数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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卢辉 著

图书标签:

• 数据挖掘
• 数据化运营
• 实战
• 商业分析
• 数据分析
• 机器学习
• 用户增长
• 精细化运营
• 数据驱动
• 案例分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111426509

版次：1

商品编码：11252775

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：276

正文语种：中文

编辑推荐

　　

　　阿里巴巴资深数据分析专家卢辉撰写，多年数据挖掘应用实践的经验结晶
　　实战性强，从数据分析师的角度对商业实战进行了总结和归纳，以大量事实和案例展现了“以业务为核心，以思路为重点，以挖掘技术为辅佐”的数据挖掘商业实践

　　海报：
　　

　　

内容简介

　　

　　《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。
　　《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》共19章，分为三个部分：基础篇（第1～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～13章）主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示；思想意识篇（第5章，第14～19章）主要是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。

作者简介

　　卢辉，阿里巴巴商业智能部数据分析专家，从事数据库营销和数据化运营分析多年，曾在不同行业以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾问、数据分析专家的身份亲历大量的数据库营销和互联网行业数据化运营应用项目。目前在阿里巴巴主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施，拥有比较丰富的互联网行业数据化运营项目经验。关注数据化运营的规划和数据挖掘项目的管理。

目录

推荐序
前言
第1章　什么是数据化运营
1.1　现代营销理论的发展历程
1.1.1　从4P到4C
1.1.2　从4C到3P3C
1.2　数据化运营的主要内容
1.3　为什么要数据化运营
1.4　数据化运营的必要条件
1.4.1　企业级海量数据存储的实现
1.4.2　精细化运营的需求
1.4.3　数据分析和数据挖掘技术的有效应用
1.4.4　企业决策层的倡导与持续支持
1.5　数据化运营的新现象与新发展
1.6　关于互联网和电子商务的最新数据
第2章　数据挖掘概述
2.1　数据挖掘的发展历史
2.2　统计分析与数据挖掘的主要区别
2.3　数据挖掘的主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用
2.3.1　决策树
2.3.2　神经网络
2.3.3　回归
2.3.4　关联规则
2.3.5　聚类
2.3.6　贝叶斯分类方法
2.3.7　支持向量机
2.3.8　主成分分析
2.3.9　假设检验
2.4　互联网行业数据挖掘应用的特点
第3章　数据化运营中常见的数据分析项目类型
3.1　目标客户的特征分析
3.2　目标客户的预测（响应、分类）模型
3.3　运营群体的活跃度定义
3.4　用户路径分析
3.5　交叉销售模型
3.6　信息质量模型
3.7　服务保障模型
3.8　用户（买家、卖家）分层模型
3.9　卖家（买家）交易模型
3.10　信用风险模型
3.11　商品推荐模型
3.11.1　商品推荐介绍
3.11.2　关联规则
3.11.3　协同过滤算法
3.11.4　商品推荐模型总结
3.12　数据产品
3.13　决策支持
第4章　数据化运营是跨专业、跨团队的协调与合作
4.1　数据分析团队与业务团队的分工和定位
4.1.1　提出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析
4.1.2　提供业务经验和参考建议
4.1.3　策划和执行精细化运营方案
4.1.4　跟踪运营效果、反馈和总结
4.2　数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业
4.3　实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作
第5章　分析师常见的错误观念和对治的管理策略
5.1　轻视业务论
5.2　技术万能论
5.3　技术尖端论
5.4　建模与应用两段论
5.5　机器万能论
5.6　幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸
第6章　数据挖掘项目完整应用案例演示
6.1　项目背景和业务分析需求的提出
6.2　数据分析师参与需求讨论
6.3　制定需求分析框架和分析计划
6.4　抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底
6.5　按计划初步搭建挖掘模型
6.6　与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案
6.7　按优化方案重新抽取样本并建模，提炼结论并验证模型
6.8　完成分析报告和落地应用建议
6.9　制定具体的落地应用方案和评估方案
6.10　业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果
6.11　落地应用方案在实际效果评估后，不断修正完善
6.12　不同运营方案的评估、总结和反馈
6.13　项目应用后的总结和反思
第7章　数据挖掘建模的优化和限度
7.1　数据挖掘模型的优化要遵循有效、适度的原则
7.2　如何有效地优化模型
7.2.1　从业务思路上优化
7.2.2　从建模的技术思路上优化
7.2.3　从建模的技术技巧上优化
7.3　如何思考优化的限度
7.4　模型效果评价的主要指标体系
7.4.1　评价模型准确度和精度的系列指标
7.4.2　ROC曲线
7.4.3　KS值
7.4.4　Lift值
7.4.5　模型稳定性的评估
第8章　常见的数据处理技巧
8.1　数据的抽取要正确反映业务需求
8.2　数据抽样
8.3　分析数据的规模有哪些具体的要求
8.4　如何处理缺失值和异常值
8.4.1　缺失值的常见处理方法
8.4.2　异常值的判断和处理
8.5　数据转换
8.5.1　生成衍生变量
8.5.2　改善变量分布的转换
8.5.3　分箱转换
8.5.4　数据的标准化
8.6　筛选有效的输入变量
8.6.1　为什么要筛选有效的输入变量
8.6.2　结合业务经验进行先行筛选
8.6.3　用线性相关性指标进行初步筛选
8.6.4　R平方
