網站數據挖掘與分析系統方法與商業實踐

❶ 如何系統地學習數據分析與數據挖掘

很多人認為數據挖掘需要掌握復雜高深的演算法，需要掌握技術開發，才能把數據挖掘分析做好，實際上並非這樣。在公司實際工作中，最好的大數據挖掘工程師一定是最熟悉和理解業務的人。對於大數據的學習，加米穀認為一定要結合實際業務背景、案例背景來學習，這樣才是以解決問題為導向的學習方法。

1、數據分析學習：偏向產品和運營，更加註重業務

比如數據分析/數據運營/商業分析，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。

數據分析師入門書籍：

《深入淺出數據分析》

《統計數字會撒謊》

《誰說菜鳥不會數據分析》

2、數據挖掘的學習：

第一層級：達到理解入門層次

了解統計學和資料庫即可。

第二層級：達到初級職場應用層次

資料庫+統計學+SPSS(也可以是SPSS代替軟體)

第三層級：達到中級職場應用層次

SAS或R

第四層級：達到數據挖掘師層次

SAS或R+Python(或其他編程語言)

❷ 產品運營如何做好數據挖掘與分析

對於產品和運營避免不了要和數據打交道，在打交道的同時如何讓數據為產品和運營服務呢？從數據的變化中發現產品的問題，讓數據說話，准確的匯報產品和運營的各維度指標的。那就需要通過一些維度來定義產品、運營數據。對於產品和數據分析一般思路可以歸集為：了解產品現狀的數據、了解發展趨勢的數據呈現、發現問題的數據記錄、認清用戶對產品的使用情況的數據、營銷和推廣數據。數據分析的維度科劃分為：產品現狀、了解趨勢、發現問題、認清用戶、營銷與推廣。

對於著幾個大維度，又回需要不同小維度的劃分。產品現狀維度會記錄數據的來源、PV、UV、人數、次數、收入、用戶屬性、活躍度。通過這些數據來考量產品的現狀。了解趨勢的數據，環比、同比、流動模型、增長率、留存率、流失率。發現問題的收集：漏洞模型、問卷調查。認清用戶偏好的數據：功能模塊使用（數據埋點）、以及熱度分析。運營推廣的數據：精準化投放、用戶生命周期的管理、拉新、留存等。

❸ 如何進行網路數據挖掘

如何進行網路數據挖掘

人們在訪問某網站的同時，便提供了個人對網站內容的反饋信息：點擊了哪一個鏈接，在哪裡瀏覽時間最多，用了哪個搜索項、總體瀏覽時間、個人姓名和住址等。所有這些信息都被保存在一個資料庫中。

從資料庫保存的信息來看，網站擁有了大量的網站訪問者及其訪問內容的信息，但擁有這些信息卻不見得能夠充分利用。藉助數據倉庫報告系統（一般稱作在線分析處理系統），只能報告可直接觀察到的和簡單相關的信息，不能告訴網站信息模式及怎樣對其進行處理，並且它很難深刻分析復雜信息，需要網站自已加工與處理。

然而，廠商和商業分析員可以採用數據挖掘技術來解決上述問題，即通過機器學習演算法，找到資料庫中的隱含模式，報告結果或按照結果執行。對於數據挖掘技術，我們給廠商提供的最好幫助是：介紹數據挖掘技術所能解決的問題，詳述數據挖掘技術，並深入討論相關解決方案。

認識訪問者

—- 為了讓網站能夠使用數據挖掘技術，廠商必須記錄訪問者特徵及訪問者所使用的條款特徵。

—- 訪問者特徵包括人口統計特徵、心理特徵和技術特徵。人口統計特徵是一些可變的屬性，比如家庭地址、收入、購買力或所擁有的娛樂設備。心理特徵包括通過心理調查發現的個性類型，比如對兒童的保護傾向、購買時的沖動性及早期的技術興趣等。技術特徵是指訪問者的系統屬性，比如所採用的操作系統、瀏覽器、域名和數據機的速度等等。

