Python数据分析与数据化运营 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
出版者:机械工业出版社
作者:宋天龙
出品人:
页数:524
译者:
出版时间:2017-12
价格:99
装帧:平装
isbn号码:9787111584605
丛书系列:数据分析与决策技术丛书
图书标签:
- 数据分析
- Python
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- NumPy
- 可视化
- 机器学习
- 统计学
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具体描述
这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。
作者是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验，在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位资深专家的好评和推荐，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。
全书的内容在逻辑上共分为两大部分：
第一部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘
着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题。
第二部分（第5~9章）：Python数据化运营
这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。在每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。
本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。
深入理解现代企业运营：从策略规划到执行落地 本书旨在为企业管理者、市场营销人员以及致力于提升运营效率的专业人士提供一个全面而深入的框架，探讨如何在当今瞬息万变的商业环境中，通过精细化的运营管理实现可持续增长和竞争优势。我们关注的重点在于战略层面的决策制定、流程的优化重塑以及以客户为中心的运营实践，而非特定技术工具的使用细节。 第一部分：运营战略的基石与构建 本部分着重于奠定坚实的运营战略基础。有效的运营绝非孤立的职能，而是紧密围绕企业核心战略目标展开的系统工程。 1. 战略对齐：运营目标如何服务于企业愿景 我们将详细解析如何将宏观的企业愿景和长期战略目标，分解为可衡量、可执行的运营目标。这包括对“能力差距分析”的深入探讨——识别当前运营能力与未来战略需求之间的鸿沟，并制定弥补这些差距的路线图。内容将涵盖战略地图的绘制，确保每一个运营决策都能向上追溯到关键的战略支柱。讨论的重点在于如何平衡短期业绩压力与长期能力建设之间的关系，避免运营活动陷入“救火”模式。 2. 价值流的识别与设计 企业运营的本质是价值的创造和传递。本章将引导读者掌握价值流映射（Value Stream Mapping, VSM）的技术，用以可视化从需求产生到价值交付的完整端到端流程。我们将剖析如何识别流程中的浪费——不仅是显性的时间浪费，还包括隐性的库存、不必要的返工、过度处理等非增值活动。重点在于如何设计“理想状态”的价值流，并制定分阶段实现优化的实施计划。 3. 运营模式的选择与设计 不同的商业模式（如订阅制、平台模式、直销模式等）需要截然不同的运营支撑体系。本部分将分类讨论几种主流商业模式下的关键运营杠杆点。例如，对于高频交易的服务型企业，应侧重于服务交付的标准化与弹性；对于重资产的制造业，则需关注供应链的韧性与成本控制。我们将探讨如何根据市场环境（如竞争强度、客户期望波动性）来动态调整和选择最适合自身的运营模式。 第二部分：流程优化与效率重塑 战略蓝图需要强大的执行力来支撑。本部分聚焦于优化组织内部的运作流程，以提升效率、降低成本，并确保交付质量的一致性。 4. 精益思想在非制造领域的应用 精益（Lean）管理理念早已超越了传统制造业的范畴。本章将深入探讨如何将精益原则（如消除浪费、持续改善、拉动式生产）有效地移植到知识工作、服务交付和后台支持流程中。我们将详细介绍看板（Kanban）在项目管理和工作流控制中的高级应用，以及如何利用5S方法论来组织和管理数字工作空间。核心在于建立一种“一次做好”的文化和机制。 5. 业务流程再造（BPR）与持续改进（CI）的平衡 流程优化是一个持续的过程，但有时也需要颠覆性的变革。我们将分析何时采用大刀阔斧的业务流程再造（BPR），以及如何管理变革带来的阻力。随后，我们将详细介绍持续改进（CI）的机制，包括PDCA循环（计划-执行-检查-行动）的深度应用，以及如何建立跨部门的“圆桌会议”机制，确保小步快跑的改进能够持续发生，并固化为标准作业程序（SOP）。 6. 风险管理与运营韧性 现代商业环境充满了不确定性。本部分讲解如何构建运营韧性（Operational Resilience）。这包括对关键流程的情景分析，识别潜在的瓶颈和单点故障（SPOF）。我们将介绍建立冗余机制、制定灾难恢复（DR）计划的策略，以及如何通过压力测试来验证现有运营体系在极端条件下的表现能力。重点在于从“被动响应”转向“主动预测和预防”。 第三部分：以客户为中心的运营交付 运营的终极目标是满足客户需求并创造卓越体验。本部分将运营活动与客户旅程深度融合。 7. 客户旅程映射与痛点分析 成功的运营交付始于对客户体验的深刻理解。本章将教授如何绘制端到端的客户旅程地图（Customer Journey Mapping），识别客户在每个接触点的情感状态和关键期望。