8.6.5　卡方检验
8.6.6　IV和WOE
8.6.7　部分建模算法自身的筛选功能
8.6.8　降维的方法
8.6.9　最后的准则
8.7　共线性问题
8.7.1　如何发现共线性
8.7.2　如何处理共线性
第9章　聚类分析的典型应用和技术小窍门
9.1　聚类分析的典型应用场景
9.2　主要聚类算法的分类
9.2.1　划分方法
9.2.2　层次方法
9.2.3　基于密度的方法
9.2.4　基于网格的方法
9.3　聚类分析在实践应用中的重点注意事项
9.3.1　如何处理数据噪声和异常值
9.3.2　数据标准化
9.3.3　聚类变量的少而精
9.4　聚类分析的扩展应用
9.4.1　聚类的核心指标与非聚类的业务指标相辅相成
9.4.2　数据的探索和清理工具
9.4.3　个性化推荐的应用
9.5　聚类分析在实际应用中的优势和缺点
9.6　聚类分析结果的评价体系和评价指标
9.6.1　业务专家的评估
9.6.2　聚类技术上的评价指标
9.7　一个典型的聚类分析课题的案例分享
9.7.1　案例背景
9.7.2　基本的数据摸底
9.7.3　基于用户样本的聚类分析的初步结论
第10章　预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门
10.1　神经网络技术的实践应用和注意事项
10.1.1　神经网络的原理和核心要素
10.1.2　神经网络的应用优势
10.1.3　神经网络技术的缺点和注意事项
10.2　决策树技术的实践应用和注意事项
10.2.1　决策树的原理和核心要素
10.2.2　CHAID算法
10.2.3　CART算法
10.2.4　ID3算法
10.2.5　决策树的应用优势
10.2.6　决策树的缺点和注意事项
10.3　逻辑回归技术的实践应用和注意事项
10.3.1　逻辑回归的原理和核心要素
10.3.2　回归中的变量筛选方法
10.3.3　逻辑回归的应用优势
10.3.4　逻辑回归应用中的注意事项
10.4　多元线性回归技术的实践应用和注意事项
10.4.1　线性回归的原理和核心要素
10.4.2　线性回归的应用优势
10.4.3　线性回归应用中的注意事项
10.5　模型的过拟合及对策
10.6　一个典型的预测响应模型的案例分享
10.6.1　案例背景
10.6.2　基本的数据摸底
10.6.3　建模数据的抽取和清洗
10.6.4　初步的相关性检验和共线性排查
10.6.5　潜在自变量的分布转换
10.6.6　自变量的筛选
10.6.7　响应模型的搭建与优化
10.6.8　冠军模型的确定和主要的分析结论
10.6.9　基于模型和分析结论基础上的运营方案
10.6.10　模型落地应用效果跟踪反馈
第11章　用户特征分析的典型应用和技术小窍门
11.1　用户特征分析所适用的典型业务场景
11.1.1　寻找目标用户
11.1.2　寻找运营的抓手
11.1.3　用户群体细分的依据
11.1.4　新品开发的线索和依据
11.2　用户特征分析的典型分析思路和分析技术
11.2.1　3种划分的区别
11.2.2　RFM
11.2.3　聚类技术的应用
11.2.4　决策树技术的应用
11.2.5　预测（响应）模型中的核心自变量
11.2.6　假设检验的应用
11.3　特征提炼后的评价体系
11.4　用户特征分析与用户预测模型的区别和联系
11.5　用户特征分析案例
第12章　运营效果分析的典型应用和技术小窍门
12.1　为什么要做运营效果分析
12.2　统计技术在数据化运营中最重要最常见的应用
12.2.1　为什么要进行假设检验
12.2.2　假设检验的基本思想
12.2.3　T检验概述
12.2.4　两组独立样本T检验的假设和检验
12.2.5　两组独立样本的非参数检验
12.2.6　配对差值的T检验
12.2.7　配对差值的非参数检验
12.2.8　方差分析概述
12.2.9　单因素方差分析
12.2.10　多个样本组的非参数检验
12.2.11　卡方检验
12.2.12　控制变量的方法
12.2.13　AB Test
第13章　漏斗模型和路径分析
13.1　网络日志和布点
13.1.1　日志布点
13.1.2　日志采集
13.1.3　日志解析
13.1.4　日志分析
13.2　漏斗模型与路径分析的主要区别和联系
13.3　漏斗模型的主要应用场景
13.3.1　运营过程的监控和运营效率的分析与改善
13.3.2　用户关键路径分析
13.3.3　产品优化
13.4　路径分析的主要应用场景
13.5　路径分析的主要算法
13.5.1　社会网络分析方法
13.5.2　基于序列的关联分析
13.5.3　最朴素的遍历方法
13.6　路径分析案例的分享
13.6.1　案例背景
13.6.2　主要的分析技术介绍
13.6.3　分析所用的数据概况
13.6.4　主要的数据结论和业务解说
13.6.5　主要分析结论的落地应用跟踪
第14章　数据分析师对业务团队数据分析能力的培养
14.1　培养业务团队数据分析意识与能力的重要性
14.2　数据分析师在业务团队数据分析意识能力培养中的作用
14.3　数据分析师如何培养业务团队的数据分析意识和能力
14.4　数据分析师培养业务团队数据分析意识能力的案例分享
14.4.1　 案例背景
14.4.2　过程描述
14.4.3　本项目的效果跟踪
第15章　换位思考
15.1　为什么要换位思考
15.2　从业务方的角度换位思考数据分析与挖掘
15.3　从同行的角度换位思考数据分析挖掘的经验教训
第16章　养成数据分析师的品质和思维模式
16.1　态度决定一切
16.1.1　信念
16.1.2　信心
16.1.3　热情
16.1.4　敬畏
16.1.5　感恩
16.2　商业意识是核心
16.2.1　为什么商业意识是核心
16.2.2　如何培养商业意识
16.3　一个基本的方法论
16.4　大胆假设，小心求证
16.5　20/80原理
16.6　结构化思维
16.7　优秀的数据分析师既要客观，又要主观
第17章　条条大道通罗马
17.1　为什么会条条大道通罗马
17.2　条条大道有侧重
17.3　自觉服从和积极响应
17.3.1　自觉服从
17.3.2　积极响应
17.4　具体示例
第18章　数据挖掘实践的质量保障流程和制度
18.1　一个有效的质量保障流程制度
18.1.1　业务需求的收集
18.1.2　评估小组评估需求的优先级
18.1.3　课题组的成立及前期摸底
18.1.4　向业务方提交正式课题（项目）计划书
18.1.5　数据分析挖掘的课题展开
18.1.6　向业务方提交结论报告及业务落地应用建议
18.1.7　课题（项目）的落地应用和效果监控反馈
18.2　质量保障流程制度的重要性
18.3　如何支持与强化质量保障流程制度
第19章　几个经典的数据挖掘方法论
19.1　SEMMA方法论
19.1.1　数据取样
19.1.2　数据探索
19.1.3　数据调整
19.1.4　模式化
19.1.5　评价
19.2　CRISP-DM方法论
19.2.1　业务理解
19.2.2　数据理解
19.2.3 　数据准备
19.2.4　模型搭建
19.2.5　模型评估
19.2.6　模型发布
19.3　Tom Khabaza的挖掘9律

