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146千字 字数
2022-05-01 发行日期
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主编推荐语

商业智能：实现盈利的数据化运营及方法。

内容简介

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。

目录

  • 封面
  • 前折页
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1部分 开启数据化运营之旅
  • 第1章 数据化运营基础
  • 1.1 商业智能时代
  • 1.1.1 商业智能的历史发展
  • 1.1.2 商业智能的研究领域
  • 1.2 数据化运营的概念与意义
  • 1.3 数据化运营的四个层次
  • 1.4 数据化运营应掌握的技能与工具
  • 1.4.1 数据化运营的五种能力
  • 1.4.2 数据化运营的常见工具
  • 第2章 企业中的数据化运营
  • 2.1 企业数据化运营必要性
  • 2.1.1 市场营销策略
  • 2.1.2 数据化运营误区
  • 2.2 企业数据化运营场景
  • 2.2.1 数据化运营在传统行业中的应用
  • 2.2.2 数据化运营的主要应用场景
  • 2.2.3 数据化运营的应用案例
  • 2.3 企业数据化运营岗位职责
  • 2.3.1 数据化运营企业组织架构
  • 2.3.2 数据化运营岗位类型
  • 第2部分 数据化运营思维
  • 第3章 数据化运营的业务流程
  • 3.1 数据化运营流程图
  • 3.2 业务问题的定义与拆解
  • 3.3 数据获取与网络爬虫
  • 3.3.1 数据获取方法
  • 3.3.2 网络爬虫实战
  • 3.4 数据探索与预处理
  • 3.4.1 数据探索
  • 3.4.2 数据预处理
  • 3.5 数据分析与挖掘
  • 3.5.1 机器学习发展历程
  • 3.5.2 机器学习分类
  • 3.5.3 机器学习应用场景
  • 3.5.4 Python常用机器学习库
  • 3.6 数据可视化与数据决策
  • 3.6.1 统计图表的正确使用方法
  • 3.6.2 Python常用的图表呈现模块
  • 第4章 辅助决策式数据化运营
  • 4.1 基于回归的数据化运营模型
  • 4.1.1 回归分类与基本步骤
  • 4.1.2 一元线性回归模型
  • 4.1.3 多元线性回归模型
  • 4.1.4 非线性回归模型
  • 4.1.5 含哑变量回归模型
  • 4.1.6 逻辑回归模型
  • 4.1.7 Python回归分析案例
  • 4.2 基于分类的数据化运营模型
  • 4.2.1 常见的准确率检验方法
  • 4.2.2 决策树算法
  • 4.2.3 朴素贝叶斯算法
  • 4.2.4 KNN算法
  • 4.2.5 支持向量机算法
  • 4.2.6 神经网络算法
  • 4.2.7 Python分类分析案例
  • 4.3 基于聚类的数据化运营模型
  • 4.3.1 聚类算法的分类
  • 4.3.2 Python聚类分析案例
  • 第5章 数据驱动式数据化运营
  • 5.1 层次分析最优解思维应用
  • 5.1.1 层次分析法步骤
  • 5.1.2 层次分析法优缺点
  • 5.1.3 Excel层次分析法分析案例
  • 5.2 线性规划最优解思维应用
  • 5.2.1 线性规划法分析案例
  • 5.2.2 Excel线性规划法求解
  • 5.3 节约里程最优解思维应用
  • 5.3.1 节约里程法分析案例
  • 5.3.2 Excel节约里程法求解
  • 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
  • 6.1 数据获客，快速锁定目标用户
  • 6.1.1 传统用户行为数据获取
  • 6.1.2 互联网用户行为数据获取
  • 6.1.3 用户行为数据获取方式对比
  • 6.2 用户画像，精准定位用户需求
  • 6.2.1 用户画像分析建模与应用场景
  • 6.2.2 基于RFM的个体用户画像分析
  • 6.2.3 基于聚类算法的群体用户画像分析
  • 6.3 用户运营，覆盖完整生命周期
  • 6.3.1 基于AARRR模型的用户运营方法
  • 6.3.2 用户生命周期与用户价值体系
  • 6.3.3 用户运营方法与典型案例分析
  • 第7章 产品数据化运营：人人都能做数据产品经理
  • 7.1 产品定位与产品设计
  • 7.1.1 市场分析与企业战略分析
  • 7.1.2 基于KANO模型的产品功能设计
  • 7.1.3 基于PSM模型的产品价格设计
  • 7.2 产品运营与产品优化
  • 7.2.1 基于巴斯模型的产品销售量预测
  • 7.2.2 基于漏斗模型的产品运营分析
  • 7.2.3 基于A/B测试的产品优化评估
  • 参考文献
  • 后折页
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。