Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖關(guān)鍵技術(shù)流量技巧會(huì)員商品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)小結(jié)內(nèi)容第章案例分析流量技巧值結(jié)構(gòu)化文本商品價(jià)值本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要這是一部從實(shí)戰(zhàn)角度講解如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、挖掘和數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的著作，不僅對(duì)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)和技巧進(jìn)行了總結(jié)，更重要的是對(duì)會(huì)員、商品、流量、內(nèi)容4個(gè)主題的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)進(jìn)行了系統(tǒng)講解。讀書筆記讀書筆記運(yùn)營(yíng)分析那塊不錯(cuò)知道了很多模型不過不夠細(xì)致python那塊看不懂后面再補(bǔ)吧。里面提到的樣本不均衡導(dǎo)致的過擬合問題的解決方案，講得很好很有幫助。看了十幾本關(guān)于Python和數(shù)據(jù)分析相關(guān)的書，這本應(yīng)該是案例最接近現(xiàn)實(shí)商業(yè)應(yīng)用的。這本書作為數(shù)據(jù)分析工程師可能還可以，運(yùn)營(yíng)方法這塊講的不深，更多是講怎么用python來達(dá)到分析需求。泛泛而談，偏名詞解釋，沒有醍醐灌頂?shù)母形颍咐粗悬c(diǎn)找不到北。其實(shí)還不錯(cuò)，需要一定的分析能力和運(yùn)營(yíng)能力，小白人可能會(huì)感覺吃力，有分析方法的闡述，也有真實(shí)案例，很多內(nèi)容可以舉一反三，第九章感覺不太好。是本不錯(cuò)的數(shù)據(jù)分析入門書籍，特別是從市場(chǎng)或運(yùn)營(yíng)崗位入門數(shù)據(jù)分析。內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)分析的方方面面，適合給已經(jīng)從事數(shù)據(jù)分析工作的人看。一本非常棒的數(shù)據(jù)分析書籍，開闊視野，給在實(shí)際應(yīng)用中提供了好多的思路和解決辦法，成為數(shù)據(jù)分析師，還有很長(zhǎng)的路要走呀。一本非常棒的書。精彩摘錄精彩摘錄數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是指通過數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)和方法，對(duì)運(yùn)營(yíng)過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)分析、引導(dǎo)和應(yīng)用，從而達(dá)到優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效果和效率、降低成本、提高效益的目的。數(shù)據(jù)分析建模：運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析和挖掘方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模。方法包括統(tǒng)計(jì)分析、OLAP分析、回歸、聚類、分類、關(guān)聯(lián)、異常檢測(cè)、時(shí)間序列、協(xié)同過濾、主題模型、路徑分析、漏斗分析等。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分為輔助決策式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。大多數(shù)情況下，txt（任意指定分隔符）、cvs（以逗號(hào)分隔的數(shù)據(jù)文件）、tsv（以tab制表符分隔的數(shù)據(jù)文件）是最常用的數(shù)據(jù)文件格式。當(dāng)數(shù)據(jù)文件大小在百兆級(jí)別以下時(shí)，可以使用Excel等工具打開；數(shù)據(jù)文件大小在百兆級(jí)別時(shí)，推薦使用Notepad打開；當(dāng)數(shù)據(jù)文件大小在G級(jí)別時(shí)，推薦使用UltraEdit打開。常見的能夠自動(dòng)處理缺失值的模型包括：KNN、決策樹和隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樸素貝葉斯、DBSCAN（基于密度的帶有噪聲的空間聚類）等。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)運(yùn)營(yíng)的輔助、提升和優(yōu)化上，甚至某些運(yùn)營(yíng)工作已經(jīng)逐步數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化附件可以在華章網(wǎng)站或者**網(wǎng)站——數(shù)據(jù)常青藤/book/python_book.目錄分析1.1用Python做數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)1.2數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)所需的Python相關(guān)工具和組件1.3內(nèi)容延伸：Python的OCR和TensorFlow1.4第一個(gè)用Python實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析實(shí)例——銷售預(yù)測(cè)1.5本章小結(jié)12345第1章Python和數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)2.1數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)來源類型2.2使用Python獲取運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)2.3內(nèi)容延伸：讀取非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)頁、文本、圖像、視頻、語音2.4本章小結(jié)第2章數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)來源3.1數(shù)據(jù)清洗：缺失值、異常值和重復(fù)值的處理3.2將分類數(shù)據(jù)和順序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)志變量3.3大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)降維3.4解決樣本類別分布不均衡的問題第3章11條數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)不得不知道的數(shù)據(jù)預(yù)處理經(jīng)驗(yàn)3.5如何解決運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)源的沖突問題3.6數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)要抽樣還是全量數(shù)據(jù)3.7解決運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