數據挖掘與數據化運營實戰 思路、方法、技巧與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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盧輝 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 數據化運營
• 實戰
• 商業分析
• 數據分析
• 機器學習
• 用戶增長
• 精細化運營
• 數據驅動
• 案例分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111426509

版次：1

商品編碼：11252775

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：276

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　阿裏巴巴資深數據分析專傢盧輝撰寫，多年數據挖掘應用實踐的經驗結晶
　　實戰性強，從數據分析師的角度對商業實戰進行瞭總結和歸納，以大量事實和案例展現瞭“以業務為核心，以思路為重點，以挖掘技術為輔佐”的數據挖掘商業實踐

　　海報：
　　

　　

內容簡介

　　

　　《數據挖掘與數據化運營實戰 思路、方法、技巧與應用》是目前有關數據挖掘在數據化運營實踐領域比較全麵和係統的著作，也是諸多數據挖掘書籍中為數不多的穿插大量真實的實踐應用案例和場景的著作，更是創造性地針對數據化運營中不同分析挖掘課題類型，推齣一一對應的分析思路集錦和相應的分析技巧集成，為讀者提供“菜單化”實戰錦囊的著作。作者結閤自己數據化運營實踐中大量的項目經驗，用通俗易懂的“非技術”語言和大量活潑生動的案例，圍繞數據分析挖掘中的思路、方法、技巧與應用，全方位整理、總結、分享，幫助讀者深刻領會和掌握“以業務為核心，以思路為重點，以分析技術為輔佐”的數據挖掘實踐應用寶典。
　　《數據挖掘與數據化運營實戰 思路、方法、技巧與應用》共19章，分為三個部分：基礎篇（第1～4章）係統介紹瞭數據分析挖掘和數據化運營的相關背景、數據化運營中“協調配閤”的核心，以及實踐中常見分析項目類型；實戰篇（第6～13章）主要介紹實踐中常見的分析挖掘技術的實用技巧，並對大量的實踐案例進行瞭全程分享展示；思想意識篇（第5章，第14～19章）主要是有關數據分析師的責任、意識、思維的培養和提升的總結和探索，以及一些有效的項目質控製度和經典的方法論介紹。

作者簡介

　　盧輝，阿裏巴巴商業智能部數據分析專傢，從事數據庫營銷和數據化運營分析多年，曾在不同行業以商務拓展(BD)經理、項目經理、市場營銷部經理、高級谘詢顧問、數據分析專傢的身份親曆大量的數據庫營銷和互聯網行業數據化運營應用項目。目前在阿裏巴巴主要從事數據化運營的數據挖掘規劃、項目管理、實施，擁有比較豐富的互聯網行業數據化運營項目經驗。關注數據化運營的規劃和數據挖掘項目的管理。

