適合小白的Python學習教程：Python有什麼用？數據化運營怎麼作？

數據化運營是提升利潤、下降成本、優化運營效率、最大化企業財務回報的必要課題。Python做爲數據科學界的關鍵工具之一，幾乎能夠應用於全部數據化運營分析和實踐的場景。

一 用Python作數據化運營

Python是什麼？數據化運營又是什麼？爲何要將Python用於數據化運營？本節先來回答這幾個問題。

1. Python是什麼

Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開版發行於1991年。Python開發的初衷實際上是一個開發程序語言，而非專門用於數據工做和科學計算的數據處理或建模程序（固然，如今已是了）。

爲何咱們要選擇Python而非其餘語言（例如R）進行數據處理、分析和挖掘呢？這是由於Python先天和後天具備的一些特殊條件和能力，使其成爲目前企業（尤爲是大數據領域）作數據化運營最爲合適的工具。

• 開源/免費：使用Python（及其第三方庫）無須購買產品、受權或license費用，不管對於我的仍是對於企業都是如此。

• 可移植性：Python程序能夠跨Windows、Linux、Mac等多平臺運行，這點決定了它的移植性很是強，一次開發，多平臺應用。

• 豐富的結構化和非結構化數據工做庫和工具：Python除了自帶數學計算庫外，還包括豐富的第三方庫和工具，例如用於鏈接Oracle、MySQL、SQLite等數據庫的鏈接庫，數據科學計算庫Numpy、Scipy、Pandas，文本處理庫NLTK，機器學習庫Scikit-Learn、Theano，圖形視頻分析處理和挖掘庫PIL和Opencv，以及開源計算框架TensorFlow等。

• 強大的數據獲取和集成能力：Python除了能夠支持多種類型的文件（圖像、文本、日誌、語音、視頻等）和數據庫集成外，還能經過API、網絡抓取等方式獲取外部數據，內、外部數據源整合、多源數據集成、異構數據並存、多類型數據交錯正是當前企業數據運營的基本形態。

• 海量數據的計算能力和效率：當面對超過GB甚至TB規模的海量數據時，傳統數據工具一般沒法支撐，更不要提計算效率了。Python對於這個規模數據的計算能力和工做效率要遠超過其餘數據工做語言。

• 與其餘語言的集成：Python具有「膠水」能力，能與Java、C、C++、MATLAB、R等語言集成使用，這意味着既能夠把其餘語言寫成的腳本嵌入Python，也能夠把Python腳本嵌入其餘語言。

• 強大的學習交流和培訓資源：Python已經成爲世界上最主流的編程語言和數據處理工做的核心工具之一，有很是多的社區、博客、論壇、培訓機構、教育機構提供交流和學習的機會。

• 開發效率高：Python語言簡潔、規範，使得在使用Python開發程序時用時更少。這對於以效率優先的程序工做或驗證性項目來講很是關鍵，效率決定商機。

• 簡單易學：Python語法簡單，即便是沒有任何代碼基礎的人也能在幾個小時內掌握基本的Python編程技巧，這對於初學者而言相當重要，由於這說明編程式數據分析再也不高不可攀，他們能像使用Excel同樣使用Python。

總而言之，在具有必定Python經驗和技巧的狀況下，幾乎沒有Python沒法勝任的工做場景！若是有，那麼用Python調用其餘語言或用其餘語言調用Python後，就會勝任。

二 數據化運營是什麼

數據化運營是指經過數據化的工具、技術和方法，對運營過程當中的各個環節進行科學分析、引導和應用，從而達到優化運營效果和效率、下降成本、提升效益的目的。

運營是一個範圍「彈性」很是大的概念，最大能夠延伸到全部公司的事務管理，最小可能只包括網站運營管理工做。運營的範圍包括會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4方面內容。

