Question

为什么要写这本书

随着商业竞争形式的日益严峻，企业需要不断寻找提高利润率、降低成本、提高产出价值的有效方法，而数据化运营恰好是满足企业这一需求的关键武器。数据化运营包含了运营和数据两种要素，前者需要较多的业务经验，而后者对数据分析提出了更高的要求。只有把二者结合起来，在技能、经验和技术的支持下，数据化运营才能在企业内部真正落地、生根、发芽。

对数据化运营而言，各企业普遍关注的结构化数据分析、挖掘的场景非常丰富，例如销售预测、会员生命周期维护、商品结构分析等，这些普遍的共同认知为本书提供了接地气的基础；但除了这些“传统内容”外，还有很多非结构化的数据主题，它们在数据化运营过程中的作用越来越重要，例如主题挖掘、图片分析、文本挖掘、图像识别、语音识别等，这些内容拓展了数据化运营发挥价值的场景基础。

Python作为数据工作领域的关键武器之一，具有开源、多场景应用、快速上手、完善的生态和服务体系等特征，使其在数据分析与数据化运营中的任何场景都能游刃有余；即使是在为数不多的短板上，Python仍然可以基于其“胶水”的特征，引入对应的第三方工具、库、程序等来实现全场景、全应用的覆盖。在海量数据背景下，Python对超大数据规模的支持性能、数据分析处理能力、建模的专业程度及开发便捷性的综合能力方面要远远高于其他工具。因此，Python几乎是数据化运营工作的不二之选。

纵观整个国内市场，有关Python的书籍不少，但普遍的思路都是基于工具层面的介绍，而且侧重于工具本身的方法、参数、调用、实例，与真正实践结合的较少；有关数据化运营的书籍，目前市场上还为数不多，现有的数据化运营方面的书籍大多是基于Excel等工具的入门级别的分析类书籍。本书结合了Python和数据化运营两个方面，在结合了数据分析工作流程和数据化运营主题的基础上，通过指标、模型、方法、案例配合工具的形式，详细介绍了如何使用Python来支持数据化运营，尤其是传统工具无法满足的应用场景。

我希望能尽自己的微薄之力，将过往所学、所感、所知提炼出来供更多人了解。如果读者能从本书中感悟一二，我将倍感欣慰；如果读者能将其用于工作实践，这将是本书以及数据工作之福！

读者对象

本书定位于提供数据与运营结合的相关知识，虽然基础工具是Python，但本书并没有就Python基础规则和语法做详细介绍，因此要求读者具有一定的Python基础。相信我，只要你认真看Python教学视频（网络上很多），只需大概2个小时就能具备这种基础。

本书对读者的知识背景没有特定要求，书中的内容都尽量言简意赅、深入浅出。本书适合以下几类读者阅读：

企业运营人员。本书的核心命题就是运营，其中涉及会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四大主题，无论运营人员希望获得运营知识，还是希望获得数据分析和挖掘方法，都可以从书中获益。

数据分析师。毫无疑问，数据分析师是本书的核心受众群体之一，本书中介绍的数据抽取、预处理和分析挖掘经验一定能为数据分析师带来很多“不一样”的收获，每个运营主题下的小技巧、模型和案例更能激发数据分析师的灵感——原来数据工作还能这样做。

Python工程师。坦白讲，本书不是一本专门介绍Python语法、规则的书籍。但Python作为一种“万能”工具，在数据分析和挖掘领域具有举足轻重的地位，任何一个Python工程师如果工作领域中涉及数据（或大数据），那么本书的价值会成倍增长。本书中对Python数据处理、计算和挖掘库的应用介绍，以及对有关工具库的用法、注意点和小知识的介绍一定会使Python工程师的工作和认知更上一层楼。

数据挖掘工程师。数据分析与挖掘在实际运营中是不分家的，本书没有冠以“挖掘”之名但并不意味着没有挖掘（或机器学习）算法。本书第4章基本都是围绕常用算法展开的，其中各个算法类的“大坑”都是笔者多年经验的总结；在运营主题中提到的基于超参数优化的Gradient Boosting的预测，基于LogisticRegression、RandomForest、Bagging概率投票组合模型的异常检测，基于自动K值的KMeans聚类分析，基于潜在狄利克雷分配（LDA）的内容主题挖掘，基于多项式贝叶斯的增量学习的文本分类等都是与“挖掘算法”相关的应用。算法是数据工作的核心部分，其介绍必不可少。