目錄

推薦序
前言
第1章　什麼是數據化運營
1.1　現代營銷理論的發展曆程
1.1.1　從4P到4C
1.1.2　從4C到3P3C
1.2　數據化運營的主要內容
1.3　為什麼要數據化運營
1.4　數據化運營的必要條件
1.4.1　企業級海量數據存儲的實現
1.4.2　精細化運營的需求
1.4.3　數據分析和數據挖掘技術的有效應用
1.4.4　企業決策層的倡導與持續支持
1.5　數據化運營的新現象與新發展
1.6　關於互聯網和電子商務的最新數據
第2章　數據挖掘概述
2.1　數據挖掘的發展曆史
2.2　統計分析與數據挖掘的主要區彆
2.3　數據挖掘的主要成熟技術以及在數據化運營中的主要應用
2.3.1　決策樹
2.3.2　神經網絡
2.3.3　迴歸
2.3.4　關聯規則
2.3.5　聚類
2.3.6　貝葉斯分類方法
2.3.7　支持嚮量機
2.3.8　主成分分析
2.3.9　假設檢驗
2.4　互聯網行業數據挖掘應用的特點
第3章　數據化運營中常見的數據分析項目類型
3.1　目標客戶的特徵分析
3.2　目標客戶的預測（響應、分類）模型
3.3　運營群體的活躍度定義
3.4　用戶路徑分析
3.5　交叉銷售模型
3.6　信息質量模型
3.7　服務保障模型
3.8　用戶（買傢、賣傢）分層模型
3.9　賣傢（買傢）交易模型
3.10　信用風險模型
3.11　商品推薦模型
3.11.1　商品推薦介紹
3.11.2　關聯規則
3.11.3　協同過濾算法
3.11.4　商品推薦模型總結
3.12　數據産品
3.13　決策支持
第4章　數據化運營是跨專業、跨團隊的協調與閤作
4.1　數據分析團隊與業務團隊的分工和定位
4.1.1　提齣業務分析需求並且能勝任基本的數據分析
4.1.2　提供業務經驗和參考建議
4.1.3　策劃和執行精細化運營方案
4.1.4　跟蹤運營效果、反饋和總結
4.2　數據化運營是真正的多團隊、多專業的協同作業
4.3　實例示範數據化運營中的跨專業、跨團隊協調閤作
第5章　分析師常見的錯誤觀念和對治的管理策略
5.1　輕視業務論
5.2　技術萬能論
5.3　技術尖端論
5.4　建模與應用兩段論
5.5　機器萬能論
5.6　幸福的傢庭都是相似的，不幸的傢庭各有各的不幸
第6章　數據挖掘項目完整應用案例演示
6.1　項目背景和業務分析需求的提齣
6.2　數據分析師參與需求討論
6.3　製定需求分析框架和分析計劃
6.4　抽取樣本數據、熟悉數據、數據清洗和摸底
6.5　按計劃初步搭建挖掘模型
6.6　與業務方討論模型的初步結論，提齣新的思路和模型優化方案
6.7　按優化方案重新抽取樣本並建模，提煉結論並驗證模型
6.8　完成分析報告和落地應用建議
6.9　製定具體的落地應用方案和評估方案
6.10　業務方實施落地應用方案並跟蹤、評估效果
6.11　落地應用方案在實際效果評估後，不斷修正完善
6.12　不同運營方案的評估、總結和反饋
6.13　項目應用後的總結和反思
第7章　數據挖掘建模的優化和限度
7.1　數據挖掘模型的優化要遵循有效、適度的原則
7.2　如何有效地優化模型
7.2.1　從業務思路上優化
7.2.2　從建模的技術思路上優化
7.2.3　從建模的技術技巧上優化
7.3　如何思考優化的限度
7.4　模型效果評價的主要指標體係
7.4.1　評價模型準確度和精度的係列指標
7.4.2　ROC麯綫
7.4.3　KS值
7.4.4　Lift值
7.4.5　模型穩定性的評估
第8章　常見的數據處理技巧
8.1　數據的抽取要正確反映業務需求
8.2　數據抽樣
8.3　分析數據的規模有哪些具體的要求
8.4　如何處理缺失值和異常值
8.4.1　缺失值的常見處理方法
8.4.2　異常值的判斷和處理
8.5　數據轉換
8.5.1　生成衍生變量
8.5.2　改善變量分布的轉換
8.5.3　分箱轉換
8.5.4　數據的標準化
8.6　篩選有效的輸入變量
8.6.1　為什麼要篩選有效的輸入變量
8.6.2　結閤業務經驗進行先行篩選
8.6.3　用綫性相關性指標進行初步篩選
8.6.4　R平方
8.6.5　卡方檢驗
8.6.6　IV和WOE
8.6.7　部分建模算法自身的篩選功能
8.6.8　降維的方法
8.6.9　最後的準則
8.7　共綫性問題
8.7.1　如何發現共綫性
8.7.2　如何處理共綫性
第9章　聚類分析的典型應用和技術小竅門
9.1　聚類分析的典型應用場景
9.2　主要聚類算法的分類
9.2.1　劃分方法
9.2.2　層次方法
9.2.3　基於密度的方法
9.2.4　基於網格的方法
9.3　聚類分析在實踐應用中的重點注意事項
9.3.1　如何處理數據噪聲和異常值
9.3.2　數據標準化
9.3.3　聚類變量的少而精
9.4　聚類分析的擴展應用
9.4.1　聚類的核心指標與非聚類的業務指標相輔相成
9.4.2　數據的探索和清理工具
9.4.3　個性化推薦的應用
9.5　聚類分析在實際應用中的優勢和缺點
9.6　聚類分析結果的評價體係和評價指標
9.6.1　業務專傢的評估
9.6.2　聚類技術上的評價指標
9.7　一個典型的聚類分析課題的案例分享
9.7.1　案例背景
9.7.2　基本的數據摸底
9.7.3　基於用戶樣本的聚類分析的初步結論
第10章　預測響應（分類）模型的典型應用和技術小竅門
10.1　神經網絡技術的實踐應用和注意事項
10.1.1　神經網絡的原理和核心要素
10.1.2　神經網絡的應用優勢
10.1.3　神經網絡技術的缺點和注意事項
10.2　決策樹技術的實踐應用和注意事項
10.2.1　決策樹的原理和核心要素
10.2.2　CHAID算法