1. 數據化運營的重要意義

數據化運營的核心是運營，全部數據工做都是圍繞運營工做鏈條展開的，逐步強化數據對於運營工做的驅動做用。數據化運營的價值體如今對運營的輔助、提高和優化上，甚至某些運營工做已經逐步數字化、自動化、智能化。

具體來講，數據化運營的意義以下：

1）提升運營決策效率。在信息瞬息萬變的時代，抓住轉瞬即逝的機會對企業而言相當重要。決策效率越高意味着能夠在更短的時間內作出決策，從而跟上甚至領先競爭對手。數據化運營可以使輔助決策更便捷，使數據智能引起主動決策思考，從而提早預判決策時機，並提升決策效率。

2）提升運營決策正確性。智能化的數據工做方式，能夠基於數據科學方法進行數據演練，並得出可量化的預期結果，再配合決策層的豐富經驗，會提升運營決策的正確性。

3）優化運營執行過程。數據化運營能夠經過標準口徑的數據、信息和結論，爲運營部門提供標準統1、目標明確的KPI管理，結合數據化的工做方法和思路，優化運營過程當中的執行環節，從而下降溝通成本、提升工做效率、提高執行效果。

4）提高投資回報。數據化運營過程當中，經過對持續的正確工做目標的樹立、最大化工做效率的提高、最優化工做方法的執行，能有效下降企業冗餘支出，提高單位成本的投資回報。

2. 數據化運營的兩種方式

從數據發揮做用的角度來看，數據化運營分爲輔助決策式數據化運營和數據驅動式數據化運營。

（1）輔助決策式數據化運營

輔助決策式數據化運營是運營的決策支持，它是以決策主題爲中心的，藉助計算機相關技術輔助決策者經過數據、模型、知識等進行業務決策，起到幫助、協助和輔助決策者的目的。例如，經過爲決策者提供商品促銷銷量信息，對企業的促銷活動提供有關定貨、銷售等方面的支持。

（2）數據驅動式數據化運營

數據驅動式數據化運營是指整個運營運做流程以最大化結果爲目標，以關鍵數據爲觸發和優化方式，將運營業務的工做流程、邏輯、技巧封裝爲特定應用，藉助計算機技術並結合企業內部流程和機制，造成一體化的數據化工做流程。例如，個性化推薦就是一種數據驅動數據化運營方式。

輔助決策式數據化運營和數據驅動式數據化運營是兩個層次的數據應用，數據驅動相對於輔助決策的實現難度更高、數據價值體現更大。

• 輔助決策式數據化運營爲業務決策方服務，整個過程都由運營人員掌控，數據是輔助角色。
• 數據驅動式數據化運營的過程由數據掌控，數據是主體，實現該過程須要IT、自動化系統、算法等支持，數據驅動具備自主導向性、自我驅動性和效果導向性。

注意：因爲數據和流程自己會存在缺陷，同時運營業務一般都有強制性規則的需求，所以即便在數據驅動式數據化運營過程當中也會加入人工干預因素。但即便如此，數據做爲數據驅動的核心是不變的，也就是說，數據是決策主體自己。

3. 數據化運營的工做流程

上文咱們介紹了數據化運營的兩種方式：輔助決策式數據化運營和數據驅動式數據化運營。其中數據驅動式數據化運營具體取決於應用場景，不一樣的場景，其具體工做流程不一樣。本節重點介紹數據驅動式數據化運營的工做流程。

數據驅動式數據化運營工做包含數據和運營兩個主體，在實際工做過程當中須要兩者協同。在某些大型工做項目上，還有可能涉及與IT部門、信息中心等部門的聯動。其工做流程分爲３個階段，如圖1-1所示。

