Python數據分析與數據化運營 計算機與互聯網 書籍|6998727 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

宋天龍 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據化運營
• 計算機
• 互聯網
• 書籍
• 編程
• 統計分析
• 商業分析
• 數據挖掘

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111584605

商品編碼：21760392899

叢書名： 數據分析與決策技術叢書

齣版時間：2018-01-01

頁數：541

書[0名0]：	Python數據分析與數據化運營|6998727
圖書定價：	99元
圖書作者：	宋天龍
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111584605
開本：	16開
頁數：	541
版次：	1-1

作者簡介

宋天龍（TonySong）[0大0]數據技術專傢，曆任軟通動力集團[0大0]數據研究院數據總監、Webtrekk（德[0國0][0大0]的網站數據分析服務提供[0商0]）中[0國0]區技術和谘詢負責人、[0國0]美在綫[0大0]數據中心經理。擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端的數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與[0學0]習，以及數據工程交付。擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體係規劃、[0大0]數據産[0品0]開發、網站流量係統建設、網站智能推薦、企業[0大0]數據智能等[0大0]型數據工作項目。參與實施多個客戶案例，包括Webpower、德[0國0]OTTO集團電子[0商0]務（中[0國0]）、Esprit中[0國0]、豬八戒網、順豐[0優0]選、樂視[0商0]城、泰康人壽、酒仙網，[0國0]美在綫、迪信通等。著有《網站數據挖掘與分析：係統方[0法0]與[0商0]業實踐》《企業[0大0]數據係統構建實戰：技術、架構、實施與應用》。

內容簡介

這是一部從實戰角度講解如何利用Python進行數據分析、挖掘和數據化運營的著作，不僅對數據分析的關鍵技術和技巧進行瞭總結，更重要的是對[0會0]員、[0商0][0品0]、流量、內容4個主題的數據化運營進行瞭係統講解。作者是[0國0]內一綫數據分析師和[0大0]數據專傢，在數據分析和數據化運營[0領0]域有近10年的經驗，在業內頗具[0知0][0名0]度和影響力。本書不僅得到瞭宋星、黃成明、宮鑫等14位資深專傢的好[0評0]和推薦，還得到瞭天善智能、中[0國0]統計網等多個數據科[0學0]相關機構的支持和高度認可。全書的內容在邏輯上共分為兩[0大0]部分：部分（[0第0]1~4章）：Python數據分析與挖掘著重講解瞭Python和數據化運營的基本[0知0]識，以及Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗。包含11條數據預處理經驗、39個數據預處理[0知0]識點、14個數據分析和挖掘的建模主題。[0第0]二部分（[0第0]5~9章）：Python數據化運營這是本書的核心，詳細講解瞭[0會0]員運營、[0商0][0品0]運營、流量運營和內容運營4[0大0]主題，以及提升數據化運營價值的方[0法0]。在每個運營主題中都包含瞭基本[0知0]識、[0評0]估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析[0大0]實話以及2個綜閤性的應用案例。本書提供案例數據和源代碼（中文注釋）下載，供讀者實操時使用。

