江苏龙网

  1. 主页 > 生活百科 > >

浅谈两者异同处 数据运营和数据分析的区别市什么

本文的结构:
01概述
02数据分析
1.核含量
2.阅读建议
03数据操作
1.成员的数据操作
1.1关键指标
1.2应用场景
1.3分析模型
2.商品数据操作
2.1关键指标
2.2应用场景
2.3分析模型
3.交通数据操作
3.1关键指标
3.2应用场景
3.3分析模型
4.内容数据操作
4.1关键指标
4.2应用场景
4.3分析模型
01 总览 首先，《Python数据分析与数据运算》不是一本解释Python的书 。Python只是一个用于数据分析，支持数据操作的开发工具 。所以，如果你想学Python，这本书不适合 。
其次，这不是一本解释机器学习算法的书 。全书虽然在数据分析和数据运算中使用了这些算法，但更多的是关注应用层实例，而不是算法模型的数学证明 。所以，如果你想深入研究机器学习算法模型的原理，这本书并不合适 。
再次，本书对数据分析的全过程进行了完整的讲解，每一步都进行了详细的分析，包括常用算法模型的介绍 。如果你想快速分析数据，抛开各种繁琐的理论和算法，加快学习效率，这本书比较适合 。
最后，我觉得这本书最精华的地方在于，它总是总结数据运营中各个主题下的商业模式，包括基础知识点、关键指标、应用场景、商业模式等等，总是很完整的 。就算抛开Python，简单抽出这部分内容，往往也适合运营人员学习 。所以，如果你想学习数据运算的思维，这本书往往是合适的 。
02 数据分析 1 。核含量
这本书的前半部分(第1-4章)侧重于数据分析 。其中包括:
第 1 章作为入门章节，主要介绍了Python语?和数据化运营的基本知识 。较?篇幅讲解数据分析常用的三?库，最后给了?个简单的案例 。第 2 章主要讲解数据采集，即通过各种数据源采集数据并进?最原始的解析，包含了?些特征提取的内容 。第 3 章主要讲数据预处理 。数据预处理是数据分析中?常关键的?个步骤，对算法模型拟合的效果影响很? 。当然，其内容也?常丰富，书中分 10 个小节分别讲解了数据清洗、标志转换、数据降维、样本不均衡、数据源冲突、抽样、共线性、相关性分析、数据标准化、数据离散化、?结构化数据预处理等内容 。第 4 章主要讲算法模型，核?内容包括 聚类、回归、分类、时间序列分析等模型 。2 。阅读建议
第1章简单看看，有?个?体的概念 。三?库不用去记忆，用到时再去翻看附录 。第2章快速浏览?遍就可以了，内容太细节，没必要看的太仔细 。第3章和第4章对于理解数据分析的步骤和思路?较重要，需要反复阅读 。第3章中的数据清洗、数据降维、数据标准化，是?乎所有建模前的必备步骤 。第4章集中在聚类、回归、分类、时间序列分析模型的学习，基本可以解决常?的绝?部分问题 。另外，书中的内容相对?较简略，还需要再寻找资料深?学习（如周志华的??书） 。基于这种认识，数据分析的步骤和内容如下:
03 数据化运营 本书后半部分(第5-8章)主要围绕数据运营业务层的内容，重点介绍关键指标、应用场景和分析模型 。
从实用的角度来看，数据分析的算法模型是相对固定的 。相反，这些业务层的内容可能更有实际意义，需要更多的体验 。尤其是“会员的数据运营”和“商品的数据运营”两个章节，几乎适用于所有的商业场景 。
所以我觉得是这本书的精髓，值得仔细阅读，深入理解 。因此，关键指标、应用场景、分析模型都是完整记录的 。
1 。成员的数据操作
1.1关键指标
会员整体指标：注册会员数、激活会员数、购买会员数 。会员营销指标：可营销会员数、营销费用、用券会员/?额/订单?例、营销收?、营销费率、每注 册/订单/会员收?、每注册/订单/会员成本 。会员活跃度指标：整体会员活跃度、?/周/?活跃?户数 。会员价值度指标：会员价值分群、复购率、消费频次、最近?次购买时间、最近?次购买?额 。会员终?价值指标：会员?命周期价值/订单量/平均订单价值、会员?命周期转化率、会员?命周 期剩余价值 。会员异动指标：会员流失率、会员异动? 。1.2应用场景
会员营销 会员关怀1.3分析模型
会员细分模型：重点推荐ABC分类法，更利于分清主次、抓住关键 。会员活跃度模型：借鉴RFM模型，构建了RFE模型，以评估会员活跃度 。会员价值度模型：常用的RFM模型 。会员流失预测模型：基于业务?为对用户流失的概率估计和分类 。会员特征分析模型 营销响应预测模型2 。商品数据操作


推荐阅读


上一篇：周杰伦所有的歌__周杰伦经典歌曲50首?

下一篇：眼镜店盈利模式及前景分析 现在开眼镜店利润怎么样