本文結構：

01 總覽

02 數據分析

1. 核?內容

2. 閱讀建議

03 數據化運營

1. 會員數據化運營

1.1 關鍵指標

1.2 應用場景

1.3 分析模型

2. 商品數據化運營

2.1 關鍵指標

2.2 應用場景

2.3 分析模型

3. 流量數據化運營

3.1 關鍵指標

3.2 應用場景

3.3 分析模型

4. 內容數據化運營

4.1 關鍵指標

4.2 應用場景

4.3 分析模型

01 總覽

?先，《Python數據分析與數據化運營》不是?本講解Python語?的書。Python只是用于數據分析進而支撐數據化運營的開發?具。因此，如果希望學習Python語?，這本書不太適合。

其次，這不是?本講解機器學習算法的書。雖然整本書?數據分析和數據化運營?量的使用到了這些算法，但更多側重應用層?舉例，?不是算法模型的數學證明。因此，如果希望深?研究機器學習算法模型的原理，這本書也不太適合。

再次，這本書完整的講解了數據分析的整個過程，每個步驟都進?了較為細致深?的解析，包括常用算法模型的介紹。如果希望較為快速的上?數據分析，拋開各種繁瑣理論和算法，加快學習效率，這本書?較適合。

最后，我認為這本書最精華的部分，是?常完整的總結了數據化運營中各個主題下的業務模型，基礎知識點、關鍵指標、應用場景、業務模型等等，?常完整。即使拋開Python語?，單純把這部分內容拉出來， 都?常適合運營?員學習。因此，如果希望學習數據化運營的思維，這本書?常適合。

02 數據分析

1. 核?內容

本書前半部分（1~4章），主要講數據分析。其中：

• 第 1 章作為入門章節，主要介紹了Python語?和數據化運營的基本知識。較?篇幅講解數據分析常用的三?庫，最后給了?個簡單的案例。
• 第 2 章主要講解數據采集，即通過各種數據源采集數據并進?最原始的解析，包含了?些特征提取的內容。
• 第 3 章主要講數據預處理。數據預處理是數據分析中?常關鍵的?個步驟，對算法模型擬合的效果影響很?。當然，其內容也?常豐富，書中分 10 個小節分別講解了數據清洗、標志轉換、數據降維、樣本不均衡、數據源沖突、抽樣、共線性、相關性分析、數據標準化、數據離散化、?結構化數據預處理等內容。
• 第 4 章主要講算法模型，核?內容包括 聚類、回歸、分類、時間序列分析等模型。

2. 閱讀建議

1. 第1章簡單看看，有?個?體的概念。三?庫不用去記憶，用到時再去翻看附錄。
2. 第2章快速瀏覽?遍就可以了，內容太細節，沒必要看的太仔細。
3. 第3章和第4章對于理解數據分析的步驟和思路?較重要，需要反復閱讀。
4. 第3章中的數據清洗、數據降維、數據標準化，是?乎所有建模前的必備步驟。
5. 第4章集中在聚類、回歸、分類、時間序列分析模型的學習，基本可以解決常?的絕?部分問題。
6. 另外，書中的內容相對?較簡略，還需要再尋找資料深?學習（如周志華的??書）。

基于個?理解，梳理的數據分析步驟及內容如下：

03 數據化運營

本書后半部分（5~8章），主要講數據化運營業務層?的內容，重點在 關鍵指標、應用場景、分析模型。

從實際?作的?度來說，數據分析的算法模型相對是較固定的，反?是這些業務層?的內容，可能更具有實際意義，也更需要經驗。尤其是 “會員數據化運營”和“商品數據化運營”兩個章節，?乎適用所有的商業場景。

所以個?認為這部分內容是本書的精華所在，值得反復細讀并深?理解。因此下?把關鍵指標、應用場景、分析模型完整的記錄了下來。

1. 會員數據化運營

1.1 關鍵指標

• 會員整體指標：注冊會員數、激活會員數、購買會員數。
• 會員營銷指標：可營銷會員數、營銷費用、用券會員/?額/訂單?例、營銷收?、營銷費率、每注 冊/訂單/會員收?、每注冊/訂單/會員成本。
• 會員活躍度指標：整體會員活躍度、?/周/?活躍?戶數。
• 會員價值度指標：會員價值分群、復購率、消費頻次、最近?次購買時間、最近?次購買?額。
• 會員終?價值指標：會員?命周期價值/訂單量/平均訂單價值、會員?命周期轉化率、會員?命周 期剩余價值。
• 會員異動指標：會員流失率、會員異動?。

