導(dǎo)讀：本文是《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》（第2版）的讀書筆記，作者除介紹這本書適合有哪些需求的人閱讀之外，還整理了這本書最精華部分的知識(shí)點(diǎn)，值得收藏。

本文為「大數(shù)據(jù)」內(nèi)容合伙人之「鑒書小分隊(duì)」成員老楊同志在閱讀《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》（第2版）后原創(chuàng)的讀書筆記。在大數(shù)據(jù)公眾號(hào)后臺(tái)對話框回復(fù)合伙人，加入「鑒書小分隊(duì)」，免費(fèi)讀書、與45萬「大數(shù)據(jù)」同行分享你的洞見。

本文結(jié)構(gòu)：

01 總覽

02 數(shù)據(jù)分析

1. 核?內(nèi)容

2. 閱讀建議

03 數(shù)據(jù)化運(yùn)營

1. 會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營

1.1 關(guān)鍵指標(biāo)

1.2 應(yīng)用場景

1.3 分析模型

2. 商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營

2.1 關(guān)鍵指標(biāo)

2.2 應(yīng)用場景

2.3 分析模型

3. 流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營

3.1 關(guān)鍵指標(biāo)

3.2 應(yīng)用場景

3.3 分析模型

4. 內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營

4.1 關(guān)鍵指標(biāo)

4.2 應(yīng)用場景

4.3 分析模型

01 總覽

?先，《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》不是?本講解Python語?的書。Python只是用于數(shù)據(jù)分析進(jìn)而支撐數(shù)據(jù)化運(yùn)營的開發(fā)?具。因此，如果希望學(xué)習(xí)Python語?，這本書不太適合。

其次，這不是?本講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的書。雖然整本書?數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營?量的使用到了這些算法，但更多側(cè)重應(yīng)用層?舉例，?不是算法模型的數(shù)學(xué)證明。因此，如果希望深?研究機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程，每個(gè)步驟都進(jìn)?了較為細(xì)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(shù)據(jù)分析，拋開各種繁瑣理論和算法，加快學(xué)習(xí)效率，這本書?較適合。

最后，我認(rèn)為這本書最精華的部分，是?常完整的總結(jié)了數(shù)據(jù)化運(yùn)營中各個(gè)主題下的業(yè)務(wù)模型，基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)、關(guān)鍵指標(biāo)、應(yīng)用場景、業(yè)務(wù)模型等等，?常完整。即使拋開Python語?，單純把這部分內(nèi)容拉出來， 都?常適合運(yùn)營?員學(xué)習(xí)。因此，如果希望學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的思維，這本書?常適合。

02 數(shù)據(jù)分析

1. 核?內(nèi)容

本書前半部分（1~4章），主要講數(shù)據(jù)分析。其中：

• 第 1 章作為入門章節(jié)，主要介紹了Python語?和數(shù)據(jù)化運(yùn)營的基本知識(shí)。較?篇幅講解數(shù)據(jù)分析常用的三?庫，最后給了?個(gè)簡單的案例。

• 第 2 章主要講解數(shù)據(jù)采集，即通過各種數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)并進(jìn)?最原始的解析，包含了?些特征提取的內(nèi)容。

• 第 3 章主要講數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析中?常關(guān)鍵的?個(gè)步驟，對算法模型擬合的效果影響很?。當(dāng)然，其內(nèi)容也?常豐富，書中分 10 個(gè)小節(jié)分別講解了數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)志轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)降維、樣本不均衡、數(shù)據(jù)源沖突、抽樣、共線性、相關(guān)性分析、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)離散化、?結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理等內(nèi)容。

• 第 4 章主要講算法模型，核?內(nèi)容包括 聚類、回歸、分類、時(shí)間序列分析等模型。

2. 閱讀建議

第1章簡單看看，有?個(gè)?體的概念。三?庫不用去記憶，用到時(shí)再去翻看附錄。?

