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内容简介
本书是一部从实战角度讲解如何用 Python 做数据分析、数据挖掘与数据化运营的技术著作。全书 9 章，在逻辑上分为两大部分。第一部分（第 1～4 章）是 Python 数据分析与挖掘：先介绍 Python 与数据化运营的基本概念，以及 Jupyter、常用第三方库、数据库客户端等工具链；再系统讲解结构化与非结构化数据的获取（文本文件、Excel、MySQL、MongoDB、API，以及网页、文本、图像、视频、语音），并总结数据清洗、标志转换、降维、样本不均衡处理、多数据源冲突、抽样、共线性、相关性分析、标准化、离散化等预处理经验；随后围绕聚类、回归、分类、关联、异常检测、时间序列、路径与漏斗、归因、热力图等主题给出建模思路与常见误区。第二部分（第 5～9 章）是全书核心，逐一拆解会员运营、商品运营、流量运营、内容运营四大主题，每个主题都包含基本知识、关键指标、应用场景、分析模型、实用小技巧、经验性“大实话”和两个综合案例，如基于 RFM 的用户价值度分析、基于 AdaBoost 的营销响应预测等，最后讨论如何提升数据化运营的价值。全书提供案例数据与带中文注释的源代码供下载练习。
编辑推荐
市面上讲 Python 数据分析的书很多，但讲完模型之后还能把结果交回到业务中去的书却很少。这本书最大的亮点是“双线结构”：前四章把数据获取、清洗、降维、建模这些基本功讲扎实，而且不走流水账，而是围绕“运营场景里会踩什么坑”来组织；后五章则直接以会员、商品、流量、内容四大运营主题为骨架，每个主题都给指标、给模型、给两个完整案例，读者可以照着把分析从取数一路走到结论与落地建议。 作者宋天龙长期在电商与网站分析一线工作，书中处处能看到业务视角的提醒——比如不要被二八法则套住、点击热力图不等于用户偏好、用户不购买不等于流失。这些“大实话”章节是同类书中少见的、真正降低新手误判风险的内容。 全书配套案例数据与带中文注释的源码，适合边读边敲。需要注意：本书偏重方法与场景理解，而非 Python 语法入门教学。
适合谁读
适合
- 已掌握 Python 基础语法、想把它用到真实业务分析中的读者
- 电商、互联网公司里负责会员、商品、流量、内容运营的从业者
- 需要从“会跑模型”进阶到“能出业务结论”的数据分析新人
- 统计学、商务分析、大数据相关专业的高年级本科生与研究生
- 想系统搭建数据指标体系与分析框架的运营或产品负责人
不适合
- 完全没有 Python 或编程基础的零起点读者
- 只想学 pandas 语法与可视化画图技巧的工具书需求者
- 期望深入学习机器学习算法推导与理论证明的读者
- 只做传统线下业务、无网络数据可用的从业者
阅读建议
- 先通读第 1 章和第 2 章，按书中说明把运行环境、常用库与示例数据配置好，再进入后面的章节。
- 第 3、4 章建议对照代码逐段运行，把预处理与建模中的“坑”在自己的数据上复现一次。
- 第 5～9 章可按自己的工作职责挑读，例如做用户增长先读会员运营，再做商品和流量。
- 把每章的“大实话”和案例注意点整理成自己的检查清单，做分析前对照一遍，能少走很多弯路。
出版社简介
机械工业出版社
中国 · 成立于 1950 年
机械工业出版社（China Machine Press）在科技与专业出版之外，库内图书还体现出对心理学、计算机、管理、财经与社科等方向的持续关注。心理学方面收入荣格作品及分析心理学导论，并涉及压力与健康、成瘾与疗愈等应用议题；计算机领域有《计算机程序的构造和解释（JavaScript版）》；管理与财经类包括《管理行为（原书第4版）》《不平等的代价（珍藏版）》《这次不一样：八百年金融危机史（纪念版）》；科学哲学与科学史方面则有《世界观（原书第3版）》。相关作者资源涵盖C.G.荣格、威廉·麦圭尔、索努·沙姆达萨尼、加博尔·马泰等。公开资料有限，以上仅据库内图书归纳其出版面貌。
目录
- 第1章 Python和数据化运营
- 1.1 用Python做数据化运营
- 1.2 数据化运营所需的Python相关工具和组件
