卷三（进阶挑战）
33. 陷阱题与易错点专练（高频误区一次搞定）
34. 时间管理与解题策略（先易后难、排除法）
35. 错题本与复盘指南（错题标签、举一反三）

答案与解析区
- 全书多选题标准答案
- 关键知识点回顾与加练建议

附录
A. 提示词模板库（开箱即用，可按场景改造）
B. 评分Rubric模板（自评、互评都好用）
C. 题目索引（按主题/难度查询）
D. 参考资源与延伸阅读（权威与可持续更新）

致谢与版本更新说明（本书如何持续迭代）

Table of Contents — Data Analysis Syllabus

- Welcome
  - How to Use This Book (aka: read what you need, skip what you don’t)
  - Who This Book Is For
  - What You’ll Be Able to Do by the End
  - Prerequisites and Setup Checklist
  - The Tools We’ll Use (SQL, Python or R, a BI tool, a notebook, and version control)

- Part I: Getting Your Head in the Game
  - What “Data Analysis” Actually Means
  - Types of Analysis: Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive
  - The Analyst’s Workflow: Question → Data → Clean → Explore → Model → Communicate
  - Scoping a Project: Hypotheses, Metrics, and Decision Criteria
  - Keeping Yourself Honest: Assumptions, Biases, and Reproducibility

- Part II: Data Foundations (No Sand, Only Bedrock)
  - Data Shapes and Formats: Tables, Text, Time Series, and Beyond
  - Databases 101: Schemas, Keys, Normalization (and When to Denormalize)
  - SQL Essentials: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, Window Functions
  - Data Quality: Missingness, Outliers, Duplicates, and Validation
  - Tidy Data Principles and Reshaping (Long vs. Wide without the drama)

- Part III: Stats Without Tears (Mostly)
  - Descriptive Statistics and Summaries That Matter
  - Probability Basics: Random Variables, Distributions, and Why You Care
  - Sampling and Bias: Getting Representative Data
  - Estimation and Confidence Intervals (What They Do and Don’t Mean)
  - Hypothesis Testing: t-tests, Proportions, Chi-square, Nonparametrics
  - Effect Sizes and Power (Detecting Real-World Differences)
  - Bayesian Intuition (Optional but Awesome)
  - Causal Thinking Lite: Confounding, DAGs, and Common Pitfalls

- Part IV: Explore First, Ask Better Questions Later
  - EDA Workflow: From Sanity Checks to Insights
  - Univariate, Bivariate, and Multivariate Exploration
  - Feature Distributions, Correlations, and Data Leakage Warnings
  - Visualization Fundamentals: Encodings, Scales, Color, and Perception
  - Common Charts Done Right (and Wrong)
  - Interactive Exploration: Notebooks and Dashboards

- Part V: Wrangling Like a Pro
  - Joins, Aggregations, and Window Functions in Practice
  - Date/Time Handling and Time Zones (The Plot Twist)
  - Text Cleaning and Basic NLP Tasks
  - Feature Engineering Basics: Binning, Encoding, and Transformations
  - Reusable Pipelines and Reproducible Notebooks

- Part VI: Modeling for Analysts (No Black Boxes)
  - Linear Regression: Assumptions, Diagnostics, Interpretation
  - Logistic Regression: Odds, Probabilities, and Practical Use
  - Regularization Basics: Ridge, Lasso, and When to Use Them
  - Decision Trees and Random Forests: Intuition and Trade-offs
  - Clustering and Dimensionality Reduction: k-means, PCA
  - Time Series Basics: Decomposition, Seasonality, Forecasting
  - Model Evaluation: Cross-Validation, Metrics, and Avoiding Leakage

- Part VII: Business Analytics That Drive Decisions
  - Metric Design: KPIs, North Stars, and Guardrails
  - Funnel and Cohort Analysis: Acquisition, Retention, Churn
  - Segmentation That Actually Helps
  - Forecasting for Operations and Finance
  - Attribution Basics: What to Trust, What to Question