▲圖1-1 數據驅動式數據化運營工做流程

（1）第1階段：數據需求溝通

該階段主要包括需求產生和需求溝通兩個步驟。

1）需求產生：由運營部門產生的某些數據化運營需求，例如預測商品銷量、找到異常訂單、肯定營銷目標人羣名單等。

2）需求溝通：針對運營部門提出的需求進行面對面溝通和交流，溝通主要包含3方面：

• 一是業務需求溝通，包括需求產生的背景、要解決的問題、預期達到的效果等；
• 二是數據現狀溝通，包括數據存儲環境、主要字段、數據字典、數據量、更新頻率、數據週期等，若是沒有數據則須要制定數據採集規則並開始採集數據，該過程當中可能須要IT部門的協助；
• 三是數據與分析的關聯性溝通，根據與運營人員的溝通，瞭解業務背景下哪些是常見的、帶有業務背景的數據、不一樣場景會致使數據如何變化、分析中會涉及哪些關鍵字段或場景數據等，業務人員豐富的經驗會幫助數據工做者少走不少彎路。

（2）第2階段：數據分析建模

從這一階段開始進入正式的數據工做流程，包括獲取數據、數據預處理、數據分析建模和數據結論輸出4個步驟。

1）獲取數據：數據化運營分析所需的數據須要通過特定受權從數據庫或文件中獲得。

2）數據預處理：在該過程當中對數據進行質量檢驗、樣本均衡、分類彙總、合併數據集、刪除重複項、分區、排序、離散化、標準化、過濾變量、轉置、查找轉換、脫敏、轉換、抽樣、異常值和缺失值處理等。

3）數據分析建模：運用多種數據分析和挖掘方法，對數據進行分析建模。方法包括統計分析、OLAP分析、迴歸、聚類、分類、關聯、異常檢測、時間序列、協同過濾、主題模型、路徑分析、漏斗分析等。

4）數據結論輸出：數據結論的輸出有多種方式，常見的方式是數據分析或挖掘建模報告，另外還包括Excel統計結果、數據API輸出、數據結果返回數據庫、數據結果直接集成到應用程序中進行自動化運營（例如短信營銷）。

（3）第3階段：數據落地應用

該階段是數據化運營落地的關鍵階段，前期全部的準備和處理工做都經過該階段產生價值。該階段包括數據結論溝通、數據部署應用及後續效果監測和反饋3個步驟。

• 數據結論溝通：對於輸出爲報告、Excel統計結果等形式的內容，一般都須要與運營對象進行深刻溝通，主要溝通的內容是將經過數據獲得的結論和結果與業務進行溝通，經過溝通來初步驗證結論的正確性、可靠性和可行性，並對結果進行修正。若是沒有可行性，那麼須要返回第2階段從新開始數據分析建模流程。

• 數據部署應用：通過溝通具備可行性的數據結論，可直接應用到運營執行環節。例如，將預測結果做爲下一個月的KPI目標，將選擇出來的用戶做爲重點客戶進行二次營銷。

• 後續效果監測和反饋：大多數的數據化運營分析都不是「一次性」的，尤爲當已經進行部署應用以後，須要對以前的數據結論在實踐中的效果作二次驗證，如有必要則須要進行結論的再次修正和意見反饋。

不少人認爲數據化運營工做應該從數據產生以後開始，這是錯誤的觀念，緣由在於數據化運營工做的起始是需求產生，而需求的產生與數據的產生每每沒有必然關係。

三 Python用於數據化運營

Python用於數據化運營，將充分利用Python的強大功能和效率來知足數據化運營的複雜需求。

• Python能夠將數據化運營過程當中來源於企業內外部的海量、多類型、異構、多數據源的數據有效整合到一塊兒，提供豐富的集成、開發、分析、建模和部署應用。
• Python高效的開發效率能幫助數據化運營在最短的時間內進行概念驗證，並提供科學的預測結果，爲數據化運營的快速和準確提供基礎。
• Python能夠將數據工做流程和IT工做流程無縫對接，有利於實現數據工做與運營工做的融合。這也是數據驅動式數據化運營的工做方法，有利於真正實現數字化、智能化的運營工做。

四 Python程序

1. Python 2仍是Python 3

目前，Python仍然是兩個系列的版本並存，一個是Python 2，另外一個是Python 3。這兩個版本的語法不徹底兼容，所以兩個版本的程序調用對方的執行腳本將極可能報錯。