10.2.3　CART算法
10.2.4　ID3算法
10.2.5　決策樹的應用優勢
10.2.6　決策樹的缺點和注意事項
10.3　邏輯迴歸技術的實踐應用和注意事項
10.3.1　邏輯迴歸的原理和核心要素
10.3.2　迴歸中的變量篩選方法
10.3.3　邏輯迴歸的應用優勢
10.3.4　邏輯迴歸應用中的注意事項
10.4　多元綫性迴歸技術的實踐應用和注意事項
10.4.1　綫性迴歸的原理和核心要素
10.4.2　綫性迴歸的應用優勢
10.4.3　綫性迴歸應用中的注意事項
10.5　模型的過擬閤及對策
10.6　一個典型的預測響應模型的案例分享
10.6.1　案例背景
10.6.2　基本的數據摸底
10.6.3　建模數據的抽取和清洗
10.6.4　初步的相關性檢驗和共綫性排查
10.6.5　潛在自變量的分布轉換
10.6.6　自變量的篩選
10.6.7　響應模型的搭建與優化
10.6.8　冠軍模型的確定和主要的分析結論
10.6.9　基於模型和分析結論基礎上的運營方案
10.6.10　模型落地應用效果跟蹤反饋
第11章　用戶特徵分析的典型應用和技術小竅門
11.1　用戶特徵分析所適用的典型業務場景
11.1.1　尋找目標用戶
11.1.2　尋找運營的抓手
11.1.3　用戶群體細分的依據
11.1.4　新品開發的綫索和依據
11.2　用戶特徵分析的典型分析思路和分析技術
11.2.1　3種劃分的區彆
11.2.2　RFM
11.2.3　聚類技術的應用
11.2.4　決策樹技術的應用
11.2.5　預測（響應）模型中的核心自變量
11.2.6　假設檢驗的應用
11.3　特徵提煉後的評價體係
11.4　用戶特徵分析與用戶預測模型的區彆和聯係
11.5　用戶特徵分析案例
第12章　運營效果分析的典型應用和技術小竅門
12.1　為什麼要做運營效果分析
12.2　統計技術在數據化運營中最重要最常見的應用
12.2.1　為什麼要進行假設檢驗
12.2.2　假設檢驗的基本思想
12.2.3　T檢驗概述
12.2.4　兩組獨立樣本T檢驗的假設和檢驗
12.2.5　兩組獨立樣本的非參數檢驗
12.2.6　配對差值的T檢驗
12.2.7　配對差值的非參數檢驗
12.2.8　方差分析概述
12.2.9　單因素方差分析
12.2.10　多個樣本組的非參數檢驗
12.2.11　卡方檢驗
12.2.12　控製變量的方法
12.2.13　AB Test
第13章　漏鬥模型和路徑分析
13.1　網絡日誌和布點
13.1.1　日誌布點
13.1.2　日誌采集
13.1.3　日誌解析
13.1.4　日誌分析
13.2　漏鬥模型與路徑分析的主要區彆和聯係
13.3　漏鬥模型的主要應用場景
13.3.1　運營過程的監控和運營效率的分析與改善
13.3.2　用戶關鍵路徑分析
13.3.3　産品優化
13.4　路徑分析的主要應用場景
13.5　路徑分析的主要算法
13.5.1　社會網絡分析方法
13.5.2　基於序列的關聯分析
13.5.3　最樸素的遍曆方法
13.6　路徑分析案例的分享
13.6.1　案例背景
13.6.2　主要的分析技術介紹
13.6.3　分析所用的數據概況
13.6.4　主要的數據結論和業務解說
13.6.5　主要分析結論的落地應用跟蹤
第14章　數據分析師對業務團隊數據分析能力的培養
14.1　培養業務團隊數據分析意識與能力的重要性
14.2　數據分析師在業務團隊數據分析意識能力培養中的作用
14.3　數據分析師如何培養業務團隊的數據分析意識和能力
14.4　數據分析師培養業務團隊數據分析意識能力的案例分享
14.4.1　 案例背景
14.4.2　過程描述
14.4.3　本項目的效果跟蹤
第15章　換位思考
15.1　為什麼要換位思考
15.2　從業務方的角度換位思考數據分析與挖掘
15.3　從同行的角度換位思考數據分析挖掘的經驗教訓
第16章　養成數據分析師的品質和思維模式
16.1　態度決定一切
16.1.1　信念
16.1.2　信心
16.1.3　熱情
16.1.4　敬畏
16.1.5　感恩
16.2　商業意識是核心
16.2.1　為什麼商業意識是核心
16.2.2　如何培養商業意識
16.3　一個基本的方法論
16.4　大膽假設，小心求證
16.5　20/80原理
16.6　結構化思維
16.7　優秀的數據分析師既要客觀，又要主觀
第17章　條條大道通羅馬
17.1　為什麼會條條大道通羅馬
17.2　條條大道有側重
17.3　自覺服從和積極響應
17.3.1　自覺服從
17.3.2　積極響應
17.4　具體示例
第18章　數據挖掘實踐的質量保障流程和製度
18.1　一個有效的質量保障流程製度
18.1.1　業務需求的收集
18.1.2　評估小組評估需求的優先級
18.1.3　課題組的成立及前期摸底
18.1.4　嚮業務方提交正式課題（項目）計劃書
18.1.5　數據分析挖掘的課題展開
18.1.6　嚮業務方提交結論報告及業務落地應用建議
18.1.7　課題（項目）的落地應用和效果監控反饋
18.2　質量保障流程製度的重要性
18.3　如何支持與強化質量保障流程製度
第19章　幾個經典的數據挖掘方法論
19.1　SEMMA方法論
19.1.1　數據取樣
19.1.2　數據探索
19.1.3　數據調整
19.1.4　模式化
19.1.5　評價
19.2　CRISP-DM方法論
19.2.1　業務理解
19.2.2　數據理解
19.2.3 　數據準備
19.2.4　模型搭建
19.2.5　模型評估
19.2.6　模型發布
19.3　Tom Khabaza的挖掘9律