目錄

贊譽 前言 [0第0]1章 Python和數據化運營1 1.1 用Python做數據化運營1 1.1.1 Python是什麼1 1.1.2 數據化運營是什麼2 1.1.3 Python用於數據化運營5 1.2 數據化運營所需的Python相關工具和組件6 1.2.1 Python程序6 1.2.2 Python IDE7 1.2.3 Python[0第0]三方庫8 1.2.4 數據庫和客戶端16 1.2.5 SSH遠程客戶端18 1.3 內容延伸：Python的OCR和TensorFlow18 1.3.1 OCR工具：Tesseract-OCR18 1.3.2 機器[0學0]習框架—TensorFlow19 1.4 個用Python實現的數據化運營分析實例—銷售預測20 1.4.1 案例概述20 1.4.2 案例過程20 1.4.3 案例小結28 1.5 本章小結28 [0第0]2章 數據化運營的數據來源31 2.1 數據化運營的數據來源類型31 2.1.1 數據文件31 2.1.2 數據庫32 2.1.3 API33 2.1.4 流式數據34 2.1.5 外部公開數據34 2.1.6 其他35 2.2 使用Python獲取運營數據35 2.2.1 從文本文件讀取運營數據35 2.2.2 從Excel獲取運營數據46 2.2.3 從關係型數據庫MySQL讀取運營數據48 2.2.4 從非關係型數據庫MongoDB讀取運營數據56 2.2.5 從API獲取運營數據59 2.3 內容延伸：讀取非結構化網頁、文本、圖像、視頻、語音64 2.3.1 從網頁中爬取運營數據64 2.3.2 讀取非結構化文本數據65 2.3.3 讀取圖像數據65 2.3.4 讀取視頻數據68 2.3.5 讀取語音數據70 2.4 本章小結75 [0第0]3章 11條數據化運營不得不[0知0]道的數據預處理經驗76 3.1 數據清洗：缺失值、異常值和重復值的處理76 3.1.1 數據列缺失的4種處理方[0法0]76 3.1.2 不要輕易拋棄異常數據78 3.1.3 數據重復就需要去重嗎79 3.1.4 代碼實操：Python數據清洗81 3.2 將分類數據和順序數據轉換為標誌變量89 3.2.1 分類數據和順序數據是什麼89 3.2.2 運用標誌方[0法0]處理分類和順序數據90 3.2.3 代碼實操：Python標誌轉換90 3.3 [0大0]數據時代的數據降維94 3.3.1 需要數據降維的情況94 3.3.2 基於特徵選擇的降維94 3.3.3 基於維度轉換的降維96 3.3.4 代碼實操：Python數據降維97 3.4 解決樣本類彆分布不均衡的問題100 3.4.1 哪些運營場景中容易齣現樣本不均衡100 3.4.2 通過過抽樣和欠抽樣解決樣本不均衡101 3.4.3 通過正負樣本的懲罰[0權0]重解決樣本不均衡101 3.4.4 通過組閤/集成方[0法0]解決樣本不均衡102 3.4.5 通過特徵選擇解決樣本不均衡102 3.4.6 代碼實操：Python處理樣本不均衡102 3.5 如何解決運營數據源的衝突問題106 3.5.1 為什麼[0會0]齣現多數據源的衝突107 3.5.2 如何應對多數據源的衝突問題109 3.6 數據化運營要抽樣還是全量數據109 3.6.1 什麼時候需要抽樣110 3.6.2 如何進行抽樣110 3.6.3 抽樣需要注意的幾個問題111 3.6.4 代碼實操：Python數據抽樣113 3.7 解決運營數據的共綫性問題116 3.7.1 如何檢驗共綫性117 3.7.2 解決共綫性的5種常用方[0法0]117 3.7.3 代碼實操：Python處理共綫性問題118 3.8 有關相關性分析的混沌120 3.8.1 相關和因果是一迴事嗎120 3.8.2 相關係數低就是不相關嗎121 3.8.3 代碼實操：Python相關性分析121 3.9 標準化，讓運營數據落入相同的範圍122 3.9.1 實現中心化和正態分布的Z-Score122 3.9.2 實現歸一化的Max-Min123 3.9.3 用於稀疏數據的MaxAbs123 3.9.4 針對離群點的RobustScaler123 3.9.5 代碼實操：Python數據標準化處理123 3.10 離散化，對運營數據做邏輯分層126 3.10.1 針對時間數據的離散化127 3.10.2 針對多值離散數據的離散化127 3.10.3 針對連續數據的離散化127 3.10.4 針對連續數據的二值化128 3.10.5 代碼實操：Python數據離散化處理128 3.11 數據處理應該考慮哪些運營業務因素133 3.11.1 考慮固定和突發運營周期133 3.11.2 考慮運營需求的有效性134 3.11.3 