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《数据化运营:系统方法与实践案例》电子书封面

数据化运营:系统方法与实践案例

  • 发布时间:2019年10月19日 15:48:57
  • 作者:赵宏田 江丽萍 李
  • 大小:29.7 MB
  • 类别:数据运营电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:全格式原版
  • 评分:9.2

    数据化运营:系统方法与实践案例 PDF 全格式原版

      给大家带来的一篇关于数据运营相关的电子书资源,介绍了关于数据化运营、系统方法、实践、案例方面的内容,本书是由械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小29.7 MB,赵宏田 江丽萍 李编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.7。

      内容介绍

      数据化运营:系统方法与实践案例 PDF

      (1)3位创作者均是有很多年数据统计分析和经营工作经验的权威专家,股票操盘过许多大新项目,阅历丰富。

      (2)从方式 、技术性、业务流程、实践活动4个层面全方位搭建数字化经营的系统软件科学方法论。

      (3)包括好几个商业服务实践活动实例,对构建数据监测评价指标体系、数据统计分析、大数据挖掘、ABtest、埋点对策、客户画像模型等普遍数据运营方法干了详尽解读。这书以互联网公司中普遍数据运营情景为突破口,以工作上具体遭遇处理的难题为实例,从方式 、技术性、业务流程、实践活动4个层面叙述数据运营的情景及运用方法。

      书中从实践活动去往,融合工作上数据运营工作经验,以运用实例主导线,根据业务流程剖析 编码实践活动这类更“有内涵”的方法叙述统计数据的运用。书中针对构建数据监测评价指标体系、数据统计分析、大数据挖掘、ABTest、埋点对策、客户画像模型等普遍数据运营方法干了详尽的详细介绍。

