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《数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长》的读后感大全

《数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长》的读后感大全

《数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长》是一本由黄佳著作,人民邮电出版社出版的平装图书,本书定价:89.90元,页数:280,特精心收集的读后感,希望对大家能有帮助。

《数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长》读后感(一):理论联系实际的一本好书

本书是我看过的数据分析里理论联系实际联系得很出色的不可多得的好书,可以说,是《数据分析思维》、数据分析原理和Python教程类书籍的合体。不过建议学习本书需要一些Python常识,效果更佳。或者也可以作为实操时候放在手边借鉴的书籍。

全书以业务为导向,从商业获客,到激活,到留存,再到变现,最后是自传播循环,讲了数据分析的一个完整业务流程,但不是数据分析这门学科的全面介绍。涉及数据分析方面的,全书讲到了聚类分析,线性回归,马尔科夫链,生存分析,逻辑回归,自然语言处理,情感分析,关联规则,协同过滤,假设检验,XGBoost模型。不是太全,但是对于平时运营工作应用数据分析也基本够了。

全书每一章节的基本结构是,小雪和咖哥的闲聊——>引出面对的问题——>怎样用数据分析思维去解决——>建立数学模型——>用Python去实战。书的一大亮点是,实战部分不是截取一段代码,是从数据读入和数据清洗开始的完整过程,这点很难能可贵,对于数据分析小白来说是手把手教了。书的另一个出彩的地方,就是咖哥的文学水平好高呀,很多古诗词和引经据典,哈哈哈!

《数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长》读后感(二):数据分析实践

#画书视觉笔记

《数据分析咖哥十话》一本从思维到实践促进运营增长的书籍,作者黄佳。

本书从基础篇数据分析师的进阶图谱开始普及,到运营深层的如何获客-激活-留存-变现-自传播,实现闭环运营,层层递进铺开,结合每章的实践应用非常详实和受用。

整个内容从简单理论到数据分析模型再到实践案例,通俗易懂,是一本普及大众的读物,如果你是不了解数据分析师的小白可以收获进阶的路径及案例学习,如果你是在职数据分析师,可以看看数据背后的运营和营销的逻辑,总之都会有收获。

我收益最大的是各种数据分析模型的扫盲和应用,用哪些方式和维度进行分析是我关注的,尤其是用户价值最大化的引导策略和如何做AB测试。更深入理解业务中的CPV到CLV的意义所在。

《数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长》读后感(三):本书全部代码和案例数据集下载地址

本书全部代码和案例数据集已经在https://github.com/huangjia2019/datalogic开源,供读者访问下载。

具体案例包括:

01 用户画像 - 根据业务需求,对用户的人口统计特征、社会属性及行为标签进行有目的性的提炼 02 聚类分析 - 通过聚类,实现对客户的RMF细分 03 回归分析 - 最基本的回归分析方法是线性回归(linear regression),它是通过线性函数对变量间定量关系进行统计分析。 04 归因分析 - 归因分析(attribution analysis)要解决的问题就是评估各个渠道的推广效果,合理地把功劳分配给给转化路径中的接触点,也就是各个渠道。运营人员会选择归因模型来衡量ROI,并根据归因结果优化营销资源。 05 漏斗模型 - 最关键的营销时刻是用户真正开始使用产品,并且被产品所吸引的时刻。只有完成了一次从头到尾的产品体验之后,潜在用户才真正成为了“使用者”。如果这次体验是令人满意而愉悦的,这个时刻,就是我们所期望的“啊哈”时刻。 06 留存分析 - 湖底捞拉面馆,凭借超越想象力的优质服务迅速树立了形象,在餐饮业的红海中劈杀一条血路,打造出网红品牌,利用线上的口碑,实现了线下业务的超速发展。然而,公司创建十年之后,仅靠“超优质服务”这一招牌似乎无法继续发力。新用户仍然不断增多,但是老用户留存率下降,流失率上升(如下图所示)。这就是我们前面案例提过的现象——用户的LTV减少。如何破局? 07 内容分析 - 这一话的思路把目光从运营回归到产品和内容:数据分析中,对于产品(也包括内容和服务)的分析是一个基本课题,而提高用户留存率的核心就是持续输出更好的内容和更优秀的产品。 08 推荐系统 - 增长的重点不仅在于获客、激活和留存, 也要激发老用户的复购能力。而在推荐系统的作用之下,用户会买了又买,欲罢不能。 09 AB测试 - A / B 测试通常用于比较两个有细微差异的方案的优劣。 10 增长模型 - ”道生一,一生二,二生三,三生万物”是老子的宇宙生成论,精辟的表述了万物由“道”而生,从少到多,从简单到复杂的过程。这里借用此语形容营销过程中的裂变技术。裂变,是一种通过现有用户自发推广产品或内容给新用户的过程。一传十,十传百,百传千千万,生生不息,自我循环。本篇所介绍的增长模型,正是能够通过对促销行为做数据分析,来促进增长的裂变选择方案示例。

如何在学习过程中有任何疑问,也可以在我的公众号后台留言,或加入我的机器学习和数据分析交流群探讨(在后台留言,我拉你入群)。

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