精彩書摘

　　所以，除瞭專業的數據分析師之外，業務團隊也需要掌握基本的數據分析技能、培養數據分析的意識，並且這些技能的掌握和意識的培養是多多益善的。企業的數據分析團隊和數據分析師也不應該僅僅局限於單純的數據挖掘技術工作、項目工作，而應肩負起在企業全員中推廣普及數據意識、數據運用技巧的責任，這種責任對於企業而言比單純的一兩個數據挖掘項目更有價值，更能體現
　　一個數據挖掘團隊或者一個數據挖掘職業人的水準、眼界以及胸懷。隻有能發動人民戰爭的人，纔是真正的英雄，所以隻有讓企業全員都參與並支持你的數據挖掘分析工作，纔能夠真正有效地挖掘企業的數據資源；隻有把自己當成是業務方的一員，真正深入業務實踐中，纔有可能真正體會業務方數據分析能力和意識培養的基礎性和重要性，纔可以有的放矢地幫助業務團隊提升和進步。
　　口站在業務方的角度進行換位思考，還有更直接的方法，那就是嘗試在一段時間內忘記自己是數據分析師，到業務團隊中從事業務工作，在業務崗位上去體會數據分析人員應該如何支持業務，業務方在哪些方麵急需數據分析的支持。有瞭這段業務經曆，你會用新的眼光看待數據分析工作，會從新的角度完善數據分析工作。
　　站在業務方的角度思考時可以有不同的方法、不同的方嚮，但是萬變不離其宗，隻要真心投入業務中去，換位思考將會使數據分析師的綜閤能力、工作價值得到提升。所以說，換位思考是數據分析師成長、成熟的好工具。
　　……

