（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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