      目录

      • 前 言
      • 基 础 篇
      • 第1章 概述:数据运营基础 002
      • 1.1 大数据时代 002
      • 1.2 企业数据应用方式 004
      • 1.3 数据运营的岗位职责 007
      • 1.4 数据运营应掌握的技能 009
      • 1.5 本章小结 013
      • 第2章 业务:数据驱动运营 014
      • 2.1 如何用数据驱动运营 014
      • 2.1.1 定义数据分析目标 014
      • 2.1.2 目标分解与聚焦 016
      • 2.1.3 数据运营重点 019
      • 2.2 流量运营分析 021
      • 2.2.1 流量运营规划 021
      • 2.2.2 流量分析 023
      • 2.2.3 解读PV、UV 027
      • 2.2.4 跳出率分析 029
      • 2.2.5 漏斗图分析 030
      • 2.2.6 A/B测试 032
      • 2.3 用户运营分析 033
      • 2.3.1 用户分群 034
      • 2.3.2 用户行为分析 040
      • 2.3.3 用户生命周期价值 047
      • 2.4 本章小结 051
      • ?第3章 报表:数据管理模板 052
      • 3.1 个性化数据管理报告—Excel 054
      • 3.1.1 创建报告的准备工作 054
      • 3.1.2 报告自动化步骤 055
      • 3.1.3 从数据源表到数据转化表 056
      • 3.1.4 报告正文展示 062
      • 3.1.5 自动化报表脚本 064
      • 3.2 搭建数据分析报告模板—PPT 066
      • 3.2.1 业务指标梳理(搭建运营监控指标体系) 067
      • 3.2.2 分析思路与框架 078
      • 3.2.3 图表展现 079
      • 3.2.4 数据与结论 080
      • 3.2.5 报告布局与排版 081
      • 3.2.6 PPT随Excel模板自动更新 084
      • 3.3 本章小结 085
      • 应 用 篇
      • ?第4章 理论:数据分析方法 088
      • 4.1 数据分析理论模型 088
      • 4.1.1 4P营销理论 089
      • 4.1.2 5W2H分析法 090
      • 4.1.3 PEST分析方法 092
      • 4.1.4 SWOT 093
      • 4.1.5 逻辑树 095
      • 4.2 数据分析方法与运用场景 095
      • 4.2.1 多维分析 095
      • 4.2.2 趋势分析 097
      • 4.2.3 综合评价法 101
      • 4.2.4 转化分析 103
      • 4.2.5 数据挖掘方法 106
      • 4.3 可视化:常用图表的特点及适用场合 106
      • 4.3.1 环形图 107
      • 4.3.2 矩阵图 108
      • 4.3.3 组合图 112
      • 4.3.4 文字云 118
      • 4.4 AB Test的原理与实现 125
      • 4.4.1 AB Test的原理 126
      • 4.4.2 AB Test的埋点与报表部署 128
      • 4.4.3 AB Test的分析方法 129
      • 4.4.4 AB Test的常见误区 132
      • 4.5 埋点策略与实现 134
      • 4.5.1 utm来源埋点 135
      • 4.5.2 页面PV埋点 137
      • 4.5.3 单击埋点native 139
      • 4.5.4 单击埋点hybrid 141
      • 4.5.5 业务埋点 142
      • 4.5.6 曝光埋点 144
      • 4.5.7 埋点常见问题 145
      • 4.6 本章小结 146
      • ?第5章 案例:竞品数据对标分析 148
      • 5.1 网络爬虫基础知识 148
      • 5.1.1 开发环境准备 149
      • 5.1.2 Web前端基础 149
      • 5.1.3 解析网页 152
      • 5.1.4 数据存储 159
      • 5.2 网站结构分析 166
      • 5.3 Scrapy爬虫架构 168
      • 5.3.1 items模块 170
      • 5.3.2 pipelines模块 171
      • 5.3.3 settings模块 172
      • 5.3.4 爬虫模块 173
      • 5.4 数据爬取与解析 174
      • 5.5 项目优化与改进 177
      • 5.5.1 爬虫脚本部署在服务器端 178
      • 5.5.2 分布式爬虫的实现 178
      • 5.6 反爬手段及应对机制 179
      • 5.6.1 禁止IP请求 180
      • 5.6.2 禁止非浏览器访问 180
      • 5.6.3 ajax加载目标数据 181
      • 5.6.4 需要登录后才能访问 182
      • 5.6.5 手机App页面数据抓取 182
      • 5.7 本章小结 184
      • ?第6章 案例:某互联网医疗产品用户特征分析 185
      • 6.1 应用背景与分析维度 185
      • 6.2 基于用户细分的行为分析 186
      • 6.3 用户来源渠道分析 190
      • 6.4 基于前端展示的用户行为分析 191
      • 6.5 产品改进与运营建议 195
      • 6.6 本章小结 195
      • ?第7章 案例:RFM用户价值模型应用 196
      • 7.1 应用背景与目标 196
      • 7.2 基于规则的划分 198
      • 7.3 基于聚类方法的划分 203
      • 7.4 本章小结 209
      • ?第8章 案例:用户流失分析与预测 210
      • 8.1 应用背景与目标 210
      • 8.2 问题分析与模型构建 211
      • 8.3 数据处理与结果 212
      • 8.3.1 确定用户流失周期 212
      • 8.3.2 抽取训练数据建立决策树模型 214
      • 8.3.3 线上部署脚本定期监测流失用户 221
      • 8.3.4 流失用户分析 224
      • 8.4 问题定位与解决方案 226
      • 8.5 本章小结 229
      • ?第9章 案例:站内文章自动分类打标签 230
      • 9.1 应用背景与目标 230
      • 9.2 问题分析与模型构建 231
      • 9.3 案例中主要应用的技术 232
      • 9.3.1 数据预处理 232
      • 9.3.2 TF-IDF词空间向量转换 233
      • 9.3.3 文章关键词提取 234
      • 9.3.4 朴素贝叶斯分类 235
      • 9.4 数据处理与模型检验 235
      • 9.4.1 文本分词处理(数据分类与数据预处理) 236
      • 9.4.2 数据结构处理 238
      • 9.4.3 计算文本的TF-IDF权重矩阵 240
      • 9.4.4 用朴素贝叶斯方法分类文章 242
      • 9.5 本章小结 245
      • 提 高 篇
      • ?第10章 应用:用户画像建模 248
      • 10.1 用户画像简介 248
      • 10.1.1 什么是用户画像 249
      • 10.1.2 用户画像模型及应用场景 250
      • 10.1.3 数仓架构及项目流程 254
      • 10.2 用户画像管理 257
      • 10.2.1 模块化开发 257
      • 10.2.2 存储方式 259
      • 10.2.3 更新机制 259
      • 10.3 业务背景 262
      • 10.3.1 案例背景介绍 262
      • 10.3.2 数据仓库相关表介绍 262
      • 10.4 用户画像建模 267
      • 10.4.1 业务需求梳理 267
      • 10.4.2 用户标签体系及开发内容 268
      • 10.4.3 用户画像开发流程 274
      • 10.4.4 时间衰减系数 279
      • 10.4.5 标签权重配置 280
      • 10.5 用户画像数据开发 282
      • 10.5.1 建立用户属性画像 283
      • 10.5.2 建立用户行为画像 289
      • 10.5.3 建立用户偏好画像 303
      • 10.5.4 建立群体用户画像 308
      • 10.5.5 画像效果验收 313
      • 10.5.6 画像数据质量管理 314
      • 10.6 用户画像应用方式 317
      • 10.6.1 业务精细化运营 317
      • 10.6.2 数据分析 319
      • 10.6.3 精准营销 319
      • 10.6.4 用户个性化推荐 322
      • 10.7 本章小结 323