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　自從2002年第一次接觸 “數據挖掘”（Data Mining）這個新名詞以來，轉眼之間我已經在數據挖掘商業應用相關領域度過瞭11年。這11年裏我既見識瞭國外數據挖掘商業應用如火如荼地開展；又經曆瞭從21世紀開始，國內企業在數據挖掘商業應用中的摸索起步，到如今方興未艾的局麵；更有幸在經曆瞭傳統行業的數據挖掘商業應用之後，投身到互聯網行業（當今數據分析商業應用熱火朝天、發展最快，並且對數據和數據挖掘的商業應用依賴性最強的行業）的數據挖掘商業實踐中。這11年是我職業生涯中最為重要的一段時光，從個人生存的角度來說，我找到瞭謀生和養傢糊口的飯碗—數據挖掘工作；從個人歸屬的角度來說，我很幸運地碰到瞭職業與興趣的重閤點。
　　在國內，“數據挖掘”作為一門復閤型應用學科，其在商業領域的實踐應用及推廣隻有十幾年的時間，在此期間，國內雖然陸續齣版瞭一些相關的書籍，但是絕大多數都是基於理論或者國外經驗來闡述的，少有針對國內企業相關商業實戰的詳細介紹和分享，更缺乏從數據分析師的角度對商業實戰所進行的總結和歸納。因此，從商業應用齣發，基於大量的商業實戰案例而不是基於理論探討的數據挖掘應用書籍成為當今圖書市場和廣大“數據挖掘”學習者的共同需求。
　　同時，在有幸與數據挖掘商業實踐相伴11年之後，我也想稍微放慢些腳步，正如一段長途跋涉之後需要停下腳步，整理一路經曆的收獲和感悟一樣，我希望將自己一路走來的心得與體會、經驗與教訓、挫摺與成績整理齣來。
　　基於以上原因，我決定從數據挖掘的商業需求和商業實戰齣發，結閤我10多年來在不同行業（尤其是最近4年在互聯網行業）的大量數據挖掘商業實戰項目，將自己這些年來積纍的經驗和總結分享齣來，希望能夠起到拋磚引玉的作用，為對數據挖掘商業實踐感興趣的朋友、愛好者、數據分析師提供點滴的參考和藉鑒。同時，鑒於“數據化運營”在當今大數據時代已經成為眾多（以後必將越來越多）現代企業的普遍經營戰略，相信本書所分享的大量有關數據化運營的商業實踐項目也可以為企業的管理層、決策層提供一定程度的參考和藉鑒。
　　我相信，本書總結的心得與體會，可以推動自己今後的工作，會成為我的財富；同時，這些心得與體會對於部分數據分析師來說也可以起到不同程度的參考和藉鑒作用；對於廣大對數據挖掘商業應用感興趣的初學者來說也未嘗不是一種寶貴經驗。
　　我是從機械製造工藝與設備這個與“數據挖掘”八竿子打不著的專業轉行到數據挖掘商業應用行業的，這與目前國內絕大多數的數據分析挖掘專業人士的背景有較大差彆（國內絕大多數數據分析挖掘專業人士主要來自統計專業、數學專業或者計算機專業）。我的職業道路很麯摺，之所以放棄瞭自己沒興趣的機械製造工藝與設備專業，是因為自己喜歡市場營銷。有幸在國外學習市場營銷專業時瞭解並親近瞭國外市場營銷中的核心和基石—市場營銷信息學（Marketing Informatics）。當然，這是國外10多年前的說法，換成行業內與時俱進的新說法，就是時下耳熟能詳的“數據分析挖掘在市場營銷領域的商業實踐應用”）。說這麼多，其實隻是想告訴有緣的對數據挖掘商業實踐感興趣的朋友， “以業務為核心，以思路為重點，以挖掘技術為輔佐”就是該領域的有效成長之路。
　　很多初學者總以為掌握瞭某些分析軟件，就可以成為數據分析師。其實，一個成功的數據挖掘商業實踐，核心的因素不是技術，而是業務理解和分析思路。本書自始至終都在力圖用大量的事實和案例來證明“以業務為核心，以思路為重點，以挖掘技術為輔佐”纔是數據挖掘商業實踐成功的寶典。
　　另外，現代企業麵對大數據時代的數據化運營絕不僅僅是數據分析部門和數據分析師的事情，它需要企業各部門的共同參與，更需要企業決策層的支持和推動。
　　讀者對象
　　對數據分析和數據挖掘的商業實踐感興趣的大專院校師生、對其感興趣的初學者。
　　互聯網行業對數據分析挖掘商業實踐感興趣的運營人員以及其他專業的人士。
　　實施數據化運營的現代企業的運營人員以及其他專業的人士，尤其是企業的管理者、決策者（數據化運營戰略的製定者和推動者）。
　　各行各業的數據分析師、數據挖掘師。
　　勘誤和支持
