Python數據分析與數據化運營 第2版
宋天龍
114人在讀
55.1萬字總字數
¥65定價
宋天龍
這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。 暢銷書全新、大幅升級，第1版近乎100%的好評，第2版不僅將Python升級到了*新的版本，而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的大數據專家，書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解，能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。 全書一共9章，分爲兩個部分： 第壹部分（第1-4章） Python數據分析與挖掘 首先介紹了Python和數據化運營的基本知識，然後詳細講解了Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗，包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題，50餘個知識點。 第二部分（第5~9章） Python數據化運營 這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。 ------ 添加作者微信（TonySong2013）可在線獲取實時解答，同時加入本書溝通羣（作者拉入羣），交流更多數據工作的感悟和心得並認識更多同行從業者；本書提供案例數據和源代碼（中文註釋）下載，供讀者實操時使用。
新浪微博的二次傳播量定義：二次傳播量＝微博粉絲數×轉發次數×30（其中30是平均每個粉絲自身擁有的粉絲數量）。假如，有1000個粉絲，當發佈1篇文章之後被100個粉絲轉發，那麼可以產生的傳播量＝1000×100×30＝3000000。 提示 從內容傳播本身看，二次傳播比一次傳播能產生更大的價值。但並不是所有內容都趨向於二次傳播。基於內容和產品的定位來驅動運營，將內容長久的傳播出去還是“閱後即焚”只是不同的運營方式而已，並沒有絕對的孰優孰劣。