[
-
内容大纲
本书聚焦数据化运营实战，旨在帮助运营人员、产品经理及数据分析师掌握利用Python解决实际业务问题的能力。全书摒弃枯燥的理论说教，强调技术与业务的深度融合，通过系统化的知识架构，带领读者从零开始构建数据驱动决策的核心技能体系。
本书内容层层递进，涵盖从Python编程基础、自动化办公到高级数据决策算法的完整路径。核心部分精选电信、银行、电商三大领域的真实案例，深入剖析客户流失预警、精准营销、信用评分及“人货场”运营策略，手把手教读者如何将Python技术转化为可落地的商业决策方案。
无论是编程零基础的运营新手，还是寻求技术进阶的数据分析师，都能从本书中获益。通过阅读本书，读者不仅能掌握numpy、pandas等工具的使用，还能培养敏锐的数据洞察力，助力企业在激烈的市场竞争中实现精细化运营与业务增长。 -
作者介绍
王鑫，教授，山东省教学名师、高等职业教育名师工作室主持人，美国项目管理师、国家二级电子商务师。全国电子商务职业教育教学指导委员会委员，全国商业职业教育教学指导委员会副秘书长，山东省商业职业教育专业建设指导委员会秘书长，全国职业院校技能大赛高职组市场营销技能赛项专家。甘于数十载教育教学一线的苦与乐，乐于教育教学改革大潮中创新发展，组织建设国家级市场营销专业教学资源库1个，组织建设国家精品资源共享课2门，连续四年组织专家成功申报全国职业技能大赛市场营销赛项。作为专业带头人，坚持育人为本、质量为先，带领团队扎根教学，指导学生参加各类比赛，连续4年取得优异成绩。作为奋战教学一线十余载的管理人员，以身作则爱教乐教，开拓创新成果突出，2014年参与项目获国家级教学成果二等奖，2016年带领完成的《高职电子商务专业学习产出的PDCA自循环系统探索与实践》项目荣获电子商务行指委教学成果一等奖，2018年带队完成的《基于学生多样化成长的高职市场营销专业人才培养体系研究与实践》项目受推荐参选国家级教学成果评选。主持省级精品课程群1个，省级精品课程2门，省级科研项目3项、横向课题3项；拥有软件著作权8项。 -
目录
第一部分 Python数据化运营基础
第1章 Python编程基础
1.1 Python运行环境
1.1.1 Anaconda的安装
1.1.2 Jupyter Notebook的使用
1.2 Python数据类型
1.2.1 变量和赋值
1.2.2 数值类型
1.2.3 字符串数据类型
1.2.4 列表数据类型
1.2.5 元组数据类型
1.2.6 字典数据类型
1.2.7 集合数据类型
1.3 Python流程控制和函数
1.3.1 流程控制
1.3.2 函数
1.3.3 参数传递
1.3.4 函数进阶
1.4 Python常用的数据分析模块
1.4.1 numpy
1.4.2 pandas
1.4.3 matplotlib
1.4.4 seaborn
1.4.5 pyecharts
1.4.6 scikit-learn
第2章 Python自动化办公
2.1 Python文件管理与操作
2.1.1 文件与目录的基本操作
2.1.2 文件批量操作
2.1.3 文件压缩和解压缩
2.1.4 文件权限和元数据
2.2 Excel自动化处理
2.2.1 Excel文件的基本操作
2.2.2 Excel数据的分析与处理
2.2.3 Excel文件的格式化操作
2.2.4 自动化生成Excel图表
2.2.5 批量处理Excel文件
2.3 PDF文件和Word文件自动化处理
2.3.1 PDF文件的自动化处理
2.3.2 Word文件的自动化处理
第二部分 Python数据化决策思维
第3章 Python数据化决策流程
3.1 Python数据获取
3.2 Python数据探索
3.2.1 数据描述方法
3.2.2 数理统计方法
3.3 Python数据预处理
3.3.1 数据清洗
3.3.2 数据集成
3.3.3 数据变换
3.3.4 数据归约
3.4 Python数据可视化
3.4.1 常规图表
3.4.2 饼图
3.4.3 环形图
3.4.4 气泡图
3.4.5 雷达图
第4章 Python数据化决策算法
4.1 Python预测场景数据化决策
4.1.1 决策树算法在预测场景中的应用
4.1.2 逻辑回归算法在预测场景中的应用
4.1.3 朴素贝叶斯算法在预测场景中的应用
4.1.4 KNN算法在预测场景中的应用
4.1.5 支持向量机算法在预测场景中的应用
4.1.6 集成学习算法在预测场景中的应用
4.2 Python营销场景数据化决策
4.2.1 主成分分析算法在营销场景中的应用
4.2.2 聚类分析算法在营销场景中的应用
4.2.3 关联规则挖掘算法在营销场景中的应用
第三部分 Python数据化决策实战
第5章 电信领域数据化决策应用场景
5.1 电信用户信用评分
5.1.1 准备工作
5.1.2 划分训练集和测试集
5.1.3 构建模型并进行评估
5.1.4 运营策略
5.2 电信套餐精准推荐
5.2.1 数据读取与预处理
5.2.2 数据探索与可视化分析
5.2.3 构建模型与评估效果
5.2.4 套餐推荐策略
5.3 电信用户流失分析
5.3.1 数据清洗与类型转换
5.3.2 分析数据
5.3.3 分析不同特征对用户流失的影响
5.3.4 模型的训练与评估
5.3.5 结论
第6章 银行数据化运营应用场景
6.1 银行客户画像分析与价值定位
6.1.1 加工与衍生
6.1.2 可视化探索
6.1.3 刻画客户画像
6.1.4 评估RFMR模型分群结果在实际营销活动中的效果
6.1.5 构建基于传统RFM标签与响应结果的预测模型
6.2 银行产品数据分析
6.2.1 数据可视化探索（特征变量分析）
6.2.2 数据可视化探索（目标变量分析）
6.2.3 数据预处理（类别变量One-Hot编码与合并）
6.2.4 模型构建与评估
6.2.5 解释行为动因，提出营销优化建议
6.3 银行安全数据分析与财务甄别
6.3.1 基于上市公司的财务指标，构造衍生特征
6.3.2 数据可视化探索
6.3.3 构建财务造假识别模型
6.3.4 识别关键问题
6.3.5 行业财务造假分析
第7章 电商领域数据化决策应用场景
7.1 基于“人”的数据分析与运营策略研究
7.1.1 时间维度分析
7.1.2 产品维度分析
7.1.3 促销效果分析
7.1.4 客户价值分析
7.1.5 客户分层分析
7.2 基于“货”的数据分析及运营策略研究
7.2.1 可视化探索
7.2.2 销量预测模型构建与评估
7.2.3 供应商评分体系设计
7.2.4 采购优化建议生成
7.2.5 断货预警机制构建
7.2.6 联动优化策略与落地建议
7.3 基于“场”的数据分析及运营策略研究
7.3.1 CTR分析
7.3.2 CVR分析
参考文献
同类热销排行榜
[an error occurred while processing this directive]推荐书目
-
孩子你慢慢来/人生三书 华人世界率性犀利的一枝笔，龙应台独家授权《孩子你慢慢来》20周年经典新版。她的《...
-
时间简史(插图版) 相对论、黑洞、弯曲空间……这些词给我们的感觉是艰深、晦涩、难以理解而且与我们的...
-
本质(精) 改革开放40年，恰如一部四部曲的年代大戏。技术突变、产品迭代、产业升级、资本对接...