精彩书摘

　　所以，除了专业的数据分析师之外，业务团队也需要掌握基本的数据分析技能、培养数据分析的意识，并且这些技能的掌握和意识的培养是多多益善的。企业的数据分析团队和数据分析师也不应该仅仅局限于单纯的数据挖掘技术工作、项目工作，而应肩负起在企业全员中推广普及数据意识、数据运用技巧的责任，这种责任对于企业而言比单纯的一两个数据挖掘项目更有价值，更能体现
　　一个数据挖掘团队或者一个数据挖掘职业人的水准、眼界以及胸怀。只有能发动人民战争的人，才是真正的英雄，所以只有让企业全员都参与并支持你的数据挖掘分析工作，才能够真正有效地挖掘企业的数据资源；只有把自己当成是业务方的一员，真正深入业务实践中，才有可能真正体会业务方数据分析能力和意识培养的基础性和重要性，才可以有的放矢地帮助业务团队提升和进步。
　　口站在业务方的角度进行换位思考，还有更直接的方法，那就是尝试在一段时间内忘记自己是数据分析师，到业务团队中从事业务工作，在业务岗位上去体会数据分析人员应该如何支持业务，业务方在哪些方面急需数据分析的支持。有了这段业务经历，你会用新的眼光看待数据分析工作，会从新的角度完善数据分析工作。
　　站在业务方的角度思考时可以有不同的方法、不同的方向，但是万变不离其宗，只要真心投入业务中去，换位思考将会使数据分析师的综合能力、工作价值得到提升。所以说，换位思考是数据分析师成长、成熟的好工具。
　　……