      学习笔记

      Java数据结构性能优化实例

      举例(学生排课) 正常思路的处理方法和优化过后的处理方法: 比如说给学生排课。学生和课程是一个多对多的关系。 按照正常的逻辑 应该有一个关联表来维护 两者之间的关系。 现在,添加一个约束条件用于校验。如:张三上学期学过的课程,在排课的时候不应该再排这种课程。 所以需要出现一个约束表(即:历史成绩表)。 即:学生选课表,需要学生成绩表作为约束。 方案一:正常处理方式 当一个学生进行再次选课的时候。需要查询学生选课表看是否已经存在。 即有如下校验: //查询 学生code和课程code分别为 A 和 B的数据是否存在 //list集合中存放 学生选课记录全部的数据 ListStudentRecordEntit……

      Python数据可视化实现正态分布(高斯分布)

      正态分布(Normal distribution)又成为高斯分布(Gaussian distribution) 若随机变量X服从一个数学期望为 、标准方差为 的高斯分布,记为: 则其概率密度函数为: 正态分布的期望值 决定了其位置,其标准差 决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是 的正态分布: 概率密度函数 代码实现: # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ sig01 = math.sqrt(1) sig02 = math.sqrt(5) sig_u01 = math.sqrt(0.5) x = np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, 50) x_01 = np.linspace(u - 6 * sig, u + 6 * sig, 50) x_02 = np.linspace(u - 10 * sig, u + 10 * sig, 50) x_u0……

      Python数据可视化的四种方法介绍(附示例)

      本篇文章给大家带来的内容是关于Python数据可视化的四种方法介绍(附示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。 摘要:本文讲述了热图、二维密度图、蜘蛛图、树形图这四种Python数据可视化方法。 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集。在项目结束的时候,能够以清晰的、简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白。 你可能已经看过了我之前的……

      django初始化数据库的实例

      最近项目需要,需要在表创建好之后,初始化一些数据。Django初始化数据的方法有很多,但都需要额外的手动操作,不智能。 看网上有一种方法用post_syncdb信号来初始化数据库,但是我用的Django版本是1.8, 使用python manage.py migrate来同步数据库,不使用Python manage.py syncdb来同步数据库,就想看看能否使用post_migrate信号来初始化数据库。研究了Django的signal,试了一下,果然可以。 在你的APP目录下,创建一个文件management.py from django.db.model.signal import post_migratefrom myapp.models import MyModel#定义receiver函数def init_db(sender, **kwargs): if sender.name == 'MyModel.__name__': if not MyModel.objects.exists(): MyModel.objects.create() # 当发送信号的……

      以上就是本次介绍的数据运营电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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