书:pan.baidu.com/s/11QzXauspnsGi67hme1U_2g?pwd=43xm
- 书籍简介：
- 本书是一本从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作。
- 作者背景：
- 作者宋天龙是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验。
- 书籍结构：
- 全书逻辑上分为两大部分，共18章（或根据不同版本有所不同）。
- Python数据分析和挖掘：
- 第一部分着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。
- 数据预处理：
- 包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点，涉及缺失值、异常值和重复值的处理等。
- 数据分析和挖掘建模：
- 涵盖14个数据分析和挖掘的建模主题，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四大主题。
- 数据化运营价值提升：
- 介绍了提升数据化运营价值的方法，包括基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型等。
- 案例与源代码：
- 书中提供了大量的应用案例，并附有案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。
- 数据湖仓：
- 书中对数据湖仓的重要概念进行了剖析，对其相关知识进行了深入浅出的讲解，包括数据湖仓的基础知识、数据工程、业务价值等。
- 数据可靠性工作流：
- 介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测，并设置了SLA、SLI和SLO。
- 优化数据质量的数据平台：
- 构建了由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这五个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。
- 实战导向：
- 本书不仅总结了数据分析的关键技术和技巧，更重要的是通过实战案例，让读者能够领会数据化运营的精髓。
- 专家好评与支持：
- 本书得到了宋星、黄成明、宫鑫等多位自身专家的好评和推荐，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。
这些要点涵盖了《Python数据分析与数据化运营》一书的核心内容和特色，有助于读者全面了解该书的主题、结构和价值。如需更详细的信息，建议直接查阅原书或相关在线资源。