前言/序言

　　为什么要写这本书
　　自从2002年第一次接触 “数据挖掘”（Data Mining）这个新名词以来，转眼之间我已经在数据挖掘商业应用相关领域度过了11年。这11年里我既见识了国外数据挖掘商业应用如火如荼地开展；又经历了从21世纪开始，国内企业在数据挖掘商业应用中的摸索起步，到如今方兴未艾的局面；更有幸在经历了传统行业的数据挖掘商业应用之后，投身到互联网行业（当今数据分析商业应用热火朝天、发展最快，并且对数据和数据挖掘的商业应用依赖性最强的行业）的数据挖掘商业实践中。这11年是我职业生涯中最为重要的一段时光，从个人生存的角度来说，我找到了谋生和养家糊口的饭碗—数据挖掘工作；从个人归属的角度来说，我很幸运地碰到了职业与兴趣的重合点。
　　在国内，“数据挖掘”作为一门复合型应用学科，其在商业领域的实践应用及推广只有十几年的时间，在此期间，国内虽然陆续出版了一些相关的书籍，但是绝大多数都是基于理论或者国外经验来阐述的，少有针对国内企业相关商业实战的详细介绍和分享，更缺乏从数据分析师的角度对商业实战所进行的总结和归纳。因此，从商业应用出发，基于大量的商业实战案例而不是基于理论探讨的数据挖掘应用书籍成为当今图书市场和广大“数据挖掘”学习者的共同需求。
　　同时，在有幸与数据挖掘商业实践相伴11年之后，我也想稍微放慢些脚步，正如一段长途跋涉之后需要停下脚步，整理一路经历的收获和感悟一样，我希望将自己一路走来的心得与体会、经验与教训、挫折与成绩整理出来。
　　基于以上原因，我决定从数据挖掘的商业需求和商业实战出发，结合我10多年来在不同行业（尤其是最近4年在互联网行业）的大量数据挖掘商业实战项目，将自己这些年来积累的经验和总结分享出来，希望能够起到抛砖引玉的作用，为对数据挖掘商业实践感兴趣的朋友、爱好者、数据分析师提供点滴的参考和借鉴。同时，鉴于“数据化运营”在当今大数据时代已经成为众多（以后必将越来越多）现代企业的普遍经营战略，相信本书所分享的大量有关数据化运营的商业实践项目也可以为企业的管理层、决策层提供一定程度的参考和借鉴。
　　我相信，本书总结的心得与体会，可以推动自己今后的工作，会成为我的财富；同时，这些心得与体会对于部分数据分析师来说也可以起到不同程度的参考和借鉴作用；对于广大对数据挖掘商业应用感兴趣的初学者来说也未尝不是一种宝贵经验。
　　我是从机械制造工艺与设备这个与“数据挖掘”八竿子打不着的专业转行到数据挖掘商业应用行业的，这与目前国内绝大多数的数据分析挖掘专业人士的背景有较大差别（国内绝大多数数据分析挖掘专业人士主要来自统计专业、数学专业或者计算机专业）。我的职业道路很曲折，之所以放弃了自己没兴趣的机械制造工艺与设备专业，是因为自己喜欢市场营销。有幸在国外学习市场营销专业时了解并亲近了国外市场营销中的核心和基石—市场营销信息学（Marketing Informatics）。当然，这是国外10多年前的说法，换成行业内与时俱进的新说法，就是时下耳熟能详的“数据分析挖掘在市场营销领域的商业实践应用”）。说这么多，其实只是想告诉有缘的对数据挖掘商业实践感兴趣的朋友， “以业务为核心，以思路为重点，以挖掘技术为辅佐”就是该领域的有效成长之路。
　　很多初学者总以为掌握了某些分析软件，就可以成为数据分析师。其实，一个成功的数据挖掘商业实践，核心的因素不是技术，而是业务理解和分析思路。本书自始至终都在力图用大量的事实和案例来证明“以业务为核心，以思路为重点，以挖掘技术为辅佐”才是数据挖掘商业实践成功的宝典。
　　另外，现代企业面对大数据时代的数据化运营绝不仅仅是数据分析部门和数据分析师的事情，它需要企业各部门的共同参与，更需要企业决策层的支持和推动。
　　读者对象
　　对数据分析和数据挖掘的商业实践感兴趣的大专院校师生、对其感兴趣的初学者。
　　互联网行业对数据分析挖掘商业实践感兴趣的运营人员以及其他专业的人士。
　　实施数据化运营的现代企业的运营人员以及其他专业的人士，尤其是企业的管理者、决策者（数据化运营战略的制定者和推动者）。
　　各行各业的数据分析师、数据挖掘师。
　　勘误和支持
　　由于作者水平和能力有限，编写时间仓促，不妥之处在所难免，在此恳请读者批评指正。作者有关数据挖掘商业实践应用的专业博客 “数据挖掘　人在旅途”地址为，欢迎读者和数据挖掘商业实践的爱好者不吝赐教。另外，如果您有关于数据挖掘商业实践的任何话题，也可以发送邮件到邮箱 ，期待你们的反馈意见。