更重要的是，我们将指导读者如何将运营指标（如处理时间、首次呼叫解决率）与客户体验指标（如净推荐值NPS、客户满意度CSAT）进行关联分析，从而找出“运营沉默点”——那些流程优化了，但客户体验却没有明显改善的关键环节。 8. 质量管理体系的建立与维护 质量是运营的生命线。本书将超越简单的质量控制（QC），深入探讨全面质量管理（TQM）的理念。内容包括如何设定清晰的服务级别协议（SLA）和运营绩效指标（KPIs），并建立跨职能的质量保证（QA）体系。我们将探讨如何利用“防错法”（Poka-Yoke）的理念来设计流程，从源头上杜绝人为失误。 9. 跨部门协作与信息流的优化 运营的效率往往受困于“部门墙”。本章着重于打破信息孤岛，建立高效的跨职能协作机制。我们将讨论如何设计信息共享的平台和流程，确保从销售预测到库存管理，再到售后服务的各个环节信息传递的及时性、准确性和一致性。重点在于建立共同的运营语言和激励机制，促使不同部门为了共同的运营目标而协同工作。 第四部分：运营绩效的衡量、报告与文化塑造 没有准确的衡量，就没有有效的管理。本部分关注如何建立一个健康、驱动持续改进的运营绩效管理体系。 10. 运营仪表板的设计与指标体系构建 本书将指导读者设计一套既能反映健康状况（如效率、成本）又能反映未来潜力（如创新速度、客户满意度）的平衡计分卡（Balanced Scorecard）式运营仪表板。我们将区分领先指标（Leading Indicators）和滞后指标（Lagging Indicators），并阐述如何利用领先指标来预警潜在的运营风险。讨论将聚焦于如何让仪表板真正服务于决策，而非仅仅是报告数据。 11. 运营文化的培育与变革管理 再优秀的流程和系统，也需要与之匹配的组织文化来落地。本章探讨如何培育一种“数据驱动、持续改进、勇于担责”的运营文化。我们将介绍有效的变革管理工具和沟通策略，以确保员工理解变革的价值，并积极参与到运营的优化工作中去。文化建设被视为巩固所有流程优化成果的最后一道，也是最重要的一道防线。 12. 运营的未来趋势与前瞻性思考 最后，我们将对当前影响运营环境的关键宏观趋势进行审视，如可持续性运营（ESG）的要求、供应链的区域化重塑，以及组织敏捷性（Agility）的日益重要性。这部分旨在激发读者对未来运营环境的思考，并提供一个框架，帮助企业在面对颠覆性变化时，保持战略定力和运营的适应性。
作者简介
宋天龙（TonySong）
大数据技术专家，历任软通动力集团大数据研究院数据总监、Webtrekk（德国*大的网站数据分析服务提供商）中国区技术和咨询负责人、国美在线大数据中心经理。
擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端的数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习，以及数据工程交付。拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、大数据产品开发、网站流量系统建设、网站智能推荐、企业大数据智能等大型数据工作项目。参与实施多个客户案例，包括Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网，国美在线、迪信通等。
著有《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》《企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用》。
目录信息
赞誉
前言
第1章Python和数据化运营1
1.1用Python做数据化运营1
1.1.1Python是什么1
1.1.2数据化运营是什么2
1.1.3Python用于数据化运营5
1.2数据化运营所需的Python相关工具和组件6
1.2.1Python程序6
1.2.2PythonIDE7
1.2.3Python第三方库8
1.2.4数据库和客户端16
1.2.5SSH远程客户端18
1.3内容延伸：Python的OCR和TensorFlow18
1.3.1OCR工具：Tesseract-OCR18
1.3.2机器学习框架—TensorFlow19
1.4第一个用Python实现的数据化运营分析实例—销售预测20
1.4.1案例概述20
1.4.2案例过程20
1.4.3案例小结28
1.5本章小结28
第2章数据化运营的数据来源31
2.1数据化运营的数据来源类型31
2.1.1数据文件31
2.1.2数据库32
2.1.3API33
2.1.4流式数据34
2.1.5外部公开数据34
2.1.6其他35
2.2使用Python获取运营数据35
2.2.1从文本文件读取运营数据35
2.2.2从Excel获取运营数据46
2.2.3从关系型数据库MySQL读取运营数据48
2.2.4从非关系型数据库MongoDB读取运营数据56
2.2.5从API获取运营数据59
2.3内容延伸：读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音64
2.3.1从网页中爬取运营数据64
2.3.2读取非结构化文本数据65
2.3.3读取图像数据65
2.3.4读取视频数据68
2.3.5读取语音数据70
2.4本章小结75
第3章11条数据化运营不得不知道的数据预处理经验76
3.1数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理76
3.1.1数据列缺失的4种处理方法76
3.1.2不要轻易抛弃异常数据78
3.1.3数据重复就需要去重吗79
3.1.4代码实操：Python数据清洗81
3.2将分类数据和顺序数据转换为标志变量89
3.2.1分类数据和顺序数据是什么89
3.2.2运用标志方法处理分类和顺序数据90
3.2.3代码实操：Python标志转换90
