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Python運營分析與決策實戰手冊

  • 作者：王鑫|責編:劉小琳
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121533709
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：256
人民幣：RMB 80 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦數據化運營實戰，旨在幫助運營人員、產品經理及數據分析師掌握利用Python解決實際業務問題的能力。全書摒棄枯燥的理論說教，強調技術與業務的深度融合，通過系統化的知識架構，帶領讀者從零開始構建數據驅動決策的核心技能體系。
    本書內容層層遞進，涵蓋從Python編程基礎、自動化辦公到高級數據決策演算法的完整路徑。核心部分精選電信、銀行、電商三大領域的真實案例，深入剖析客戶流失預警、精準營銷、信用評分及「人貨場」運營策略，手把手教讀者如何將Python技術轉化為可落地的商業決策方案。
    無論是編程零基礎的運營新手，還是尋求技術進階的數據分析師，都能從本書中獲益。通過閱讀本書，讀者不僅能掌握numpy、pandas等工具的使用，還能培養敏銳的數據洞察力，助力企業在激烈的市場競爭中實現精細化運營與業務增長。
作者介紹
王鑫|責編:劉小琳
    王鑫，教授，山東省教學名師、高等職業教育名師工作室主持人，美國項目管理師、國家二級電子商務師。全國電子商務職業教育教學指導委員會委員，全國商業職業教育教學指導委員會副秘書長，山東省商業職業教育專業建設指導委員會秘書長，全國職業院校技能大賽高職組市場營銷技能賽項專家。甘於數十載教育教學一線的苦與樂，樂於教育教學改革大潮中創新發展，組織建設國家級市場營銷專業教學資源庫1個，組織建設國家精品資源共享課2門，連續四年組織專家成功申報全國職業技能大賽市場營銷賽項。作為專業帶頭人，堅持育人為本、質量為先，帶領團隊紮根教學，指導學生參加各類比賽，連續4年取得優異成績。作為奮戰教學一線十余載的管理人員，以身作則愛教樂教，開拓創新成果突出，2014年參與項目獲國家級教學成果二等獎，2016年帶領完成的《高職電子商務專業學習產出的PDCA自循環系統探索與實踐》項目榮獲電子商務行指委教學成果一等獎，2018年帶隊完成的《基於學生多樣化成長的高職市場營銷專業人才培養體系研究與實踐》項目受推薦參選國家級教學成果評選。主持省級精品課程群1個，省級精品課程2門，省級科研項目3項、橫向課題3項；擁有軟體著作權8項。
目錄
第一部分  Python數據化運營基礎
  第1章  Python編程基礎
    1.1  Python運行環境
      1.1.1  Anaconda的安裝
      1.1.2  Jupyter Notebook的使用
    1.2  Python數據類型
      1.2.1  變數和賦值
      1.2.2  數值類型
      1.2.3  字元串數據類型
      1.2.4  列表數據類型
      1.2.5  元組數據類型
      1.2.6  字典數據類型
      1.2.7  集合數據類型
    1.3  Python流程式控制制和函數
      1.3.1  流程式控制制
      1.3.2  函數
      1.3.3  參數傳遞
      1.3.4  函數進階
    1.4  Python常用的數據分析模塊
      1.4.1  numpy
      1.4.2  pandas
      1.4.3  matplotlib
      1.4.4  seaborn
      1.4.5  pyecharts
      1.4.6  scikit-learn
  第2章  Python自動化辦公
    2.1  Python文件管理與操作
      2.1.1  文件與目錄的基本操作
      2.1.2  文件批量操作
      2.1.3  文件壓縮和解壓縮
      2.1.4  文件許可權和元數據
    2.2  Excel自動化處理
      2.2.1  Excel文件的基本操作
      2.2.2  Excel數據的分析與處理
      2.2.3  Excel文件的格式化操作
      2.2.4  自動化生成Excel圖表
      2.2.5  批量處理Excel文件
    2.3  PDF文件和Word文件自動化處理
      2.3.1  PDF文件的自動化處理
      2.3.2  Word文件的自動化處理
第二部分  Python數據化決策思維
  第3章  Python數據化決策流程
    3.1  Python數據獲取
    3.2  Python數據探索
      3.2.1  數據描述方法
      3.2.2  數理統計方法
    3.3  Python數據預處理
      3.3.1  數據清洗
      3.3.2  數據集成
      3.3.3  數據變換

