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主编推荐语

本书详细介绍了数据化分析方法在运营中的不同场景下的应用。

内容简介

本书从方法、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。作者均在数据科学和数据化运营领域工作多年,本书从实践出发,以他们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、ABtest、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。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 基础篇
  • 第1章 概述:数据运营基础
  • 1.1 大数据时代
  • 1.2 企业数据应用方式
  • 1.3 数据运营的岗位职责
  • 1.4 数据运营应掌握的技能
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 业务:数据驱动运营
  • 2.1 如何用数据驱动运营
  • 2.2 流量运营分析
  • 2.3 用户运营分析
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 报表:数据管理模板
  • 3.1 个性化数据管理报告——Excel
  • 3.2 搭建数据分析报告模板—PPT
  • 3.3 本章小结
  • 应用篇
  • 第4章 理论:数据分析方法
  • 4.1 数据分析理论模型
  • 4.2 数据分析方法与运用场景
  • 4.3 可视化:常用图表的特点及适用场合
  • 4.4 AB Test的原理与实现
  • 4.5 埋点策略与实现
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 案例:竞品数据对标分析
  • 5.1 网络爬虫基础知识
  • 5.2 网站结构分析
  • 5.3 Scrapy爬虫架构
  • 5.4 数据爬取与解析
  • 5.5 项目优化与改进
  • 5.6 反爬手段及应对机制
  • 5.7 本章小结
  • 第6章 案例:某互联网医疗产品用户特征分析
  • 6.1 应用背景与分析维度
  • 6.2 基于用户细分的行为分析
  • 6.3 用户来源渠道分析
  • 6.4 基于前端展示的用户行为分析
  • 6.5 产品改进与运营建议
  • 6.6 本章小结
  • 第7章 案例:RFM用户价值模型应用
  • 7.1 应用背景与目标
  • 7.2 基于规则的划分
  • 7.3 基于聚类方法的划分
  • 7.4 本章小结
  • 第8章 案例:用户流失分析与预测
  • 8.1 应用背景与目标
  • 8.2 问题分析与模型构建
  • 8.3 数据处理与结果
  • 8.4 问题定位与解决方案
  • 8.5 本章小结
  • 第9章 案例:站内文章自动分类打标签
  • 9.1 应用背景与目标
  • 9.2 问题分析与模型构建
  • 9.3 案例中主要应用的技术
  • 9.4 数据处理与模型检验
  • 9.5 本章小结
  • 提高篇
  • 第10章 应用:用户画像建模
  • 10.1 用户画像简介
  • 10.2 用户画像管理
  • 10.3 业务背景
  • 10.4 用户画像建模
  • 10.5 用户画像数据开发
  • 10.6 用户画像应用方式
  • 10.7 本章小结
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评分及书评

5.0
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    5.0

    随着信息化时代的来临和全球经济化的发展,数据存储成本的不断下降,企业数据的总量正在以惊人的速度增长,这些数据是企业的重要资源。随着近几年移动互联网和物联网的兴起,信息传播技术和传播渠道得到了极大的发展,数据的涌现呈 “爆炸” 形式增长。

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    出版方

    机械工业出版社有限公司

    机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。