3.3大数据时代的数据降维94
3.3.1需要数据降维的情况94
3.3.2基于特征选择的降维94
3.3.3基于维度转换的降维96
3.3.4代码实操：Python数据降维97
3.4解决样本类别分布不均衡的问题100
3.4.1哪些运营场景中容易出现样本不均衡100
3.4.2通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡101
3.4.3通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡101
3.4.4通过组合/集成方法解决样本不均衡102
3.4.5通过特征选择解决样本不均衡102
3.4.6代码实操：Python处理样本不均衡102
3.5如何解决运营数据源的冲突问题106
3.5.1为什么会出现多数据源的冲突107
3.5.2如何应对多数据源的冲突问题109
3.6数据化运营要抽样还是全量数据109
3.6.1什么时候需要抽样110
3.6.2如何进行抽样110
3.6.3抽样需要注意的几个问题111
3.6.4代码实操：Python数据抽样113
3.7解决运营数据的共线性问题116
3.7.1如何检验共线性117
3.7.2解决共线性的5种常用方法117
3.7.3代码实操：Python处理共线性问题118
3.8有关相关性分析的混沌120
3.8.1相关和因果是一回事吗120
3.8.2相关系数低就是不相关吗121
3.8.3代码实操：Python相关性分析121
3.9标准化，让运营数据落入相同的范围122
3.9.1实现中心化和正态分布的Z-Score122
3.9.2实现归一化的Max-Min123
3.9.3用于稀疏数据的MaxAbs123
3.9.4针对离群点的RobustScaler123
3.9.5代码实操：Python数据标准化处理123
3.10离散化，对运营数据做逻辑分层126
3.10.1针对时间数据的离散化127
3.10.2针对多值离散数据的离散化127
3.10.3针对连续数据的离散化127
3.10.4针对连续数据的二值化128
3.10.5代码实操：Python数据离散化处理128
3.11数据处理应该考虑哪些运营业务因素133
3.11.1考虑固定和突发运营周期133
3.11.2考虑运营需求的有效性134
3.11.3考虑交付时要贴合运营落地场景134
3.11.4不要忽视业务专家经验135
3.11.5考虑业务需求的变动因素136
3.12内容延伸：非结构化数据的预处理137
3.12.1网页数据解析137
3.12.2网络用户日志解析144
3.12.3图像的基本预处理148
3.12.4自然语言文本预处理154
3.13本章小结157
第4章跳过运营数据分析和挖掘的“大坑”159
4.1聚类分析159
4.1.1当心数据异常对聚类结果的影响160
4.1.2超大数据量时应该放弃K均值算法160
4.1.3聚类不仅是建模的终点，更是重要的中间预处理过程162
4.1.4高维数据上无法应用聚类吗163
4.1.5如何选择聚类分析算法164
4.1.6代码实操：Python聚类分析164
4.2回归分析172
4.2.1注意回归自变量之间的共线性问题172
4.2.2相关系数、判定系数和回归系数之间到底什么关系172
4.2.3判定系数是否意味着相应的因果联系173
4.2.4注意应用回归模型时研究自变量是否产生变化173
4.2.5如何选择回归分析算法174
4.2.6代码实操：Python回归分析174
4.3分类分析183
4.3.1防止分类模型的过拟合问题183
4.3.2使用关联算法做分类分析183
4.3.3用分类分析来提炼规则、提取变量、处理缺失值184
4.3.4类别划分-分类算法和聚类算法都是好手185
4.3.5如何选择分类分析算法186
4.3.6代码实操：Python分类分析187
4.4关联分析195
4.4.1频繁规则不一定是有效规则195
4.4.2不要被啤酒尿布的故事紧固你的思维196
4.4.3被忽略的“负相关”模式真的毫无用武之地吗197
4.4.4频繁规则只能打包组合应用吗198
4.4.5关联规则的序列模式199
4.4.6代码实操：Python关联分析200
4.5异常检测分析206
4.5.1异常检测中的“新奇检测”模式207
4.5.2将数据异常与业务异常相分离207
4.5.3面临维度灾难时，异常检测可能会失效208
4.5.4异常检测的结果能说明异常吗208
4.5.5代码实操：Python异常检测分析208
4.6时间序列分析212
4.6.1如果有自变量，为什么还要用时间序列212
4.6.2时间序列不适合商业环境复杂的企业213
4.6.3时间序列预测的整合、横向和纵向模式214
4.6.4代码实操：Python时间序列分析214
4.7路径、漏斗、归因和热力图分析234
4.7.1不要轻易相信用户的页面访问路径237
4.7.2如何将路径应用于更多用户行为模式的挖掘？237
4.7.3为什么很多数据都显示多渠道路径的价值很小？238
4.7.4点击热力图真的反映了用户的点击喜好？239
4.7.5为什么归因分析主要存在于线上的转化行为240
4.7.6漏斗分析和路径分析有什么区别240
4.8其他数据分析和挖掘的忠告241
4.8.1不要忘记数据质量的验证241
4.8.2不要忽视数据的落地性242
4.8.3不要把数据陈列当作数据结论242
4.8.4数据结论不要产生于单一指标244
4.8.5数据分析不要预设价值立场244
4.8.6不要忽视数据与业务的需求冲突问题245
4.9内容延伸：非结构化数据的分析与挖掘246
4.9.1词频统计246
4.9.2词性标注249
4.9.3关键字提取253
4.9.4文本聚类255
4.10本章小结258
第5章会员数据化运营260
5.1会员数据化运营概述260
