Python数据分析与数据化运营 第2版
宋天龙
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宋天龙
这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。 畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了*新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。 全书一共9章，分为两个部分： 第壹部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘 首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。 第二部分（第5~9章） Python数据化运营 这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。 ------ 添加作者微信（TonySong2013）可在线获取实时解答，同时加入本书沟通群（作者拉入群），交流更多数据工作的感悟和心得并认识更多同行从业者；本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。
新浪微博的二次传播量定义：二次传播量＝微博粉丝数×转发次数×30（其中30是平均每个粉丝自身拥有的粉丝数量）。假如，有1000个粉丝，当发布1篇文章之后被100个粉丝转发，那么可以产生的传播量＝1000×100×30＝3000000。 提示 从内容传播本身看，二次传播比一次传播能产生更大的价值。但并不是所有内容都趋向于二次传播。基于内容和产品的定位来驱动运营，将内容长久的传播出去还是“阅后即焚”只是不同的运营方式而已，并没有绝对的孰优孰劣。