内容简介
本书从实战角度出发，系统讲解数据挖掘在数据化运营中的思路、方法、技巧与应用。全书共分为三大部分：第一部分介绍数据挖掘与数据化运营的基础概念与核心思路，帮助读者建立整体认知框架；第二部分详细阐述数据挖掘项目的完整流程，包括业务理解、数据准备、模型构建、评估部署等关键环节，并结合实际案例说明每个步骤的操作要点与注意事项；第三部分深入探讨多种主流数据挖掘算法（如分类、聚类、关联规则、回归等）在运营场景中的具体应用技巧，涵盖用户画像、精准营销、流失预警、交叉销售等典型业务问题。
本书强调理论与实践的紧密结合，通过大量来自电商、金融、通信等行业的真实案例，剖析数据挖掘如何转化为可落地的运营策略。作者还分享了在数据化运营项目中常见陷阱与应对方法，以及如何有效沟通业务需求与数据结果，帮助读者避免走弯路。无论是初学者还是有经验的数据分析师，都能从本书中获得从思路到落地的完整指导。
目录
推荐序
为什么要写这本书
读者对象
勘误和支持
如何阅读本书
第1章 什么是数据化运营
1.1 现代营销理论的发展历程
1.2 数据化运营的主要内容
1.3 为什么要数据化运营
1.4 数据化运营的必要条件
1.5 数据化运营的新现象与新发展
1.6 关于互联网和电子商务的最新数据
第2章 数据挖掘概述
2.1 数据挖掘的发展历史
2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别
2.3 数据挖掘的主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用
2.4 互联网行业数据挖掘应用的特点
第3章 数据化运营中常见的数据分析项目类型
3.1 目标客户的特征分析
3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型
为什么要写这本书
读者对象
勘误和支持
如何阅读本书
第1章 什么是数据化运营
1.1 现代营销理论的发展历程
1.2 数据化运营的主要内容
1.3 为什么要数据化运营
1.4 数据化运营的必要条件
1.5 数据化运营的新现象与新发展
1.6 关于互联网和电子商务的最新数据
第2章 数据挖掘概述
2.1 数据挖掘的发展历史
2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别
2.3 数据挖掘的主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用
2.4 互联网行业数据挖掘应用的特点
第3章 数据化运营中常见的数据分析项目类型
3.1 目标客户的特征分析
3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型
免责申明：
1. 本站分享的所有书籍均来源于自互联网，我们只进行收集整理，并不对书籍内容进行更改。
2. 部分书籍中可能有书籍压制者放置的广告，这并不是本站所为，请注意甄别。
3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，没有任何商业目的。
4. 本站分享的所有书籍，仅供个人学习研究使用，请勿用于任何商业用途，否则产生的一切法律纠纷与本站无关。
5. 如果这些书籍让你有所收获，在条件允许的情况下，请一定购买正版书籍，这是对创作者最好的支持。
6. 如果您是此书籍的版权所有者，且您不希望此作品出现在本站，请联系我们，我们将在收到您的请求后48时间内予以删除。
1. 本站分享的所有书籍均来源于自互联网，我们只进行收集整理，并不对书籍内容进行更改。
2. 部分书籍中可能有书籍压制者放置的广告，这并不是本站所为，请注意甄别。
3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，没有任何商业目的。
4. 本站分享的所有书籍，仅供个人学习研究使用，请勿用于任何商业用途，否则产生的一切法律纠纷与本站无关。
5. 如果这些书籍让你有所收获，在条件允许的情况下，请一定购买正版书籍，这是对创作者最好的支持。
6. 如果您是此书籍的版权所有者，且您不希望此作品出现在本站，请联系我们，我们将在收到您的请求后48时间内予以删除。
📖 支持知识自由流动
这本书的持续提供，需要服务器运行成本支持（约 3.7元/小时）
