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商業智能數據化運營實戰/CDA數字化人才系列叢書

  • 作者：王鑫|責編:李利健
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121433009
  • 出版日期：2022/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：304
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    企業每天都會生成大量種類繁多的數據，為了做出更明智的決策、發現問題並實現盈利，往往需要通過一些方法和工具將數據轉化為可行的方案。隨著大數據時代的到來，數據化運營已經成為商業智能中必不可缺的一個重要環節。在數據化運營過程中，需要數據分析師進行數據採集、數據清洗、數據建模、數據可視化和數據商業決策5項工作。
    本書結合企業商業數據，分數據化運營基礎、企業中的數據化運營、數據化運營的業務流程、輔助決策式數據化運營、數據驅動式數據化運營、客戶數據化運營、產品數據化運營7章講述如何進行商業智能數據化運營。
    本書既可作為數據分析和數據挖掘人員的參考書，也可作為對數據化運營感興趣的企業運營人員和管理人員的參考書。
作者介紹
王鑫|責編:李利健
    王鑫，1986年3月生，北京人。博士，中國傳媒大學信息工程學院教師，主要研究方向為機器學習、數據可視化、區塊鏈等；有多年項目經驗、先後參加了《有線電視用戶大數據採集、分析、挖掘和決策支持系統》《基於大數據面向新媒體的節目綜合評價系統架構和方法研究》《電影大數據分析決策系統與商業智能》等多個項目；累計發表EI國際學術論文10余篇，獲得國家專利授權5項；多次獲得「校科學技術獎」，2015年榮獲中國廣播電影電視社會組織聯合會頒發的「2015年度廣播影視科技創新獎」，2017年榮獲全國高校大數據教育聯盟頒發的「中國大數據創新百人獎」，2017年被中國商業聯合會數據專業分析委員會選為「中國大數據人才培養體系標準」專家組成員。
目錄
第1部分  開啟數據化運營之旅
  第1章  數據化運營基礎
    1.1  商業智能時代
      1.1.1  商業智能的歷史發展
      1.1.2  商業智能的研究領域
    1.2  數據化運營的概念與意義
    1.3  數據化運營的四個層次
    1.4  數據化運營應掌握的技能與工具
      1.4.1  數據化運營的五種能力
      1.4.2  數據化運營的常見工具
  第2章  企業中的數據化運營
    2.1  企業數據化運營必要性
      2.1.1  市場營銷策略
      2.1.2  數據化運營誤區
    2.2  企業數據化運營場景
      2.2.1  數據化運營在傳統行業中的應用
      2.2.2  數據化運營的主要應用場景
      2.2.3  數據化運營的應用案例
    2.3  企業數據化運營崗位職責
      2.3.1  數據化運營企業組織架構
      2.3.2  數據化運營崗位類型
第2部分  數據化運營思維
  第3章  數據化運營的業務流程
    3.1  數據化運營流程圖
    3.2  業務問題的定義與拆解
    3.3  數據獲取與網路爬蟲
      3.3.1  數據獲取方法
      3.3.2  網路爬蟲實戰
    3.4  數據探索與預處理
      3.4.1  數據探索
      3.4.2  數據預處理
    3.5  數據分析與挖掘
      3.5.1  機器學習發展歷程
      3.5.2  機器學習分類
      3.5.3  機器學習應用場景
      3.5.4  Python常用機器學習庫
    3.6  數據可視化與數據決策
      3.6.1  統計圖表的正確使用方法
      3.6.2  Python常用的圖表呈現模塊
  第4章  輔助決策式數據化運營
    4.1  基於回歸的數據化運營模型
      4.1.1  回歸分類與基本步驟
      4.1.2  一元線性回歸模型
      4.1.3  多元線性回歸模型
      4.1.4  非線性回歸模型
      4.1.5  含啞變數回歸模型
      4.1.6  邏輯回歸模型
      4.1.7  Python回歸分析案例
    4.2  基於分類的數據化運營模型
      4.2.1  常見的準確率檢驗方法

      4.2.2  決策樹演算法
      4.2.3  樸素貝葉斯演算法
      4.2.4  KNN演算法
      4.2.5  支持向量機演算法
      4.2.6  神經網路演算法
      4.2.7  Python分類分析案例
    4.3  基於聚類的數據化運營模型
      4.3.1  聚類演算法的分類
      4.3.2  Python聚類分析案例
  第5章  數據驅動式數據化運營
    5.1  層次分析最優解思維應用
      5.1.1  層次分析法步驟
      5.1.2  層次分析法優缺點
      5.1.3  Excel層次分析法分析案例
    5.2  線性規劃最優解思維應用
      5.2.1  線性規劃法分析案例
      5.2.2  Excel線性規劃法求解
    5.3  節約里程最優解思維應用
      5.3.1  節約里程法分析案例
      5.3.2  Excel節約里程法求解
第3部分  數據化運營核心
  第6章  客戶數據化運營：挖掘用戶需求，產品源於需求
    6.1  數據獲客，快速鎖定目標用戶
      6.1.1  傳統用戶行為數據獲取
      6.1.2  互聯網用戶行為數據獲取
      6.1.3  用戶行為數據獲取方式對比
    6.2  用戶畫像，精準定位用戶需求
      6.2.1  用戶畫像分析建模與應用場景
      6.2.2  基於RFM的個體用戶畫像分析
      6.2.3  基於聚類演算法的群體用戶畫像分析
    6.3  用戶運營，覆蓋完整生命周期
      6.3.1  基於AARRR模型的用戶運營方法
      6.3.2  用戶生命周期與用戶價值體系
      6.3.3  用戶運營方法與典型案例分析
  第7章  產品數據化運營：人人都能做數據產品經理
    7.1  產品定位與產品設計
      7.1.1  市場分析與企業戰略分析
      7.1.2  基於KANO模型的產品功能設計
      7.1.3  基於PSM模型的產品價格設計
    7.2  產品運營與產品優化
      7.2.1  基於巴斯模型的產品銷售量預測
      7.2.2  基於漏斗模型的產品運營分析
      7.2.3  基於A/B測試的產品優化評估
參考文獻

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