企业每天都会生成大量种类繁多的数据，为了做出更明智的决策、发现问题并实现盈利，往往需要通过一些方法和工具将数据转化为可行的方案。随着大数据时代的到来，数据化运营已经成为商业智能中必不可缺的一个重要环节。在数据化运营过程中，需要数据分析师进行数据采集、数据清洗、数据建模、数据可视化和数据商业决策 5 项工作。 本书结合企业商业数据，分数据化运营基础、企业中的数据化运营、数据化运营的业务流程、辅助决策式数据化运营、数据驱动式数据化运营、客户数据化运营、产品数据化运营 7 章讲述如何进行商业智能数据化运营。

第 1 部分 开启数据化运营之旅 第 1 章 数据化运营基础 ................................................................................. 3 1.1 商业智能时代 ...................................................................................... 3 1.1.1 商业智能的历史发展 .............................................................. 5 1.1.2 商业智能的研究领域 .............................................................. 7 1.2 数据化运营的概念与意义 .................................................................. 8 1.3 数据化运营的四个层次 .................................................................... 12 1.4 数据化运营应掌握的技能与工具 .................................................... 13 1.4.1 数据化运营的五种能力 ........................................................ 13 1.4.2 数据化运营的常见工具 ........................................................ 15 第 2 章 企业中的数据化运营 ........................................................................ 23 2.1 企业数据化运营必要性 .................................................................... 23 2.1.1 市场营销策略 ........................................................................ 24 2.1.2 数据化运营误区 .................................................................... 29 2.2 企业数据化运营场景 ........................................................................ 30 2.2.1 数据化运营在传统行业中的应用 ........................................ 31 2.2.2 数据化运营的主要应用场景 ................................................ 33 2.2.3 数据化运营的应用案例 ........................................................ 34 2.3 企业数据化运营岗位职责 ................................................................ 43 2.3.1 数据化运营企业组织架构 .................................................... 44 2.3.2 数据化运营岗位类型 ............................................................ 46 第 2 部分 数据化运营思维 第 3 章 数据化运营的业务流程 .................................................................... 56 3.1 数据化运营流程图 ............................................................................ 56 3.2 业务问题的定义与拆解 .................................................................... 59 3.3 数据获取与网络爬虫 ........................................................................ 63 3.3.1 数据获取方法 ........................................................................ 64 3.3.2 网络爬虫实战 ........................................................................ 68 3.4 数据探索与预处理 ............................................................................ 72 3.4.1 数据探索 ................................................................................ 73 3.4.2 数据预处理 ............................................................................ 75 3.5 数据分析与挖掘 ................................................................................ 86 3.5.1 机器学习发展历程 ................................................................ 86 3.5.2 机器学习分类 ........................................................................ 88 3.5.3 机器学习应用场景 ................................................................ 92 3.5.4 Python 常用机器学习库 ........................................................ 93 3.6 数据可视化与数据决策 .................................................................... 95 3.6.1 统计图表的正确使用方法 .................................................... 95 3.6.2 Python 常用的图表呈现模块 .............................................. 101 第 4 章 辅助决策式数据化运营 .................................................................. 108 4.1 基于回归的数据化运营模型 .......................................................... 108 4.1.1 回归分类与基本步骤 .......................................................... 111 4.1.2 一元线性回归模型 .............................................................. 113 4.1.3 多元线性回归模型 .............................................................. 116 4.1.4 非线性回归模型 .................................................................. 119 4.1.5 含哑变量回归模型 .............................................................. 123 4.1.6 逻辑回归模型 ...................................................................... 125 4.1.7 Python 回归分析案例.......................................................... 128 4.2 基于分类的数据化运营模型 .......................................................... 132 4.2.1 常见的准确率检验方法 ...................................................... 133 4.2.2 决策树算法 .......................................................................... 135 4.2.3 朴素贝叶斯算法 .................................................................. 139 4.2.4 KNN 算法 ............................................................................ 141 4.2.5 支持向量机算法 .................................................................. 142 4.2.6 神经网络算法 ...................................................................... 144 4.2.7 Python 分类分析案例.......................................................... 147 4.3 基于聚类的数据化运营模型 .......................................................... 149 4.3.1 聚类算法的分类 .................................................................. 150 4.3.2 Python 聚类分析案例.......................................................... 156 第 5 章 数据驱动式数据化运营 .................................................................. 162 5.1 层次分析解思维应用 .............................................................. 162 5.1.1 层次分析法步骤 .................................................................. 163 5.1.2 层次分析法优缺点 .............................................................. 176 5.1.3 Excel 层次分析法分析案例 ................................................ 178 5.2 线性规划解思维应用 .............................................................. 182 5.2.1 线性规划法分析案例 .......................................................... 184 5.2.2 Excel 线性规划法求解 ........................................................ 190 5.3 节约里程解思维应用 .............................................................. 199 5.3.1 节约里程法分析案例 .......................................................... 200 5.3.2 Excel 节约里程法求解 ........................................................ 207 第 3 部分 数据化运营核心 第 6 章 客户数据化运营：挖掘用户需求，产品源于需求 ........................... 213 6.1 数据获客，快速锁定目标用户 ...................................................... 213 6.1.1 传统用户行为数据获取 ...................................................... 214 6.1.2 互联网用户行为数据获取 .................................................. 220 6.1.3 用户行为数据获取方式对比 .............................................. 222 6.2 用户画像，精准定位用户需求 ...................................................... 223 6.2.1 用户画像分析建模与应用场景 .......................................... 223 6.2.2 基于 RFM 的个体用户画像分析 ....................................... 228 6.2.3 基于聚类算法的群体用户画像分析 .................................. 237 6.3 用户运营，覆盖完整生命周期 ...................................................... 245 6.3.1 基于 AARRR 模型的用户运营方法 .................................. 246 6.3.2 用户生命周期与用户价值体系 .......................................... 251 6.3.3 用户运营方法与典型案例分析 .......................................... 253 第 7 章 产品数据化运营：人人都能做数据产品经理 .................................. 258 7.1 产品定位与产品设计 ........