　　如何阅读本书
　　本书分为19章。
　　第1～4章为基础和背景部分，主要介绍数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的本质，以及实践中常见的分析项目类型。
　　第6～13章是数据分析挖掘中的具体技巧和案例分享部分，主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示。
　　第5章，第14～19章是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结与探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论。
　　本书几乎每章都会用至少一个完整翔实的实战案例来进行说明、反复强化“以业务为核心，以思路为重点，以挖掘技术为辅佐”，希望能给读者留下深刻印象，因为这是数据挖掘商业实践成功的宝典。
　　致谢
　　首先要感谢机械工业出版社华章公司的杨绣国（Lisa）编辑，没有您的首倡和持续的鼓励，我不会想到要写这样一本来自实践的书，也不会顺利地完成这本书。写作过程中，您的帮助让我对“编辑”这个职业有了新的认识，编辑就是作者背后的无名英雄。在本书出版之际，我向Lisa表达我深深的感谢和祝福。同时感谢朱秀英编辑在本书后期编辑过程中付出的辛劳，您的专业、敬业和细心使得书稿中诸多不完善之处得以修正和提高。
　　作为一名30多岁才从机械工程师转行，进入数据挖掘及其商业实践的迟到者，我在数据挖掘的道路上一路走来，得到了无数贵人的帮助和提携。
　　感谢我的启蒙导师，加拿大Dalhousie University的数据挖掘课程教授Tony Schellinck。他风趣幽默的授课风格，严谨扎实的专业功底，随手拈来的大量亲身经历的商业实战案例，以及对待学生的耐心和热情，让我作为一名外国学生能有效克服语言和生活环境的挑战，比较顺利地进入数据挖掘的职业发展道路。
　　感谢回国后给我第一份专业工作机会的前CCG集团（Communication Central Group）商业智能应用事业部总经理Justin Jencks。中国通Justin在我们一起共事的那段日子里，果敢放手让我尝试多个跨行业的探索性商业应用项目，给了我许多宝贵的机会，使我迅速熟悉本土市场，积累了不同行业的实战案例，这些对我的专业成长非常重要。
　　感谢4年前给我机会，让我得以从传统行业进入互联网行业的阿里巴巴集团ITBU事业部的前商业智能部门总监李红伟（菠萝）。进入互联网行业之后，我才深深懂得作为一名数据分析师，相比传统行业来说，互联网行业有太多的机会可以去尝试不同的项目，去亲历数不清的“一竿子插到底”的落地应用，去学习面对日新月异的需求和挑战。
　　感谢一路走来，在项目合作和交流中给我帮助和支持的各位前辈、领导、朋友和伙伴，包括：上海第一医药连锁经营有限公司总经理顾咏晟先生、新华信国际信息咨询北京有限公司副总裁欧万德先生（Alvin）、上海联都集团的创始人冯铁军先生、上海通方管理咨询有限公司总经理李步峰女士和总监张国安先生、鼎和保险公司的张霖霏先生、盛大文学的数据分析经理张仙鹤先生、途牛网高级运营专家焦延伍先生，以及来自阿里巴巴的数据分析团队的领导和伙伴（资深总监车品觉先生、高级专家范国栋先生、资深经理张高峰先生、数据分析专家樊宁先生、资深数据分析师曹俊杰先生、数据分析师宫尚宝先生，等等，尤其要感谢阿里巴巴数据委员会会长车品觉老师在百忙中热情地为本书作推荐序，并在序言里为广大读者分享了数据分析师当前面临的最新机遇和挑战），以及这个仓促列出的名单之外的更多前辈、领导、朋友和伙伴。
　　感谢我的父母、姐姐、姐夫和外甥，他们给予了我一贯的支持和鼓励。
　　我将把深深的感谢给予我的妻子王艳和女儿露璐。露璐虽然只是初中一年级的学生，但是在本书的写作过程中，她多次主动放弃外出玩耍，帮我改稿，给我提建议，给我鼓励，甚至还为本书设计了一款封面，在此向露璐同学表达我衷心的感谢！而我的妻子，则将家里的一切事情打理得井井有条，使我可以将充分的时间和精力投入本书的写作中。谨以此书献给她们！
　　卢辉
　　中国 杭州

