第一章：Python和数据化运营
一、数据化运营是什么？
数据化运营是通过数据化的工具，技术和方法，对运营过程中的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；
- 数据化运营的重要意义：
数据化运营的核心是运营，所有的数据工作都是围绕运营工作链条展开的，逐步强化数据对于运营工作的驱动作用，数据化运营的价值体现在对运营的辅助、提升和优化上，甚至某些运营工作已经逐步数字化、自动化和智能化。
具体来说、数据化运营的意义如下：
- 提升运营决策效率；
- 提高运营决策正确性；
- 优化运营执行过程；
- 提升投资回报；
- 数据化运营有两种方式：
1） 辅助决策式数据化运营
2） 数据驱动式数据化运营
- 数据化运营的工作流程
（1）第一阶段：数据需求沟通：该阶段主要包括需求产生和需求沟通两个步骤：
1、需求产生：由运营部门产生的某些数据化运营需求，例如预测商品销售，找到异常订单，确定营销目标人群名单等。
2、需求沟通：针对运营部门提出的需求进行面对面沟通和交流，沟通主要包含三个方面：
一是业务需求沟通，包括需求产生的背景，要解决的问题，预期达到的效果等；
二是数据现状沟通，包括数据存储环境，主要字段，数据字典，数据量，更新频率、数据周期等，如果没有数据则需要制定数据采集规则并开始采集数据，该过程中可能需要IT部门的协助；
三是数据和分析的关联性沟通，根据与运营人员的沟通，了解业务背景下哪些是常见的带有业务背景的数据，不同场景会导致数据如何变化、分析中会涉及那些关键字段或场景数据等，
（2）第二阶段：数据分析建模：
从这一阶段开始进入正式数据工作流程，包括数据获取、数据预处理、数据分析建模和数据结论输出四个步骤：
- 获取数据：数据化运营分析所需数据需要经过特定授权从数据库或文件中得到；
- 数据预处理：在该过程中对数据进行检验，样本均衡，分类汇总，合并数据集，删除重复项、分区、排序、离散化、标准化、过量变量、转置、查找转换、脱敏、转换、抽样、异常值和缺失值处理等。
- 数据分析建模：运用多种数据分析和挖掘方法，对数据进行分析建模。方法包括统计分析，OLAP分析、回归、聚类、分类、关联、异常检测、时间序列、协同过滤、主题模型、路径分析、漏斗分析等。
- 数据结论输出：数据结论的输出有多种方式，常见的方式是数据分析或挖掘建模报告，另外还包括Excel统计结果，数据API输出，数据结果返回数据库，数据结果直接集成到应用程序中进行自动化运营。
(3) 第三阶段：数据落地应用：
该阶段是数据化运营的关键阶段，前期所有的准备和处理工作都是通过该阶段：生价值。该阶段包括数据结论沟通，数据部署应用和后续效果监测和反馈三个步骤；
- 数据结论国通：对于输出的形式为报告、EXCEL统计结果等方式的内容，通常都需要与运营对象进行深入沟通，主要沟通的内容是数据得到的结论和结果与业务进行沟通，通过沟通来初步验证结论的正确性、可靠性和可行性，并对结果进行修正。如果没有可行性，那么需要返回第二阶段重新开始数据分析建模的流程
- 数据部署应用： 通过沟通具有可行性的数据结论，可直接应用到运营执行环节。
- 后续效果监测和反馈：大多数的数据化运营分析都不是一次性的，尤其当已经部署应用之后，需要对之前的数据化结论在实践中的效果对二次验证，若有必要则需要对结论进行再次修正和意见反馈。
