(1)3位作者均是有多年数据分析和运营经验的专家,操盘过很多大项目,经验丰富。 (2)从方法、技术、业务、实践4个维度全面构建数据化运营的系统方法论。 (3)包含多个商业实践案例,对搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABtest、埋策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细讲解。
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前言
基础篇
第1章 概述:数据运营基础
1.1 大数据时代
1.2 企业数据应用方式
1.3 数据运营的岗位职责
1.4 数据运营应掌握的技能
1.5 本章小结
第2章 业务:数据驱动运营
2.1 如何用数据驱动运营
2.2 流量运营分析
2.3 用户运营分析
2.4 本章小结
第3章 报表:数据管理模板
3.1 个性化数据管理报告——Excel
3.2 搭建数据分析报告模板—PPT
3.3 本章小结
应用篇
第4章 理论:数据分析方法
4.1 数据分析理论模型
4.2 数据分析方法与运用场景
4.3 可视化:常用图表的特点及适用场合
4.4 AB Test的原理与实现
4.5 埋点策略与实现
4.6 本章小结
第5章 案例:竞品数据对标分析
5.1 网络爬虫基础知识
5.2 网站结构分析
5.3 Scrapy爬虫架构
5.4 数据爬取与解析
5.5 项目优化与改进
5.6 反爬手段及应对机制
5.7 本章小结
第6章 案例:某互联网医疗产品用户特征分析
6.1 应用背景与分析维度
6.2 基于用户细分的行为分析
6.3 用户来源渠道分析
6.4 基于前端展示的用户行为分析
6.5 产品改进与运营建议
6.6 本章小结
第7章 案例:RFM用户价值模型应用
7.1 应用背景与目标
7.2 基于规则的划分
7.3 基于聚类方法的划分
7.4 本章小结
第8章 案例:用户流失分析与预测
8.1 应用背景与目标
8.2 问题分析与模型构建
8.3 数据处理与结果
8.4 问题定位与解决方案
8.5 本章小结
第9章 案例:站内文章自动分类打标签
9.1 应用背景与目标
9.2 问题分析与模型构建
9.3 案例中主要应用的技术
9.4 数据处理与模型检验
9.5 本章小结
提高篇
第10章 应用:用户画像建模
10.1 用户画像简介
10.2 用户画像管理
10.3 业务背景
10.4 用户画像建模
10.5 用户画像数据开发
10.6 用户画像应用方式
10.7 本章小结
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