考慮交付時要貼閤運營落地場景134 3.11.4 不要忽視業務專傢經驗135 3.11.5 考慮業務需求的變動因素136 3.12 內容延伸：非結構化數據的預處理137 3.12.1 網頁數據解析137 3.12.2 網絡用戶日誌解析144 3.12.3 圖像的基本預處理148 3.12.4 自然語言文本預處理154 3.13 本章小結157 [0第0]4章 跳過運營數據分析和挖掘的“[0大0]坑”159 4.1 聚類分析159 4.1.1 [0當0]心數據異常對聚類結果的影響160 4.1.2 [0超0][0大0]數據量時應該放棄K均值算[0法0]160 4.1.3 聚類不僅是建模的終點，更是重要的中間預處理過程162 4.1.4 高維數據上無[0法0]應用聚類嗎163 4.1.5 如何選擇聚類分析算[0法0]164 4.1.6 代碼實操：Python聚類分析164 4.2 迴歸分析172 4.2.1 注意迴歸自變量之間的共綫性問題172 4.2.2 相關係數、判定係數和迴歸係數之間到底什麼關係172 4.2.3 判定係數是否意味著相應的因果聯係173 4.2.4 注意應用迴歸模型時研究自變量是否産生變化173 4.2.5 如何選擇迴歸分析算[0法0]174 4.2.6 代碼實操：Python迴歸分析174 4.3 分類分析183 4.3.1 防止分類模型的過擬閤問題183 4.3.2 使用關聯算[0法0]做分類分析183 4.3.3 用分類分析來提煉規則、提取變量、處理缺失值184 4.3.4 類彆劃分-分類算[0法0]和聚類算[0法0]都是好手185 4.3.5 如何選擇分類分析算[0法0]186 4.3.6 代碼實操：Python分類分析187 4.4 關聯分析195 4.4.1 頻繁規則不一定是有效規則195 4.4.2 不要被啤酒尿布的故事緊固你的思維196 4.4.3 被忽略的“負相關”模式真的毫無用武之地嗎197 4.4.4 頻繁規則隻能打包組閤應用嗎198 4.4.5 關聯規則的序列模式199 4.4.6 代碼實操：Python關聯分析200 4.5 異常檢測分析206 4.5.1 異常檢測中的“新奇檢測”模式207 4.5.2 將數據異常與業務異常相分離207 4.5.3 麵臨維度災難時，異常檢測可能[0會0]失效208 4.5.4 異常檢測的結果能說明異常嗎208 4.5.5 代碼實操：Python異常檢測分析208 4.6 時間序列分析212 4.6.1 如果有自變量，為什麼還要用時間序列212 4.6.2 時間序列不適閤[0商0]業環境復雜的企業213 4.6.3 時間序列預測的整閤、橫嚮和縱嚮模式214 4.6.4 代碼實操：Python時間序列分析214 4.7 路徑、漏鬥、歸因和熱力圖分析234 4.7.1 不要輕易相信用戶的頁麵訪問路徑237 4.7.2 如何將路徑應用於更多用戶行為模式的挖掘？237 4.7.3 為什麼很多數據都顯示多渠道路徑的價值很小？238 4.7.4 點擊熱力圖真的反映瞭用戶的點擊喜好？239 4.7.5 為什麼歸因分析主要存在於綫上的轉化行為240 4.7.6 漏鬥分析和路徑分析有什麼區彆240 4.8 其他數據分析和挖掘的忠告241 4.8.1 不要忘記數據質量的驗證241 4.8.2 不要忽視數據的落地性242 4.8.3 不要把數據陳列[0當0]作數據結論242 4.8.4 數據結論不要産生於單一指標244 4.8.5 數據分析不要預設價值立場244 4.8.6 不要忽視數據與業務的需求衝突問題245 4.9 內容延伸：非結構化數據的分析與挖掘246 4.9.1 詞頻統計246 4.9.2 詞性標注249 4.9.3 關鍵字提取253 4.9.4 文本聚類255 4.10 本章小結258 [0第0]5章 [0會0]員數據化運營260 5.1 [0會0]員數據化運營概述260 5.2 [0會0]員數據化運營關鍵指標261 5.2.1 [0會0]員整體指標261 5.2.2 [0會0]員營銷指標261 5.2.3 [0會0]員活躍度指標263 5.2.4 [0會0]員價值度指標265 5.2.5 [0會0]員終生價值指標266 5.2.6 [0會0]員異動指標266 5.3 [0會0]員數據化運營應用場景267 5.3.1 [0會0]員營銷267 5.3.2 [0會0]員關懷267 5.4 [0會0]員數據化運營分析模型268 5.4.1 [0會0]員細分模型268 5.4.2 [0會0]員價值度模型269 5.4.3 [0會0]員活躍度模型270 5.4.4 [0會0]員流失預測模型271 5.4.5 [0會0]員特徵分析模型272 5.4.6 營銷響應預測模型273 5.5 [0會0]員數據化運營分析小技巧274 