商業智能數據化運營實戰

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、雲計算等多個方面，有10餘年數據挖掘與信息可視化工作經驗。
先後負責與參入《有線電視用戶大數據採集、分析、挖掘和決策支持系統》、
《基於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”，並於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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內容簡介
前言
第1部分開啟數據化運營之旅
第1章數據化運營基礎
1.1 商業智能時代
1.1.1 商業智能的歷史發展
1.1.2 商業智能的研究領域
1.2 數據化運營的概念與意義
1.3 數據化運營的四個層次
1.4 數據化運營應掌握的技能與工具
1.4.1 數據化運營的五種能力
1.4.2 數據化運營的常見工具
第2章企業中的數據化運營
2.1 企業數據化運營必要性
2.1.1 市場營銷策略
2.1.2 數據化運營誤區
2.2 企業數據化運營場景
2.2.1 數據化運營在傳統行業中的應用
2.2.2 數據化運營的主要應用場景
2.2.3 數據化運營的應用案例
2.3 企業數據化運營崗位職責
2.3.1 數據化運營企業組織架構
2.3.2 數據化運營崗位類型
第2部分數據化運營思維
第3章數據化運營的業務流程
3.1 數據化運營流程圖
3.2 業務問題的定義與拆解
3.3 數據獲取與網絡爬蟲
3.3.1 數據獲取方法
3.3.2 網絡爬蟲實戰
3.4 數據探索與預處理
3.4.1 數據探索
3.4.2 數據預處理
3.5 數據分析與挖掘
3.5.1 機器學習發展歷程
3.5.2 機器學習分類
3.5.3 機器學習應用場景
3.5.4 Python常用機器學習庫
3.6 數據可視化與數據決策
3.6.1 統計圖表的正確使用方法
3.6.2 Python常用的圖表呈現模塊
第4章輔助決策式數據化運營
4.1 基於回歸的數據化運營模型
4.1.1 回歸分類與基本步驟
4.1.2 一元線性回歸模型
4.1.3 多元線性回歸模型
4.1.4 非線性回歸模型
4.1.5 含啞變量回歸模型
4.1.6 邏輯回歸模型
4.1.7 Python回歸分析案例
4.2 基於分類的數據化運營模型
4.2.1 常見的準確率檢驗方法
4.2.2 決策樹算法
4.2.3 樸素貝葉斯算法
4.2.4 KNN算法
4.2.5 支持向量機算法
4.2.6 神經網絡算法
4.2.7 Python分類分析案例
4.3 基於聚類的數據化運營模型
4.3.1 聚類算法的分類
4.3.2 Python聚類分析案例
第5章數據驅動式數據化運營
5.1 層次分析最優解思維應用
5.1.1 層次分析法步驟
5.1.2 層次分析法優缺點
5.1.3 Excel層次分析法分析案例
5.2 線性規劃最優解思維應用
5.2.1 線性規劃法分析案例
5.2.2 Excel線性規劃法求解
5.3 節約里程最優解思維應用
5.3.1 節約里程法分析案例
5.3.2 Excel節約里程法求解
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，產品源於需求
6.1 數據獲客，快速鎖定目標用戶
6.1.1 傳統用戶行為數據獲取
6.1.2 互聯網用戶行為數據獲取
6.1.3 用戶行為數據獲取方式對比
6.2 用戶畫像，精准定位用戶需求
6.2.1 用戶畫像分析建模與應用場景
6.2.2 基於RFM的個體用戶畫像分析
6.2.3 基於聚類算法的群體用戶畫像分析
6.3 用戶運營，覆蓋完整生命週期
6.3.1 基於AARRR模型的用戶運營方法
6.3.2 用戶生命週期與用戶價值體系
6.3.3 用戶運營方法與典型案例分析
第7章產品數據化運營：人人都能做數據產品經理
7.1 產品定位與產品設計
7.1.1 市場分析與企業戰略分析
7.1.2 基於KANO模型的產品功能設計
7.1.3 基於PSM模型的產品價格設計
7.2 產品運營與產品優化
7.2.1 基於巴斯模型的產品銷售量預測
7.2.2 基於漏斗模型的產品運營分析
7.2.3 基於A/B測試的產品優化評估
參考文獻