如何阅读本书

本书内容从逻辑上共分为两大部分，第一部分是有关数据分析类的主题，第二部分是有关数据化运营的主题。

第一部分的内容包括第1～4章和附录，主要介绍了Python和数据化运营的基本知识、数据来源获取、数据预处理，以及数据分析和挖掘的关键经验。其中：

第2章对传统的结构化和非结构化数据来源及获取方法进行了介绍，包括数据文件、数据库、API、流式数据、外部公开数据等，也提到了如何读取网页、文本、图片、视频、语音等类型的数据。

第3章总结了常用的11条结构化数据的预处理经验，并介绍了有关网页数据解析、日志解析、图像预处理和自然语言预处理的内容。

第4章总结了数据分析、挖掘和网站分析方法的8个主题类，各个类别中都以关键经验为基础展开详细介绍。

第二部分的内容包括第5～9章，分别介绍了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四大主题，以及提升数据化运营价值度的方法。在每个数据化运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话及2个应用案例。

基本知识：有关运营主题的基本内涵、价值、用途等方面的介绍。

评估指标：运营主题的评估指标，按类别拆分和归纳。

应用场景：总结数据对于运营的价值落地在哪些场景中。

数据分析模型：“大型”的数据分析方法，包括统计分析、数据挖掘、网站分析、数学模型。

数据分析小技巧：“小型”的数据分析方法，看起来相对简单但非常有效。

数据分析大实话：有关运营或数据分析的潜在规律的解释及介绍。

应用案例：每个运营主题都包含2个应用案例，基本上每个案例的应用算法和技巧都不相同，目的是呈现不同算法在不同场景下的差异化应用。

除了以上内容外，以下信息是在本书中涉及特定内容的解释和说明：

渐进式的内容：本书的Python代码和实现部分，在不同章节可能会具有不同代码风格的写法，包括定义规则、注释、功能实现等，这是因为笔者试图遵循循序渐进的原则，先介绍功能实现，然后再介绍其他的备选方案，以及规范、原则等来辅助Python的实现。这种做法一方面是希望尽量多地展示解决同一类问题的不同方法，让读者能根据自身实际情况选择最“合适”的用法示例；另一方面，可能有很多读者不具备较强的Python基础知识，因此笔者不希望一上来就让这些读者感觉到要用Python工作会受到各种“条条框框”的限制，从而打击他们使用Python的信心，毕竟，能实现功能需求是第一要素。

内容延伸：本书第1～4章都有内容延伸章节，其内容是有关非结构化主题的读取、分析、处理，由于每个主题展开来写都能成一本书，因此仅在内容延伸中抛砖引玉，有兴趣的读者可以了解和学习。

相关知识点：本书很多章节中都有“相关知识点”部分，其内容是关于特定工具、知识、算法、库等方面的较为详细的介绍，充当了本书的知识堡垒。

本章小结：每章的结尾都有“本章小结”，在小结中包含4部分内容：

内容小结：有关本章内容的总结

重点知识：本章需要读者重点掌握的知识和内容

外部参考：本章提到但是无法详细介绍的内容，都在外部参考中列出，有兴趣的读者可以基于外部参考构建自己的知识图谱。

应用实践：基于本章内容给出的读者在实践中落地的建议。

提示：对于知识点的重要提示和应用技巧，相对“相关知识点”而言，每条提示信息内容量较少，一般都是经验类的总结。

注意：特定知识需要引起注意的方面，这些注意点是应用过程中需要避免的“大坑”。

特定名词的混用：本书中提到了库和包、模型和算法等词，虽然含义有差异，但本书并没有划清它们的界限，因此在很多时候它们都是等价的。

关于附件的使用方法：除了第9章外，本书的每一章都有对应源数据和完整代码，该内容可在本书附件中找到，附件可以在华章网站http://www.hzbook.com或者笔者网站——数据常青藤http://www.dataivy.cn/book/python_book.zip下载。需要注意的是，为了更好地让读者了解每行代码的含义，笔者在注释信息中都使用了中文标注，每个程序文件的编码格式都是UTF-8。