5.5.1 使用留存分析新用戶質量274 5.5.2 使用AARRR做APP用戶生命周期分析275 5.5.3 藉助動態數據流關注[0會0]員狀態的輪轉276 5.5.4 使用協同過濾算[0法0]為新[0會0]員分析推送個性化信息277 5.6 [0會0]員數據化運營分析的“[0大0]實話”279 5.6.1 企業“不差錢”，還有必要做[0會0]員精準營銷嗎279 5.6.2 用戶滿意度取決於期望和給予的匹配程度280 5.6.3 用戶不購買就是流失瞭嗎280 5.6.4 來自調研問捲的用戶信息可信嗎281 5.6.5 不要盲目相信二八[0法0]則283 5.7 案例：基於RFM的用戶價值度分析283 5.7.1 案例背景283 5.7.2 案例主要應用技術284 5.7.3 案例數據284 5.7.4 案例過程284 5.7.5 案例數據結論294 5.7.6 案例應用和部署295 5.7.7 案例注意點295 5.7.8 案例引申思考296 5.8 案例：基於AdaBoost的營銷響應預測297 5.8.1 案例背景297 5.8.2 案例主要應用技術297 5.8.3 案例數據298 5.8.4 案例過程298 5.8.5 案例數據結論313 5.8.6 案例應用和部署313 5.8.7 案例注意點314 5.8.8 案例引申思考315 5.9 本章小結315 [0第0]6章 [0商0][0品0]數據化運營317 6.1 [0商0][0品0]數據化運營概述317 6.2 [0商0][0品0]數據化運營關鍵指標317 6.2.1 銷售類指標317 6.2.2 促銷活動指標320 6.2.3 供應鏈指標321 6.3 [0商0][0品0]數據化運營應用場景323 6.3.1 銷售預測323 6.3.2 庫存分析323 6.3.3 市場分析324 6.3.4 促銷分析324 6.4 [0商0][0品0]數據化運營分析模型325 6.4.1 [0商0][0品0]價格敏感度模型325 6.4.2 新産[0品0]市場定位模型326 6.4.3 銷售預測模型327 6.4.4 [0商0][0品0]關聯銷售模型327 6.4.5 異常訂單檢測328 6.4.6 [0商0][0品0]規劃的[0優0]組閤328 6.5 [0商0][0品0]數據化運營分析小技巧330 6.5.1 使用層次分析[0法0]將定量與定性分析結閤331 6.5.2 通過假設檢驗做促銷拉動分析333 6.5.3 使用BCG矩陣做[0商0][0品0]結構分析334 6.5.4 巧用4P分析建立完善的[0商0][0品0]運營分析結構336 6.6 [0商0][0品0]數據化運營分析的“[0大0]實話”337 6.6.1 為什麼很多企業[0會0]以低於進價的價格[0大0]量銷售[0商0][0品0]337 6.6.2 促銷活動真的是在促進[0商0][0品0]銷售嗎339 6.6.3 用戶關注的[0商0][0品0]就是要買的[0商0][0品0]嗎340 6.6.4 提供的選擇過多其實不利於[0商0][0品0]銷售341 6.7 案例：基於[0超0]參數[0優0]化的Gradient Boosting的銷售預測341 6.7.1 案例背景341 6.7.2 案例主要應用技術341 6.7.3 案例數據342 6.7.4 案例過程343 6.7.5 案例數據結論351 6.7.6 案例應用和部署351 6.7.7 案例注意點351 6.7.8 案例引申思考351 6.8 案例：基於LogisticRegression、 RandomForest、Bagging概率投票 組閤模型的異常檢測352 6.8.1 案例背景352 6.8.2 案例主要應用技術352 6.8.3 案例數據353 6.8.4 案例過程353 6.8.5 案例數據結論364 6.8.6 案例應用和部署364 6.8.7 案例注意點365 6.8.8 案例引申思考365 6.9 本章小結367 [0第0]7章 流量數據化運營369 7.1 流量數據化運營概述369 7.2 8[0大0]流量分析工具369 7.3 如何選擇[0第0]三方流量分析工具372 7.4 流量采集分析係統的工作機製375 7.4.1 流量數據采集376 7.4.2 流量數據處理379 7.4.3 流量數據應用380 7.5 流量數據與企業數據的整閤381 7.5.1 流量數據整閤的意義381 7.5.2 流量數據整閤的範疇382 7.5.3 流量數據整閤的方[0法0]382 7.6 流量數據化運營指標383 7.6.1 站外營銷推廣指標383 7.6.2 網站流量數量指標385 7.6.3 網站流量質量指標386 7.7 流量數據化運營應用場景389 7.7.1 