　　由於作者水平和能力有限，編寫時間倉促，不妥之處在所難免，在此懇請讀者批評指正。作者有關數據挖掘商業實踐應用的專業博客 “數據挖掘　人在旅途”地址為，歡迎讀者和數據挖掘商業實踐的愛好者不吝賜教。另外，如果您有關於數據挖掘商業實踐的任何話題，也可以發送郵件到郵箱 ，期待你們的反饋意見。
　　如何閱讀本書
　　本書分為19章。
　　第1～4章為基礎和背景部分，主要介紹數據分析挖掘和數據化運營的相關背景、數據化運營中“協調配閤”的本質，以及實踐中常見的分析項目類型。
　　第6～13章是數據分析挖掘中的具體技巧和案例分享部分，主要介紹實踐中常見的分析挖掘技術的實用技巧，並對大量的實踐案例進行瞭全程分享展示。
　　第5章，第14～19章是有關數據分析師的責任、意識、思維的培養和提升的總結與探索，以及一些有效的項目質控製度和經典的方法論。
　　本書幾乎每章都會用至少一個完整翔實的實戰案例來進行說明、反復強化“以業務為核心，以思路為重點，以挖掘技術為輔佐”，希望能給讀者留下深刻印象，因為這是數據挖掘商業實踐成功的寶典。
　　緻謝
　　首先要感謝機械工業齣版社華章公司的楊綉國（Lisa）編輯，沒有您的首倡和持續的鼓勵，我不會想到要寫這樣一本來自實踐的書，也不會順利地完成這本書。寫作過程中，您的幫助讓我對“編輯”這個職業有瞭新的認識，編輯就是作者背後的無名英雄。在本書齣版之際，我嚮Lisa錶達我深深的感謝和祝福。同時感謝硃秀英編輯在本書後期編輯過程中付齣的辛勞，您的專業、敬業和細心使得書稿中諸多不完善之處得以修正和提高。
　　作為一名30多歲纔從機械工程師轉行，進入數據挖掘及其商業實踐的遲到者，我在數據挖掘的道路上一路走來，得到瞭無數貴人的幫助和提攜。
　　感謝我的啓濛導師，加拿大Dalhousie University的數據挖掘課程教授Tony Schellinck。他風趣幽默的授課風格，嚴謹紮實的專業功底，隨手拈來的大量親身經曆的商業實戰案例，以及對待學生的耐心和熱情，讓我作為一名外國學生能有效剋服語言和生活環境的挑戰，比較順利地進入數據挖掘的職業發展道路。
　　感謝迴國後給我第一份專業工作機會的前CCG集團（Communication Central Group）商業智能應用事業部總經理Justin Jencks。中國通Justin在我們一起共事的那段日子裏，果敢放手讓我嘗試多個跨行業的探索性商業應用項目，給瞭我許多寶貴的機會，使我迅速熟悉本土市場，積纍瞭不同行業的實戰案例，這些對我的專業成長非常重要。
　　感謝4年前給我機會，讓我得以從傳統行業進入互聯網行業的阿裏巴巴集團ITBU事業部的前商業智能部門總監李紅偉（菠蘿）。進入互聯網行業之後，我纔深深懂得作為一名數據分析師，相比傳統行業來說，互聯網行業有太多的機會可以去嘗試不同的項目，去親曆數不清的“一竿子插到底”的落地應用，去學習麵對日新月異的需求和挑戰。
　　感謝一路走來，在項目閤作和交流中給我幫助和支持的各位前輩、領導、朋友和夥伴，包括：上海第一醫藥連鎖經營有限公司總經理顧詠晟先生、新華信國際信息谘詢北京有限公司副總裁歐萬德先生（Alvin）、上海聯都集團的創始人馮鐵軍先生、上海通方管理谘詢有限公司總經理李步峰女士和總監張國安先生、鼎和保險公司的張霖霏先生、盛大文學的數據分析經理張仙鶴先生、途牛網高級運營專傢焦延伍先生，以及來自阿裏巴巴的數據分析團隊的領導和夥伴（資深總監車品覺先生、高級專傢範國棟先生、資深經理張高峰先生、數據分析專傢樊寜先生、資深數據分析師曹俊傑先生、數據分析師宮尚寶先生，等等，尤其要感謝阿裏巴巴數據委員會會長車品覺老師在百忙中熱情地為本書作推薦序，並在序言裏為廣大讀者分享瞭數據分析師當前麵臨的最新機遇和挑戰），以及這個倉促列齣的名單之外的更多前輩、領導、朋友和夥伴。
　　感謝我的父母、姐姐、姐夫和外甥，他們給予瞭我一貫的支持和鼓勵。
　　我將把深深的感謝給予我的妻子王艷和女兒露璐。露璐雖然隻是初中一年級的學生，但是在本書的寫作過程中，她多次主動放棄外齣玩耍，幫我改稿，給我提建議，給我鼓勵，甚至還為本書設計瞭一款封麵，在此嚮露璐同學錶達我衷心的感謝！而我的妻子，則將傢裏的一切事情打理得井井有條，使我可以將充分的時間和精力投入本書的寫作中。謹以此書獻給她們！
　　盧輝
　　中國 杭州

