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，最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，最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。
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
为什么要写这本书
作为互联网大数据行业的从业者，笔者将自己在这个行业中所掌握的知识、在日常工作中遇到的问题以及积累的项目经验整理成书，在这里和大家分享。希望通过本书能给读者一些新的理解和应用的思路，如果书中的内容能让你有些许收获，能够解决你工作中的一两个问题，那将是笔者的荣幸。
本书特色
本书从实践出发，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。书中对搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、AB Test、埋点策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细介绍。
根据读者的阅读习惯，本书由浅入深地分为基础篇、应用篇和提高篇三部分。
基础篇讲解数据运营常见场景、运营方式与数据运营人员的工作职责。
应用篇讲解数据分析方法与应用方式，并通过5个实际数据分析挖掘案例帮助读者深入理解数据运营方式。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，最后完成数据的处理和业务上的应用。
提高篇讲解当下热门的“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，讲解如何用HQL语言建立一个图书电商场景的用户标签体系，以帮助读者更深入地理解用户画像是如何建模打标签的。
本书没有过多复杂的理论公式，所讲案例操作步骤详细，可作为数据分析运营人员在解决实际问题中参考的“action book”。
本书适用对象
对数据分析及数据挖掘感兴趣的大专院校师生及其他初学者
对互联网行业数据分析、用户画像建模感兴趣的数据运营人员
互联网行业的产品运营人员及产品经理
各行各业的数据分析师
如何阅读本书
本书以互联网企业中常见的数据运营场景为切入点，以工作中实际面临的问题为案例，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。全书共分10章，各章的主要内容如下：
第1章介绍企业中数据的应用方式、企业数据职能架构与组成、数据运营人员的工作职责和应掌握的技能。
第2章介绍数据运营规划，常见的运营场景以及如何结合数据展开用户运营和流量运营工作。
第3章讲述如何结合业务搭建数据监控指标体系，从搭建模板到自动化数据报表，做好日报、周报、月报、专题分析报告等日常数据运营工作。
第4章是本书的重点章节，讲述了数据分析中常用的方法及其应用场景，包括常见营销理论、数据分析思路、AB Test分析以及埋点策略与分析。对数据分析感兴趣的人员可着重看此章节。
第5~9章是数据分析挖掘中的几个具体案例，从数据运营的实际应用场景出发，以案例的形式讲述了如何在某些常见的业务需求背景下，分析项目需求，厘清思路，展开数据分析并输出报告和结论。案例中的关键步骤都附上了详细的代码说明。
第10章是本书的重点章节，先介绍了什么是用户画像、应用场景、开发流程，然后以案例的形式讲解了用户画像建模过程中的需求分析、建立模型、打标签、计算标签权重、画像数据管理、用户画像应用等环节，并为案例附上了详细的代码说明。想要了解如何在用户画像建模过程中建模打标签的人员可着重看此章节。
勘误和支持
由于笔者水平有限，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。为此，读者可通过邮箱（892798505@qq.com）或微信（administer-
00001）反馈有关问题，笔者将尽全力为读者提供解答。书中的源代码可以从Github网站（https://github.com/HunterChao/book）下载。
致谢
在本书的编写过程中，得到了许多朋友的帮助，感谢天善智能创始人梁勇的支持与帮助，感谢为本书撰写推荐的朋友们，感谢你们的支持及专业的建议。
感谢机械工业出版社华章分社的杨福川副总编，本书从2017年4月开始筹划，从确定基本框架到后期的写作，杨总编不断地给笔者以指导，感谢杨总编的帮助与支持，与他的合作总是十分愉快！感谢机械工业出版社编辑李艺老师，李艺老师用严谨的态度孜孜不倦地帮助我们修改稿件。
谨以此书献给众多互联网运营人员和数据分析师们！
计算机/数据分析
当一家企业 IT 基础信息化建设完成之后，下一个动作通常就是数据化的建设，而数据化的建设离不开对企业实际业务的解读和分析。在这个过程中，我们不仅需要对业务数据有很强的理解和洞察能力，还需要掌握一定的分析技巧、数据建模方法和业务分析思路。这本书深入浅出，以不同的应用场景还原了企业从数据架构开始，到数据运营人员开展数据化运营工作的整个过程。其中，穿插讲解和重点突出了与之相关联的方法论、技术技巧、分析案例，很适合广大数据运营分析人员参考和学习，也适合广大的业务人员从数据的角度来审视自己的业务工作，强化数据意识和深入理解数据驱动的内涵。
梁勇 天善智能创始人
数据已成为核心生产要素，本书以一种新的角度介绍了“数据到底能够产生哪些价值”。全书由浅入深，从业务需求端切入，结合理论分析模型，再运用实际案例详细描述了数据分析的过程，非常值得一读。
谢盼盼 长城战略咨询合伙人、总监
数据化运营是当前时代数据价值落地的主要场景之一，本书涉猎的内容除了数据化运营本身外，还有Python工作模式、网络爬虫、报表自动化、基于SQL的数据加工处理、标签与画像等亮点。因此，无论是知识结构上，还是内容价值性上，本书都是不可多得的实战型书籍之一。
宋天龙 《Python数据分析与数据化运营》作者
本书是用户画像领域少有的实用的书籍，在产品规划和项目开发方面也给了我们很好的参考和借鉴。
焦振山 Lenovo commercial app高级产品经理
赵宏田 江丽萍 李宁 著：作者简介
赵宏田
毕业于中国地质大学（武汉）和武汉大学，获工学和经济学双学士学位，现在某跨境电商从事大数据开发相关工作。拥有丰富的数据分析和数据化运营经验，负责过经营分析、SEO/SEM流量数据仓库建设、竞品爬虫、企业BI搭建，以及多家公司用户画像项目的从0到1搭建。业余时间喜欢对工作中关键点进行总结和积累，开源项目的贡献者，知乎专栏作者，撰写了大量专业文章，广受好评。
博客地址：https://zhuanlan.zhihu.com/pythoncrawl
开源贡献地址：https://github.com/HunterChao
江丽萍
统计学硕士，某知名互联网医疗公司资深数据分析师。从事经营分析及数据运营多年，曾在不同行业以研究员、项目经理、咨询顾问、数据分析专家的身份参与大量的数据运营项目，拥有丰富的互联网数据运营项目经验。曾在某公司成功带领小组打通公司层面数据，对关键业务条线从业务流、数据流进行流程化梳理；推动公司数据产品实现由0到1的突破。希望能将数据分析与业务运营结合的更加紧密，以数据驱动运营，以数据推动业务。
李宁
中国商业联合会数据分析专业委员会特聘专家，现就职于某知名外卖订餐平台，担任数据专家。先后在艾瑞、携程从事数据相关工作。乐于分享，维护着微信公众号“数据自由之路”（dataFreeLife），分享自己在数据和运营方面的经验和心得，同时是知乎、36大数据和51CTO等知名媒体的专栏作家。曾多次被行业内的各种数据峰会邀请担任分享嘉宾，并以评审专家身份参与由中数委牵头的《中国大数据人才培养标准（第一版）》的编审工作。
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