第2章快速瀏覽?遍就可以了，內(nèi)容太細(xì)節(jié)，沒必要看的太仔細(xì)。

第3章和第4章對于理解數(shù)據(jù)分析的步驟和思路?較重要，需要反復(fù)閱讀。

第3章中的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，是?乎所有建模前的必備步驟。

第4章集中在聚類、回歸、分類、時(shí)間序列分析模型的學(xué)習(xí)，基本可以解決常?的絕?部分問題。

另外，書中的內(nèi)容相對?較簡略，還需要再尋找資料深?學(xué)習(xí)（如周志華的??書）。

基于個(gè)?理解，梳理的數(shù)據(jù)分析步驟及內(nèi)容如下：

03 數(shù)據(jù)化運(yùn)營

本書后半部分（5~8章），主要講數(shù)據(jù)化運(yùn)營業(yè)務(wù)層?的內(nèi)容，重點(diǎn)在 關(guān)鍵指標(biāo)、應(yīng)用場景、分析模型。

從實(shí)際?作的?度來說，數(shù)據(jù)分析的算法模型相對是較固定的，反?是這些業(yè)務(wù)層?的內(nèi)容，可能更具有實(shí)際意義，也更需要經(jīng)驗(yàn)。尤其是 “會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營”和“商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營”兩個(gè)章節(jié)，?乎適用所有的商業(yè)場景。

所以個(gè)?認(rèn)為這部分內(nèi)容是本書的精華所在，值得反復(fù)細(xì)讀并深?理解。因此下?把關(guān)鍵指標(biāo)、應(yīng)用場景、分析模型完整的記錄了下來。

1. 會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營

1.1 關(guān)鍵指標(biāo)

• 會(huì)員整體指標(biāo)：注冊會(huì)員數(shù)、激活會(huì)員數(shù)、購買會(huì)員數(shù)。

• 會(huì)員營銷指標(biāo)：可營銷會(huì)員數(shù)、營銷費(fèi)用、用券會(huì)員/?額/訂單?例、營銷收?、營銷費(fèi)率、每注 冊/訂單/會(huì)員收?、每注冊/訂單/會(huì)員成本。

• 會(huì)員活躍度指標(biāo)：整體會(huì)員活躍度、?/周/?活躍?戶數(shù)。

• 會(huì)員價(jià)值度指標(biāo)：會(huì)員價(jià)值分群、復(fù)購率、消費(fèi)頻次、最近?次購買時(shí)間、最近?次購買?額。

• 會(huì)員終?價(jià)值指標(biāo)：會(huì)員?命周期價(jià)值/訂單量/平均訂單價(jià)值、會(huì)員?命周期轉(zhuǎn)化率、會(huì)員?命周 期剩余價(jià)值。

• 會(huì)員異動(dòng)指標(biāo)：會(huì)員流失率、會(huì)員異動(dòng)?。

1.2 應(yīng)用場景

• 會(huì)員營銷

• 會(huì)員關(guān)懷

1.3 分析模型

• 會(huì)員細(xì)分模型：重點(diǎn)推薦ABC分類法，更利于分清主次、抓住關(guān)鍵。

• 會(huì)員活躍度模型：借鑒RFM模型，構(gòu)建了RFE模型，以評估會(huì)員活躍度。

• 會(huì)員價(jià)值度模型：常用的RFM模型。

• 會(huì)員流失預(yù)測模型：基于業(yè)務(wù)?為對用戶流失的概率估計(jì)和分類。

• 會(huì)員特征分析模型

• 營銷響應(yīng)預(yù)測模型

2. 商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營

2.1 關(guān)鍵指標(biāo)

• 銷售指標(biāo)：訂單量/商品銷售量、訂單?額/商品銷售額、每訂單?額/客單價(jià)/件單價(jià)、訂單轉(zhuǎn)化率、?付轉(zhuǎn)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(dòng)指標(biāo)：每訂單成本/每有效訂單成本、每優(yōu)惠券收益/每積分兌換收益、活動(dòng)直接收?/活動(dòng) 間接收?、活動(dòng)收?貢獻(xiàn)、活動(dòng)拉升?例。

• 供應(yīng)鏈指標(biāo)：庫存可用天數(shù)、庫存量、庫齡、滯銷?額、缺貨率、殘次數(shù)量/殘次?額/殘次占?、 庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)。

