導(dǎo)讀：以前也陸陸續(xù)續(xù)也寫過一些blog，分享軟文或硬貨，只可惜后來各種互聯(lián)網(wǎng)大戰(zhàn)，各種網(wǎng)盤，博客下架，文章也刪刪改改，也就中斷了很長一段時間，最后一氣之下，讓所有內(nèi)容回歸到我的私人有道筆記。
這次大數(shù)據(jù)公眾號發(fā)起的「內(nèi)容合伙人」活動，重新激起了我的熱情，希望能借此機(jī)會寫一寫，關(guān)于大數(shù)據(jù)、人工智能，以及各類工具等，所有內(nèi)容親自一字一句敲鍵盤產(chǎn)生。今天先從這本書，《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》開始。
作者：囧神
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本文為華章科技內(nèi)容合伙人之「鑒書小分隊(duì)」成員囧神在閱讀《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》后原創(chuàng)的讀書筆記。
通過Python讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，分析數(shù)據(jù)得到相應(yīng)的KPI(Key Performance Indicator)，為運(yùn)營提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與呈現(xiàn)，當(dāng)中穿插了不少Python的實(shí)例，更加難能可貴的這本書比較既大而全，又深入淺出的講解了我們常見的概念。
建議讀者有一定的編程或數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，至少聽說過大數(shù)據(jù)和Python等相關(guān)概念，如果沒有，建議找一些優(yōu)秀的blog看看，對互聯(lián)網(wǎng)來說大數(shù)據(jù)也是一個古老的話題，需要學(xué)的太多，不過還是建議大家不要自己去造輪子，了解背后的原理，復(fù)用已有的解決方案和技術(shù)。
否則在快速發(fā)展的年代，等你造出輪子，別人的汽車早就滿街跑，火箭都沖出銀河系了。站在巨人的肩膀上，這話在科技時代同樣適用，當(dāng)然基礎(chǔ)研究和專利同樣很重要。
▲大數(shù)據(jù)從業(yè)者基本生存技能舉例
數(shù)據(jù)化運(yùn)營是什么，通過數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)、方法對運(yùn)營各個環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)分析、引導(dǎo)和應(yīng)用，從而達(dá)到優(yōu)化運(yùn)營效果和效率、降低成本、提高效益的目的。
數(shù)據(jù)無處不在，如何獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、并且讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，才是目前需要解決的最大問題。個人拙見如下（萬變不離其宗）：
取：數(shù)據(jù)接入層，獲得數(shù)據(jù)，如利用IoT技術(shù)，傳感器讀取，文件獲得，互聯(lián)網(wǎng)交易記錄，客戶訂單信息存：數(shù)據(jù)存儲與計(jì)算，數(shù)據(jù)獲得后先要存儲，如使用HDFS, Hive,MapReduce, HBase, Storm以及傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫解：數(shù)據(jù)分析，元數(shù)據(jù)、語義層，每個場景其實(shí)對應(yīng)的都是一個問題域，自然需要一個解決域，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值看：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，價值需要被呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)也如此, 這是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，任何數(shù)據(jù)，都可以被賦能，哪怕是垃圾，也能被賦以大數(shù)據(jù)、人工智能，進(jìn)行分類和利用的，產(chǎn)生的不僅僅是金錢的價值，更多的是社會價值，節(jié)約資源，重復(fù)利用。當(dāng)然，呈現(xiàn)不是目的，通過呈現(xiàn)，應(yīng)用被呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)，為公司的決策、運(yùn)營、戰(zhàn)略調(diào)整提供數(shù)據(jù)支撐才是終極目標(biāo)。▲數(shù)據(jù)的生命周期
而數(shù)據(jù)化運(yùn)營，是讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的一種方式，以前公司的決策，戰(zhàn)略，運(yùn)營，依靠的是經(jīng)驗(yàn)，個人英雄主義盛行；現(xiàn)在的社會依賴的是數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動變革，畢竟數(shù)據(jù)是不會說謊的。
《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》分為幾個章節(jié)：
第一章: Python 和數(shù)據(jù)化運(yùn)營，簡單闡述何為python，數(shù)據(jù)化運(yùn)營，并延伸到OCR和tensorflow，最后以一個實(shí)例進(jìn)行分析介紹本章，先打開你的視野第二章：數(shù)據(jù)化運(yùn)營的數(shù)據(jù)來源，萬物皆數(shù)據(jù)，本章講述常見幾種數(shù)據(jù)來源和讀取方式，可以把電腦打開，實(shí)操一下第三章：10條數(shù)據(jù)化運(yùn)營不得不知道的數(shù)據(jù)預(yù)處理經(jīng)驗(yàn)，如果你深入看，貌似少了兩條，不信你把書買來研究下，哈哈~第四章：跳出運(yùn)營數(shù)據(jù)分析和挖掘的“大坑”，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的幾種方式，這不是茴香豆的“茴”，而是真正意義的分析方式方法，聚類分析、回歸分析、分類分析、關(guān)聯(lián)分析、異常檢測分析、時間序列分析、等等，每一個方法都可以深挖第五章：會員數(shù)據(jù)化運(yùn)營，不多說，VIP章節(jié)第六章：商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營，在互聯(lián)網(wǎng)時代經(jīng)營中不可缺少的數(shù)據(jù)分析，線上、線下有數(shù)據(jù)就行第七章：流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營，主要還是科普和刷新一下這方面的知識第八章：內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營，科普的同時，實(shí)例不少，可以細(xì)讀第九章：數(shù)據(jù)化運(yùn)營分析的終極秘籍，關(guān)于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和給老板報告的章節(jié)，不可忽略，和未來企業(yè)生存，個人升職加薪密切相關(guān)話不多說，老媽喊我吃飯了，江湖再見！
關(guān)于作者：Johnson Chen, 筆名：囧神，目前就職某外企擔(dān)任首席設(shè)計(jì)工程師，主要負(fù)責(zé)人工智能和物聯(lián)網(wǎng)解決方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，曾在西門子中國研究院，以及霍尼韋爾工作過多年，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能以及數(shù)據(jù)安全為興趣愛好。
延伸閱讀《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》（第2版）
推薦語：這是一本將數(shù)據(jù)分析技術(shù)與數(shù)據(jù)使用場景深度結(jié)合的著作，從實(shí)戰(zhàn)角度講解了如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營。本書與同類書大的不同在于，并不只有純粹的關(guān)于數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具的講解，而且還與數(shù)據(jù)使用場景深度結(jié)合，在業(yè)務(wù)上真正可指導(dǎo)落地。此外，本書作者提供微信、郵箱等，可通過實(shí)時和離線兩種方式及時為讀者在線傳道、受業(yè)、解惑。