的共線性問題3.8有關(guān)相關(guān)性分析的混沌3.9標(biāo)準(zhǔn)化，讓運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)落入相同的范圍3.10離散化，對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)做邏輯分層010302040506第3章11條數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)不得不知道的數(shù)據(jù)預(yù)處理經(jīng)驗(yàn)3.11數(shù)據(jù)處理應(yīng)該考慮哪些運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)因素3.13本章小結(jié)3.12內(nèi)容延伸：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的預(yù)處理第3章11條數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)不得不知道的數(shù)據(jù)預(yù)處理經(jīng)驗(yàn)4.1聚類分析4.2回歸分析4.3分類分析4.4關(guān)聯(lián)分析4.5異常檢測(cè)分析4.6時(shí)間序列分析010302040506第4章跳過運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析和挖掘的“大坑”4.7路徑、漏斗、歸因和熱力圖分析4.8其他數(shù)據(jù)分析和挖掘的忠告4.9內(nèi)容延伸：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析與挖掘4.10本章小結(jié)第4章跳過運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析和挖掘的“大坑”5.1會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)概述5.2會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵指標(biāo)5.3會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)應(yīng)用場(chǎng)景5.4會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型5.5會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析小技巧12345第5章會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)5.6會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析的“大實(shí)話”5.7案例：基于RFM的用戶價(jià)值度分析5.8案例：基于AdaBoost的營(yíng)銷響應(yīng)預(yù)測(cè)5.9本章小結(jié)第5章會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)6.1商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)概述6.3商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)應(yīng)用場(chǎng)景6.2商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵指標(biāo)第6章商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)6.4商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型6.5商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析小技巧6.6商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析的“大實(shí)話”6.7案例：基于超參數(shù)優(yōu)化的GradientBoosting的銷售預(yù)測(cè)6.8案例：基于LogisticRegression、RandomForest、Bagging概率投票組合模型的異常檢測(cè)6.9本章小結(jié)010302040506第6章商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)7.1流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)概述7.3如何選擇第三方流量分析工具7.28大流量分析工具第7章流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)7.4流量采集分析系統(tǒng)的工作機(jī)制7.5流量數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)據(jù)的整合7.6流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)指標(biāo)7.7流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)應(yīng)用場(chǎng)景第7章流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)7.8流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型7.9流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析小技巧7.10流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析的“大實(shí)話”7.11案例：基于自動(dòng)節(jié)點(diǎn)樹的數(shù)據(jù)異常原因下探分析7.12案例：基于自動(dòng)K值的KMeans廣告效果聚類分析7.13本章小結(jié)010302040506第7章流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)8.1內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)概述8.2內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)指標(biāo)8.3內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)應(yīng)用場(chǎng)景8.4內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型8.5內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析小技巧12345第8章內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)8.6內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析的“大實(shí)話”8.7案例：基于潛在狄利克雷分配（LDA）的內(nèi)容主題挖掘8.8案例：基于多項(xiàng)式貝葉斯的增量學(xué)習(xí)的文本分類8.9本章小結(jié)第8章內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)9.2數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)支持的4種擴(kuò)展方式9.1撰寫出彩的數(shù)據(jù)分析報(bào)告的