數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)：系統(tǒng)方法與實(shí)踐案例

目　錄
前　言
基　礎(chǔ)　篇
第1章　概述：數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ) 002
1.1　大數(shù)據(jù)時(shí)代 002
1.2　企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用方式 004
1.3　數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的崗位職責(zé) 007
1.4　數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)應(yīng)掌握的技能 009
1.5　本章小結(jié) 013
第2章　業(yè)務(wù)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng) 014
2.1　如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng) 014
2.1.1　定義數(shù)據(jù)分析目標(biāo) 014
2.1.2　目標(biāo)分解與聚焦 016
2.1.3　數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)重點(diǎn) 019
2.2　流量運(yùn)營(yíng)分析 021
2.2.1　流量運(yùn)營(yíng)規(guī)劃 021
2.2.2　流量分析 023
2.2.3　解讀PV、UV 027
2.2.4　跳出率分析 029
2.2.5　漏斗圖分析 030
2.2.6　A/B測(cè)試 032
2.3　用戶運(yùn)營(yíng)分析 033
2.3.1　用戶分群 034
2.3.2　用戶行為分析 040
2.3.3　用戶生命周期價(jià)值 047
2.4　本章小結(jié) 051
?第3章　報(bào)表：數(shù)據(jù)管理模板 052
3.1　個(gè)性化數(shù)據(jù)管理報(bào)告—Excel 054
3.1.1　創(chuàng)建報(bào)告的準(zhǔn)備工作 054
3.1.2　報(bào)告自動(dòng)化步驟 055
3.1.3　從數(shù)據(jù)源表到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化表 056
3.1.4　報(bào)告正文展示 062
3.1.5　自動(dòng)化報(bào)表腳本 064
3.2　搭建數(shù)據(jù)分析報(bào)告模板—PPT 066
3.2.1　業(yè)務(wù)指標(biāo)梳理（搭建運(yùn)營(yíng)監(jiān)控指標(biāo)體系） 067
3.2.2　分析思路與框架 078
3.2.3　圖表展現(xiàn) 079
3.2.4　數(shù)據(jù)與結(jié)論 080
3.2.5　報(bào)告布局與排版 081
3.2.6　PPT隨Excel模板自動(dòng)更新 084
3.3　本章小結(jié) 085
應(yīng)　用　篇
?第4章　理論：數(shù)據(jù)分析方法 088
4.1　數(shù)據(jù)分析理論模型 088
4.1.1　4P營(yíng)銷理論 089
4.1.2　5W2H分析法 090
4.1.3　PEST分析方法 092
4.1.4　SWOT 093
4.1.5　邏輯樹(shù) 095
4.2　數(shù)據(jù)分析方法與運(yùn)用場(chǎng)景 095
4.2.1　多維分析 095
4.2.2　趨勢(shì)分析 097
4.2.3　綜合評(píng)價(jià)法 101
4.2.4　轉(zhuǎn)化分析 103
4.2.5　數(shù)據(jù)挖掘方法 106
4.3　可視化：常用圖表的特點(diǎn)及適用場(chǎng)合 106
4.3.1　環(huán)形圖 107
4.3.2　矩陣圖 108
4.3.3　組合圖 112
4.3.4　文字云 118
4.4　AB Test的原理與實(shí)現(xiàn) 125
4.4.1　AB Test的原理 126
4.4.2　AB Test的埋點(diǎn)與報(bào)表部署 128
4.4.3　AB Test的分析方法 129
4.4.4　AB Test的常見(jiàn)誤區(qū) 132
4.5　埋點(diǎn)策略與實(shí)現(xiàn) 134
4.5.1　utm來(lái)源埋點(diǎn) 135
4.5.2　頁(yè)面PV埋點(diǎn) 137
4.5.3　單擊埋點(diǎn)native 139
4.5.4　單擊埋點(diǎn)hybrid 141
4.5.5　業(yè)務(wù)埋點(diǎn) 142
4.5.6　曝光埋點(diǎn) 144
4.5.7　埋點(diǎn)常見(jiàn)問(wèn)題 145
4.6　本章小結(jié) 146
?第5章　案例：競(jìng)品數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)分析 148
5.1　網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)基礎(chǔ)知識(shí) 148
5.1.1　開(kāi)發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備 149
5.1.2　Web前端基礎(chǔ) 149
5.1.3　解析網(wǎng)頁(yè) 152
5.1.4　數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 159
