这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能，从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。 阅读并实践本书，你将有以下收获： （1）理解并掌握AI辅助数据分析的思路，以及应该具备的AI能力、方法和工具。 （2）系统掌握AI在数据分析报告中的创新应用，包括思维导图生成、报告材料整理、核心内容撰写以及报告试讲和优化等。 （3）掌握AI在市场分析和行业分析中的应用，包括数据采集、宏观分析、行业与市场概况分析、市场细分与目标市场定位、市场发展趋势与市场风险分析。 （4）掌握AI在竞争分析中的应用，包括收集竞争分析报告与数据、竞品调研、竞争识别与分析、竞争对手分析模型以及竞争对手事件跟踪分析等。 （5）掌握AI在客户运营分析中的应用，包括客户标签体系设计、客户服务与管理分析、客户全生命周期分析、社交管理分享、客户舆论与口碑分析、客户调研分析以及专题性客户与社群分析等。 （6）掌握AIGC在广告分析中的应用，包括广告创意生成、广告创意分析、广告目标受众选择、广告投放时机分析、广告落地页A/B测试与假设检验分析、广告效果分析以及广告价值因素解读与投放预测等。 （7）掌握AI在商品运营分析中的应用，包括商品选品分析、爆款商品运营分析、商品库存分析、商品定价分析、商品流量运营分析、商品销售分析以及商品序列销售分析等。 （8）掌握AI在促销活动运营分析中的应用，包括优惠券分析、促销活动营销组合与引流分析、促销活动页面热图分析、促销活动主会场流量来源与导流分析、促销活动内容个性化推荐、促销活动复盘与总结以及竞品促销活动信息分析等。

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这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。

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本书对服饰行业的宏观而重要的业务体系、多维而立体的数据化运营指标，以及被行业所证明的数据化运营实例进行了全面、详细、深刻且独特的解析。书中涵盖了“业务”“数据”“运营”三大模块，并且三大模块并不是各自为营的，而是采取了“业务中有数据，数据中有运营”的表达思路——这才是“数据化运营”的真正实践。

内容介绍 本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事电商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感，本书采用了纪实和叙事的写作手法，书中虚拟了3个核心人物： ?Alex：临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理（资深数据分析师）。 ?叶子：有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 ?大白：从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线： ?暗线：叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历，这对数据分析师的职业规划和成长有重要借鉴意义。 ?明线：Alex将自己在电商数据分析与数据化运营方面的经验用16堂课的形式保无保留地传授给了叶子和大白，内容涵盖电商业务、数据分析、数据化运营的所有核心知识点。 能让读者仿佛置身于一个虚拟而真实的电商公司，经历着书中主人公所经历的一切，进而可以轻松地将文字与故事场景中精深的业务模型与实战案例转化为自己的知识！ 本书采用了理论与业务模型相结合、理论与实践案例相结合的讲解方法，系统、充分地讲解了电商行业的运营框架、数据运营指标、数据分析方法、经典实用案例，以及业务模型等。

本书对服饰行业的宏观而重要的业务体系、多维而立体的数据化运营指标，以及被行业所证明的数据化运营实例进行了全面、详细、深刻且独特的解析。书中涵盖了“业务”“数据”“运营”三大模块，并且三大模块并不是各自为营的，而是采取了“业务中有数据，数据中有运营”的表达思路——这才是“数据化运营”的真正实践。

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这是一本能帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力的著作。全书内容以案例方式组织，围绕数据建设、数据营销、数据驱动3大主题，用14个综合案例进行完整再现和深度复盘，为近10个行业的数据产品提供了可直接参考的解决方案，这些方案同时也适用于其他行业。每个案例从项目背景、方案设计、实现过程、总结与思考等维度展开阐述，层次清晰，可参考性强。全书共14章，分为三部分：数据建设、数据营销和数据驱动。第1部分 数据建设（第1~2章）数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。良好的数据建设能够降低数据应用的开发成本，提升数据使用者的效率。本部分包含两章，分别介绍了自动化数据分析平台的搭建和数据埋点的工作流程等。第二部分 数据营销（第3~9章）营销是每个公司的业务核心，良好的数据营销平台为营销提供非常大的助力。本部分主要介绍如何利用数据中台、大数据平台助力营销，如何利用社会化聆听辅助商业决策，重点分析金融、零售、快消、汽车、游戏等多个行业的项目，具有较高的参考价值。此外，还介绍了商品分析方法和初创公司数据运营实践。第三部分 数据驱动（第10~14章）数据产品经理可以进驻公司的每个部门，驱动该部门的业务发展，成为公司运转的核心和动力。本部分介绍的案例包括语音数据处理与商业应用、网约车安全性的数据化解决方案、智慧安防中的智能视频产品、AI技术在视频平台上的应用、数据产品经理在推荐中的价值，这些案例都属于数据产品的一个分支——策略产品的范畴，有的案例主要以AI技术实现。

这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。 畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了*新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。 全书一共9章，分为两个部分： 第壹部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘 首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。 第二部分（第5~9章） Python数据化运营 这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。 ------ 添加作者微信（TonySong2013）可在线获取实时解答，同时加入本书沟通群（作者拉入群），交流更多数据工作的感悟和心得并认识更多同行从业者；本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。