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通过Python让数据产生价值,做到这4个字就够了
2019-10-17 21:23 | 查看: 1065| 评论: 0

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。

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!
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