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  • AI智能运营从入门到精通 任嘉兴 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 任嘉兴 编著著
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2024-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 任嘉兴 编著著
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2024-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:132000
    • 页数:200
    • 开本:32开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787301354537
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:北京大学出版社

    AI智能运营从入门到精通

    作  者:任嘉兴 编
    定  价:49
    出 版 社:北京大学出版社
    出版日期:2024年09月01日
    页  数:200
    装  帧:平装
    ISBN:9787301354537
    主编推荐

    一本书开启AI智能运营时代,成为AI时代的先行者。

    内容简介

    本书从多个方面介绍了如何整合AI技术进行运营工作,包括AI与用户运营的融合、精细化运营策略的构建、智能内容创作助手的运用、AI驱动分析决策。
    读者可以通过本书学习如何利用AI处理运营工作,从而更好地满足目标受众需求,提高内容质量,做出更准确的决策,并提升工作效率。本书内容丰富实用,旨在帮助读者适应数字化时代的挑战,实现运营工作的智能化和高效化。

    作者简介

    任嘉兴 ---------------------------- 专栏作家 独立运营顾问 三节课特邀专家讲师 拥有丰富的互联网行业经验,曾任职于乐视体育、搜狗、字节跳动等多家知名公司,历任运营经理、高级策略运营等职务。为数十家传统企业及互联网公司提供企业顾问及运营咨询服务,助力其建立高效的业务决策系统。

    精彩内容

    目录
    第一章 AI运营的崭新时代
    1.1 AI的前世今生
    1.2 AI对运营行业的影响
    1.3 AI的底层逻辑与应用
    第二章 构建精细化运营策略
    2.1 用户精准运营:用户分层及分群方法
    2.1.1 ABC分类法
    2.1.2 RFM模型
    2.1.3 VALS系统
    2.1.4 波士顿矩阵
    2.2 用户画像解析:解读用户的群体特征
    2.3 积分激励体系:提高用户的行为价值
    2.4 用户生命周期:运营用户的底层逻辑
    2.5 个性推荐系统:购物篮关联规则算法
    第三章 智能内容创作助手
    3.1 挖掘内容选题:拓展海量的创意来源
    3.2 构思视频脚本:生成高质量视频脚本
    3.3 内容降重处理:降低内容的重复程度
    3.3.1 语言词汇替换
    3.3.2 内容结构调整
    3.3.3 内容扩充完善
    3.3.4 调整时态语气
    3.4 打造爆款标题:优质文案素材的学习
    3.5 制作调研问卷:调研用户的相关需求
    3.5.1 KANO模型
    3.5.2 MaxDiff模型
    3.5.3 联合分析模型
    3.6 内容文本分析:洞察用户的潜在偏好
    3.6.1 文本词频分析
    3.6.2 文本情感分析
    3.7 策划活动方案:RSM活动模型的训练
    3.8 撰写运营周报:优化工作的展示成果
    第四章 AI驱动分析决策
    4.1 数据的力量:AI提高数据分析效率
    4.2 运营数据分析基础:入门技能与理论框架
    4.2.1 指标体系搭建:解构业务的指标密码
    4.2.2 多维度拆解法:化繁为简的拆解策略
    4.2.3 假设检验分析:逻辑推理与统计推断
    4.2.4 5W2H思维模式:七维视角思考框架
    4.2.5 A-B测试实验:优化决策的科学验证
    4.2.6 漏斗转化模型:剖析关键的转化节点
    4.3 运营数据分析进阶:高阶技巧与算法模型
    4.3.1 描述统计学:掌握数据统计相关概念
    4.3.2 数据标准化:构建数据的一致性框架
    4.3.3 四分位数法:快速实现数据范围划分
    4.3.4 层次分析法:主观决策权重计算方法
    4.3.5 熵值分配法:客观决策权重计算方法
    4.3.6 卡方检验法:揭示数据之间的独立性
    4.3.7 朴素贝叶斯:基于特征进行概率预测
    4.3.8 K均值聚类:科学化的数据聚类算法
    4.3.9 线性回归分析:判断变量关联与趋势走向

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