5.2会员数据化运营关键指标261
5.2.1会员整体指标261
5.2.2会员营销指标261
5.2.3会员活跃度指标263
5.2.4会员价值度指标265
5.2.5会员终生价值指标266
5.2.6会员异动指标266
5.3会员数据化运营应用场景267
5.3.1会员营销267
5.3.2会员关怀267
5.4会员数据化运营分析模型268
5.4.1会员细分模型268
5.4.2会员价值度模型269
5.4.3会员活跃度模型270
5.4.4会员流失预测模型271
5.4.5会员特征分析模型272
5.4.6营销响应预测模型273
5.5会员数据化运营分析小技巧274
5.5.1使用留存分析新用户质量274
5.5.2使用AARRR做APP用户生命周期分析275
5.5.3借助动态数据流关注会员状态的轮转276
5.5.4使用协同过滤算法为新会员分析推送个性化信息277
5.6会员数据化运营分析的“大实话”279
5.6.1企业“不差钱”，还有必要做会员精准营销吗279
5.6.2用户满意度取决于期望和给予的匹配程度280
5.6.3用户不购买就是流失了吗280
5.6.4来自调研问卷的用户信息可信吗281
5.6.5不要盲目相信二八法则283
5.7案例：基于RFM的用户价值度分析283
5.7.1案例背景283
5.7.2案例主要应用技术284
5.7.3案例数据284
5.7.4案例过程284
5.7.5案例数据结论294
5.7.6案例应用和部署295
5.7.7案例注意点295
5.7.8案例引申思考296
5.8案例：基于AdaBoost的营销响应预测297
5.8.1案例背景297
5.8.2案例主要应用技术297
5.8.3案例数据298
5.8.4案例过程298
5.8.5案例数据结论313
5.8.6案例应用和部署313
5.8.7案例注意点314
5.8.8案例引申思考315
5.9本章小结315
第6章商品数据化运营317
6.1商品数据化运营概述317
6.2商品数据化运营关键指标317
6.2.1销售类指标317
6.2.2促销活动指标320
6.2.3供应链指标321
6.3商品数据化运营应用场景323
6.3.1销售预测323
6.3.2库存分析323
6.3.3市场分析324
6.3.4促销分析324
6.4商品数据化运营分析模型325
6.4.1商品价格敏感度模型325
6.4.2新产品市场定位模型326
6.4.3销售预测模型327
6.4.4商品关联销售模型327
6.4.5异常订单检测328
6.4.6商品规划的最优组合328
6.5商品数据化运营分析小技巧330
6.5.1使用层次分析法将定量与定性分析结合331
6.5.2通过假设检验做促销拉动分析333
6.5.3使用BCG矩阵做商品结构分析334
6.5.4巧用4P分析建立完善的商品运营分析结构336
6.6商品数据化运营分析的“大实话”337
6.6.1为什么很多企业会以低于进价的价格大量销售商品337
6.6.2促销活动真的是在促进商品销售吗339
6.6.3用户关注的商品就是要买的商品吗340
6.6.4提供的选择过多其实不利于商品销售341
6.7案例：基于超参数优化的GradientBoosting的销售预测341
6.7.1案例背景341
6.7.2案例主要应用技术341
6.7.3案例数据342
6.7.4案例过程343
6.7.5案例数据结论351
6.7.6案例应用和部署351
6.7.7案例注意点351
6.7.8案例引申思考351
6.8案例：基于LogisticRegression、
RandomForest、Bagging概率投票
组合模型的异常检测352
6.8.1案例背景352
6.8.2案例主要应用技术352
6.8.3案例数据353
6.8.4案例过程353
6.8.5案例数据结论364
6.8.6案例应用和部署364
6.8.7案例注意点365
6.8.8案例引申思考365
6.9本章小结367
第7章流量数据化运营369
7.1流量数据化运营概述369
7.28大流量分析工具369
7.3如何选择第三方流量分析工具372
7.4流量采集分析系统的工作机制375
7.4.1流量数据采集376
7.4.2流量数据处理379
7.4.3流量数据应用380
7.5流量数据与企业数据的整合381
7.5.1流量数据整合的意义381
7.5.2流量数据整合的范畴382
7.5.3流量数据整合的方法382
7.6流量数据化运营指标383
7.6.1站外营销推广指标383
7.6.2网站流量数量指标385
7.6.3网站流量质量指标386
7.7流量数据化运营应用场景389
7.7.1流量采购389
7.7.2流量分发391
7.8流量数据化运营分析模型391
7.8.1流量波动检测392
7.8.2渠道特征聚类393
7.8.3广告整合传播模型393
7.8.4流量预测模型397
7.9流量数据化运营分析小技巧398
7.9.1给老板提供一页纸的流量dashboard398
7.9.2关注趋势、重要事件和潜在因素是日常报告的核心400
7.9.3使用从细分到多层下钻数据分析400
7.9.4通过跨屏追踪解决用户跨设备和浏览器的访问行为401
7.9.5基于时间序列的用户群体过滤403
7.10流量数据化运营分析的“大实话”406
7.10.1流量数据分析的价值其实没那么大406
7.10.2如何将流量的实时分析价值最大化406
7.10.3营销流量的质量评估是难点工作407
7.10.4个性化的媒体投放仍然面临很多问题408
7.10.5传统的网站分析方法到底缺少了什么409
7.11案例：基于自动节点树的数据异常原因下探分析413
7.11.1案例背景413
7.11.2案例主要应用技术414
7.11.3案例数据415
7.11.4案例过程416
7.11.5案例数据结论430
7.11.6案例应用和部署431
