前言 为什么要写这本书 随着商业竞争形势的日益严峻，企业需要不断寻找提高利润率、降低成本、提高产出价值的有效方法，而数据化运营恰好是满足企业这一需求的关键武器。数据化运营包含了运营和数据两种要素，前者需要较多的业务经验，而后者对数据分析提出了更高的要求。只有把二者结合起来，在技能、经验和技术的支持下，数据化运营才能在企业内部真正落地、生根、发芽。 对数据化运营而言，各企业普遍关注的结构化数据分析、挖掘的场景非常丰富，例如销售预测、会员生命周期维护、商品结构分析等，这些普遍的共同认知为本书提供了接地气的基础。但除了这些“传统内容”外，还有很多非结构化的数据主题，它们在数据化运营过程中的作用越来越重要，例如主题挖掘、图片分析、文本挖掘、图像识别、语音识别等，这些内容拓展了数据化运营发挥价值的场景基础。 Python作为数据工作领域的关键武器之一，具有开源、多场景应用、快速上手、完善的生态和服务体系等特征，这些特征使其在数据分析与数据化运营的任何场景中都能游刃有余；即使在其为数不多的短板功能上，Python仍然可以基于“胶水”的特征，引入对应的第三方工具、库、程序等来实现全场景、全应用的覆盖。在海量数据背景下，Python对超大数据规模的支持性能、数据分析处理能力、建模的专业程度及开发便捷性的综合能力方面要远远高于其他工具。因此，Python几乎是数据化运营工作的不二之选。 纵观整个国内技术书籍市场，有关Python的书籍不少，但普遍都是基于工具层面的介绍，且侧重于工具本身的方法、参数、调用、实例，与真正实践结合的较少；而有关数据化运营的书籍，目前市场上还为数不多，现有的数据化运营方面的书籍大多是基于Excel等工具的入门级别的分析类书籍。因此，本书结合Python和数据化运营两个方面，在数据分析工作流程和数据化运营主题结合的基础上，通过指标、模型、方法、案例配合工具的形式，详…