—- 條款特徵包括網路內容信息（介質類型、內容分類和URL）和產品信息（產品編號、產品目錄、顏色、體積、價格、利潤、數量和特價等級）等內容。

—- 當訪問者訪問某網站時，有關訪問者的數據便會被逐漸積累起來。訪問者——條款的交互信息主要包括購買歷史、廣告歷史和優選信息，其中，購買歷史是一個購買產品和購買日期的目錄；廣告歷史表明把哪一個條款展示給訪問者；優選信息是指訪問者訪問的優先等級；點擊流信息是訪問者點擊的超級鏈接的歷史信息；鏈接機會是指提供給訪問者的超級鏈接。訪問者——網站統計信息是指每次會話的信息，比如總的訪問時間、所瀏覽的網頁及每次會話的利潤等。訪問者——公司信息包括一個訪問者推薦客戶的數量、每個月的訪問次數及上一次的訪問時間等，還包括商標評價，即訪問者對商標正面或負面的評價，此信息可以通過周期性的廠商調查來獲得。

列出目標

—- 在網上進行交易的最大優點是廠商可以更加有效地估計出訪問者的反應。當廠商有明確的且可以量化的目標時，採用數據挖掘技術的效果最好。廠商可以考慮這樣一些目標：增加每次會話的平均瀏覽頁數；增加每次結賬的平均利潤；減少退貨；增加顧客數量；提高商標知名度；提高回頭率（比如在30天內重新回來的顧客的數量）；增加每次訪問的結賬次數。

理解問題

—- 解決問題的第一步是清楚地描述問題。通常，網路廠商需要解決的問題是如何尋找合適的廣告人群、將網頁個性化、把同時購買的貨物放在同一個網頁上、自動地把商品分類，找出同一類訪問者的特徵、估計貨物丟失的數據並預測未來行為。所有這一切都涉及尋找並支持各種不同的隱含模式。

尋找目標

—- 廠商採用目標尋找技術，選擇接收特定廣告的人群，以增加利潤，提高商標知名度，或增加其他可量化的收入。在網上進行目標尋找必須考慮各種不同的廣告費用。

—- 在一個訪問者登記的網站上，登廣告者可以根據地理信息確定廣告目標。比如生活在一個國家不同地區或訪問不同網站的人們常常具有不同的購物傾向，像購買不同運動隊的隊服等。因此，如果廠商將廣告目標鎖定最可能購買某產品的人群，就可能降低廣告費用，並增加總利潤。

—- 採用數據挖掘技術可以幫助用戶選定廣告活動的目標標准。網路出版物有一套變數關系，通過它們可以選定廣告目標。由於在直接的郵購活動中，目標選擇被廣泛使用，因此有許多不同的數據挖掘工具支持目標定位。

人格化

—- 廠商採用人格化的方法選擇發給個人的廣告，以取得最大成果。需要指出的是，本文所談的「廣告」一詞泛指網站提供的任何建議或條款，即使一個簡單的超級鏈接，也可以被認為是廣告。

—- 人格化與目標選擇相反。目標選擇功能是優化查看廣告的人的類型，以降低廣告費用。它對尋找那些還沒有訪問廠商站點的人很有作用。但是，在廠商的網站上進行目標選擇是沒有用的，所以，不如將自己的產品展示給訪問網站的人看。

—- 一些人格化網站需要廠商給訪問者寫下零售廣告的規則，我們稱之為基於規則的人格化系統。如果網站有歷史信息，廠商可以從第三方購買數據挖掘工具來產生規則。通常，在提供的產品或服務有限的情況下廠商使用基於規則的人格化系統，比如保險業和金融機構。在那些地方，廠商只需寫下少量的規則即可。

—- 其他的人格化系統強調提供自動且實時的條款選擇。這些系統常常在提供大量條款的情況下使用，比如服裝、娛樂、辦公設備和消費品等。廠商在面對成千上萬的條款時會變得束手無策，在這種情況下，使用自動的系統更加有效。從大量的目錄中進行人格化是非常復雜的，需要處理大量的數據。