      3.3.4  數據歸約
    3.4  Python數據可視化
      3.4.1  常規圖表
      3.4.2  餅圖
      3.4.3  環形圖
      3.4.4  氣泡圖
      3.4.5  雷達圖
  第4章  Python數據化決策演算法
    4.1  Python預測場景數據化決策
      4.1.1  決策樹演算法在預測場景中的應用
      4.1.2  邏輯回歸演算法在預測場景中的應用
      4.1.3  樸素貝葉斯演算法在預測場景中的應用
      4.1.4  KNN演算法在預測場景中的應用
      4.1.5  支持向量機演算法在預測場景中的應用
      4.1.6  集成學習演算法在預測場景中的應用
    4.2  Python營銷場景數據化決策
      4.2.1  主成分分析演算法在營銷場景中的應用
      4.2.2  聚類分析演算法在營銷場景中的應用
      4.2.3  關聯規則挖掘演算法在營銷場景中的應用
第三部分  Python數據化決策實戰
  第5章  電信領域數據化決策應用場景
    5.1  電信用戶信用評分
      5.1.1  準備工作
      5.1.2  劃分訓練集和測試集
      5.1.3  構建模型並進行評估
      5.1.4  運營策略
    5.2  電信套餐精準推薦
      5.2.1  數據讀取與預處理
      5.2.2  數據探索與可視化分析
      5.2.3  構建模型與評估效果
      5.2.4  套餐推薦策略
    5.3  電信用戶流失分析
      5.3.1  數據清洗與類型轉換
      5.3.2  分析數據
      5.3.3  分析不同特徵對用戶流失的影響
      5.3.4  模型的訓練與評估
      5.3.5  結論
  第6章  銀行數據化運營應用場景
    6.1  銀行客戶畫像分析與價值定位
      6.1.1  加工與衍生
      6.1.2  可視化探索
      6.1.3  刻畫客戶畫像
      6.1.4  評估RFMR模型分群結果在實際營銷活動中的效果
      6.1.5  構建基於傳統RFM標籤與響應結果的預測模型
    6.2  銀行產品數據分析
      6.2.1  數據可視化探索（特徵變數分析）
      6.2.2  數據可視化探索（目標變數分析）
      6.2.3  數據預處理（類別變數One-Hot編碼與合併）
      6.2.4  模型構建與評估
      6.2.5  解釋行為動因，提出營銷優化建議

    6.3  銀行安全數據分析與財務甄別
      6.3.1  基於上市公司的財務指標，構造衍生特徵
      6.3.2  數據可視化探索
      6.3.3  構建財務造假識別模型
      6.3.4  識別關鍵問題
      6.3.5  行業財務造假分析
  第7章  電商領域數據化決策應用場景
    7.1  基於「人」的數據分析與運營策略研究
      7.1.1  時間維度分析
      7.1.2  產品維度分析
      7.1.3  促銷效果分析
      7.1.4  客戶價值分析
      7.1.5  客戶分層分析
    7.2  基於「貨」的數據分析及運營策略研究
      7.2.1  可視化探索
      7.2.2  銷量預測模型構建與評估
      7.2.3  供應商評分體系設計
      7.2.4  採購優化建議生成
      7.2.5  斷貨預警機制構建
      7.2.6  聯動優化策略與落地建議
    7.3  基於「場」的數據分析及運營策略研究
      7.3.1  CTR分析
      7.3.2  CVR分析
參考文獻

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