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商業智能數據化運營實戰 版權信息
- ISBN：9787121433009
- 條形碼：9787121433009 ; 978-7-121-43300-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
商業智能數據化運營實戰 本書特色
綜合數據挖掘、人機交互、計算機圖形學、營銷學、管理學等多學科知識； 理論與實踐相結合，涵蓋多領域企業的真實案例； 詳細介紹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、產品數據化運營等
商業智能數據化運營實戰 內容簡介
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、發現問題并實現盈利，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采集、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。
商業智能數據化運營實戰 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 3
1．1 商業智能時代 3
1．1．1 商業智能的歷史發展 5
1．1．2 商業智能的研究領域 7
1．2 數據化運營的概念與意義 8
1．3 數據化運營的四個層次 12
1．4 數據化運營應掌握的技能與工具 13
1．4．1 數據化運營的五種能力 13
1．4．2 數據化運營的常見工具 15
第 2 章 企業中的數據化運營 23
2．1 企業數據化運營必要性 23
2．1．1 市場營銷策略 24
2．1．2 數據化運營誤區29
2．2 企業數據化運營場景 30
2．2．1 數據化運營在傳統行業中的應用 31
2．2．2 數據化運營的主要應用場景 33
2．2．3 數據化運營的應用案例 34
2．3 企業數據化運營崗位職責 43
2．3．1 數據化運營企業組織架構 44
2．3．2 數據化運營崗位類型 46
第 2 部分 數據化運營思維
第 3 章 數據化運營的業務流程 56
3．1 數據化運營流程圖 56
3．2 業務問題的定義與拆解 59
3．3 數據獲取與網絡爬蟲 63
3．3．1 數據獲取方法 64
3．3．2 網絡爬蟲實戰 68
3．4 數據探索與預處理 72
3．4．1 數據探索 73
3．4．2 數據預處理 75
3．5 數據分析與挖掘 86
3．5．1 機器學習發展歷程 86
3．5．2 機器學習分類 88
3．5．3 機器學習應用場景 92
3．5．4 Python 常用機器學習庫 93
3．6 數據可視化與數據決策 95
3．6．1 統計圖表的正確使用方法 95
3．6．2 Python 常用的圖表呈現模塊 101
第 4 章 輔助決策式數據化運營 108
4．1 基于回歸的數據化運營模型108
4．1．1 回歸分類與基本步驟 111
4．1．2 一元線性回歸模型 113
4．1．3 多元線性回歸模型 116
4．1．4 非線性回歸模型 119
4．1．5 含啞變量回歸模型 123
4．1．6 邏輯回歸模型 125
4．1．7 Python 回歸分析案例 128
4．2 基于分類的數據化運營模型 132
4．2．1 常見的準確率檢驗方法 ． 133
4．2．2 決策樹算法 135
4．2．3 樸素貝葉斯算法 139
4．2．4 KNN 算法 141
4．2．5 支持向量機算法 142
4．2．6 神經網絡算法 144
4．2．7 Python 分類分析案例147
4．3 基于聚類的數據化運營模型 149
4．3．1 聚類算法的分類 150
4．3．2 Python 聚類分析案例 156
第 5 章 數據驅動式數據化運營 162
5．1 層次分析*優解思維應用 162
5．1．1 層次分析法步驟163
5．1．2 層次分析法優缺點 176
5．1．3 Excel 層次分析法分析案例 178
5．2 線性規劃*優解思維應用 182
5．2．1 線性規劃法分析案例 184
5．2．2 Excel 線性規劃法求解 190
5．3 節約里程*優解思維應用 199
5．3．1 節約里程法分析案例 200
5．3．2 Excel 節約里程法求解 207
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，產品源于需求 213
6．1 數據獲客，快速鎖定目標用戶 213
6．1．1 傳統用戶行為數據獲取 214
6．1．2 互聯網用戶行為數據獲取 220
6．1．3 用戶行為數據獲取方式對比 222
6．2 用戶畫像，精準定位用戶需求 223
6．2．1 用戶畫像分析建模與應用場景 223
6．2．2 基于 RFM 的個體用戶畫像分析 228
6．2．3 基于聚類算法的群體用戶畫像分析 237
6．3 用戶運營，覆蓋完整生命周期 245
6．3．1 基于 AARRR 模型的用戶運營方法 246
6．3．2 用戶生命周期與用戶價值體系 251
6．3．3 用戶運營方法與典型案例分析 253
第 7 章 產品數據化運營：人人都能做數據產品經理 258
7．1 產品定位與產品設計 259
7．1．1 市場分析與企業戰略分析 260
7．1．2 基于 KANO 模型的產品功能設計 268
7．1．3 基于 PSM 模型的產品價格設計 274
7．2 產品運營與產品優化 282
7．2．1 基于巴斯模型的產品銷售量預測 282
7．2．2 基于漏斗模型的產品運營分析 292
7．2．3 基于 A/B 測試的產品優化評估 298
參考文獻 303
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商業智能數據化運營實戰 作者簡介
王鑫，博士，中國傳媒大學信息工程學院數字媒體技術系副教授，主要研究方向包括大數據、信息可視化、信息存儲、云計算等多個方面，有10余年數據挖掘與信息可視化工作經驗。先后負責與參入《有線電視用戶大數據采集、分析、挖掘和決策支持系統》、《基于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，多次獲得“校科學技術獎”，并于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“2017第二屆中國大數據創新百人獎”。
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