爱站程序员基地通过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）：
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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
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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
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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
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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：
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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
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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
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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~
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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
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第五章：会员数据化运营，不多说，VIP章节
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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
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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
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第八章：内容数据化运营，科普的同时，实例不少，可以细读
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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！
