数据化运营：系统方法与实践案例 PDF 全格式原版

《数据化运营：系统方法与实践案例》是由械工业出版社出版的一本关于数据运营方面的书籍，作者是赵宏田、江丽萍、李，主要介绍了关于数据化运营、系统方法、实践、案例方面的知识内容，目前在数据运营类书籍综合评分为：8.6分。

书籍介绍

（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