流量采購389 7.7.2 流量分發391 7.8 流量數據化運營分析模型391 7.8.1 流量波動檢測392 7.8.2 渠道特徵聚類393 7.8.3 廣告整閤傳播模型393 7.8.4 流量預測模型397 7.9 流量數據化運營分析小技巧398 7.9.1 給老闆提供一頁紙的流量dashboard398 7.9.2 關注趨勢、重要事件和潛在因素是日常報告的核心400 7.9.3 使用從細分到多層下鑽數據分析400 7.9.4 通過跨屏追蹤解決用戶跨設備和瀏覽器的訪問行為401 7.9.5 基於時間序列的用戶群體過濾403 7.10 流量數據化運營分析的“[0大0]實話”406 7.10.1 流量數據分析的價值其實沒那麼[0大0]406 7.10.2 如何將流量的實時分析價值[0大0]化406 7.10.3 營銷流量的質量[0評0]估是難點工作407 7.10.4 個性化的媒體投放仍然麵臨很多問題408 7.10.5 傳統的網站分析方[0法0]到底缺少瞭什麼409 7.11 案例：基於自動節點樹的數據異常原因下探分析413 7.11.1 案例背景413 7.11.2 案例主要應用技術414 7.11.3 案例數據415 7.11.4 案例過程416 7.11.5 案例數據結論430 7.11.6 案例應用和部署431 7.11.7 案例注意點432 7.11.8 案例引申思考432 7.12 案例：基於自動K值的KMeans廣告效果聚類分析433 7.12.1 案例背景433 7.12.2 案例主要應用技術433 7.12.3 案例數據434 7.12.4 案例過程434 7.12.5 案例數據結論446 7.12.6 案例應用和部署447 7.12.7 案例注意點448 7.12.8 案例引申思考448 7.13 本章小結449 [0第0]8章 內容數據化運營451 8.1 內容數據化運營概述451 8.2 內容數據化運營指標452 8.3 內容數據化運營應用場景455 8.4 內容數據化運營分析模型456 8.4.1 情感分析模型456 8.4.2 搜索[0優0]化模型 457 8.4.3 文章關鍵字模型457 8.4.4 主題模型458 8.4.5 垃圾信息檢測模型459 8.5 內容數據化運營分析小技巧460 8.5.1 通過AB測試和多變量測試找到佳內容版本460 8.5.2 通過屏幕瀏覽占比瞭解用戶到底看瞭頁麵多少內容461 8.5.3 通過數據分析係統與CMS打通實現個性化內容運營462 8.5.4 將個性化推薦從網站應用到APP端466 8.6 內容數據化運營分析的“[0大0]實話”467 8.6.1 個性化內容運營不僅是整閤CMS和數據係統467 8.6.2 用戶在著陸頁上不隻有跳齣和繼續兩種狀態467 8.6.3 “人工組閤”的內容運營價值[0大0]化並非不能實現468 8.6.4 影響內容點擊率的因素不僅有位置469 8.7 案例：基於潛在狄利剋雷分配（LDA）的內容主題挖掘470 8.7.1 案例背景470 8.7.2 案例主要應用技術470 8.7.3 案例數據471 8.7.4 案例過程471 8.7.5 案例數據結論480 8.7.6 案例應用和部署481 8.7.7 案例注意點481 8.7.8 案例引申思考481 8.8 案例：基於多項式貝葉斯的增量[0學0]習的文本分類482 8.8.1 案例背景482 8.8.2 案例主要應用技術482 8.8.3 案例數據482 8.8.4 案例過程483 8.8.5 案例數據結論491 8.8.6 案例應用和部署491 8.8.7 案例注意點491 8.8.8 案例引申思考492 8.9 本章小結492 [0第0]9章 數據化運營分析的秘籍495 9.1 撰寫齣彩的數據分析報告的5個建議495 9.1.1 完整的報告結構495 9.1.2 精緻的頁麵版式496 9.1.3 漂亮的可視化圖形498 9.1.4 突齣報告的關鍵信息500 9.1.5 用報告對象習慣的方式撰寫報告501 9.2 數據化運營支持的4種擴展方式502 9.2.1 數據API502 9.2.2 數據模型503 9.2.3 數據産[0品0]503 9.2.4 運營産[0品0]504 9.3 提升數據化運營價值度的5種途徑504 9.3.1 數據源：不隻有結構化的數據，還有文本、圖片、視頻、語音504 9.3.2 自動化：建立自動任務，解除重復勞動505 9.3.3 未蔔先[0知0]：建立智能預警模型，不要讓運營先找你505 9.3.4 智能化：嚮BI-AI的方嚮走507 9.3.5 場景化：將數據嵌入運營環節之中507 9.4 本章小結508 附錄509 附錄A 公開數據集509 附錄B Python數據工具箱516

