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數據分析咖哥十話 從思維到實踐促進運營增長 版權信息
- ISBN：9787115583895
- 條形碼：9787115583895 ; 978-7-115-58389-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據分析咖哥十話 從思維到實踐促進運營增長 本書特色
內卷時代的剛需，升職加薪的利器！如何在內卷時代脫穎而出？看書似乎都明白，一到實際工作中就不知道怎么辦？為什么別人不大明白我的分析結果？零基礎的人可以看這本書嗎？這種書會不會很無聊？沒學過Python有必要看這本書嗎？如何培養數據分析思維？快來看這本書，給你答案！1.立足實際，注重數據思維培養：本書不是枯燥乏味的理論書，而是注重數據思維認知的培養，強調知識技能與工作實戰的結合。2.語言幽默風趣，通俗易懂，小白輕松上手：本書通過有趣的故事對話場景與大量的漫畫插圖，讓讀者輕松理解數據分析與決策中涉及到的相關概念，學習不再枯燥乏味！3.內容豐富，知識實用，幫助你解決實際問題：不僅從技術角度介紹了數據采集、清洗、分析的相關工具與方法論，而且對其在運營和增長方面的業務應用也進行了體系化的介紹。4.配套資源豐富：隨書贈送實例配套資源代碼，部分實例數據集和章節配套PPT課件，讓你學練結合，快速上手！5.作者咖哥，新加坡埃森哲公司高級顧問，數據分析經驗豐富，K米CEO林劍宇等大咖推薦！
數據分析咖哥十話 從思維到實踐促進運營增長 內容簡介
本書以案例的形式，介紹從思維模型分析到場景實踐的數據分析方法。全書圍繞“數據分析”與“運營增長”兩大關鍵要素，在系統介紹數據分析思維、數據分析工具、數據采集技能、數據清洗技能等基礎知識的同時，以問題為導向，解讀運營與增長的關鍵性業務內容，在獲客、激活、留存、變現、良性循環等各個核心運營環節展開數據分析案例實戰。
數據分析咖哥十話 從思維到實踐促進運營增長 目錄
引子 小雪求職記
基礎篇 數據分析師的錦囊
一、欲善其事先利器：數據分析技能進階圖譜
二、深入業務尋價值：價值源于深度理解場景
三、積跬步以察千里：數據的采集與治理
四、瀝盡狂沙方見金：數據的清洗與可視化
五、營運之道無定法：數據分析的核心方法
六、增長踐行成于思：數據分析的關鍵思維
實踐篇 數據運營分析十話
卷一 獲客
**話 橫看成嶺側成峰：用戶畫像揭示秘密
1.1 問題：這款推廣海報好不好
1.2 概念：用戶畫像
1.3 工具： Python 數據分析編程基礎
1.3.1 Python 的極簡說明
1.3.2 Python 中的序列數據類型
1.3.3 數學計算工具包 NumPy
1.3.4 數據處理工具包 Pandas
1.3.5 數據可視化工具包 Matplotlib和Seaborn
1.4 實戰：哪一類人才是真正的買家
1.4.1 數據讀入及簡單分析
1.4.2 用戶整體畫像
1.4.3 購買眼影盤用戶的畫像
1.5 結論
第二話 遠近高低各不同：聚類實現RFM細分
2.1 問題：如何通過細分用戶指導運營
2.2 概念：用戶細分
2.2.1 用戶畫像是了解用戶的**步
2.2.2 用用戶行為數據指導精細化運營
2.2.3 進行同期群分析揭示獲客時的秘密
2.2.4 根據特征和價值進行用戶分組
2.3 工具：RFM分析和聚類算法
2.3.1 RFM 分析
2.3.2 聚類算法
2.4 實戰：基于RFM模型的用戶細分
2.4.1 整體思路
2.4.2 數據讀入和可視化
2.4.3 根據R值為用戶新近度分層
2.4.4 根據F值為用戶消費頻率分層
2.4.5 根據M值為用戶消費金額分層
2.4.6 匯總 3 個維度，確定用戶價值分層
2.5 結論
2.6 彩蛋：看看誰是*有價值的用戶
第三話 獲客成本何其高：回歸預測用戶LTV
3.1 問題：我能從用戶身上賺多少錢
3.2 概念：用戶生命周期價值
3.3 工具：回歸分析
3.3.1 機器學習中的回歸分析
3.3.2 訓練集、驗證集和測試集
3.3.3 如何將預測的損失*小化
3.4 實戰：預測電商用戶的生命周期價值
3.4.1 整體思路
3.4.2 數據讀入和數據清洗
3.4.3 構建機器學習數據集
3.4.4 預測未來一年的LTV
3.5 結論
3.6 彩蛋：還有哪些機器學習算法
卷二 激活
第四話 百川爭流終歸海：動態歸因優化渠道
4.1 問題：哪個渠道*給力
4.2 概念：渠道分析和歸因模型
4.2.1 渠道和渠道分析
4.2.2 歸因和歸因模型
4.3 工具：馬爾可夫鏈歸因模型
4.3.1 記錄推廣路徑
4.3.2 顯示用戶旅程
4.3.3 統計狀態間的轉換概率
4.3.4 計算整體激活率
4.3.5 計算移除效應系數
