Python数据分析与数据化运营(第2版)

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编辑推荐

一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作,从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。

内容简介

畅销书全新、大幅升级,第1版近乎100%的好评,第2版不仅将Python升级到了新的版本,而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的资深大数据专家,书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解,能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。

全书一共9章,分为两个部分:第一部分(第1-4章) Python数据分析与挖掘。首先介绍了Python和数据化运营的基本知识,然后详细讲解了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10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题,50余个知识点。

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。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。

作者简介

作者宋天龙,大数据领域的资深数据分析、挖掘和建模专家,精通端到端数据价值场景设计、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。曾任软通动力集团大数据研究院数据总监,Webtrekk(德国最大的网站数据分析服务提供商)中国区技术和咨询负责人,国美大数据中心经理。

拥有丰富的大数据项目工作经验,参与过集团和企业级大数据存储平台、大数据开发和集成平台、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。合作培训及沙龙单位包括人民大学、数盟、萝卜网、Netconcepts、触脉、中商联数据分析委等。萝卜课堂、天善学院特邀讲师,百度文库认证作家,36大数据、站长之家、互联网分析沙龙专栏作家。著有《网站数据挖掘与分析:系统方法与商业实践》一书。

章节目录

版权信息

前言

第1章 Python和数据化运营

1.1 用Python做数据化运营

1.2 数据化运营所需的Python相关工具和组件

1.3 内容延伸:Python的OCR和tensorflow

1.4 第1个用Python实现的数据化运营分析实例、销售预测

1.5 本章小结

第2章 数据化运营的数据来源

2.1 数据化运营的数据来源类型

2.2 使用Python获取运营数据

2.3 内容延伸:读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音

2.4 本章小结

第3章 10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验

3.1 数据清洗:缺失值、异常值和重复值的处理

3.2 将分类数据和顺序数据转换为标志变量

3.3 大数据时代的数据降维

3.4 解决样本类别分布不均衡的问题

3.5 数据化运营要抽样还是全量数据

3.6 解决运营数据的共线性问题

3.7 有关相关性分析的混沌

3.8 标准化,让运营数据落入相同的范围

3.9 离散化,对运营数据做逻辑分层

3.10 内容延伸:非结构化数据的预处理

3.11 本章小结

第4章 跳过运营数据分析和挖掘的“大坑”

4.1 聚类分析

4.2 回归分析

4.3 分类分析

4.4 关联分析

4.5 异常检测分析

4.6 时间序列分析

4.7 路径、漏斗、归因和热力图分析

4.8 其他数据分析和挖掘的忠告

4.9 内容延伸1:非结构化数据的分析与挖掘

4.10 内容延伸2:AutoML——自动化数据挖掘与机器学习

4.11 本章小结

第5章 会员数据化运营

5.1 会员数据化运营概述

5.2 会员数据化运营关键指标

5.3 会员数据化运营应用场景

5.4 会员数据化运营分析模型

5.5 会员数据化运营分析小技巧

5.6 会员数据化运营分析的“大实话”

5.7 案例:基于RFM的精细化用户管理

5.8 案例:基于嵌套Pipeline和FeatureUnion复合数据工作流的营销响应预测

5.9 本章小结

第6章 商品数据化运营

6.1 商品数据化运营概述

6.2 商品数据化运营关键指标

6.3 商品数据化运营应用场景

6.4 商品数据化运营分析模型

6.5 商品数据化运营分析小技巧

6.6 商品数据化运营分析的“大实话”

6.7 案例:基于Gradient Boosting的自动超参数优化的销售预测

6.8 案例:基于集成算法GBDT和RandomForest的投票组合模型的异常检测

6.9 本章小结

第7章 流量数据化运营

7.1 流量数据化运营概述

7.2 八大流量分析工具

7.3 流量采集分析系统的工作机制

7.4 流量数据与企业数据的整合

7.5 流量数据化运营指标

7.6 流量数据化运营应用场景

7.7 流量数据化运营分析模型

7.8 流量数据化运营分析小技巧

7.9 流量数据化运营分析的“大实话”

7.10 案例:基于自动节点树的数据异常原因下探分析

7.11 案例:基于自动K值的KMeans广告效果聚类分析

7.12 本章小结

第8章 内容数据化运营

8.1 内容数据化运营概述

8.2 内容数据化运营指标

8.3 内容数据化运营应用场景

8.4 内容数据化运营分析模型

8.5 内容数据化运营分析小技巧

8.6 内容数据化运营分析的“大实话”

8.7 案例:基于潜在狄利克雷分配的内容主题挖掘

8.8 案例:基于多项式贝叶斯的增量学习的文本分类

8.9 本章小结

第9章 数据化运营分析的终极秘籍

9.1 撰写出彩的数据分析报告的5个建议

9.2 数据化运营支持的4种扩展方式

9.3 提升数据化运营价值度的5种途径

9.4 本章小结

附录

附录A 公开数据集

附录B Python数据工具箱

Python数据分析与数据化运营(第2版)是2019年由机械工业出版社华章分社出版,作者宋天龙。

得书感谢您对《Python数据分析与数据化运营(第2版)》关注和支持,如本书内容有不良信息或侵权等情形的,请联系本网站。

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