网志栈编辑推荐
（1）国内资深一线数据分析专家撰写，黄成明、宋星、田雪峰、宫鑫、王晓东等10余位互联网大咖和多个数据科学相关组织联合推荐
（2）50个数据工作流知识点，14个数据分析和挖掘主题，8个综合性运营案例，涵盖会员、商品、流量、内容4大数据化运营主题，360°把脉运营问题并贴合数据场景落地
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内容简介
本书内容从逻辑上共分为两大部分，第壹部分是有关数据分析类的主题，第二部分是有关数据化运营的主题。第壹部分的内容包括1/2/3/4章和附录，主要介绍了Python和数据化运营的基本知识、数据来源获取、数据预处理以及数据分析和挖掘的关键经验。第二部分的内容包括5/6/7/8/9章的内容，分别介绍了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四个大主题，以及提升数据化运营价值度的方法。在每个数据化运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个应用案例。
作者简介
暂无
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前言
第1章 Python和数据化运营1
1.1 用Python做数据化运营1
1.1.1 Python是什么1
1.1.2 数据化运营是什么2
1.1.3 Python用于数据化运营5
1.2 数据化运营所需的Python相关工具和组件6
1.2.1 Python程序6
1.2.2 Python IDE7
1.2.3 Python第三方库8
1.2.4 数据库和客户端16
1.2.5 SSH远程客户端18
媒体评论
本书围绕数据化运营，从数据获取、处理、分析、技巧和案例进行有节奏、步步深入的讲解，辅以Python工具手把手的教你如何进行操作、实现，是实操性非常强的一本图书。
—郑来轶 中国统计网创始人
近几年来，Python以其简洁、易读、可扩展的功能特性，逐渐成为*受欢迎的程序开发语言之一。同时，Python和自身丰富的扩展库可以帮助程序开发者完成各种高级任务。特别是在大数据时代，在对外部数据获取、分析和挖掘、数据化运营的要求越来越普遍的情况下，Python可谓是一把利器，可以很好地协助开发者实现以上需求。本书独辟蹊径，弱化以往的纯工具和代码讲解，提供大量的实际业务场景。这本书不仅告诉读者怎么用Python，更强调什么时候用、在哪里用。理论和实践相结合，学以致用，很值得大家学习。
—梁勇 天善智能联合创始人
2016年后，大数据进入数据应用时代，本书列举大量数据分析应用案例且可落地，很难得，值得借鉴与分享。
—赵良 中国统计网联合创始人
本书从运营数据来源、经验总结、走过的哪些坑，延伸到会员运营、商品运营、流量运营、数据化运营的终极诀窍，全面系统地讲解了数据化运营的方法论，是不可多得的运营参考资料！
—王兴宝 数盟社区创始人
Python作为数据科学家的*程序语言，在数据分析市场有很大的市场份额。该书从数据运营出发，横向打通数据价值周期，包括数据整理、清洗、建模、分析、反馈等，纵向涵盖商品、会员、流量、内容等方面，在模型和实际应用场景的映射层面打开一扇独特的思维窗口，在众多Python读物中脱颖而出，具有非常强的实战指导意义。
—高峡 重庆大数据应用联盟创始人
天龙兄是一线实战派，在电商数据运营方面有很深的造诣，在大数据的应用和实践方面，有这本书作为指导，非常值得期待。其中的会员运营、商品运营、内容运营都是非常一线的作战方案，推荐给大家，感谢天龙兄有此大作。
—王子枫（庖丁的刀） 深圳市上中下网络供应链服务有限公司创始人
随着互联网技术发展的日新月异，信息海量增加，企业要在竞争激烈的商业社会中脱颖而出，需要存储、抓取、分析各种运营数据，Python作为数据分析和挖掘*知名的语言，有极大的优势。宋天龙作为国内拥有多年经验的商业数据分析专家，对Python进行了深入的讲解和剖析，不仅限于工具层面，更在于工具逻辑。希望这本书能够为大家在企业数据分析和运营中拨开数据的迷雾，事半功倍！
—胡力 Netconcepts华南分公司总经理
数据驱动的精细化运营作为企业决策的基石、其精髓在于对数据化运营的深刻理解以及科学应用。本书以数据化运营的基础语言和常用工具入手，对数据的获取、预处理、分析和挖掘给出了完整的处理方案，并且系统地从会员、商品、流量和内容四个维度对数据化运营的具体操作给予了实战方法和实例讲解。本书结尾更是点睛详述了数据报告生成、数据运营扩展和价值提升的奥秘和技巧，*终帮助数据运营者打通从数据获得到决策形成的完整通路。无论是系统学习还是作为工具书随时查阅，本书轻松严谨的笔触能够在潜移默化间帮助数据管理者提升对于数据的敏感性和逻辑处理能力，从而真正实现对数据化运营的从容劝驾。
—凌晨 飞鹤集团电商事业部 VP
数据分析是一门既需要懂数据分析原理，又需要结合实战操作的一门科学。如何更好结合实战学习数据分析，也一直是困扰网站分析入门者和从业者的问题。这本书较系统地对数据分析的方法论、常用工具和业务洞察做了阐述，是数据分析从业者值得参考的一本实战经验的书籍。