1.2 應用場景

• 會員營銷
• 會員關懷

1.3 分析模型

• 會員細分模型：重點推薦ABC分類法，更利于分清主次、抓住關鍵。
• 會員活躍度模型：借鑒RFM模型，構建了RFE模型，以評估會員活躍度。
• 會員價值度模型：常用的RFM模型。
• 會員流失預測模型：基于業務?為對用戶流失的概率估計和分類。
• 會員特征分析模型
• 營銷響應預測模型

2. 商品數據化運營

2.1 關鍵指標

• 銷售指標：訂單量/商品銷售量、訂單?額/商品銷售額、每訂單?額/客單價/件單價、訂單轉化率、?付轉化率、有效訂單量/有效訂單?額/有效商品銷售量/有效商品銷售額、訂單有效率/廢單 率、?利/?利率。
• 促銷活動指標：每訂單成本/每有效訂單成本、每優惠券收益/每積分兌換收益、活動直接收?/活動 間接收?、活動收?貢獻、活動拉升?例。
• 供應鏈指標：庫存可用天數、庫存量、庫齡、滯銷?額、缺貨率、殘次數量/殘次?額/殘次占?、 庫存周轉天數。

2.2 應用場景

• 銷售預測
• 庫存分析
• 市場分析
• 促銷分析

2.3 分析模型

• 商品價格敏感度模型：輔助銷售定價、促銷活動折扣?例等。
• 新產品市場定位模型：基于相似度算法，實現競品分析。
• 銷售預測模型：通過 時序分析、回歸、分類（客戶是否購買?為的分類） ?法預測銷售情況。
• 商品關聯銷售模型：基于關聯算法，分析關聯商品。
• 異常訂單檢測
• 商品規劃的最優組合：基于線性規劃等算法尋找最優解。

3. 流量數據化運營

3.1 關鍵指標

• 站外營銷推?指標：曝光量、點擊量、點擊率、CPM、CPD、CPC、CPA、每UV成本、每訪問成本、ROI、每點擊/UV/訪問/?標轉化收益。
• ?站流量數量指標：到達率、UV、Visit、PV、新訪問占?、實例數。
• ?站流量質量指標：訪問深度、停留時間、跳出/跳出率、退出/退出率、產品?轉化率、加?購物?轉化率、結算轉化率、下載轉化率、注冊轉化率、購物?內轉化率。

3.2 應用場景

• 流量采購：流量預測、效果評估、效果分析、作弊檢測。
• 流量分發：內部?告、活動引導、?然引導、個性化推薦。

3.3 分析模型

• 流量波動檢測
• 渠道特征聚類
• ?告整合傳播模型：?告來源路徑、?標轉化歸因、?告渠道的關聯訪問。
• 流量預測模型：基于現有流量及?告費用等因素預測?定條件下可以產?多少流量。

4. 內容數據化運營

4.1 關鍵指標

• 內容質量指標：原創度。
• SEO類指標：收錄數量/?例、關鍵字排名、點擊量和點擊率。
• 內容互動指標：收藏量、點贊量、評論量、傳播量/傳播率、?次傳播率。
• ?標轉化指標

4.2 應用場景

• 內容采集
• 內容創作
• 內容分發
• 內容管理

4.3 分析模型

• 情感分析模型：基于樸素?葉斯、SVM 等分類算法分析內容的情感傾向（正向、中性、負向）。
• 搜索優化模型
• ?章關鍵字模型：通過 詞頻統計、TF-IDF 模型識別?章的關鍵字。
• 主題模型：提煉出?字中隱含主題。
• 垃圾信息監測模型：基于分類算法實現垃圾信息識別。

關于作者：老楊同志，資深程序員，重度算法控。

延伸閱讀《Python數據分析與數據化運營》（第2版）

推薦語：這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。本書與同類書大的不同在于，并不只有純粹的關于數據分析技術和工具的講解，而且還與數據使用場景深度結合，在業務上真正可指導落地。此外，本書作者提供微信、郵箱等，可通過實時和離線兩種方式及時為讀者在線傳道、受業、解惑。