《数据挖掘与数据化运营实战》的读后感大全

《数据挖掘与数据化运营实战》是一本由卢辉著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：59.00元，页数：276，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《数据挖掘与数据化运营实战》读后感(一)：这本书虽好，但总以商业秘密为由，不详细阐述，有点缺失

这本书算是实践说明比较详细的书，尤其是思路上，算法理论，建模过程，建模优化，结论分析等，但书只提供了说明，没有数据和实践，看完虽有收获，但还是没有实践的过程，需要读者继续深入思考，总体来说还是一本不错的书。

《数据挖掘与数据化运营实战》读后感(二)：非常具有实践指导意义的一本书

非常好的一本书，立足的是电商的实践，每个知识点，每个经验都有启发价值，是做电商挖掘的一本不可多得的书。本书立足的是解决商业问题基础，方法、模型都是围绕这个目的而来，另外，非常强调业务理解、商业意识，这个可能是其它纯软件建模类的技术书籍非常欠缺的

《数据挖掘与数据化运营实战》读后感(三)：数据挖掘与数据化运营实战——怎么推

在运营推广过程前，用户属性构成的用户画像尤为重要，只有清楚目标用户需要什么，才能更好的戳中用户痛点，提高付费转化率。举个股票产品的用户属性搭建。

1、用户静态属性：主要是指如性别、年龄、学历、居住地址、收入、工作性质等消息。

2、用户动态属性：是指用户的行为偏好，如常用APP，使用APP的场景，使用的手机品牌等。

3、用户心理属性：是指用户的情绪变化，如炒股的心态是多数是稳健型积极进取型，炒股的目的是体验、投机、保值等。

4、用户消费（投资）属性：是指用户的投资意识、方向等，使用股票类的用户有投资理财的意识吗？是否强烈？关注股票还是基金？

————转自推广人交流网站“怎么推”

《数据挖掘与数据化运营实战》读后感(四)：值得参考

能够找到的为数不多的数据挖掘在商业实践上的书，虽然主要是在电商领域。

对我而言，最有价值的地方不是关于挖掘技术的部分，而是关于实际商业应用中可能遇到哪些问题需要数据挖掘去解决。尤其是第3章的内容——数据化运营中常见的数据分析项目类型。

那么数据化运营中常用的数据分析项目类型有哪些呢？作者列举了13种：

-目标客户的特征分析 -目标客户的预测（相应、分类）模型 -运营群体的活跃度定义 -用户路径分析 -交叉销售模型 -信息质量模型 -服务保障模型 -用户（买家、卖家）分层模型 -卖家（买家）交易模型 -信用风险模型 -商品推荐模型 -数据产品 -决策支持

另外，书中提出了一些数据分析师如何成长，如何在团队中发挥作用，以及和业务团队的合作流程，对有志于在该领域成长的人非常有指导意义。有句话印象很深，有关数据分析领域成长的，“以业务核心，以思路为重点，以挖掘技术为辅佐”，可经常用来反省自己平时的工作。

《数据挖掘与数据化运营实战》读后感(五)：数据挖掘与数据化运营实战

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》共19章，分为三个部分：基础篇（第1～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～13章）主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示；思想意识篇（第5章，第14～19章）主要是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。

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