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前言
第1章 Python和数据化运营
1.1 用Python做数据化运营
1.2 数据化运营所需的Python相关工具和组件
1.3 内容延伸：Python的OCR和TensorFlow
1.4 第一个用Python实现的数据化运营分析实例——销售预测
1.5 本章小结
第2章 数据化运营的数据来源
2.1 数据化运营的数据来源类型
2.2 使用Python获取运营数据
2.3 内容延伸：读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音
2.4 本章小结
第3章 11条数据化运营不得不知道的数据预处理经验
3.1 数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理
3.2 将分类数据和顺序数据转换为标志变量
3.3 大数据时代的数据降维
3.4 解决样本类别分布不均衡的问题
3.5 如何解决运营数据源的冲突问题
3.6 数据化运营要抽样还是全量数据
3.7 解决运营数据的共线性问题
3.8 有关相关性分析的混沌
3.9 标准化，让运营数据落入相同的范围
3.10 离散化，对运营数据做逻辑分层
3.11 数据处理应该考虑哪些运营业务因素
3.12 内容延伸：非结构化数据的预处理
3.13 本章小结
第4章 跳过运营数据分析和挖掘的“大坑”
4.1 聚类分析
4.2 回归分析
4.3 分类分析
4.4 关联分析
4.5 异常检测分析
4.6 时间序列分析
4.7 路径、漏斗、归因和热力图分析
4.8 其他数据分析和挖掘的忠告
4.9 内容延伸：非结构化数据的分析与挖掘
4.10 本章小结
第5章 会员数据化运营
5.1 会员数据化运营概述
5.2 会员数据化运营关键指标
5.3 会员数据化运营应用场景
5.4 会员数据化运营分析模型
5.5 会员数据化运营分析小技巧
5.6 会员数据化运营分析的“大实话”
5.7 案例：基于RFM的用户价值度分析
5.8 案例：基于AdaBoost的营销响应预测
5.9 本章小结
第6章 商品数据化运营
6.1 商品数据化运营概述
6.2 商品数据化运营关键指标
6.3 商品数据化运营应用场景
6.4 商品数据化运营分析模型
6.5 商品数据化运营分析小技巧
6.6 商品数据化运营分析的“大实话”
6.7 案例：基于超参数优化的Gradient Boosting的销售预测
6.8 案例：基于LogisticRegression、RandomForest、Bagging概率投票组合模型的异常检测
6.9 本章小结
第7章 流量数据化运营
7.1 流量数据化运营概述
7.2 8大流量分析工具
7.3 如何选择第三方流量分析工具
7.4 流量采集分析系统的工作机制
7.5 流量数据与企业数据的整合
7.6 流量数据化运营指标
7.7 流量数据化运营应用场景
7.8 流量数据化运营分析模型
7.9 流量数据化运营分析小技巧
7.10 流量数据化运营分析的“大实话”
7.11 案例：基于自动节点树的数据异常原因下探分析
7.12 案例：基于自动K值的KMeans广告效果聚类分析
7.13 本章小结
第8章 内容数据化运营
8.1 内容数据化运营概述
8.2 内容数据化运营指标
8.3 内容数据化运营应用场景
8.4 内容数据化运营分析模型
8.5 内容数据化运营分析小技巧
8.6 内容数据化运营分析的“大实话”
8.7 案例：基于潜在狄利克雷分配（LDA）的内容主题挖掘
8.8 案例：基于多项式贝叶斯的增量学习的文本分类
8.9 本章小结
第9章 数据化运营分析的终极秘籍
9.1 撰写出彩的数据分析报告的5个建议
9.2 数据化运营支持的4种扩展方式
9.3 提升数据化运营价值度的5种途径
9.4 本章小结
附录
附录A 公开数据集
附录B Python数据工具箱
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