7.11.7案例注意点432
7.11.8案例引申思考432
7.12案例：基于自动K值的KMeans广告效果聚类分析433
7.12.1案例背景433
7.12.2案例主要应用技术433
7.12.3案例数据434
7.12.4案例过程434
7.12.5案例数据结论446
7.12.6案例应用和部署447
7.12.7案例注意点448
7.12.8案例引申思考448
7.13本章小结449
第8章内容数据化运营451
8.1内容数据化运营概述451
8.2内容数据化运营指标452
8.3内容数据化运营应用场景455
8.4内容数据化运营分析模型456
8.4.1情感分析模型456
8.4.2搜索优化模型457
8.4.3文章关键字模型457
8.4.4主题模型458
8.4.5垃圾信息检测模型459
8.5内容数据化运营分析小技巧460
8.5.1通过AB测试和多变量测试找到最佳内容版本460
8.5.2通过屏幕浏览占比了解用户到底看了页面多少内容461
8.5.3通过数据分析系统与CMS打通实现个性化内容运营462
8.5.4将个性化推荐从网站应用到APP端466
8.6内容数据化运营分析的“大实话”467
8.6.1个性化内容运营不仅是整合CMS和数据系统467
8.6.2用户在着陆页上不只有跳出和继续两种状态467
8.6.3“人工组合”的内容运营价值最大化并非不能实现468
8.6.4影响内容点击率的因素不仅有位置469
8.7案例：基于潜在狄利克雷分配（LDA）的内容主题挖掘470
8.7.1案例背景470
8.7.2案例主要应用技术470
8.7.3案例数据471
8.7.4案例过程471
8.7.5案例数据结论480
8.7.6案例应用和部署481
8.7.7案例注意点481
8.7.8案例引申思考481
8.8案例：基于多项式贝叶斯的增量学习的文本分类482
8.8.1案例背景482
8.8.2案例主要应用技术482
8.8.3案例数据482
8.8.4案例过程483
8.8.5案例数据结论491
8.8.6案例应用和部署491
8.8.7案例注意点491
8.8.8案例引申思考492
8.9本章小结492
第9章数据化运营分析的终极秘籍495
9.1撰写出彩的数据分析报告的5个建议495
9.1.1完整的报告结构495
9.1.2精致的页面版式496
9.1.3漂亮的可视化图形498
9.1.4突出报告的关键信息500
9.1.5用报告对象习惯的方式撰写报告501
9.2数据化运营支持的4种扩展方式502
9.2.1数据API502
9.2.2数据模型503
9.2.3数据产品503
9.2.4运营产品504
9.3提升数据化运营价值度的5种途径504
9.3.1数据源：不只有结构化的数据，还有文本、图片、视频、语音504
9.3.2自动化：建立自动任务，解除重复劳动505
9.3.3未卜先知：建立智能预警模型，不要让运营先找你505
9.3.4智能化：向BI-AI的方向走507
9.3.5场景化：将数据嵌入运营环节之中507
9.4本章小结508
附录509
附录A公开数据集509
附录BPython数据工具箱516
· · · · · · (收起)
前言
第1章Python和数据化运营1
1.1用Python做数据化运营1
1.1.1Python是什么1
1.1.2数据化运营是什么2
1.1.3Python用于数据化运营5
1.2数据化运营所需的Python相关工具和组件6
1.2.1Python程序6
1.2.2PythonIDE7
1.2.3Python第三方库8
1.2.4数据库和客户端16
1.2.5SSH远程客户端18
1.3内容延伸：Python的OCR和TensorFlow18
1.3.1OCR工具：Tesseract-OCR18
1.3.2机器学习框架—TensorFlow19
1.4第一个用Python实现的数据化运营分析实例—销售预测20
1.4.1案例概述20
1.4.2案例过程20
1.4.3案例小结28
1.5本章小结28
第2章数据化运营的数据来源31
2.1数据化运营的数据来源类型31
2.1.1数据文件31
2.1.2数据库32
2.1.3API33
2.1.4流式数据34
2.1.5外部公开数据34
2.1.6其他35
2.2使用Python获取运营数据35
2.2.1从文本文件读取运营数据35
2.2.2从Excel获取运营数据46
2.2.3从关系型数据库MySQL读取运营数据48
2.2.4从非关系型数据库MongoDB读取运营数据56
2.2.5从API获取运营数据59
2.3内容延伸：读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音64
2.3.1从网页中爬取运营数据64
2.3.2读取非结构化文本数据65
2.3.3读取图像数据65
2.3.4读取视频数据68
2.3.5读取语音数据70
2.4本章小结75
第3章11条数据化运营不得不知道的数据预处理经验76
3.1数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理76
3.1.1数据列缺失的4种处理方法76
3.1.2不要轻易抛弃异常数据78
3.1.3数据重复就需要去重吗79
3.1.4代码实操：Python数据清洗81
3.2将分类数据和顺序数据转换为标志变量89
3.2.1分类数据和顺序数据是什么89
3.2.2运用标志方法处理分类和顺序数据90
3.2.3代码实操：Python标志转换90
3.3大数据时代的数据降维94
3.3.1需要数据降维的情况94
3.3.2基于特征选择的降维94
3.3.3基于维度转换的降维96
3.3.4代码实操：Python数据降维97
3.4解决样本类别分布不均衡的问题100
3.4.1哪些运营场景中容易出现样本不均衡100