- 1.3 内容延伸：Python的OCR和TensorFlow
- 1.4 第一个用Python实现的数据化运营分析实例——销售预测
- 第2章 数据化运营的数据来源
- 2.1 数据化运营的数据来源类型
- 2.2 使用Python获取运营数据（文本文件、Excel、MySQL、MongoDB、API）
- 2.3 内容延伸：读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音
- 第3章 11条数据化运营不得不知道的数据预处理经验
- 3.1 数据清洗：缺失值、异常值和重复值
- 3.2 分类数据和顺序数据的标志变量转换
- 3.3 数据降维
- 3.4 样本类别分布不均衡
- 3.5 多数据源的冲突问题
- 3.6 抽样与全量数据
- 3.7 共线性问题
- 3.8 相关性分析
- 3.9 数据标准化
- 3.10 数据离散化
- 3.11 数据处理应考虑的运营业务因素
- 3.12 内容延伸：非结构化数据的预处理
- 第4章 跳过运营数据分析和挖掘的“大坑”
- 4.1 聚类分析
- 4.2 回归分析
- 4.3 分类分析
- 4.4 关联分析
- 4.5 异常检测分析
- 4.6 时间序列分析
- 4.7 路径、漏斗、归因和热力图分析
- 4.8 其他数据分析和挖掘的忠告
- 4.9 内容延伸：非结构化数据的分析与挖掘
- 第5章 会员数据化运营
- 5.1 会员数据化运营概述
- 5.2 会员数据化运营关键指标
- 5.3 会员数据化运营应用场景
- 5.4 会员数据化运营分析模型
- 5.5 会员数据化运营分析小技巧
- 5.6 会员数据化运营分析的“大实话”
- 5.7 案例：基于RFM的用户价值度分析
常见问题
这本书需要什么基础？
需要具备 Python 基础语法能力，最好对 pandas、numpy 有初步了解。书中不系统教编程入门，重点放在数据获取、预处理、建模方法与运营场景的结合上；有基本的统计概念会更容易理解回归、聚类等章节。
这本书和《利用Python进行数据分析》有什么不同？
《利用Python进行数据分析》侧重 pandas 等工具的操作与数据处理技术；本书技术部分之外还有一半篇幅讲会员、商品、流量、内容四大运营主题，包含指标体系、分析模型与完整案例，更强调分析结论如何回到业务场景落地。
书中的案例数据和代码怎么获取？
本书配套提供案例数据与带中文注释的源代码供读者下载运行。具体下载方式与获取渠道请以所购版本的版权页、前言或出版社官方说明为准，不同印次可能有所调整。
第一版和第二版该怎么选？
第一版 2017 年出版，ISBN 为 9787111584605；第二版 2019 年出版，ISBN 为 9787111627760，将 Python 升级到较新版本，并补充优化了部分案例。若环境较新，建议优先选第二版；本页面信息对应第一版。
零基础转行做数据分析适合读吗？
不太建议直接上手。建议先补 Python 语法和 pandas 基础，再读本书的预处理与建模部分；否则容易卡在环境配置和代码调试上，浪费了书中真正有价值的业务视角内容。
读者评论
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作者简介
宋天龙
作者
宋天龙的公开资料有限，目前尚无法确认其国籍、生卒年与教育背景。从库内收录的三种作品来看，他的写作集中在大数据、人工智能与编程设计等计算机技术领域，尤其关注 AIGC 技术在实际工作中的应用。其代表作品包括《AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践》《AIGC辅助数据分析与数据化运营：场景化解决方案与案例分析》以及《Python大数据架构全栈开发与应用》。这些作品显示出他擅长将 ChatGPT 等生成式工具与数据分析、数据化运营和全栈开发结合起来，以方法讲解配合场景案例，面向希望借助人工智能提升数据工作效率的技术人员与业务读者。整体而言，其写作偏向实践应用与场景化解决方案，在计算机综合与人工智能类目中具有一定参考价值。