洞察數據洪流，驅動商業增長：數據分析與策略精要 在這個數據爆炸的時代，企業獲取海量信息的效率與日俱增，但隨之而來的挑戰是如何從這些紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業策略，最終實現增長。本書並非聚焦於某種特定技術或工具的使用，而是緻力於勾勒齣一幅關於“如何用數據說話，用數據驅動決策”的全局圖景。它將帶領讀者穿越數據分析的迷霧，理解數據背後的商業邏輯，並掌握將分析結果轉化為落地執行的關鍵能力。 第一部分：理解數據的本質與價值 在信息洪流中，並非所有數據都具有同等的價值。本書將首先幫助讀者建立對數據本質的深刻認知。我們將探討數據的分類、結構以及它們在不同商業場景下的呈現方式。從交易數據、用戶行為數據到社交媒體數據，瞭解不同類型數據的采集、存儲和初步處理的重要性。更重要的是，我們將深入剖析數據在現代商業中的核心價值： 驅動決策的精確性： 告彆經驗主義和直覺判斷，用事實說話，讓數據成為決策的基石，從而降低風險，提高決策的準確性。 洞察用戶需求的潛力： 理解用戶的行為模式、偏好和痛點，從而能夠更精準地滿足用戶需求，提升用戶體驗和忠誠度。 優化運營效率的杠杆： 通過數據分析發現運營流程中的瓶頸和低效環節，從而進行針對性改進，降本增效。 發掘新的商業機會： 數據可以揭示市場趨勢、潛在客戶群體和未被滿足的需求，為企業創新和開闢新市場提供指引。 構建競爭優勢的利器： 善於利用數據分析的企業，能夠比競爭對手更快地適應市場變化，更精準地把握商業機會，從而建立持久的競爭壁壘。 我們將強調，數據的價值並非天然存在，而是需要通過科學的方法和嚴謹的分析纔能被挖掘和釋放。本書將引導讀者認識到，數據分析不是一項孤立的技術工作，而是貫穿於整個商業價值鏈的關鍵環節。 第二部分：數據分析的思維框架與核心方法 掌握數據分析的核心思維框架，是有效利用數據的關鍵。本書將從戰略高度齣發，為讀者構建一個完整的分析思維體係，而非簡單羅列各種技術。我們將探討： “提齣正確的問題”的重要性： 分析始於問題，一個清晰、有商業價值的問題是高效分析的前提。我們將學習如何將模糊的商業訴求轉化為可量化的、可分析的數據問題。這包括理解業務目標、識彆關鍵績效指標（KPIs）以及如何將宏觀戰略細化為具體的數據分析任務。 “因果關係”與“相關關係”的辨析： 數據分析中最大的誤區之一就是混淆相關性和因果性。我們將深入講解如何通過嚴謹的設計和分析方法，盡量區分兩者，從而避免得齣錯誤的結論，采取無效的行動。 “度量”與“衡量”的藝術： 如何選擇閤適的指標來衡量業務錶現，如何設計有效的衡量體係，以及如何避免指標的“欺騙性”。我們將討論常用的商業指標，以及如何根據業務場景自定義指標。 “數據驅動的假設檢驗”： 以科學的方法提齣假設，並用數據來驗證或證僞。這將幫助讀者建立一個迭代優化的分析流程，不斷逼近真相。 “可視化”作為溝通的橋梁： 數據本身是冰冷的，但通過有效的可視化，可以將復雜的數據轉化為直觀、易於理解的洞察。我們將探討不同類型數據的可視化方法，以及如何選擇最閤適的圖錶來傳達信息，並避免“圖錶陷阱”。 在方法論層麵，本書將聚焦於那些最能解決實際商業問題的分析方法。我們將重點介紹： 描述性分析（Descriptive Analytics）： 迴答“發生瞭什麼？”。通過對曆史數據的匯總、分類和可視化，瞭解業務的現狀和趨勢。我們將講解如何進行用戶畫像、群體劃分、趨勢分析等。 診斷性分析（Diagnostic Analytics）： 迴答“為什麼會發生？”。深入探究事件發生的原因，識彆潛在的驅動因素和影響因素。我們將學習如何運用對比分析、漏鬥分析、關聯規則分析等方法來挖掘深層原因。 預測性分析（Predictive Analytics）： 迴答“未來會發生什麼？”。基於曆史數據和模型，預測未來的趨勢、行為或結果。我們將介紹時間序列分析、迴歸分析、分類模型等基本預測方法，並強調其在業務預測、風險評估等方麵的應用。 規範性分析（Prescriptive Analytics）： 迴答“我們應該怎麼做？”。在預測的基礎上，提齣最優的行動建議，以達到特定的業務目標。我們將探討優化模型、決策樹等方法，以及如何將分析結果轉化為具體的行動指令。 本書強調，這些分析層次並非孤立存在，而是相互關聯，形成一個層層遞進的分析體係，最終服務於商業目標的達成。 第三部分：數據化運營的實踐落地與挑戰 理解瞭數據的價值和分析方法，下一步就是如何將這些洞察轉化為實際的運營行動，實現“數據化運營”。本書將聚焦於這一關鍵的落地環節，探討： 從分析到行動的轉化路徑： 如何將數據分析報告中的洞察，轉化為具體的業務行動計劃？這需要分析師與業務部門之間的緊密協作，以及對業務場景的深刻理解。我們將探討如何構建有效的溝通機製，確保數據洞察能夠被業務部門理解、采納並執行。 構建數據驅動的業務流程： 如何將數據分析的結果嵌入到日常的業務運營流程中？例如，在營銷活動中，如何利用用戶分群和預測模型來優化投放策略；在産品開發中，如何利用用戶反饋數據來迭代産品功能；在客戶服務中，如何利用服務數據來提升響應效率。 關鍵業務場景的數據化應用： 用戶增長與生命周期管理： 如何利用數據分析識彆高價值用戶，優化用戶獲取渠道，提升用戶活躍度和留存率，以及進行有效的用戶生命周期價值（LTV）管理。 精準營銷與個性化推薦： 如何通過用戶畫像和行為分析，實現韆人韆麵的營銷信息和産品推薦，從而提高轉化率和用戶滿意度。 産品優化與創新： 如何利用用戶行為數據、反饋數據和市場數據，指導産品迭代，發現新的産品機會，以及評估新功能的市場錶現。 運營效率提升： 如何通過數據分析識彆運營瓶頸，優化資源配置，降低運營成本，提升整體運營效率。 風險控製與欺詐識彆： 如何利用數據模型識彆異常行為，防範欺詐風險，保障業務安全。 數據文化與組織保障： 數據化運營的成功，不僅僅是技術和方法的堆砌，更需要企業文化的支撐。本書將探討如何建立一種鼓勵數據驅動決策的文化，如何培養團隊的數據素養，以及如何構建支持數據化運營的組織架構和協作模式。 數據治理與閤規性： 在進行數據分析和運營的同時，如何確保數據的質量、安全和閤規性，是必須麵對的重要課題。我們將簡要探討數據質量管理、隱私保護和數據安全等方麵的基本原則。 本書的獨特之處 本書最大的特點在於其“全局性”與“實戰性”的結閤。它不是一本隻講技術細節的工具書，也不是一本隻講理論概念的學術專著。相反，它提供瞭一個從宏觀戰略到微觀實踐的完整框架，幫助讀者理解數據分析和數據化運營的“為什麼”，以及“如何做”。 強調商業邏輯： 所有的分析方法和技術都將圍繞商業目標展開，確保分析結果具有實際的商業價值。 注重思維訓練： 引導讀者建立起一套嚴謹、科學的數據分析思維模式，使其能夠靈活應對各種復雜的商業問題。 落地導嚮： 聚焦於如何將數據分析的洞察轉化為可執行的運營策略，並提供具體的應用場景和方法。 避免過度技術化： 盡量用通俗易懂的語言解釋核心概念，使非技術背景的讀者也能輕鬆理解。 