3.4.2通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡101
3.4.3通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡101
3.4.4通过组合/集成方法解决样本不均衡102
3.4.5通过特征选择解决样本不均衡102
3.4.6代码实操：Python处理样本不均衡102
3.5如何解决运营数据源的冲突问题106
3.5.1为什么会出现多数据源的冲突107
3.5.2如何应对多数据源的冲突问题109
3.6数据化运营要抽样还是全量数据109
3.6.1什么时候需要抽样110
3.6.2如何进行抽样110
3.6.3抽样需要注意的几个问题111
3.6.4代码实操：Python数据抽样113
3.7解决运营数据的共线性问题116
3.7.1如何检验共线性117
3.7.2解决共线性的5种常用方法117
3.7.3代码实操：Python处理共线性问题118
3.8有关相关性分析的混沌120
3.8.1相关和因果是一回事吗120
3.8.2相关系数低就是不相关吗121
3.8.3代码实操：Python相关性分析121
3.9标准化，让运营数据落入相同的范围122
3.9.1实现中心化和正态分布的Z-Score122
3.9.2实现归一化的Max-Min123
3.9.3用于稀疏数据的MaxAbs123
3.9.4针对离群点的RobustScaler123
3.9.5代码实操：Python数据标准化处理123
3.10离散化，对运营数据做逻辑分层126
3.10.1针对时间数据的离散化127
3.10.2针对多值离散数据的离散化127
3.10.3针对连续数据的离散化127
3.10.4针对连续数据的二值化128
3.10.5代码实操：Python数据离散化处理128
3.11数据处理应该考虑哪些运营业务因素133
3.11.1考虑固定和突发运营周期133
3.11.2考虑运营需求的有效性134
3.11.3考虑交付时要贴合运营落地场景134
3.11.4不要忽视业务专家经验135
3.11.5考虑业务需求的变动因素136
3.12内容延伸：非结构化数据的预处理137
3.12.1网页数据解析137
3.12.2网络用户日志解析144
3.12.3图像的基本预处理148
3.12.4自然语言文本预处理154
3.13本章小结157
第4章跳过运营数据分析和挖掘的“大坑”159
4.1聚类分析159
4.1.1当心数据异常对聚类结果的影响160
4.1.2超大数据量时应该放弃K均值算法160
4.1.3聚类不仅是建模的终点，更是重要的中间预处理过程162
4.1.4高维数据上无法应用聚类吗163
4.1.5如何选择聚类分析算法164
4.1.6代码实操：Python聚类分析164
4.2回归分析172
4.2.1注意回归自变量之间的共线性问题172
4.2.2相关系数、判定系数和回归系数之间到底什么关系172
4.2.3判定系数是否意味着相应的因果联系173
4.2.4注意应用回归模型时研究自变量是否产生变化173
4.2.5如何选择回归分析算法174
4.2.6代码实操：Python回归分析174
4.3分类分析183
4.3.1防止分类模型的过拟合问题183
4.3.2使用关联算法做分类分析183
4.3.3用分类分析来提炼规则、提取变量、处理缺失值184
4.3.4类别划分-分类算法和聚类算法都是好手185
4.3.5如何选择分类分析算法186
4.3.6代码实操：Python分类分析187
4.4关联分析195
4.4.1频繁规则不一定是有效规则195
4.4.2不要被啤酒尿布的故事紧固你的思维196
4.4.3被忽略的“负相关”模式真的毫无用武之地吗197
4.4.4频繁规则只能打包组合应用吗198
4.4.5关联规则的序列模式199
4.4.6代码实操：Python关联分析200
4.5异常检测分析206
4.5.1异常检测中的“新奇检测”模式207
4.5.2将数据异常与业务异常相分离207
4.5.3面临维度灾难时，异常检测可能会失效208
4.5.4异常检测的结果能说明异常吗208
4.5.5代码实操：Python异常检测分析208
4.6时间序列分析212
4.6.1如果有自变量，为什么还要用时间序列212
4.6.2时间序列不适合商业环境复杂的企业213
4.6.3时间序列预测的整合、横向和纵向模式214
4.6.4代码实操：Python时间序列分析214
4.7路径、漏斗、归因和热力图分析234
4.7.1不要轻易相信用户的页面访问路径237
4.7.2如何将路径应用于更多用户行为模式的挖掘？237
4.7.3为什么很多数据都显示多渠道路径的价值很小？238
4.7.4点击热力图真的反映了用户的点击喜好？239
4.7.5为什么归因分析主要存在于线上的转化行为240
4.7.6漏斗分析和路径分析有什么区别240
4.8其他数据分析和挖掘的忠告241
4.8.1不要忘记数据质量的验证241
4.8.2不要忽视数据的落地性242
4.8.3不要把数据陈列当作数据结论242
4.8.4数据结论不要产生于单一指标244
4.8.5数据分析不要预设价值立场244
4.8.6不要忽视数据与业务的需求冲突问题245
4.9内容延伸：非结构化数据的分析与挖掘246
4.9.1词频统计246
4.9.2词性标注249
4.9.3关键字提取253
4.9.4文本聚类255
4.10本章小结258
第5章会员数据化运营260
5.1会员数据化运营概述260
5.2会员数据化运营关键指标261
5.2.1会员整体指标261
5.2.2会员营销指标261
5.2.3会员活跃度指标263
5.2.4会员价值度指标265
5.2.5会员终生价值指标266
5.2.6会员异动指标266
5.3会员数据化运营应用场景267