- Part VIII: Experimentation Without Regrets
  - Experiment Design: Units, Randomization, and Sample Size
  - A/B/n Testing: Analysis, Pitfalls, and Sequential Testing Gotchas
  - CUPED and Variance Reduction (When Variability Is Your Enemy)
  - Non-Experimental Approaches: Matching, DiD, and Instrumental Variables (Intro)

- Part IX: Communication and Data Storytelling
  - Framing Insights: Problem, Evidence, Recommendation
  - Visual Narratives: From Explore to Explain
  - Tailoring to Your Audience: Execs vs. Practitioners
  - Writing Effective Reports and Presentations
  - Building Dashboards That Don’t Confuse People

- Part X: Tools of the Trade (Pick Your Stack, Own It)
  - SQL: Patterns and Anti-Patterns
  - Python for Analysis: pandas, matplotlib/seaborn, plotly basics
  - R for Analysis: tidyverse and ggplot2 essentials
  - Spreadsheets: When Less Is More
  - BI Tools: Tableau, Power BI, and Looker—Strengths and Use Cases
  - Cloud Warehouses: BigQuery, Snowflake, Redshift—How They Differ (High-Level)

- Part XI: Analytics Engineering & Reproducibility
  - ELT vs. ETL and Why Analysts Should Care
  - dbt and Modular SQL (Concepts, Not Vendor Hype)
  - Version Control with Git: Branching, Reviews, and Diffing SQL/Notebooks
  - Environments and Dependencies: Keeping Runs Reproducible
  - Data Testing and Validation: Expectations, Contracts, and Alerts
  - Query Performance and Cost Awareness

- Part XII: Ethics, Privacy, and Governance
  - Responsible Analysis: Bias, Fairness, and Transparency
  - Privacy by Design: Minimization, Anonymization, Pseudonymization
  - Regulatory Landscape (e.g., GDPR, CCPA): What Analysts Should Know
  - Data Governance: Access, Lineage, and Stewardship

- Part XIII: Case Studies (End-to-End, No Hand-Waving)
  - Product Feature Launch: A/B Test from Hypothesis to Decision
  - Marketing Campaign Lift: Incrementality vs. Correlation
  - Operations Forecasting: Capacity and Inventory
  - Customer Retention: Cohorts to Churn Reduction
  - Finance-Friendly Forecast: Building Trust with Stakeholders

- Part XIV: Capstone and Portfolio
  - Capstone Brief: Choose a Domain, Define Metrics, Ship Insights
  - Evaluation Rubric and Self-Assessment
  - Packaging Your Work: Repos, Write-ups, and Dashboards
  - Portfolio Playbook: Telling a Cohesive Story with Your Projects

- Resources and Appendices
  - Glossary of Analyst Terms (No Jargon Left Behind)
  - Common Distributions and When They Show Up
  - SQL Cookbook: Patterns You’ll Use Weekly
  - Python/R Cheat Sheets for EDA and Viz
  - Data Quality Checklist and Review Template
  - Further Reading, Datasets, and Practice Exercises

- Index

《SaaS转化白皮书》目录（轻松版）

- 封面
- 致读者的话：这本书怎么帮你把“访问量”变“营收”
- 如何使用本书：速读路线、深读路线、团队共读指南
- 这本书适合谁：创始人、产品、增长、市场、销售、CS都能用
- 写作约定与术语说明

第1章 为什么“转化”是SaaS的生死线
- 转化到底指啥：从访客→注册→激活→付费→续费/扩容
- 四个关键转化节点与常见掉坑位
- 你需要的那张总框架图：指标、流程、工具、一张表看全

第2章 指标体系搭建：别再“凭感觉”优化
- 北极星指标怎么选：盈利和用户价值得同时在线
- 漏斗与桥接指标：率和量的双账本
- 单位经济学入门：LTV、CAC、回本周期、GRR/NRR、Magic Number
- 队列与分群：看清“谁在撑场面”
- 数据质量与跟踪基础：事件、用户ID、会话、跨端打通
- 隐私与合规速览：GDPR、CCPA、PIPL与同意管理

第3章 用户研究与定位：找到“对的人”和“对的话”
- ICP与角色画像：谁最愿意为你买单
- Jobs-to-be-Done：用户真正要完成的事
- 购买委员会地图：经济买家、技术把关与使用者
- 定位与价值主张：一句话说清你为什么值