2.2 應(yīng)用場景

• 銷售預(yù)測

• 庫存分析

• 市場分析

• 促銷分析

2.3 分析模型

• 商品價(jià)格敏感度模型：輔助銷售定價(jià)、促銷活動(dòng)折扣?例等。

• 新產(chǎn)品市場定位模型：基于相似度算法，實(shí)現(xiàn)競品分析。

• 銷售預(yù)測模型：通過 時(shí)序分析、回歸、分類（客戶是否購買?為的分類） ?法預(yù)測銷售情況。

• 商品關(guān)聯(lián)銷售模型：基于關(guān)聯(lián)算法，分析關(guān)聯(lián)商品。

• 異常訂單檢測

• 商品規(guī)劃的最優(yōu)組合：基于線性規(guī)劃等算法尋找最優(yōu)解。

3. 流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營

3.1 關(guān)鍵指標(biāo)

• 站外營銷推?指標(biāo)：曝光量、點(diǎn)擊量、點(diǎn)擊率、CPM、CPD、CPC、CPA、每UV成本、每訪問成本、ROI、每點(diǎn)擊/UV/訪問/?標(biāo)轉(zhuǎn)化收益。

• ?站流量數(shù)量指標(biāo)：到達(dá)率、UV、Visit、PV、新訪問占?、實(shí)例數(shù)。

• ?站流量質(zhì)量指標(biāo)：訪問深度、停留時(shí)間、跳出/跳出率、退出/退出率、產(chǎn)品?轉(zhuǎn)化率、加?購物?轉(zhuǎn)化率、結(jié)算轉(zhuǎn)化率、下載轉(zhuǎn)化率、注冊轉(zhuǎn)化率、購物?內(nèi)轉(zhuǎn)化率。

3.2 應(yīng)用場景

• 流量采購：流量預(yù)測、效果評估、效果分析、作弊檢測。

• 流量分發(fā)：內(nèi)部?告、活動(dòng)引導(dǎo)、?然引導(dǎo)、個(gè)性化推薦。

3.3 分析模型

• 流量波動(dòng)檢測

• 渠道特征聚類

• ?告整合傳播模型：?告來源路徑、?標(biāo)轉(zhuǎn)化歸因、?告渠道的關(guān)聯(lián)訪問。

• 流量預(yù)測模型：基于現(xiàn)有流量及?告費(fèi)用等因素預(yù)測?定條件下可以產(chǎn)?多少流量。

4. 內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營

4.1 關(guān)鍵指標(biāo)

• 內(nèi)容質(zhì)量指標(biāo)：原創(chuàng)度。

• SEO類指標(biāo)：收錄數(shù)量/?例、關(guān)鍵字排名、點(diǎn)擊量和點(diǎn)擊率。

• 內(nèi)容互動(dòng)指標(biāo)：收藏量、點(diǎn)贊量、評論量、傳播量/傳播率、?次傳播率。

• ?標(biāo)轉(zhuǎn)化指標(biāo)

4.2 應(yīng)用場景

• 內(nèi)容采集

• 內(nèi)容創(chuàng)作

• 內(nèi)容分發(fā)

• 內(nèi)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(nèi)容的情感傾向（正向、中性、負(fù)向）。

• 搜索優(yōu)化模型

• ?章關(guān)鍵字模型：通過 詞頻統(tǒng)計(jì)、TF-IDF 模型識(shí)別?章的關(guān)鍵字。

• 主題模型：提煉出?字中隱含主題。

• 垃圾信息監(jiān)測模型：基于分類算法實(shí)現(xiàn)垃圾信息識(shí)別。

關(guān)于作者：老楊同志，資深程序員，重度算法控。

延伸閱讀《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》

（第2版）

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推薦語：這是一本將數(shù)據(jù)分析技術(shù)與數(shù)據(jù)使用場景深度結(jié)合的著作，從實(shí)戰(zhàn)角度講解了如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營。本書與同類書大的不同在于，并不只有純粹的關(guān)于數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具的講解，而且還與數(shù)據(jù)使用場景深度結(jié)合，在業(yè)務(wù)上真正可指導(dǎo)落地。此外，本書作者提供微信、郵箱等，可通過實(shí)時(shí)和離線兩種方式及時(shí)為讀者在線傳道、受業(yè)、解惑。

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總結(jié)

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