5.3.1会员营销267
5.3.2会员关怀267
5.4会员数据化运营分析模型268
5.4.1会员细分模型268
5.4.2会员价值度模型269
5.4.3会员活跃度模型270
5.4.4会员流失预测模型271
5.4.5会员特征分析模型272
5.4.6营销响应预测模型273
5.5会员数据化运营分析小技巧274
5.5.1使用留存分析新用户质量274
5.5.2使用AARRR做APP用户生命周期分析275
5.5.3借助动态数据流关注会员状态的轮转276
5.5.4使用协同过滤算法为新会员分析推送个性化信息277
5.6会员数据化运营分析的“大实话”279
5.6.1企业“不差钱”，还有必要做会员精准营销吗279
5.6.2用户满意度取决于期望和给予的匹配程度280
5.6.3用户不购买就是流失了吗280
5.6.4来自调研问卷的用户信息可信吗281
5.6.5不要盲目相信二八法则283
5.7案例：基于RFM的用户价值度分析283
5.7.1案例背景283
5.7.2案例主要应用技术284
5.7.3案例数据284
5.7.4案例过程284
5.7.5案例数据结论294
5.7.6案例应用和部署295
5.7.7案例注意点295
5.7.8案例引申思考296
5.8案例：基于AdaBoost的营销响应预测297
5.8.1案例背景297
5.8.2案例主要应用技术297
5.8.3案例数据298
5.8.4案例过程298
5.8.5案例数据结论313
5.8.6案例应用和部署313
5.8.7案例注意点314
5.8.8案例引申思考315
5.9本章小结315
第6章商品数据化运营317
6.1商品数据化运营概述317
6.2商品数据化运营关键指标317
6.2.1销售类指标317
6.2.2促销活动指标320
6.2.3供应链指标321
6.3商品数据化运营应用场景323
6.3.1销售预测323
6.3.2库存分析323
6.3.3市场分析324
6.3.4促销分析324
6.4商品数据化运营分析模型325
6.4.1商品价格敏感度模型325
6.4.2新产品市场定位模型326
6.4.3销售预测模型327
6.4.4商品关联销售模型327
6.4.5异常订单检测328
6.4.6商品规划的最优组合328
6.5商品数据化运营分析小技巧330
6.5.1使用层次分析法将定量与定性分析结合331
6.5.2通过假设检验做促销拉动分析333
6.5.3使用BCG矩阵做商品结构分析334
6.5.4巧用4P分析建立完善的商品运营分析结构336
6.6商品数据化运营分析的“大实话”337
6.6.1为什么很多企业会以低于进价的价格大量销售商品337
6.6.2促销活动真的是在促进商品销售吗339
6.6.3用户关注的商品就是要买的商品吗340
6.6.4提供的选择过多其实不利于商品销售341
6.7案例：基于超参数优化的GradientBoosting的销售预测341
6.7.1案例背景341
6.7.2案例主要应用技术341
6.7.3案例数据342
6.7.4案例过程343
6.7.5案例数据结论351
6.7.6案例应用和部署351
6.7.7案例注意点351
6.7.8案例引申思考351
6.8案例：基于LogisticRegression、
RandomForest、Bagging概率投票
组合模型的异常检测352
6.8.1案例背景352
6.8.2案例主要应用技术352
6.8.3案例数据353
6.8.4案例过程353
6.8.5案例数据结论364
6.8.6案例应用和部署364
6.8.7案例注意点365
6.8.8案例引申思考365
6.9本章小结367
第7章流量数据化运营369
7.1流量数据化运营概述369
7.28大流量分析工具369
7.3如何选择第三方流量分析工具372
7.4流量采集分析系统的工作机制375
7.4.1流量数据采集376
7.4.2流量数据处理379
7.4.3流量数据应用380
7.5流量数据与企业数据的整合381
7.5.1流量数据整合的意义381
7.5.2流量数据整合的范畴382
7.5.3流量数据整合的方法382
7.6流量数据化运营指标383
7.6.1站外营销推广指标383
7.6.2网站流量数量指标385
7.6.3网站流量质量指标386
7.7流量数据化运营应用场景389
7.7.1流量采购389
7.7.2流量分发391
7.8流量数据化运营分析模型391
7.8.1流量波动检测392
7.8.2渠道特征聚类393
7.8.3广告整合传播模型393
7.8.4流量预测模型397
7.9流量数据化运营分析小技巧398
7.9.1给老板提供一页纸的流量dashboard398
7.9.2关注趋势、重要事件和潜在因素是日常报告的核心400
7.9.3使用从细分到多层下钻数据分析400
7.9.4通过跨屏追踪解决用户跨设备和浏览器的访问行为401
7.9.5基于时间序列的用户群体过滤403
7.10流量数据化运营分析的“大实话”406
7.10.1流量数据分析的价值其实没那么大406
7.10.2如何将流量的实时分析价值最大化406
7.10.3营销流量的质量评估是难点工作407
7.10.4个性化的媒体投放仍然面临很多问题408
7.10.5传统的网站分析方法到底缺少了什么409
7.11案例：基于自动节点树的数据异常原因下探分析413
7.11.1案例背景413
7.11.2案例主要应用技术414
7.11.3案例数据415
7.11.4案例过程416
7.11.5案例数据结论430
7.11.6案例应用和部署431
7.11.7案例注意点432
7.11.8案例引申思考432
7.12案例：基于自动K值的KMeans广告效果聚类分析433
7.12.1案例背景433
7.12.2案例主要应用技术433
7.12.3案例数据434
7.12.4案例过程434