數據驅動的增長秘籍：深度洞察，精準運營，賦能業務新高度 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業決策的核心驅動力。從精準的用戶畫像到高效的營銷策略，從優化的産品設計到精細化的運營管理，一切都離不開對數據的深度挖掘與智慧運用。本書正是為那些渴望掌握數據力量，實現業務指數級增長的先行者量身打造。它並非一本枯燥的技術手冊，而是一部係統性的、實操性的數據分析與數據化運營指南，旨在幫助讀者構建一套完整的數據思維體係，掌握從數據采集、清洗、分析到模型構建、策略落地、效果評估的全流程能力。 第一部分：數據分析基石：撥開迷霧，洞見真相 數據分析的起點，在於理解數據的本質，並掌握有效的分析方法。本部分將帶領讀者深入淺齣地學習數據分析的核心概念與技術。 數據世界概覽： 我們將首先介紹數據的種類、來源及其在現代商業中的角色。從結構化數據到半結構化、非結構化數據，從業務日誌到用戶行為，理解數據的多樣性是後續分析的基礎。同時，我們將探討數據在不同行業、不同業務場景下的應用價值，例如電商的用戶購買行為分析、社交媒體的內容傳播分析、金融的風險評估模型等，幫助讀者建立宏觀的數據視野。 Python數據處理利器： Python作為當今最流行的數據科學語言，其強大的庫生態係統為數據分析提供瞭堅實後盾。我們將聚焦於Pandas這一核心庫，從DataFrame的創建、索引、切片，到數據清洗（缺失值處理、異常值檢測、數據類型轉換）、數據閤並與重塑、分組聚閤等操作，手把手地進行演示。你將學會如何高效地加載、處理和轉換海量數據，為後續的深度分析做好準備。 數據可視化： “一圖勝韆言”，有效的數據可視化能夠直觀地呈現數據規律，發現隱藏的模式。我們將係統學習 Matplotlib 和 Seaborn 這兩個強大的可視化庫。從基本的柱狀圖、摺綫圖、散點圖，到更復雜的箱綫圖、熱力圖、小提琴圖，再到多圖組閤與定製化美化，你將掌握如何選擇最適閤的圖錶類型來錶達數據信息，並製作齣既美觀又富有洞察力的圖錶，讓數據“說話”。 統計學在數據分析中的應用： 數據分析離不開統計學理論的指導。我們將復習和應用描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）來概括數據特徵，並重點介紹推斷性統計的核心概念，如假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗等）和置信區間。你將學會如何基於樣本數據推斷總體規律，並科學地評估數據分析結果的可靠性。 探索性數據分析（EDA）： EDA是數據分析過程中至關重要的一環，它旨在通過可視化和統計方法來理解數據集的特性、發現變量間的關係、識彆潛在問題，並為建模提供初步的思路。我們將學習如何係統地進行EDA，包括單變量分析、雙變量分析、多變量分析，以及如何利用EDA的結果來指導後續的特徵工程和模型選擇。 第二部分：數據化運營進階：精耕細作，驅動業務增長 掌握瞭數據分析的基礎，我們將進一步將數據分析的洞察轉化為可執行的運營策略，實現業務的持續優化與增長。 用戶畫像構建與細分： 理解你的用戶是進行有效運營的前提。本部分將教授如何利用多維度數據（如人口統計學特徵、行為數據、消費數據、興趣標簽等）構建精細化的用戶畫像。你將學習如何使用聚類算法（如K-Means）對用戶進行細分，發現不同用戶群體的特徵與需求差異，從而為差異化運營提供依據。 A/B測試與實驗設計： 在數字運營中，A/B測試是驗證新功能、新策略有效性的黃金標準。我們將詳細講解A/B測試的設計原則，包括實驗目的設定、樣本量計算、流量分配、指標選擇，以及如何進行結果的統計顯著性檢驗。你將學會如何嚴謹地設計和執行A/B測試，避免常見的陷阱，並根據測試結果做齣明智的決策。 用戶生命周期管理： 吸引新用戶、留住老用戶、提升用戶價值，是運營的核心目標。我們將深入探討用戶生命周期的各個階段（獲取、激活、留存、復購、推薦），並針對每個階段設計相應的數據化運營策略。例如，如何通過用戶行為分析優化新用戶引導流程，如何利用流失預警模型主動挽迴可能流失的用戶，如何設計激勵機製提升用戶復購率等。 推薦係統入門： 個性化推薦是提升用戶體驗和促進轉化的關鍵。我們將介紹幾種經典的推薦算法，如基於內容的推薦、協同過濾（用戶-用戶、物品-物品）以及混閤推薦。你將瞭解這些算法的原理，並學習如何使用Python實現簡單的推薦係統，為用戶提供更精準的內容或商品推薦。 轉化漏鬥分析與優化： 轉化漏鬥直觀地展示瞭用戶在完成特定目標（如注冊、購買）過程中可能遇到的流失環節。我們將學習如何構建多階段的轉化漏鬥，識彆關鍵的流失點，並分析導緻流失的原因。在此基礎上，你將掌握針對不同漏鬥階段製定優化策略的方法，如優化注冊流程、簡化支付環節、提供個性化商品推薦等，以提升整體轉化率。 營銷效果評估與歸因分析： 如何衡量營銷活動的效果？如何將銷售額或用戶增長歸因於具體的營銷投入？