　　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。
　　

作者简介

宋天龙（TonySong）

资深大数据技术专家，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。

著作有《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》。

精彩书评

　　数据分析师精通一两个工具是非常必要的，而Python是数据分析工具中的重器。我认为这是一本将Python与数据分析、数据化运营结合得非常好的一本书，一些常用的分析方法在书中都有具体的讲解。而书中大量的案例也能丰富读者的使用场景，提高读者的数据分析和运营能力，值得大家仔细阅读，认真实操。
　　——黄成明（@数据化管理）　数据化管理的咨询顾问及培训师
　　
　　
　　本书深入浅出地解析了有关数据分析和数据化运营的主要轮廓和流程，每个知识点都是作者宝贵经验的总结。当前市场上不缺工具书，但是纯粹并具有深度经验总结的工具书却少之又少，因为这需要足够的行业和职业积累。从这点上来讲，本书在进行经验的传递而非简单的“知识堆砌”，因此更加可贵。
　　——宋星 “网站分析在中国”创始人/阳狮锐奇数据解决方案总经理
　　
　　
　　本书不仅从技术角度介绍了用于数据采集、清洗、分析的相关工具与方法论，而且对其在运营方面的业务应用也进行了体系化的介绍，并辅以典型案例说明，是一本拿来即可用的书籍。
　　——田学峰　猪八戒金融副总经理
　　
　　
　　近年来，不论是零售、银行、保险还是证券，各行业对数据挖掘技术的需求越来越强烈，Python语言作为大家熟知的数据挖掘建模工具，有着非常广泛的应用前景。对任何数据从业者来说，宋天龙老师的这本书绝对是个惊喜，结构完整，案例丰富。在书中，宋老师展示了他在数据挖掘这一领域长远、广阔的视野和流畅简洁的文笔，假以时日，必成经典。
　　——宫鑫　射手学院创始人
　　
　　
　　围绕着数据化运营的话题和书籍越来越多，但令人唏嘘的是理论多过实践，故事多过案例。天龙的书总是有着很多的实际操作讲解和案例分析，强调动手，而不仅仅是强调认知。我认为这很是难能可贵的。推荐阅读，更建议读者跟随书籍的内容亲自动手实操。
　　——王晓东　TrueMetrics 创始人
　　

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 Python数据分析与数据化运营下载 mobi epub pdf txt 电子书格式