—李俊 艺龙网技术部数据平台总监
随着人口红利的逐渐消解，中国的互联网市场已经从粗犷做用户的1.0时代走向精细做运营的2.0时代。当各行各业都已经互联网化的时候，运营的精细化程度成为了产品间的护城河。很高兴可以看到，近些年网络上关于用户激励成长体系、关联销售、RFM用户分层的文章越来越多，但大多停留在理论层面，关于*核心的数值设计部分却鲜有提及。而宋天龙的这本书在大量数据化运营案例的基础上，结合Python语言对具体的数据分析过程进行了详细的讲解，让读者不光可以“知其然”，还可以“知其所以然”，读完有种酣畅淋漓，跃跃欲试的感觉。掩卷遐思，相见恨晚。
—柳晨龙 百度阅读数据运营经理/数据挖掘_PHP博主/资深分析师
前沿
Preface 前言为什么要写这本书随着商业竞争形式的日益严峻，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，使其在数据分析与数据化运营中的任何场景都能游刃有余；即使是在为数不多的短板上，Python仍然可以基于其“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。
纵观整个国内市场，有关Python的书籍不少，但普遍的思路都是基于工具层面的介绍，而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；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。本书结合了Python和数据化运营两个方面，在结合了数据分析工作流程和数据化运营主题的基础上，通过指标、模型、方法、案例配合工具的形式，详细介绍了如何使用Python来支持数据化运营，尤其是传统工具无法满足的应用场景。
我希望能尽自己的微薄之力，将过往所学、所感、所知提炼出来供更多人了解。如果读者能从本书中感悟一二，我将倍感欣慰；如果读者能将其用于工作实践，这将是本书以及数据工作之福！
读者对象本书定位于提供数据与运营结合的相关知识，虽然基础工具是Python，但本书并没有就Python基础规则和语法做详细介绍，因此要求读者具有一定的Python基础。相信我，只要你认真看Python教学视频（网络上很多），只需大概2个小时就能具备这种基础。
本书对读者的知识背景没有特定要求，书中的内容都尽量言简意赅、深入浅出。本书适合以下几类读者阅读：
企业运营人员。本书的核心命题就是运营，其中涉及会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四大主题，无论运营人员希望获得运营知识，还是希望获得数据分析和挖掘方法，都可以从书中获益。
数据分析师。毫无疑问，数据分析师是本书的核心受众群体之一，本书中介绍的数据抽取、预处理和分析挖掘经验一定能为数据分析师带来很多“不一样”的收获，每个运营主题下的小技巧、模型和案例更能激发数据分析师的灵感—原来数据工作还能这样做。
Python工程师。坦白讲，本书不是一本专门介绍Python语法、规则的书籍。但Python作为一种“万能”工具，在数据分析和挖掘领域具有举足轻重的地位，任何一个Python工程师如果工作领域中涉及数据（或大数据），那么本书的价值会成倍增长。本书中对Python数据处理、计算和挖掘库的应用介绍，以及对有关工具库的用法、注意点和小知识的介绍一定会使Python工程师的工作和认知更上一层楼。
数据挖掘工程师。数据分析与挖掘在实际运营中是不分家的，本书没有冠以“挖掘”之名但并不意味着没有挖掘（或机器学习）算法。本书第4章基本都是围绕常用算法展开的，其中各个算法类的“大坑”都是笔者多年经验的总结；在运营主题中提到的基于超参数优化的Gradient Boosting的预测，基于LogisticRegression、RandomForest、Bagging概率投票组合模型的异常检测，基于自动K值的KMeans聚类分析，基于潜在狄利克雷分配（LDA）的内容主题挖掘，基于多项式贝叶斯的增量学习的文本分类等都是与“挖掘算法”相关的应用。算法是数据工作的核心部分，其介绍必不可少。
如何阅读本书本书内容从逻辑上共分为两大部分，第一部分是有关数据分析类的主题，第二部分是有关数据化运营的主题。
第一部分的内容包括第1～4章和附录，主要介绍了Python和数据化运营的基本知识、数据来源获取、数据预处理，以及数据分析和挖掘的关键经验。其中：
第2章对传统的结构化和非结构化数据来源及获取方法进行了介绍，包括数据文件、数据库、API、流式数据、外部公开数据等，也提到了如何读取网页、文本、图片、视频、语音等类型的数据。
第3章总结了常用的11条结构化数据的预处理经验，并介绍了有关网页数据解析、日志解析、图像预处理和自然语言预处理的内容。
第4章总结了数据分析、挖掘和网站分析方法的8个主题类，各个类别中都以关键经验为基础展开详细介
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