關聯

—- 關聯是指確定在一次會話中最可能被購買或瀏覽的商品，又稱市場分析。如果網站在網頁中將這些條款放在一起，就可以提醒網站訪問者購買或瀏覽可能忘記了的商品。如果在關聯的一組商品中有某一項商品是特價，網站很可能會增加同組中其他商品的購買量。

—- 當網站使用靜態的目錄網頁時，也可以使用關聯。在這種情況下，網站會依賴廠商選擇的且是網站所要查看的第一頁目錄網頁，並提供相關的條款。

知識管理

—- 這些系統設法確定和支持自然語言文件中的模式。一個更加確切的詞是「文本分析」。第一步是將單詞和文本與高層的概念相關聯，可以通過使用相關概念標記了的文件來訓練一個系統，並直接完成它。於是，系統為每一個概念建立了一個模式匹配器，當遇到新的概念時，模式匹配器會確定文檔和那個概念的相關程度。

—- 上述方法也可用於將未來的文檔分類到已預先定義好的目錄中。網站採用上述方法可為訪問者建立自動的網址索引，新聞網站採用上述方法可以降低分類費用，此外，一些系統也採用上述方法自動總結關鍵問題，尋找相關的參考文檔。

—- 知識管理系統可以幫助網站創建自動的查詢系統。比如發給客戶支持E-mail信箱的請求可以被自動分類，從FAQ庫中可以自動發出應答信息等。

聚類

—- 聚類有時也稱分段，是指將具有相同特徵的人歸結為一組，將特徵平均，以形成一個「特徵矢量」或「矢心」。聚類系統通常使網站確定一組數據有多少類，並設法找出最能表示大多數數據的一組聚類。聚類被一些提供商用來直接提供不同訪問者特徵的報告。

估計和預測

—- 估計用來猜測未知值，預測用來估計未來值。估計和預測可以使用同樣的演算法。

—- 估計通常用來填空。如果網站不知道某人的收入，可以通過與收入密切相關的量來估計，然後找到具有類似特徵的其他人，利用他們來估計未知者的收入和信用值。

—- 預測用來估計一個人重要的未來事項。在個性化應用中，網站可以使用這些值。

—- 廠商常收集信息，以了解客戶。即使從不同的方面來分析以往的事件，也可以提供許多有用的信息。這種簡單的收集方法被稱作在線分析處理（OLAP）系統。

—- 預測可以和OLAP技術一起總結訪問某網站人群的特點，從而使得廠商對數據進行剖析，找出是哪個條款或網站特徵引起了最有價值的客戶的注意力。

決策樹

—- 決策樹本質上是導致做出某項決策的問題或數據點的流程圖。比如購買汽車的決策樹可以從是否需要2000年的新型汽車開始，接著詢問所需車型，然後詢問用戶需要動力型車還是經濟型車等等，直到確定用戶所需要的最好的車為止。決策樹系統設法創建最優路徑，將問題排序，這樣，經過最少的步驟，便可以做出決定。

—- 許多產品供應商在自己的產品選擇系統中都製作了決策樹系統。這對帶著特定問題來訪問網站的人來說十分重要。一旦做出某項決定，問題的答案對以後的目標選擇或人格化作用便不大了。

選擇答案

—- 數據挖掘技術並不適合膽怯的人。網站要面對3個主要問題：第一，許多優秀的數據挖掘專家是非常認真的；第二，很少有現成的解決方案；第三，有用的東西是非常昂貴的。

—- 對於某個問題，可能有多種數據挖掘演算法，但通常只有一個最好的演算法。當網站選擇了一個數據挖掘產品時，要弄清楚它的演算法是否適合網站想解決的問題。

—- 網路數據挖掘的世界既是地雷陣，同時又是金礦。通過保存與訪問者、訪問內容及交互操作相關的數據，至少可以保證網站以後可以使用它們。不管有多大困難，廠商可以從現在開始考慮評估和集成數據挖掘應用。

以上是小編為大家分享的關於如何進行網路數據挖掘的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❹ 《Python數據分析與數據化運營》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