第4章 流量与获客：好马也要吃好草
- 渠道全景：SEO、SEM、内容、社区、合作伙伴、生态市场
- 渠道-信息匹配：入口不同，话术不同
- 线索资格定义：MQL、SQL、PQL怎么划
- 从线索到机会：SLA与交接不掉线

第5章 网站与落地页：首屏10秒定生死
- 首屏五要素：谁、做啥、凭啥、怎么开始、下一步
- 社会证明与风险对冲：案例、Logo墙、试用保障
- 转化路径设计：免费试用/预约演示/即时体验/价格计算器
- 表单策略：字段减半，转化加倍
- 性能与可访问性：速度、移动端、无障碍、SEO基础

第6章 激活与产品引导：把“注册”变成“上手”
- Aha时刻与激活事件：定义、检测、缩短TTV（Time to Value）
- Onboarding设计：导览、清单、空状态、样例数据
- 渠道编排：邮件、应用内消息、短信怎么配合不打扰
- 登录与集成的摩擦管理：SSO、OAuth、魔法链接
- 技术集成与数据导入：最先打通哪根线最划算

第7章 试用、Freemium与付费墙：给多少、何时收
- 试用长度与限制：时间、功能、配额的最佳组合
- 信用卡前置vs后置：哪种更适合你的客单价
- 定价与包装：计费维度、套餐设计、扩容杠杆（座位、用量、模块）
- 价格页写法：对比表、锚定、常见问题
- 支付与税务基础：增值税/VAT、发票、PCI DSS、开票合规提示

第8章 销售助推与演示：自助+销售，双轮驱动
- PLG与SLG的混合打法：什么时候“上销售”
- 线索评分与路由：捞出高意向的那批人
- 演示脚本与发现式销售：先问后说
- POC/试点与成功标准：怎么设计能“可赢可扩”
- 采购、安全与法务：安全评估、DPA、SLA别卡在最后一步

第9章 A/B测试与实验文化：用数据说话，不靠拍脑袋
- 实验设计基础：样本量、最小可检测效应、统计功效
- 常见陷阱：p值黑客、提前停止、指标漂移
- 实验优先级框架：ICE/PIE与影响-信心-易度
- 多变量与逐步发布：怎么既快又稳
- 归因与分层：渠道多了以后别算乱

第10章 留存、续费与扩容：新客重要，老客更重要
- 留存曲线与激活的长期影响
- 扩容机制：座位扩张、用量台阶、附加模块、年付激励
- 预防流失：健康分、触发器、挽回剧本
- 客户成功节奏：QBR、用例扩展、价值复盘

第11章 数据与工具栈：把“看数”变“用数”
- 埋点策略与命名规范：事件、属性、身份映射
- 数据管道与仓库：采集、治理、BI可视化
- 工具清单：产品分析、CDP、营销自动化、CRM、计费与税务
- 仪表盘与运营例会：周、月、季度怎么看

第12章 不同阶段与行业的转化打法
- 初创/成长期/成熟期：重点不一样
- SMB/Mid-Market/Enterprise：销售节奏与门槛
- 行业差异：开发者工具、协同、FinTech、AI SaaS的要点
- 海外与本地：支付、税务、合规与渠道差异

第13章 转化诊断与行动手册：现在就开干
- 漏斗体检：快速定位最大漏点
- 根因分析：5 Whys、鱼骨图、因果假设
- 12周增长冲刺计划：目标、实验、评审、沉淀
- 预算与资源：人、钱、时间的最小闭环

结语 把转化变成一种“日常肌肉”

附录
- A 术语表与指标字典
- B 模板包：落地页结构、欢迎邮件序列、演示脚本、跟进话术
- C 计算器：样本量、LTV:CAC、试用ROI、回本周期
- D 实验日志与看板模板（含优先级打分）
- E 埋点方案示例与常用SQL片段
- F 合同与安全清单：DPA、SLA、可用性与恢复目标
- G 合规清单速查：GDPR、CCPA、PIPL与同意管理要点
- H 工具与资源：分析、自动化、支付与税务、学习资料精选

索引