《Python 数据分析与数据化运营》读书笔记 (一)，附高清PDF+epub+源码供学习
发布于2019-08-28 11:24 阅读(1073) 评论(0) 点赞(30) 收藏(3)
数据化运营背景知识
是什么？
广义的数据化运营，是使用数据化的工具、技术、方法，分析公司事务的各个环节，从而达成优化效率、降低成本、提高效益的目的。
怎么做？
1 数据需求沟通
首先，运营部门产生数据化运营的需求；
然后，针对需求进行沟通，明确三方面的内容：
- 业务需求沟通（包括背景、要解决的问题、和预期结果），
- 数据现状沟通（需要技术人员参与），
- 数据与分析的关联性沟通（需要业务人员提供相关业务经验）
2 数据分析建模
四个步骤：获取数据、数据预处理、数据分析建模、数据结论输出
3 数据应用落地
产生最终价值的部分，包括了三个步骤：
- 数据结论沟通（对输出的形式、结论、结果的可靠性进行沟通）
- 数据部署应用
- 后续效果监测与反馈
Python相关工具需求
科学计算工具：numpy scipy
数据采集工具：requests lxml selenium
表格处理工具：pandas
图表绘制工具：matplotlib
机器学习工具：scikit-learn
自然语言工具：jieba gensim
图像处理工具：PIL
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作者：dfjdhfjdf
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来源：python黑洞网
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力