洞察数据洪流，驱动商业增长：数据分析与策略精要 在这个数据爆炸的时代，企业获取海量信息的效率与日俱增，但随之而来的挑战是如何从这些纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略，最终实现增长。本书并非聚焦于某种特定技术或工具的使用，而是致力于勾勒出一幅关于“如何用数据说话，用数据驱动决策”的全局图景。它将带领读者穿越数据分析的迷雾，理解数据背后的商业逻辑，并掌握将分析结果转化为落地执行的关键能力。 第一部分：理解数据的本质与价值 在信息洪流中，并非所有数据都具有同等的价值。本书将首先帮助读者建立对数据本质的深刻认知。我们将探讨数据的分类、结构以及它们在不同商业场景下的呈现方式。从交易数据、用户行为数据到社交媒体数据，了解不同类型数据的采集、存储和初步处理的重要性。更重要的是，我们将深入剖析数据在现代商业中的核心价值： 驱动决策的精确性： 告别经验主义和直觉判断，用事实说话，让数据成为决策的基石，从而降低风险，提高决策的准确性。 洞察用户需求的潜力： 理解用户的行为模式、偏好和痛点，从而能够更精准地满足用户需求，提升用户体验和忠诚度。 优化运营效率的杠杆： 通过数据分析发现运营流程中的瓶颈和低效环节，从而进行针对性改进，降本增效。 发掘新的商业机会： 数据可以揭示市场趋势、潜在客户群体和未被满足的需求，为企业创新和开辟新市场提供指引。 构建竞争优势的利器： 善于利用数据分析的企业，能够比竞争对手更快地适应市场变化，更精准地把握商业机会，从而建立持久的竞争壁垒。 我们将强调，数据的价值并非天然存在，而是需要通过科学的方法和严谨的分析才能被挖掘和释放。本书将引导读者认识到，数据分析不是一项孤立的技术工作，而是贯穿于整个商业价值链的关键环节。 第二部分：数据分析的思维框架与核心方法 掌握数据分析的核心思维框架，是有效利用数据的关键。本书将从战略高度出发，为读者构建一个完整的分析思维体系，而非简单罗列各种技术。我们将探讨： “提出正确的问题”的重要性： 分析始于问题，一个清晰、有商业价值的问题是高效分析的前提。我们将学习如何将模糊的商业诉求转化为可量化的、可分析的数据问题。这包括理解业务目标、识别关键绩效指标（KPIs）以及如何将宏观战略细化为具体的数据分析任务。 “因果关系”与“相关关系”的辨析： 数据分析中最大的误区之一就是混淆相关性和因果性。我们将深入讲解如何通过严谨的设计和分析方法，尽量区分两者，从而避免得出错误的结论，采取无效的行动。 “度量”与“衡量”的艺术： 如何选择合适的指标来衡量业务表现，如何设计有效的衡量体系，以及如何避免指标的“欺骗性”。我们将讨论常用的商业指标，以及如何根据业务场景自定义指标。 “数据驱动的假设检验”： 以科学的方法提出假设，并用数据来验证或证伪。这将帮助读者建立一个迭代优化的分析流程，不断逼近真相。 “可视化”作为沟通的桥梁： 数据本身是冰冷的，但通过有效的可视化，可以将复杂的数据转化为直观、易于理解的洞察。我们将探讨不同类型数据的可视化方法，以及如何选择最合适的图表来传达信息，并避免“图表陷阱”。 在方法论层面，本书将聚焦于那些最能解决实际商业问题的分析方法。我们将重点介绍： 描述性分析（Descriptive Analytics）： 回答“发生了什么？”。通过对历史数据的汇总、分类和可视化，了解业务的现状和趋势。我们将讲解如何进行用户画像、群体划分、趋势分析等。 诊断性分析（Diagnostic Analytics）： 回答“为什么会发生？”。深入探究事件发生的原因，识别潜在的驱动因素和影响因素。我们将学习如何运用对比分析、漏斗分析、关联规则分析等方法来挖掘深层原因。 预测性分析（Predictive Analytics）： 回答“未来会发生什么？”。基于历史数据和模型，预测未来的趋势、行为或结果。我们将介绍时间序列分析、回归分析、分类模型等基本预测方法，并强调其在业务预测、风险评估等方面的应用。 规范性分析（Prescriptive Analytics）： 回答“我们应该怎么做？”。在预测的基础上，提出最优的行动建议，以达到特定的业务目标。我们将探讨优化模型、决策树等方法，以及如何将分析结果转化为具体的行动指令。 本书强调，这些分析层次并非孤立存在，而是相互关联，形成一个层层递进的分析体系，最终服务于商业目标的达成。 第三部分：数据化运营的实践落地与挑战 理解了数据的价值和分析方法，下一步就是如何将这些洞察转化为实际的运营行动，实现“数据化运营”。本书将聚焦于这一关键的落地环节，探讨： 从分析到行动的转化路径： 如何将数据分析报告中的洞察，转化为具体的业务行动计划？这需要分析师与业务部门之间的紧密协作，以及对业务场景的深刻理解。我们将探讨如何构建有效的沟通机制，确保数据洞察能够被业务部门理解、采纳并执行。 