Python只是用于数据分析进而支撑数据化运营的开发⼯具。
因此，如果希望学习Python语⾔，这本书不太适合。
其次，这不是⼀本讲解机器学习算法的书。
虽然整本书⾥数据分析和数据化运营⼤量的使用到了这些算法，但更多侧重应用层⾯举例，⽽不是算法模型的数学证明。
因此，如果希望深⼊研究机器学习算法模型的原理，这本书也不太适合。
再次，这本书完整的讲解了数据分析的整个过程，每个步骤都进⾏了较为细致深⼊的解析，包括常用算法模型的介绍。
如果希望较为快速的上⼿数据分析，抛开各种繁琐理论和算法，加快学习效率，这本书⽐较适合。
最后，我认为这本书最精华的部分，是⾮常完整的总结了数据化运营中各个主题下的业务模型，基础知识点、关键指标、应用场景、业务模型等等，⾮常完整。
即使抛开Python语⾔，单纯把这部分内容拉出来， 都⾮常适合运营⼈员学习。
因此，如果希望学习数据化运营的思维，这本书⾮常适合。
02 数据分析1. 核⼼内容本书前半部分（1~4章），主要讲数据分析。
其中：第 1 章作为入门章节，主要介绍了Python语⾔和数据化运营的基本知识。
较⼤篇幅讲解数据分析常用的三⽅库，最后给了⼀个简单的案例。
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⾏最原始的解析，包含了⼀些特征提取的内容。
第 3 章主要讲数据预处理。
数据预处理是数据分析中⾮常关键的⼀个步骤，对算法模型拟合的效果影响很⼤。
当然，其内容也⾮常丰富，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、⾮结构化数据预处理等内容。
第 4 章主要讲算法模型，核⼼内容包括 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，有⼀个⼤体的概念。
三⽅库不用去记忆，用到时再去翻看附录。
第2章快速浏览⼀遍就可以了，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⽐较重要，需要反复阅读。
第3章中的数据清洗、数据降维、数据标准化，是⼏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，基本可以解决常⻅的绝⼤部分问题。
另外，书中的内容相对⽐较简略，还需要再寻找资料深⼊学习（如周志华的⻄⽠书）。
基于个⼈理解，梳理的数据分析步骤及内容如下：03 数据化运营本书后半部分（5~8章），主要讲数据化运营业务层⾯的内容，重点在 关键指标、应用场景、分析模型。
从实际⼯作的⻆度来说，数据分析的算法模型相对是较固定的，反⽽是这些业务层⾯的内容，可能更具有实际意义，也更需要经验。
尤其是 “会员数据化运营”和“商品数据化运营”两个章节，⼏乎适用所有的商业场景。
所以个⼈认为这部分内容是本书的精华所在，值得反复细读并深⼊理解。
因此下⾯把关键指标、应用场景、分析模型完整的记录了下来。
1. 会员数据化运营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/⾦额/订单⽐例、营销收⼊、营销费率、每注 册/订单/会员收⼊、每注册/订单/会员成本。
会员活跃度指标：整体会员活跃度、⽇/周/⽉活跃⽤户数。
会员价值度指标：会员价值分群、复购率、消费频次、最近⼀次购买时间、最近⼀次购买⾦额。
会员终⽣价值指标：会员⽣命周期价值/订单量/平均订单价值、会员⽣命周期转化率、会员⽣命周 期剩余价值。
会员异动指标：会员流失率、会员异动⽐。
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：基于业务⾏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. 商品数据化运营2.1 关键指标销售指标：订单量/商品销售量、订单⾦额/商品销售额、每订单⾦额/客单价/件单价、订单转化率、⽀付转化率、有效订单量/有效订单⾦额/有效商品销售量/有效商品销售额、订单有效率/废单 率、⽑利/⽑利率。
促销活动指标：每订单成本/每有效订单成本、每优惠券收益/每积分兑换收益、活动直接收⼊/活动 间接收⼊、活动收⼊贡献、活动拉升⽐例。
供应链指标：库存可用天数、库存量、库龄、滞销⾦额、缺货率、残次数量/残次⾦额/残次占⽐、 库存周转天数。
2.2 应用场景销售预测库存分析市场分析促销分析2.3 分析模型商品价格敏感度模型：辅助销售定价、促销活动折扣⽐例等。
新产品市场定位模型：基于相似度算法，实现竞品分析。
销售预测模型：通过 时序分析、回归、分类（客户是否购买⾏为的分类） ⽅法预测销售情况。
商品关联销售模型：基于关联算法，分析关联商品。
异常订单检测商品规划的最优组合：基于线性规划等算法寻找最优解。
3. 流量数据化运营3.1 关键指标站外营销推⼴指标：曝光量、点击量、点击率、CPM、CPD、CPC、CPA、每UV成本、每访问成本、ROI、每点击/UV/访问/⽬标转化收益。
⽹站流量数量指标：到达率、UV、Visit、PV、新访问占⽐、实例数。
⽹站流量质量指标：访问深度、停留时间、跳出/跳出率、退出/退出率、产品⻚转化率、加⼊购物⻋转化率、结算转化率、下载转化率、注册转化率、购物⻋内转化率。
3.2 应用场景流量采购：流量预测、效果评估、效果分析、作弊检测。
流量分发：内部⼴告、活动引导、⾃然引导、个性化推荐。
3.3 分析模型流量波动检测渠道特征聚类⼴告整合传播模型：⼴告来源路径、⽬标转化归因、⼴告渠道的关联访问。
流量预测模型：基于现有流量及⼴告费用等因素预测⼀定条件下可以产⽣多少流量。
4. 内容数据化运营4.1 关键指标内容质量指标：原创度。
SEO类指标：收录数量/⽐例、关键字排名、点击量和点击率。
内容互动指标：收藏量、点赞量、评论量、传播量/传播率、⼆次传播率。
⽬标转化指标4.2 应用场景内容采集内容创作内容分发内容管理4.3 分析模型情感分析模型：基于朴素⻉叶斯、SVM 等分类算法分析内容的情感倾向（正向、中性、负向）。
搜索优化模型⽂章关键字模型：通过 词频统计、TF-IDF 模型识别⽂章的关键字。
主题模型：提炼出⽂字中隐含主题。
垃圾信息监测模型：基于分类算法实现垃圾信息识别。
关于作者：老杨同志，资深程序员，重度算法控。
延伸阅读《Python数据分析与数据化运营》（第2版）推荐语：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。
本书与同类书大的不同在于，并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解，而且还与数据使用场景深度结合，在业务上真正可指导落地。
此外，本书作者提供微信、邮箱等，可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。
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