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資源鏈接：

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書名：Python數據分析與數據化運營

作者：宋天龍

豆瓣評分：7.1

出版社：機械工業出版社

出版年份：2017-12

頁數：524

內容簡介：

這是一部從實戰角度講解如何利用Python進行數據分析、挖掘和數據化運營的著作，不僅對數據分析的關鍵技術和技巧進行了總結，更重要的是對會員、商品、流量、內容4個主題的數據化運營進行了系統講解。

作者是國內一線數據分析師和大數據專家，在數據分析和數據化運營領域有近10年的經驗，在業內頗具知名度和影響力。本書不僅得到了宋星、黃成明、宮鑫等14位資深專家的好評和推薦，還得到了天善智能、中國統計網等多個數據科學相關機構的支持和高度認可。

全書的內容在邏輯上共分為兩大部分：

第一部分（第1~4章）：Python數據分析與挖掘

著重講解了Python和數據化運營的基本知識，以及Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗。包含11條數據預處理經驗、39個數據預處理知識點、14個數據分析和挖掘的建模主題。

第二部分（第5~9章）：Python數據化運營

這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。在每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

本書提供案例數據和源代碼（中文注釋）下載，供讀者實操時使用。

作者簡介：

宋天龍（TonySong）

大數據技術專家，歷任軟通動力集團大數據研究院數據總監、Webtrekk（德國*大的網站數據分析服務提供商）中國區技術和咨詢負責人、國美在線大數據中心經理。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端的數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習，以及數據工程交付。擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、大數據產品開發、網站流量系統建設、網站智能推薦、企業大數據智能等大型數據工作項目。參與實施多個客戶案例，包括Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網，國美在線、迪信通等。

著有《網站數據挖掘與分析：系統方法與商業實踐》《企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用》。

❺ 可以說明一下數據挖掘和數據分析的工作方向嗎

普通的數據分析師、數據挖掘工程師 = SQL工程師 + Excel工程師 + 統計學。
高端的 = 數據 + 業務 + 解決方案。
一般來說數據分析師產出的是分析報告、業務參謀建議，數據挖掘工程師產出的是有業務價值的數據。但是其實實際上，這兩者的工作內容很難割裂開，因為要想做出有價值的分析報告、業務建議，必須深挖各個維度的數據。而想給出有價值的數據交付物，也必然要准備大量說明這個數據為什麼有價值以及是如何產出的的報告、文檔。所以最多就是說分析崗稍微偏業務一點，挖掘崗稍微偏數據一點。

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書名：數據挖掘與數據化運營實戰

作者：盧輝

豆瓣評分：7.2

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-6

頁數：276

內容簡介：

《數據挖掘與數據化運營實戰:思路、方法、技巧與應用》是目前有關數據挖掘在數據化運營實踐領域比較全面和系統的著作，也是諸多數據挖掘書籍中為數不多的穿插大量真實的實踐應用案例和場景的著作，更是創造性地針對數據化運營中不同分析挖掘課題類型，推出一一對應的分析思路集錦和相應的分析技巧集成，為讀者提供「菜單化」實戰錦囊的著作。作者結合自己數據化運營實踐中大量的項目經驗，用通俗易懂的「非技術」語言和大量活潑生動的案例，圍繞數據分析挖掘中的思路、方法、技巧與應用，全方位整理、總結、分享，幫助讀者深刻領會和掌握「以業務為核心，以思路為重點，以分析技術為輔佐」的數據挖掘實踐應用寶典。

作者簡介：

盧輝，阿里巴巴商業智能部數據分析專家，從事資料庫營銷和數據化運營分析多年，曾在不同行業以商務拓展(BD)經理、項目經理、市場營銷部經理、高級咨詢顧問、數據分析專家的身份親歷大量的資料庫營銷和互聯網行業數據化運營應用項目。目前在阿里巴巴主要從事數據化運營的數據挖掘規劃、項目管理、實施，擁有比較豐富的互聯網行業數據化運營項目經驗。關注數據化運營的規劃和數據挖掘項目的管理。