Python数据分析与数据化运营
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Python数据分析与数据化运营 (数据分析与决策技术丛书) azw3 评分:
随着商业竞争形式的日益严峻,企业需要不断寻找提高利润率、降低成本、提高产出价值的有效方法,而数据化运营恰好是满足企业这一需求的关键武器。数据化运营包含了运营和数据两种要素,前者需要较多的业务经验,而后者对数据分析提出了更高的要求。只有把二者结合起来,在技能、经验和技术的支持下,数据化运营才能在企业内部真正落地、生根、发芽。 对数据化运营而言,各企业普遍关注的结构化数据分析、挖掘的场景非常丰富,例如销售预测、会员生命周期维护、商品结构分析等,这些普遍的共同认知为本书提供了接地气的基础;但除了这些“传统内容”外,还有很多非结构化的数据主题,它们在数据化运营过程中的作用越来越重要,例如主题挖掘、图片分析、文本挖掘、图像识别、语音识别等,这些内容拓展了数据化运营发挥价值的场景基础。 Python作为数据工作领域的关键武器之一,具有开源、多场景应用、快速上手、完善的生态和服务体系等特征,使其在数据分析与数据化运营中的任何场景都能游刃有余;即使是在为数不多的短板上,Python仍然可以基于其“胶水”的特征,引入对应的第三方工具、库、程序等来实现全场景、全应用的覆盖。在海量数据背景下,Python对超大数据规模的支持性能、数据分析处理能力、建模的专业程度及开发便捷性的综合能力方面要远远高于其他工具。因此,Python几乎是数据化运营工作的不二之选。
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