本部分將介紹常用的營銷效果評估指標（如ROI、CAC、LTV等），並深入講解歸因分析的模型，包括首次點擊歸因、末次點擊歸因、綫性歸因、時間衰減歸因等。你將學會如何客觀地評估不同營銷渠道的貢獻，優化營銷預算分配。 數據驅動的産品迭代： 産品的好壞最終由用戶決定，而用戶行為數據是産品迭代的寶貴依據。我們將探討如何通過分析用戶行為數據（如頁麵瀏覽、功能使用、點擊路徑等）來發現産品痛點，識彆用戶需求，並為産品功能的優化和新功能的開發提供數據支持。 第三部分：實踐與展望：將數據能力轉化為核心競爭力 理論的學習最終要迴歸實踐，本書將通過大量的代碼示例、案例分析，幫助讀者將所學知識融會 পরিসংখ্যান學入實際工作。 真實業務場景案例解析： 我們將選取電商、社交、內容平颱等不同行業的真實業務場景，結閤前麵所學的分析方法和運營策略，進行深度剖析。例如，如何通過分析用戶復購數據來設計會員體係，如何利用用戶行為數據來優化直播內容推薦，如何通過A/B測試來提升APP的日活用戶數等。這些案例將幫助你看到數據分析和數據化運營的實際威力。 數據驅動的決策流程： 本部分將總結如何將數據分析的結果有效傳遞給業務部門，如何推動數據驅動的決策文化，以及如何建立持續的數據反饋與迭代機製。你將瞭解如何將冰冷的數據轉化為有溫度的業務增長點。 麵嚮未來的數據趨勢： 隨著人工智能、機器學習的飛速發展，數據分析和數據化運營的邊界也在不斷拓展。我們將簡要探討大數據、深度學習在運營中的應用前景，以及如何持續學習和掌握最新的技術與方法，保持在數據時代的競爭力。 本書旨在為你提供一套完整的、可落地的能力體係，讓你能夠自信地麵對數據，駕馭數據，讓數據成為你實現業務目標最強大的引擎。無論你是想在現有崗位上深化數據能力，還是希望轉型進入數據驅動的業務領域，這本書都將是你不可或缺的指引。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網行業摸爬滾打多年的從業者，我深切體會到數據在現代商業決策中的核心地位。過去，我們更多地依賴直覺和經驗，但隨著行業競爭的加劇，以及數據量的爆炸式增長，這種方式已經越來越難以支撐業務的持續發展。我一直在尋找一本能夠幫助我提升數據敏感度、掌握數據分析技巧、並最終將數據轉化為商業洞察的書籍。我理想中的書，應該能夠清晰地闡述數據化運營的邏輯，讓我在麵對海量數據時，知道從何處著手，如何構建分析框架。它需要包含那些能夠提升效率、驅動增長的關鍵方法論，比如用戶分群、漏鬥分析、A/B測試、歸因分析等，並且要說明這些方法是如何在實際業務中應用的。同時，我希望書中能夠提供一些關於數據可視化和報告撰寫的指導，因為清晰有效地傳達分析結果同樣重要。對於技術層麵，如果能有對Python在數據分析領域應用的介紹，那將是錦上添花，因為Python憑藉其易學性和強大的庫支持，已經成為行業內的主流選擇。我期待的是一本能夠讓我快速理解數據思維，並在實踐中不斷迭代和優化的“寶典”。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“數據驅動”這個概念非常感興趣，尤其是它在計算機和互聯網行業的應用。作為一個對技術和商業交叉領域有濃厚興趣的讀者，我希望能夠找到一本能夠係統性地講解如何從零開始建立一套有效的數據分析和數據化運營體係的書籍。這本書應該能夠幫助我理解數據分析的整個生命周期，從數據的采集、存儲、清洗，到數據建模、分析、挖掘，再到最終的洞察輸齣和決策支持。我特彆期待書中能夠詳細介紹如何將這些分析技術與互聯網的具體業務場景相結閤，例如如何通過數據分析來優化産品功能、提升用戶留存率、提高廣告投放效率、或者預測市場趨勢。此外，如果書中能夠提供一些關於常用數據分析工具（如Python的Pandas、NumPy、Matplotlib等庫）的實踐案例，那將非常有價值，讓我能夠更直觀地學習如何運用這些工具來解決實際問題。我希望這本書不僅能夠讓我理解理論，更能讓我獲得實踐能力，真正成為一個能夠用數據賦能業務的人。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，數據分析與數據化運營已經成為互聯網行業不可或缺的核心競爭力。作為一名渴望在這方麵有所建樹的讀者，我一直在尋找一本能夠提供係統性指導、兼顧理論深度與實踐廣度的書籍。我理想中的著作，應該能夠清晰地闡述數據化運營的哲學，即如何圍繞數據進行思考，如何構建一個能夠持續産生商業價值的數據體係。這不僅僅是技術層麵的操作，更需要對業務有深刻的理解。因此，我希望書中能夠深入探討如何將數據分析方法與具體的互聯網業務場景進行有效對接，比如用戶增長策略的製定、産品迭代的優化、運營活動的精細化管理等。同時，對於實現這些目標所需要的工具和技術，我也希望能有詳盡的介紹，特彆是與Python相關的數據分析庫和框架，能夠提供切實可行的代碼示例和操作指南。我期待的是一本能夠引領我進入數據化運營的殿堂，並為我提供解決實際問題、創造商業價值的實用方法論的書籍。

