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  • 数据化运营 系统方法与实践案例 赵宏田,江丽萍,李宁 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 赵宏田//江丽萍//李宁著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2018-08-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 赵宏田//江丽萍//李宁著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2018-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-08-01
    • 字数:237
    • 页数:323
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    数据化运营 系统方法与实践案例

    作  者:赵宏田,江丽萍,李宁 著
    定  价:79
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2018年08月01日
    页  数:323
    装  帧:平装
    ISBN:9787111604518
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    内容简介

       赵宏田、江丽萍、李宁著的《数据化运营(系统方法与实践案例)》从方法、技术、业务、实践4个维度全面构建数据化运营的系统方法论,为数据化运营提供了接地气的、科学的指导。

    本书作者均在数据科学和数据化运营领域工作多年,他们从实践出发,以自己在实际工作中遇到的应用场景为切入点,通过“业务分析+代码实现”的方式接地气地讲解了如何才能做好数据化运营。其中,重点对搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、AB Test、埋点策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。

    作者简介

       赵宏田,毕业于中国地质大学(武汉)和武汉大学,获工学和经济学双学士学位,现在某跨境电商从事大数据开发相关工作。拥有丰富的数据分析和数据化运营经验,负责过经营分析、SEO/SEM流量数据仓库建设、竞品爬虫、企业BI搭建,以及多家公司用户画像项目的从0到1搭建。业余时间喜欢对工作中关键点进行总结和积累,开源项目的贡献者,知乎专栏作者,撰写了大量专业文章,广受好评。

    江丽萍,统计学硕士,某知名互联网医疗公司数据分析师。从事经营分析及数据运营多年,曾在不同行业以研究员、项目经理、咨询顾问、数据分析专家的身份参与大量的数据运营项目,拥有丰富的互联网数据运营项目经验。曾在某公司成功带领小组打通公司层面数据,对关键业务条线从业务流、数据流进行流程化梳理;推动公司数据产品实现由0到1的突破。希望能将数据分析与业务运营结合的更加紧密,以数据驱动运营,以数null

    精彩内容

    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、UV027

    2.2.4跳出率分析029

    2.2.5漏斗图分析030

    2.2.6A/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—Excel054

    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—PPT066

    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

    3.2.6PPT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

    4.1.14P营销理论089

    4.1.25W2H分析法090

    4.1.3PEST分析方法092

    4.1.4SWOT093

    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

    4.4ABTest的原理与实现125

    4.4.1ABTest的原理126

    4.4.2ABTest的埋点与报表部署128

    4.4.3ABTest的分析方法129

    4.4.4ABTest的常见误区132

    4.5埋点策略与实现134

    4.5.1utm来源埋点135

    4.5.2页面PV埋点137

    4.5.3单击埋点native139

    4.5.4单击埋点hybrid141

    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

    5.1.2Web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

    5.3Scrapy爬虫架构168

    5.3.1items模块170

    5.3.2pipelines模块171

    5.3.3settings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

    5.6.3ajax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

    9.3.2TF-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

    售后保障

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