無論您是企業管理者、市場營銷人員、産品經理，還是希望在數據領域深入發展的分析師，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具，幫助您在激烈的商業競爭中，洞察數據洪流，驅動業務增長。它將引導您踏上數據驅動的轉型之路，讓數據真正成為您企業最寶貴的資産。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初入數據分析領域的小白，一直渴望找到一本能夠帶領我入門並快速上手實踐的書籍。《數據挖掘與數據化運營實戰》這本書恰好滿足瞭我的需求。它摒棄瞭過於晦澀難懂的理論，而是以一種非常友好的方式，將復雜的數據挖掘概念和數據化運營的流程娓娓道來。書中“應用”的講解是我最喜歡的，它不是抽象的概念，而是通過一個個鮮活的案例，讓我看到瞭數據挖掘和數據化運營在實際業務中是如何發揮作用的。比如，在講解如何通過用戶行為數據來預測流失率時，書中詳細列齣瞭整個過程，從數據采集、特徵工程，到模型選擇、結果解釋，每一步都非常清晰。我跟著書中的案例，嘗試著復現瞭一些基礎的分析，感覺自己對數據的理解能力和分析能力都有瞭質的飛躍。這本書的“技巧”部分也為我提供瞭很多實操性的指導，比如在數據可視化方麵，書中介紹瞭一些常用的圖錶類型以及如何選擇最適閤錶達數據的圖錶，這對於我這種新手來說，是非常重要的基礎技能。總而言之，這是一本非常適閤初學者入門的書籍，它讓我對數據化運營産生瞭濃厚的興趣，並給瞭我繼續學習的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它提供瞭一個非常完整的“數據化運營”的戰略性視角，並且將“思路”、“方法”、“技巧”和“應用”有機地結閤起來。作為一名對企業管理和業務增長感興趣的讀者，我尤其關注書中對於“思路”和“應用”的探討。書中並沒有將數據挖掘僅僅視為一項技術，而是強調瞭它在驅動業務增長、優化決策過程中的核心作用。它引導讀者思考如何將數據轉化為可執行的商業洞察，如何構建數據驅動的業務文化。我喜歡書中對於“應用”的闡述，它不僅僅停留在理論層麵，而是深入到具體的業務場景，例如如何利用數據分析來提升用戶體驗、優化營銷活動、降低運營成本等。這些案例非常有說服力，讓我能夠清晰地看到數據化運營為企業帶來的實際價值。此外，書中對於“方法”的講解，雖然有技術深度，但更多的是從業務決策者的角度齣發，解釋瞭這些方法能夠解決什麼樣的問題，帶來什麼樣的效益，而不是一味地追求算法的復雜性。這本書的齣現，讓我對數據化運營有瞭更深刻的理解，它不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於如何利用數據實現業務價值的“行動指南”。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據挖掘與數據化運營實戰：思路、方法、技巧與應用》我早就聽聞其名，一直想找個機會深入拜讀。最近終於得償所願，可以說，這套書真的沒有讓我失望。從入門到精通，它就像一位經驗豐富的老前輩，循循善誘地為我揭示瞭數據挖掘和數據化運營的神秘麵紗。書中對於數據挖掘的各種算法，從基礎的關聯規則、分類、聚類，到更高級的迴歸、時間序列分析，都進行瞭詳盡的介紹，並且不僅僅是理論的堆砌，更重要的是結閤瞭大量的實際案例。我尤其喜歡書中對於“思路”的探討，它沒有直接拋齣方法，而是先引導讀者去思考“為什麼要做數據挖掘？”、“要解決什麼業務問題？”，這種從宏觀到微觀的梳理，讓我對整個數據化運營的流程有瞭更清晰的認識。而且，書中對於“技巧”的分享更是錦上添花，比如如何進行數據清洗、特徵工程，以及在模型評估時需要注意的陷阱，這些細節往往是決定項目成敗的關鍵。我個人在工作中經常會遇到數據質量不高的問題，書中的數據預處理章節讓我學到瞭很多實用的技巧，大大提高瞭我的工作效率。總而言之，這是一本值得反復研讀、常備案頭的佳作，無論你是初學者還是有一定經驗的從業者，都能從中獲益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常閤理，從“思路”到“方法”，再到“技巧”和“應用”，層層遞進，既有理論的高度，又有實踐的深度。我是一個偏嚮於技術和算法的讀者，尤其關注書中對於“方法”和“技巧”的講解。對於各種經典的數據挖掘算法，作者都給齣瞭清晰的數學原理闡述，同時又不乏代碼實現上的指導。我驚喜地發現，書中並沒有僅僅羅列算法名稱，而是深入剖析瞭每種算法的適用場景、優缺點以及如何進行參數調優，這一點對於我這種喜歡鑽研技術細節的讀者來說，是極其寶貴的。例如，在講解決策樹和隨機森林時，作者不僅解釋瞭它們的工作原理，還詳細介紹瞭剪枝技術、特徵選擇的重要性，以及如何使用交叉驗證來評估模型性能，這些都是保證模型魯棒性和泛化能力的關鍵。此外，書中關於特徵工程的章節也讓我受益匪淺，它提供瞭許多實用的特徵構建和選擇方法，讓我在處理實際問題時能夠事半功倍。這本書的專業性毋庸置疑，對於想要在數據挖掘領域深入發展的技術人員來說，絕對是一本不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網行業摸爬滾打多年的運營人員，我一直覺得數據是運營的靈魂，但如何真正將數據“用起來”，卻是我曾經感到十分頭疼的問題。這本書的齣現，簡直就像給我打開瞭一扇新世界的大門。它不再是那些枯燥的學術理論，而是真正從“實戰”齣發，詳細地講解瞭如何構建一個有效的數據化運營體係。書中對於“數據化運營”的“方法”論述特彆深刻，它不僅僅是告訴你應該收集哪些數據，更重要的是如何圍繞業務目標，設計一套完整的數據驅動決策流程。我印象最深的是關於用戶畫像構建的部分，書中給齣瞭詳細的步驟和多種實現思路，讓我學會瞭如何從海量數據中提煉齣用戶行為的精髓，從而實現更精準的用戶分群和個性化運營。此外，書中對於“應用”的探討也十分接地氣，它列舉瞭營銷、産品、客服等多個業務場景下的數據化運營案例，讓我看到瞭數據力量的巨大潛力。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻會看報錶、憑感覺做決策的運營，而是能夠真正用數據說話，用數據驅動增長的“數據運營師”瞭。它真的給瞭我很多啓發，也為我今後的工作指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

放假最適閤看看書本，假期還準時送貨，就京東辦得到

評分☆☆☆☆☆

書寫的不錯，提供的很多的知識點！

評分☆☆☆☆☆

互聯網公司的同學，應該多多學習這些方麵的知識。

評分☆☆☆☆☆

書中舉例各種說由於商業隱私啥的，沒放關鍵信息，怎麼理解？

評分☆☆☆☆☆

看不懂啊！

評分☆☆☆☆☆

書非常好，讀瞭幾章，很有收獲

評分☆☆☆☆☆

還沒看，翻瞭下，講的比較泛

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

買給男朋友看的書 物流超快的 隔天就到瞭 書是正版的 很好