数据化运营:系统方法与实践案例

数据化运营:系统方法与实践案例

DATA-DRIVEN OPERATION:Systematic Method and Practical Cases

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作品简介

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。

作者:赵宏田、江丽萍、李宁

作品目录

  1. 前言
  2. 基础篇
  3. 第1章 概述:数据运营基础
  4. 1.1 大数据时代
  5. 1.2 企业数据应用方式
  6. 1.3 数据运营的岗位职责
  7. 1.4 数据运营应掌握的技能
  8. 1.5 本章小结
  9. 第2章 业务:数据驱动运营
  10. 2.1 如何用数据驱动运营
  11. 2.2 流量运营分析
  12. 2.3 用户运营分析
  13. 2.4 本章小结
  14. 第3章 报表:数据管理模板
  15. 3.1 个性化数据管理报告——Excel
  16. 3.2 搭建数据分析报告模板—PPT
  17. 3.3 本章小结
  18. 应用篇
  19. 第4章 理论:数据分析方法
  20. 4.1 数据分析理论模型
  21. 4.2 数据分析方法与运用场景
  22. 4.3 可视化:常用图表的特点及适用场合
  23. 4.4 AB Test的原理与实现
  24. 4.5 埋点策略与实现
  25. 4.6 本章小结
  26. 第5章 案例:竞品数据对标分析
  27. 5.1 网络爬虫基础知识
  28. 5.2 网站结构分析
  29. 5.3 Scrapy爬虫架构
  30. 5.4 数据爬取与解析
  31. 5.5 项目优化与改进
  32. 5.6 反爬手段及应对机制
  33. 5.7 本章小结
  34. 第6章 案例:某互联网医疗产品用户特征分析
  35. 6.1 应用背景与分析维度
  36. 6.2 基于用户细分的行为分析
  37. 6.3 用户来源渠道分析
  38. 6.4 基于前端展示的用户行为分析
  39. 6.5 产品改进与运营建议
  40. 6.6 本章小结
  41. 第7章 案例:RFM用户价值模型应用
  42. 7.1 应用背景与目标
  43. 7.2 基于规则的划分
  44. 7.3 基于聚类方法的划分
  45. 7.4 本章小结
  46. 第8章 案例:用户流失分析与预测
  47. 8.1 应用背景与目标
  48. 8.2 问题分析与模型构建
  49. 8.3 数据处理与结果
  50. 8.4 问题定位与解决方案
  51. 8.5 本章小结
  52. 第9章 案例:站内文章自动分类打标签
  53. 9.1 应用背景与目标
  54. 9.2 问题分析与模型构建
  55. 9.3 案例中主要应用的技术
  56. 9.4 数据处理与模型检验
  57. 9.5 本章小结
  58. 提高篇
  59. 第10章 应用:用户画像建模
  60. 10.1 用户画像简介
  61. 10.2 用户画像管理
  62. 10.3 业务背景
  63. 10.4 用户画像建模
  64. 10.5 用户画像数据开发
  65. 10.6 用户画像应用方式
  66. 10.7 本章小结
载入中

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