評分☆☆☆☆☆

一直對數據分析和數據化運營這個領域充滿好奇，特彆是當它與我熟悉的計算機和互聯網相結閤時。最近翻閱瞭市麵上的一些書籍，但很多都過於理論化，或者技術棧更新太快，還沒學明白就已經過時。我特彆希望找到一本能夠係統性地梳理這個領域脈絡，同時又能兼顧實操性的書籍。理想中的書，應該從數據分析的基礎概念講起，比如數據采集、清洗、轉換，然後深入到各種分析方法，像是描述性統計、探索性數據分析、預測性建模等等。更重要的是，它需要能夠將這些分析方法與實際的互聯網業務場景相結閤，比如如何利用數據來提升用戶增長、優化産品體驗、進行精準營銷等等。我期望書中能有很多實際案例，最好是那種從問題提齣、數據獲取、分析過程到最終決策落地的完整流程展示，這樣纔能真正地學到“如何用數據說話”。此外，對於一些常用的分析工具和編程語言，比如Python，也希望能有詳盡的介紹和實戰演練，讓我能夠快速上手。總而言之，我渴望一本能夠點燃我對數據化運營熱情，並提供切實可行指南的書籍，讓我不再是紙上談兵，而是能真正地在工作中運用數據創造價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機技術和互聯網行業充滿熱情的人，我一直在探索如何將數據分析與數據化運營相結閤，以應對日益增長的數據挑戰並驅動業務增長。我希望找到一本能夠全麵、深入地介紹這個領域的書籍。這本書應該能夠覆蓋從基礎的數據概念、數據收集、數據清洗、數據可視化，到更高級的數據建模、算法應用以及最終的數據驅動決策的整個過程。我尤其看重書籍在理論與實踐之間的平衡，希望它能夠提供豐富的實際案例，最好是來自真實的互聯網産品和運營場景，這樣我纔能更好地理解如何將所學的知識應用到實際工作中。例如，如何利用用戶行為數據進行個性化推薦，如何通過A/B測試來優化産品設計，或者如何通過數據分析來提升電商平颱的轉化率等等。此外，對於Python在數據分析領域的應用，我希望能有詳細的講解和代碼示例，因為Python已經成為互聯網數據分析領域不可或缺的工具。我期待的是一本能夠幫助我構建堅實的數據分析基礎，並掌握數據化運營實操技能的書籍。