7.12.5案例数据结论446
7.12.6案例应用和部署447
7.12.7案例注意点448
7.12.8案例引申思考448
7.13本章小结449
第8章内容数据化运营451
8.1内容数据化运营概述451
8.2内容数据化运营指标452
8.3内容数据化运营应用场景455
8.4内容数据化运营分析模型456
8.4.1情感分析模型456
8.4.2搜索优化模型457
8.4.3文章关键字模型457
8.4.4主题模型458
8.4.5垃圾信息检测模型459
8.5内容数据化运营分析小技巧460
8.5.1通过AB测试和多变量测试找到最佳内容版本460
8.5.2通过屏幕浏览占比了解用户到底看了页面多少内容461
8.5.3通过数据分析系统与CMS打通实现个性化内容运营462
8.5.4将个性化推荐从网站应用到APP端466
8.6内容数据化运营分析的“大实话”467
8.6.1个性化内容运营不仅是整合CMS和数据系统467
8.6.2用户在着陆页上不只有跳出和继续两种状态467
8.6.3“人工组合”的内容运营价值最大化并非不能实现468
8.6.4影响内容点击率的因素不仅有位置469
8.7案例：基于潜在狄利克雷分配（LDA）的内容主题挖掘470
8.7.1案例背景470
8.7.2案例主要应用技术470
8.7.3案例数据471
8.7.4案例过程471
8.7.5案例数据结论480
8.7.6案例应用和部署481
8.7.7案例注意点481
8.7.8案例引申思考481
8.8案例：基于多项式贝叶斯的增量学习的文本分类482
8.8.1案例背景482
8.8.2案例主要应用技术482
8.8.3案例数据482
8.8.4案例过程483
8.8.5案例数据结论491
8.8.6案例应用和部署491
8.8.7案例注意点491
8.8.8案例引申思考492
8.9本章小结492
第9章数据化运营分析的终极秘籍495
9.1撰写出彩的数据分析报告的5个建议495
9.1.1完整的报告结构495
9.1.2精致的页面版式496
9.1.3漂亮的可视化图形498
9.1.4突出报告的关键信息500
9.1.5用报告对象习惯的方式撰写报告501
9.2数据化运营支持的4种扩展方式502
9.2.1数据API502
9.2.2数据模型503
9.2.3数据产品503
9.2.4运营产品504
9.3提升数据化运营价值度的5种途径504
9.3.1数据源：不只有结构化的数据，还有文本、图片、视频、语音504
9.3.2自动化：建立自动任务，解除重复劳动505
9.3.3未卜先知：建立智能预警模型，不要让运营先找你505
9.3.4智能化：向BI-AI的方向走507
9.3.5场景化：将数据嵌入运营环节之中507
9.4本章小结508
附录509
附录A公开数据集509
附录BPython数据工具箱516
· · · · · · (收起)
读后感
评分
这是作者本人的点评，在正式内容之前的一点感想，供大家参考。 《Python数据分析与数据化运营》是我的第三本书，前两本分别是《网站数据挖掘与分析》、《企业大数据系统构建实战》（合著）。 坦白讲，写这本书蛮有压力，原因有三： 1. 在之前的两本书基础上，很多读者已经...
评分这是作者本人的点评，在正式内容之前的一点感想，供大家参考。 《Python数据分析与数据化运营》是我的第三本书，前两本分别是《网站数据挖掘与分析》、《企业大数据系统构建实战》（合著）。 坦白讲，写这本书蛮有压力，原因有三： 1. 在之前的两本书基础上，很多读者已经...
评分一开始很期待这种业务经验+代码实操的书。 不过书本这么厚，目前看了前面4章基础内容，200页，感觉干货比较少。 面对对象不明确，书中很多经验说了都是点到即止，真正有点经验的大家都懂。 而如果没经验的人，这本书又不适合入门。 很多概念性的问题，其他原理书都有讲了，放在...
评分一开始很期待这种业务经验+代码实操的书。 不过书本这么厚，目前看了前面4章基础内容，200页，感觉干货比较少。 面对对象不明确，书中很多经验说了都是点到即止，真正有点经验的大家都懂。 而如果没经验的人，这本书又不适合入门。 很多概念性的问题，其他原理书都有讲了，放在...
评分一开始很期待这种业务经验+代码实操的书。 不过书本这么厚，目前看了前面4章基础内容，200页，感觉干货比较少。 面对对象不明确，书中很多经验说了都是点到即止，真正有点经验的大家都懂。 而如果没经验的人，这本书又不适合入门。 很多概念性的问题，其他原理书都有讲了，放在...
用户评价
评分
还不错呀
评分运营部分说的不错
评分很实在
评分很期待这种业务经验+代码实操的书。 不过书本这么厚，目前看了前面4章基础内容，200页，感觉干货比较少。 面对对象不明确，书中很多经验说了都是点到即止，真正有点经验的大家都懂。 而如果没经验的人，这本书又不适合入门。 很多概念性的问题，其他原理书都有讲了，放在这里再描述下概念反而太乱。 最多余的一句话是默认工作目录是“附件 -chapter4”（如果不是，请cd切换到该目录，否则会报 “IOError:File classification.csv dose not exist” 基本上有多少个代码示例，就会重复多少次。 希望后面结合实例的5章，能有较多干货。
评分其实一开始真的不待见这本书，一方面是豆瓣评分太少；另一方面是国人写的技术类书籍，多少有点不放心。但是当自己看完目录觉得对工作应该有点帮助后，就开始着手阅读，才发现这书是真的很棒。前面两章节的概述，第三章的代码实践，以及后面针对不同运营问题的代码，真的让我刚接触的人感觉新鲜而且富有挑战。后来在工作中运用了书中的代码。也许待我技术进步后，在回来看这本书会觉得太基础了，但是对于现在入门不久的自己来说，确实给我很大的帮助，推荐。
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