4.4 實戰：通過馬爾可夫鏈模型來計算渠道價值
4.4.1 整體思路
4.4.2 構建每一個用戶的旅程
4.4.3 根據狀態構建通道字典
4.4.4 計算狀態間的轉換概率
4.4.5 計算渠道移除效應系數
4.5 結論
4.6 彩蛋 ：夏普利值歸因
第五話 營銷貴在激活時：漏斗模型聚焦轉化
5.1 問題：促銷活動中的哪個環節需優化
5.2 概念：漏斗和轉化率
5.3 工具：Plotly 包中的漏斗圖
5.4 實戰：通過漏斗分析看促銷效果
5.4.1 整體思路
5.4.2 數據導入
5.4.3 基本漏斗圖
5.4.4 細分漏斗圖
5.5 結論
卷三 留存
第六話 溫故知新惜舊客：通過行為分析提升留存
6.1 問題：如何留住江里撈的老用戶
6.2 概念：留存與流失
6.2.1 老用戶的留存至關重要
6.2.2 流失率的定義與流失原因
6.2.3 數據驅動下的用戶管理
6.3 工具：生存分析工具包和邏輯回歸算法
6.3.1 用生命線庫進行留存分析
6.3.2 用邏輯回歸算法預測用戶流失
6.4 實戰：分析用戶的留存和流失
6.4.1 整體思路
6.4.2 數據導入和數據清洗
6.4.3 使用Kaplan-Meier 生存模型輸出留存曲線
6.4.4 通過留存曲線比較各因子對流失率的影響
6.4.5 使用 Cox 危害系數模型分析流失影響因子
6.4.6 通過機器學習方法預測用戶流失率
6.5 結論
第七話 千呼萬喚求爆款：從內容分析發現價值
7.1 問題：什么樣的視頻會成為爆款
7.2 概念：產品分析
7.2.1 產品分析和拼多多的案例
7.2.2 產品熱度的時間序列曲線
7.2.3 產品銷售的總量和增速矩陣
7.2.4 與內容相關的典型流量指標
7.3 工具：自然語言處理
7.3.1 自然語言處理中的基本概念
7.3.2 自然語言工具包NLTK
7.4 實戰：某網站視頻流量、熱度和情感屬性分析
7.4.1 整體思路
7.4.2 導入數據
7.4.3 瀏覽量高的視頻類型
7.4.4 熱度持續趨勢分析
7.4.5 視頻情感屬性分析
7.5 結論
7.6 彩蛋：深度學習和循環神經網絡RNN
卷四 變現
第八話 勸君更盡一杯酒：通過推薦系統找到好物
8.1 問題：如何從零搭建推薦系統
8.2 概念：相關性與推薦系統
8.2.1 關聯規則
8.2.2 相關性的度量指標：相關系數
8.2.3 推薦系統及其所解決的問題
8.3 工具：協同過濾算法
8.3.1 基于用戶的協同過濾算法
8.3.2 基于商品的協同過濾算法
8.3.3 構建共現矩陣
8.3.4 相似性的確定
8.4 實戰：簡單的游戲推薦系統實現
8.4.1 整體思路
8.4.2 導入數據
8.4.3 構建用戶/游戲相關矩陣
8.4.4 基于玩家相似度的協同過濾系統
8.4.5 構建相似度矩陣
8.4.6 找到推薦列表
8.4.7 基于游戲相似度的協同過濾系統
8.5 結論
第九話 君向瀟湘我向秦：用A/B測試助力促銷
9.1 問題：兩個頁面，哪個更好
9.2 概念：A/B測試
9.2.1 確認實驗目標
9.2.2 設計實驗
9.2.3 實驗上線與監控
9.2.4 結果復盤
9.3 工具：統計學知識
9.3.1 對照實驗
9.3.2 假設檢驗
9.3.3 樣本的數量
9.4 實戰：通過A/B測試找到*佳頁面
9.4.1 整體思路
9.4.2 數據導入與數據可視化
9.4.3 查看轉化率的增量
9.4.4 檢驗測試結果的統計學意義
9.4.5 細分樣本后重新檢驗
9.5 結論
卷五 自傳播循環
第十話 一二三生千萬物：裂變驅動增長循環
10.1 問題：哪種裂變方案更有效
10.2 概念：增長黑客和裂變
10.2.1 增長黑客的本質
10.2.2 各種各樣的裂變
10.3 工具：增長模型
10.4 實戰：用增長實驗確定*佳折扣方案
10.4.1 整體思路
10.4.2 數據導入及數據可視化
10.4.3 比較兩種裂變方案帶來的轉化率增量
10.4.4 用XGBoost判斷特定用戶的分類概率
10.4.5 比較兩種裂變帶來的轉化增量
10.5 結論
寄語
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數據分析咖哥十話 從思維到實踐促進運營增長 作者簡介
黃佳，筆名：咖哥，人工智能研究員，終身學習者。在IT界耕耘二十載，曾撰寫《SAP程序設計》和《零基礎學機器學習》等書。近期參與的項目：使用機器學習和數據分析技術精準定位客戶群體、食品質譜數據中有效成分的分析與鑒定、醫學視覺圖像數據分析、針對青少年壓力問題的聊天對話機器人的自然語言處理等。在科研和學習過程中每有收獲，便記錄好每一個從不懂到懂的過程和細節，期待著與大家分享。
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