若是沒有特殊需求，大多數場景下選擇Python 3都是一個正確的選擇。但結合特定場景，筆者仍是給出如下具體建議：

• 若是想要成熟、可靠且穩定的程序，選擇Python 2和Python 3均可以。
• 若是隻是學習或瞭解一下Python，優選Python 3。
• 若是是企業內部應用，有歷史程序須要執行和開發，具體看企業用的是哪一個版本。
• 若是你的工做中須要大量的第三方庫，並且是比較早期的庫，那麼使用Python 2。但更多狀況下，即便那些只支持Python 2的庫再也不更新了，也有不少替代庫能夠實現，所以若是不是必須使用Python 2，仍是建議使用Python 3。
• 若是你的程序須要在Linux服務器上運行且使用其原生程序，那麼去看看你的Linux服務器自帶的Python版本（一般Linux服務器上自帶Python 2的居多）。一樣的，即便Linux原生帶的程序版本低，仍然能夠安裝並使用Python 3。
• 若是上述沒有任何一個場景知足你的需求，那麼就從Python 3開始吧。

2. 32位仍是64位

大多數狀況下，若是沒有特殊需求，儘可能選擇64位版本。

筆者選擇了64位Python，3.7版本。選擇64位的緣由是它能應對更大容量的數據應用，用Python 3除了由於這是趨勢外，還有一個重要緣由是Numpy已經宣佈從2019年1月1日起新功能將只支持Python 3，相信不少系統和工具也開始慢慢放棄對Python 2的支持了。

3. Python環境的搭建

通常狀況下，咱們能夠直接到Python官網https://www.python.org下載須要的版本，而後在安裝好Python程序後根據須要自定義安裝其餘相關庫和包。但對大多數初次接觸Python的讀者來說，若是能有「一鍵安裝」就更好了。在此，咱們介紹Anaconda。

Anaconda是一個Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項，它是科學計算領域很是流行的Python包以及集成環境管理的應用。它的優點主要表如今如下幾個方面：

• 默承認以幫你安裝好Python主程序，而不用單獨下載安裝。
• 經常使用的數據工做包，包含數據導入、清洗、處理、計算、展現等各個環節的主要包都已經安裝好，如Pandas、Numpy、Scipy、Statsmodels、Scikit-Learn（sklearn）、NetworkX、Matplotlib等。經常使用的非結構化數據處理工具也包羅萬象，如beautifulsoup四、lxml、NLTK、pillow、scikit-image等。
• 不少包的安裝有依賴，這點在Linux系統上很是常見，而Anaconda已經將這些依賴的問題通通解決。尤爲在離線環境下作Python和大量庫的安裝部署工做時，Anaconda大大下降了實施難度，是項目開發過程當中必不可少的有效工具。
• 提供了相似於pip的包管理功能的命令conda，能夠對包進行展現、更新、安裝、卸載等經常使用操做。固然，若是你更喜歡pip，仍然能夠繼續使用該命令，由於Anaconda默認也安裝了該命令。
• 多平臺、多版本的通用性，並且緊跟Python主程序更新的步伐。Anaconda支持Windows、Mac OS和Linux系統，且同時包含32位和64位的Python版本（Python 2和Python 3全都支持）。
• 提供了IPyton、Jupyter、Spyder交互環境，能夠直接經過界面化的方式引導用戶操做，易用程度很是高，甚至連具體細分的學習資源都準備好了。

要安裝Anaconda環境，只須要登陸https://www.anaconda.com/download下載對應版本的安裝包便可，如圖1-2所示。目前Anaconda發行的最新Python版本包括32位和64位的Python 2.7和Python 3.7。

▲圖1-2 Anaconda下載頁面

以Windows64位Python 3.7版本爲例，下載完成後，會在本地計算機中存在.exe文件，安裝過程只需使用默認配置便可。