构建数据驱动的业务流程： 如何将数据分析的结果嵌入到日常的业务运营流程中？例如，在营销活动中，如何利用用户分群和预测模型来优化投放策略；在产品开发中，如何利用用户反馈数据来迭代产品功能；在客户服务中，如何利用服务数据来提升响应效率。 关键业务场景的数据化应用： 用户增长与生命周期管理： 如何利用数据分析识别高价值用户，优化用户获取渠道，提升用户活跃度和留存率，以及进行有效的用户生命周期价值（LTV）管理。 精准营销与个性化推荐： 如何通过用户画像和行为分析，实现千人千面的营销信息和产品推荐，从而提高转化率和用户满意度。 产品优化与创新： 如何利用用户行为数据、反馈数据和市场数据，指导产品迭代，发现新的产品机会，以及评估新功能的市场表现。 运营效率提升： 如何通过数据分析识别运营瓶颈，优化资源配置，降低运营成本，提升整体运营效率。 风险控制与欺诈识别： 如何利用数据模型识别异常行为，防范欺诈风险，保障业务安全。 数据文化与组织保障： 数据化运营的成功，不仅仅是技术和方法的堆砌，更需要企业文化的支撑。本书将探讨如何建立一种鼓励数据驱动决策的文化，如何培养团队的数据素养，以及如何构建支持数据化运营的组织架构和协作模式。 数据治理与合规性： 在进行数据分析和运营的同时，如何确保数据的质量、安全和合规性，是必须面对的重要课题。我们将简要探讨数据质量管理、隐私保护和数据安全等方面的基本原则。 本书的独特之处 本书最大的特点在于其“全局性”与“实战性”的结合。它不是一本只讲技术细节的工具书，也不是一本只讲理论概念的学术专著。相反，它提供了一个从宏观战略到微观实践的完整框架，帮助读者理解数据分析和数据化运营的“为什么”，以及“如何做”。 强调商业逻辑： 所有的分析方法和技术都将围绕商业目标展开，确保分析结果具有实际的商业价值。 注重思维训练： 引导读者建立起一套严谨、科学的数据分析思维模式，使其能够灵活应对各种复杂的商业问题。 落地导向： 聚焦于如何将数据分析的洞察转化为可执行的运营策略，并提供具体的应用场景和方法。 避免过度技术化： 尽量用通俗易懂的语言解释核心概念，使非技术背景的读者也能轻松理解。 无论您是企业管理者、市场营销人员、产品经理，还是希望在数据领域深入发展的分析师，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具，帮助您在激烈的商业竞争中，洞察数据洪流，驱动业务增长。它将引导您踏上数据驱动的转型之路，让数据真正成为您企业最宝贵的资产。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它提供了一个非常完整的“数据化运营”的战略性视角，并且将“思路”、“方法”、“技巧”和“应用”有机地结合起来。作为一名对企业管理和业务增长感兴趣的读者，我尤其关注书中对于“思路”和“应用”的探讨。书中并没有将数据挖掘仅仅视为一项技术，而是强调了它在驱动业务增长、优化决策过程中的核心作用。它引导读者思考如何将数据转化为可执行的商业洞察，如何构建数据驱动的业务文化。我喜欢书中对于“应用”的阐述，它不仅仅停留在理论层面，而是深入到具体的业务场景，例如如何利用数据分析来提升用户体验、优化营销活动、降低运营成本等。这些案例非常有说服力，让我能够清晰地看到数据化运营为企业带来的实际价值。此外，书中对于“方法”的讲解，虽然有技术深度，但更多的是从业务决策者的角度出发，解释了这些方法能够解决什么样的问题，带来什么样的效益，而不是一味地追求算法的复杂性。这本书的出现，让我对数据化运营有了更深刻的理解，它不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何利用数据实现业务价值的“行动指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，从“思路”到“方法”，再到“技巧”和“应用”，层层递进，既有理论的高度，又有实践的深度。我是一个偏向于技术和算法的读者，尤其关注书中对于“方法”和“技巧”的讲解。对于各种经典的数据挖掘算法，作者都给出了清晰的数学原理阐述，同时又不乏代码实现上的指导。我惊喜地发现，书中并没有仅仅罗列算法名称，而是深入剖析了每种算法的适用场景、优缺点以及如何进行参数调优，这一点对于我这种喜欢钻研技术细节的读者来说，是极其宝贵的。例如，在讲解决策树和随机森林时，作者不仅解释了它们的工作原理，还详细介绍了剪枝技术、特征选择的重要性，以及如何使用交叉验证来评估模型性能，这些都是保证模型鲁棒性和泛化能力的关键。此外，书中关于特征工程的章节也让我受益匪浅，它提供了许多实用的特征构建和选择方法，让我在处理实际问题时能够事半功倍。