Python数据分析与数据化运营重要知识点梳理（思

导读：以前也陆陆续续也写过一些blog，分享软文或硬货，只可惜后来各种互联网大战，各种网盘，博客下架，文章也删删改改，也就中断了很长一段时间，最后一气之下，让所有内容回归到我的私人有道笔记。

这次大数据公众号发起的「内容合伙人」活动，重新激起了我的热情，希望能借此机会写一写，关于大数据、人工智能，以及各类工具等，所有内容亲自一字一句敲键盘产生。今天先从这本书，《Python数据分析与数据化运营》开始。

作者：囧神

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本文为华章科技内容合伙人之「鉴书小分队」成员囧神在阅读《Python数据分析与数据化运营》后原创的读书笔记。

通过Python让数据产生价值，分析数据得到相应的KPI(Key Performance Indicator)，为运营提供数据基础与呈现，当中穿插了不少Python的实例，更加难能可贵的这本书比较既大而全，又深入浅出的讲解了我们常见的概念。

建议读者有一定的编程或数据处理经验，至少听说过大数据和Python等相关概念，如果没有，建议找一些优秀的blog看看，对互联网来说大数据也是一个古老的话题，需要学的太多，不过还是建议大家不要自己去造轮子，了解背后的原理，复用已有的解决方案和技术。

否则在快速发展的年代，等你造出轮子，别人的汽车早就满街跑，火箭都冲出银河系了。站在巨人的肩膀上，这话在科技时代同样适用，当然基础研究和专利同样很重要。

▲大数据从业者基本生存技能举例

数据化运营是什么，通过数据化的工具、技术、方法对运营各个环节进行科学分析、引导和应用，从而达到优化运营效果和效率、降低成本、提高效益的目的。

数据无处不在，如何获取数据、分析数据、并且让数据产生价值，才是目前需要解决的最大问题。个人拙见如下（万变不离其宗）：

取：数据接入层，获得数据，如利用IoT技术，传感器读取，文件获得，互联网交易记录，客户订单信息存：数据存储与计算，数据获得后先要存储，如使用HDFS, Hive,MapReduce, HBase, Storm以及传统的结构化和非结构化数据库解：数据分析，元数据、语义层，每个场景其实对应的都是一个问题域，自然需要一个解决域，让数据产生价值看：数据呈现，价值需要被呈现，数据也如此, 这是一个数据驱动的时代，任何数据，都可以被赋能，哪怕是垃圾，也能被赋以大数据、人工智能，进行分类和利用的，产生的不仅仅是金钱的价值，更多的是社会价值，节约资源，重复利用。当然，呈现不是目的，通过呈现，应用被呈现的数据，为公司的决策、运营、战略调整提供数据支撑才是终极目标。

▲数据的生命周期

而数据化运营，是让数据产生价值的一种方式，以前公司的决策，战略，运营，依靠的是经验，个人英雄主义盛行；现在的社会依赖的是数据，以数据驱动变革，毕竟数据是不会说谎的。

《Python数据分析与数据化运营》分为几个章节：

第一章: Python 和数据化运营，简单阐述何为python，数据化运营，并延伸到OCR和tensorflow，最后以一个实例进行分析介绍本章，先打开你的视野第二章：数据化运营的数据来源，万物皆数据，本章讲述常见几种数据来源和读取方式，可以把电脑打开，实操一下第三章：10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验，如果你深入看，貌似少了两条，不信你把书买来研究下，哈哈~第四章：跳出运营数据分析和挖掘的“大坑”，将数据进行分析的几种方式，这不是茴香豆的“茴”，而是真正意义的分析方式方法，聚类分析、回归分析、分类分析、关联分析、异常检测分析、时间序列分析、等等，每一个方法都可以深挖第五章：会员数据化运营，不多说，VIP章节第六章：商品数据化运营，在互联网时代经营中不可缺少的数据分析，线上、线下有数据就行第七章：流量数据化运营，主要还是科普和刷新一下这方面的知识第八章：内容数据化运营，科普的同时，实例不少，可以细读第九章：数据化运营分析的终极秘籍，关于数据呈现和给老板报告的章节，不可忽略，和未来企业生存，个人升职加薪密切相关

话不多说，老妈喊我吃饭了，江湖再见！

关于作者：Johnson Chen, 笔名：囧神，目前就职某外企担任首席设计工程师，主要负责人工智能和物联网解决方案的设计与实现，曾在西门子中国研究院，以及霍尼韦尔工作过多年，以物联网、大数据、人工智能以及数据安全为兴趣爱好。

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。