5.2　網(wǎng)站結(jié)構(gòu)分析 166
5.3　Scrapy爬蟲(chóng)架構(gòu) 168
5.3.1　items模塊 170
5.3.2　pipelines模塊 171
5.3.3　settings模塊 172
5.3.4　爬蟲(chóng)模塊 173
5.4　數(shù)據(jù)爬取與解析 174
5.5　項(xiàng)目?jī)?yōu)化與改進(jìn) 177
5.5.1　爬蟲(chóng)腳本部署在服務(wù)器端 178
5.5.2　分布式爬蟲(chóng)的實(shí)現(xiàn) 178
5.6　反爬手段及應(yīng)對(duì)機(jī)制 179
5.6.1　禁止IP請(qǐng)求 180
5.6.2　禁止非瀏覽器訪問(wèn) 180
5.6.3　ajax加載目標(biāo)數(shù)據(jù) 181
5.6.4　需要登錄后才能訪問(wèn) 182
5.6.5　手機(jī)App頁(yè)面數(shù)據(jù)抓取 182
5.7　本章小結(jié) 184
?第6章　案例：某互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)品用戶特征分析 185
6.1　應(yīng)用背景與分析維度 185
6.2　基于用戶細(xì)分的行為分析 186
6.3　用戶來(lái)源渠道分析 190
6.4　基于前端展示的用戶行為分析 191
6.5　產(chǎn)品改進(jìn)與運(yùn)營(yíng)建議 195
6.6　本章小結(jié) 195
?第7章　案例：RFM用戶價(jià)值模型應(yīng)用 196
7.1　應(yīng)用背景與目標(biāo) 196
7.2　基于規(guī)則的劃分 198
7.3　基于聚類方法的劃分 203
7.4　本章小結(jié) 209
?第8章　案例：用戶流失分析與預(yù)測(cè) 210
8.1　應(yīng)用背景與目標(biāo) 210
8.2　問(wèn)題分析與模型構(gòu)建 211
8.3　數(shù)據(jù)處理與結(jié)果 212
8.3.1　確定用戶流失周期 212
8.3.2　抽取訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立決策樹(shù)模型 214
8.3.3　線上部署腳本定期監(jiān)測(cè)流失用戶 221
8.3.4　流失用戶分析 224
8.4　問(wèn)題定位與解決方案 226
8.5　本章小結(jié) 229
?第9章　案例：站內(nèi)文章自動(dòng)分類打標(biāo)簽 230
9.1　應(yīng)用背景與目標(biāo) 230
9.2　問(wèn)題分析與模型構(gòu)建 231
9.3　案例中主要應(yīng)用的技術(shù) 232
9.3.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理 232
9.3.2　TF-IDF詞空間向量轉(zhuǎn)換 233
9.3.3　文章關(guān)鍵詞提取 234
9.3.4　樸素貝葉斯分類 235
9.4　數(shù)據(jù)處理與模型檢驗(yàn) 235
9.4.1　文本分詞處理（數(shù)據(jù)分類與數(shù)據(jù)預(yù)處理） 236
9.4.2　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理 238
9.4.3　計(jì)算文本的TF-IDF權(quán)重矩陣 240
9.4.4　用樸素貝葉斯方法分類文章 242
9.5　本章小結(jié) 245
提　高　篇
?第10章　應(yīng)用：用戶畫(huà)像建模 248
10.1　用戶畫(huà)像簡(jiǎn)介 248
10.1.1　什么是用戶畫(huà)像 249
10.1.2　用戶畫(huà)像模型及應(yīng)用場(chǎng)景 250
10.1.3　數(shù)倉(cāng)架構(gòu)及項(xiàng)目流程 254
10.2　用戶畫(huà)像管理 257
10.2.1　模塊化開(kāi)發(fā) 257
10.2.2　存儲(chǔ)方式 259
10.2.3　更新機(jī)制 259
10.3　業(yè)務(wù)背景 262
10.3.1　案例背景介紹 262
10.3.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)表介紹 262
10.4　用戶畫(huà)像建模 267
10.4.1　業(yè)務(wù)需求梳理 267
10.4.2　用戶標(biāo)簽體系及開(kāi)發(fā)內(nèi)容 268
10.4.3　用戶畫(huà)像開(kāi)發(fā)流程 274
10.4.4　時(shí)間衰減系數(shù) 279
10.4.5　標(biāo)簽權(quán)重配置 280
10.5　用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 282
10.5.1　建立用戶屬性畫(huà)像 283
10.5.2　建立用戶行為畫(huà)像 289
10.5.3　建立用戶偏好畫(huà)像 303
10.5.4　建立群體用戶畫(huà)像 308
10.5.5　畫(huà)像效果驗(yàn)收 313
10.5.6　畫(huà)像數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 314
10.6　用戶畫(huà)像應(yīng)用方式 317
10.6.1　業(yè)務(wù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 317
10.6.2　數(shù)據(jù)分析 319
10.6.3　精準(zhǔn)營(yíng)銷 319
10.6.4　用戶個(gè)性化推薦 322
10.7　本章小結(jié) 323