这本书的专业性毋庸置疑，对于想要在数据挖掘领域深入发展的技术人员来说，绝对是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在互联网行业摸爬滚打多年的运营人员，我一直觉得数据是运营的灵魂，但如何真正将数据“用起来”，却是我曾经感到十分头疼的问题。这本书的出现，简直就像给我打开了一扇新世界的大门。它不再是那些枯燥的学术理论，而是真正从“实战”出发，详细地讲解了如何构建一个有效的数据化运营体系。书中对于“数据化运营”的“方法”论述特别深刻，它不仅仅是告诉你应该收集哪些数据，更重要的是如何围绕业务目标，设计一套完整的数据驱动决策流程。我印象最深的是关于用户画像构建的部分，书中给出了详细的步骤和多种实现思路，让我学会了如何从海量数据中提炼出用户行为的精髓，从而实现更精准的用户分群和个性化运营。此外，书中对于“应用”的探讨也十分接地气，它列举了营销、产品、客服等多个业务场景下的数据化运营案例，让我看到了数据力量的巨大潜力。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会看报表、凭感觉做决策的运营，而是能够真正用数据说话，用数据驱动增长的“数据运营师”了。它真的给了我很多启发，也为我今后的工作指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》我早就听闻其名，一直想找个机会深入拜读。最近终于得偿所愿，可以说，这套书真的没有让我失望。从入门到精通，它就像一位经验丰富的老前辈，循循善诱地为我揭示了数据挖掘和数据化运营的神秘面纱。书中对于数据挖掘的各种算法，从基础的关联规则、分类、聚类，到更高级的回归、时间序列分析，都进行了详尽的介绍，并且不仅仅是理论的堆砌，更重要的是结合了大量的实际案例。我尤其喜欢书中对于“思路”的探讨，它没有直接抛出方法，而是先引导读者去思考“为什么要做数据挖掘？”、“要解决什么业务问题？”，这种从宏观到微观的梳理，让我对整个数据化运营的流程有了更清晰的认识。而且，书中对于“技巧”的分享更是锦上添花，比如如何进行数据清洗、特征工程，以及在模型评估时需要注意的陷阱，这些细节往往是决定项目成败的关键。我个人在工作中经常会遇到数据质量不高的问题，书中的数据预处理章节让我学到了很多实用的技巧，大大提高了我的工作效率。总而言之，这是一本值得反复研读、常备案头的佳作，无论你是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入数据分析领域的小白，一直渴望找到一本能够带领我入门并快速上手实践的书籍。《数据挖掘与数据化运营实战》这本书恰好满足了我的需求。它摒弃了过于晦涩难懂的理论，而是以一种非常友好的方式，将复杂的数据挖掘概念和数据化运营的流程娓娓道来。书中“应用”的讲解是我最喜欢的，它不是抽象的概念，而是通过一个个鲜活的案例，让我看到了数据挖掘和数据化运营在实际业务中是如何发挥作用的。比如，在讲解如何通过用户行为数据来预测流失率时，书中详细列出了整个过程，从数据采集、特征工程，到模型选择、结果解释，每一步都非常清晰。我跟着书中的案例，尝试着复现了一些基础的分析，感觉自己对数据的理解能力和分析能力都有了质的飞跃。这本书的“技巧”部分也为我提供了很多实操性的指导，比如在数据可视化方面，书中介绍了一些常用的图表类型以及如何选择最适合表达数据的图表，这对于我这种新手来说，是非常重要的基础技能。总而言之，这是一本非常适合初学者入门的书籍，它让我对数据化运营产生了浓厚的兴趣，并给了我继续学习的信心。

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买了还没看，储备图书！

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很好看，很有价值一读！推荐大家看看

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粗翻一遍

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内容不行 章节安排混乱 不值得买

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废话太多，没几句实用

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总之，不联系购买。

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大数据时代小数据分析

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开始学数据挖掘