本书以互联网企业中常见数据运营场景为切入点，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析+代码实践这种更“接地气”的方式讲述数据的应用。书中对于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。

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。 全书一共10章，分为三个部分： 基础篇（第1~3章） 首先介绍了数据运营的岗位职责和能力要求，然后重点讲解了流量运营、用户运营等常见运营常见的指标、模型和分析方法，*后介绍了各类数据管理报表（模板）； 应用篇（第4~9章） 开篇首先系统讲解了数据分析的方法论，然后通过5个综合性的案例讲解了进行数据分析、数据挖掘和数据化运营的完整流程和应用方式。在内容编排上先提出案例应用背景和目标，再阐述分析方法和建模流程，*后完成数据的处理和在业务上的应用。 提高篇（第10章） 讲解了当下热门的“用户画像建模”，从建模流程、标签开发到画像应用，并辅以案例的方式讲解如何用HQL语言建立图书电商场景下的用户标签体系，帮助读者更深入理解用户画像是如何建模打标签。

本书以互联网企业中常见数据运营场景为切入点，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析+代码实践这种更“接地气”的方式讲述数据的应用。书中对于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。

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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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近些年，互联网促进经济迅速发展，越来越多的企业把互联网当作产品营销的重要渠道。网络营销依托着计算机设备和网络资源，凭借其优势成为这个时代高效的宣传推广方式。

这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。 在内容组织形式上，本书有宏观和微观两条主线： 宏观上，内容围绕流量数据化运营的全流程展开，涵盖渠道策略与计划管理、媒体投放与执行管理、渠道投放效果评估与分析、流量运营监控与效果复盘等各个环节。目标是指导企业如何通过数据实现低成本、大批量、高质量的流量引入，这是流量运营的核心目标，也是本书要解决的核心问题。 微观上，内容根据流量数据化运营的业务操作过程来组织，以业务场景为切入点，依次按照业务问题、数据支持方案、实用工具实操的思路展开，通过案例介绍具体的实施过程，用数据解决具体业务问题。 这本书的重点不是数据分析的原理和方法，也不是数据分析工具的使用，更不是营销等具体业务工作如何开展，相关的知识全...(展开全部)

近些年，互联网促进经济迅速发展，越来越多的企业把互联网当作产品营销的重要渠道。网络营销依托着计算机设备和网络资源，凭借其优势成为这个时代高效的宣传推广方式。