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基础篇2

第1章 概述：数据运营基础2

1.1 大数据时代2

1.2 企业数据应用方式4

1.3 数据运营的岗位职责7

1.4 数据运营应掌握的技能9

1.5 本章小结13

第2章 业务：数据驱动运营14

2.1 如何用数据驱动运营14

2.1.1 定义数据分析目标14

2.1.2 目标分解与聚焦16

2.1.3 数据运营重点19

2.2 流量运营分析21

2.2.1 流量运营规划21

2.2.2 流量分析23

2.2.3 解读PV、UV27

2.2.4 跳出率分析29

2.2.5 漏斗图分析30

2.2.6 A/B测试32

2.3 用户运营分析33

2.3.1 用户分群34

2.3.2 用户行为分析40

2.3.3 用户生命周期价值47

2.4 本章小结51

第3章 报表：数据管理模板52

3.1 个性化数据管理报告——Excel54

3.1.1 创建报告的准备工作54

3.1.2 报告自动化步骤55

3.1.3 从数据源表到数据转化表56

3.1.4 报告正文展示62

3.1.5 自动化报表脚本64

3.2 搭建数据分析报告模板——PPT66

3.2.1 业务指标梳理（搭建运营监控指标体系）67

3.2.2 分析思路与框架78

3.2.3 图表展现79

3.2.4 数据与结论80

3.2.5 报告布局与排版81

3.2.6 PPT随Excel模板自动更新84

3.3 本章小结85

应用篇88

第4章 理论：数据分析方法88

4.1 数据分析理论模型88

4.1.1 4P营销理论89

4.1.2 5W2H分析法90

4.1.3 PEST分析方法92

4.1.4 SWOT93

4.1.5 逻辑树95

4.2 数据分析方法与运用场景95

4.2.1 多维分析95

4.2.2 趋势分析97

4.2.3 综合评价法101

4.2.4 转化分析103

4.2.5 数据挖掘方法106

4.3 可视化：常用图表的特点及适用场合106

4.3.1 环形图107

4.3.2 矩阵图108

4.3.3 组合图112

4.3.4 文字云118

4.4 AB Test的原理与实现125

4.4.1 AB Test的原理126

4.4.2 AB Test的埋点与报表部署128

4.4.3 AB Test的分析方法129

4.4.4 AB Test的常见误区132

4.5 埋点策略与实现134

4.5.1 utm来源埋点135

4.5.2 页面PV埋点137

4.5.3 单击埋点native139

4.5.4 单击埋点hybrid141

4.5.5 业务埋点142

4.5.6 曝光埋点144

4.5.7 埋点常见问题145

4.6 本章小结146

第5章 案例：竞品数据对标分析148

5.1 网络爬虫基础知识148

5.1.1 开发环境准备149

5.1.2 Web前端基础149

5.1.3 解析网页152

5.1.4 数据存储159

5.2 网站结构分析166

5.3 Scrapy爬虫架构168

5.3.1 items模块170

5.3.2 pipelines模块171

5.3.3 settings模块172

5.3.4 爬虫模块173

5.4 数据爬取与解析174

5.5 项目优化与改进177

5.5.1 爬虫脚本部署在服务器端178

5.5.2 分布式爬虫的实现178

5.6 反爬手段及应对机制179

5.6.1 禁止IP请求180

5.6.2 禁止非浏览器访问180

5.6.3 ajax加载目标数据181

5.6.4 需要登录后才能访问182

5.6.5 手机App页面数据抓取182

5.7 本章小结184

第6章 案例：某互联网医疗产品用户特征分析185

6.1 应用背景与分析维度185

6.2 基于用户细分的行为分析186

6.3 用户来源渠道分析190

6.4 基于前端展示的用户行为分析191

6.5 产品改进与运营建议195

6.6 本章小结195

第7章 案例：RFM用户价值模型应用196

7.1 应用背景与目标196

7.2 基于规则的划分198

7.3 基于聚类方法的划分203

7.4 本章小结209

第8章 案例：用户流失分析与预测210

8.1 应用背景与目标210

8.2 问题分析与模型构建211

8.3 数据处理与结果212

8.3.1 确定用户流失周期212

8.3.2 抽取训练数据建立决策树模型214

8.3.3 线上部署脚本定期监测流失用户221

8.3.4 流失用户分析224

8.4 问题定位与解决方案226

8.5 本章小结229

第9章 案例：站内文章自动分类打标签230

9.1 应用背景与目标230

9.2 问题分析与模型构建231

9.3 案例中主要应用的技术232

9.3.1 数据预处理232

9.3.2 TF-IDF词空间向量转换233

9.3.3 文章关键词提取234

9.3.4 朴素贝叶斯分类235

9.4 数据处理与模型检验235

9.4.1 文本分词处理（数据分类与数据预处理）236

9.4.2 数据结构处理238

9.4.3 计算文本的TF-IDF权重矩阵240

9.4.4 用朴素贝叶斯方法分类文章242

9.5 本章小结245

提高篇248

第10章 应用：用户画像建模248

10.1 用户画像简介248

10.1.1 什么是用户画像249

10.1.2 用户画像模型及应用场景250

10.1.3 数仓架构及项目流程254

10.2 用户画像管理257

10.2.1 模块化开发257

10.2.2 存储方式259

10.2.3 更新机制259

10.3 业务背景262

10.3.1 案例背景介绍262

10.3.2 数据仓库相关表介绍262

10.4 用户画像建模267

10.4.1 业务需求梳理267

10.4.2 用户标签体系及开发内容268

10.4.3 用户画像开发流程274

10.4.4 时间衰减系数279

10.4.5 标签权重配置280

10.5 用户画像数据开发282

10.5.1 建立用户属性画像283

10.5.2 建立用户行为画像289

10.5.3 建立用户偏好画像303

10.5.4 建立群体用户画像308

10.5.5 画像效果验收313

10.5.6 画像数据质量管理314

10.6 用户画像应用方式317

10.6.1 业务精细化运营317

10.6.2 数据分析319

10.6.3 精准营销319

10.6.4 用户个性化推荐322

10.7 本章小结323