适合小白的Python学习教程：Python有什么用？数据化运营怎么作？

数据化运营是提升利润、下降成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python做为数据科学界的关键工具之一，几乎能够应用于全部数据化运营分析和实践的场景。

一 用Python作数据化运营

Python是什么？数据化运营又是什么？为何要将Python用于数据化运营？本节先来回答这几个问题。

1. Python是什么

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开版发行于1991年。Python开发的初衷实际上是一个开发程序语言，而非专门用于数据工做和科学计算的数据处理或建模程序（固然，如今已是了）。

为何咱们要选择Python而非其余语言（例如R）进行数据处理、分析和挖掘呢？这是由于Python先天和后天具备的一些特殊条件和能力，使其成为目前企业（尤为是大数据领域）作数据化运营最为合适的工具。

• 开源/免费：使用Python（及其第三方库）无须购买产品、受权或license费用，不管对于我的仍是对于企业都是如此。

• 可移植性：Python程序能够跨Windows、Linux、Mac等多平台运行，这点决定了它的移植性很是强，一次开发，多平台应用。

• 丰富的结构化和非结构化数据工做库和工具：Python除了自带数学计算库外，还包括丰富的第三方库和工具，例如用于链接Oracle、MySQL、SQLite等数据库的链接库，数据科学计算库Numpy、Scipy、Pandas，文本处理库NLTK，机器学习库Scikit-Learn、Theano，图形视频分析处理和挖掘库PIL和Opencv，以及开源计算框架TensorFlow等。

• 强大的数据获取和集成能力：Python除了能够支持多种类型的文件（图像、文本、日志、语音、视频等）和数据库集成外，还能经过API、网络抓取等方式获取外部数据，内、外部数据源整合、多源数据集成、异构数据并存、多类型数据交错正是当前企业数据运营的基本形态。

• 海量数据的计算能力和效率：当面对超过GB甚至TB规模的海量数据时，传统数据工具一般没法支撑，更不要提计算效率了。Python对于这个规模数据的计算能力和工做效率要远超过其余数据工做语言。

• 与其余语言的集成：Python具有“胶水”能力，能与Java、C、C++、MATLAB、R等语言集成使用，这意味着既能够把其余语言写成的脚本嵌入Python，也能够把Python脚本嵌入其余语言。

• 强大的学习交流和培训资源：Python已经成为世界上最主流的编程语言和数据处理工做的核心工具之一，有很是多的社区、博客、论坛、培训机构、教育机构提供交流和学习的机会。

• 开发效率高：Python语言简洁、规范，使得在使用Python开发程序时用时更少。这对于以效率优先的程序工做或验证性项目来讲很是关键，效率决定商机。

• 简单易学：Python语法简单，即便是没有任何代码基础的人也能在几个小时内掌握基本的Python编程技巧，这对于初学者而言相当重要，由于这说明编程式数据分析再也不高不可攀，他们能像使用Excel同样使用Python。

总而言之，在具有必定Python经验和技巧的状况下，几乎没有Python没法胜任的工做场景！若是有，那么用Python调用其余语言或用其余语言调用Python后，就会胜任。

二 数据化运营是什么

数据化运营是指经过数据化的工具、技术和方法，对运营过程当中的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、下降成本、提升效益的目的。

运营是一个范围“弹性”很是大的概念，最大能够延伸到全部公司的事务管理，最小可能只包括网站运营管理工做。运营的范围包括会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4方面内容。

1. 数据化运营的重要意义

数据化运营的核心是运营，全部数据工做都是围绕运营工做链条展开的，逐步强化数据对于运营工做的驱动做用。数据化运营的价值体如今对运营的辅助、提高和优化上，甚至某些运营工做已经逐步数字化、自动化、智能化。

具体来讲，数据化运营的意义以下：

1）提升运营决策效率。在信息瞬息万变的时代，抓住转瞬即逝的机会对企业而言相当重要。决策效率越高意味着能够在更短的时间内作出决策，从而跟上甚至领先竞争对手。数据化运营可以使辅助决策更便捷，使数据智能引起主动决策思考，从而提早预判决策时机，并提升决策效率。

2）提升运营决策正确性。智能化的数据工做方式，能够基于数据科学方法进行数据演练，并得出可量化的预期结果，再配合决策层的丰富经验，会提升运营决策的正确性。

3）优化运营执行过程。数据化运营能够经过标准口径的数据、信息和结论，为运营部门提供标准统1、目标明确的KPI管理，结合数据化的工做方法和思路，优化运营过程当中的执行环节，从而下降沟通成本、提升工做效率、提高执行效果。

4）提高投资回报。数据化运营过程当中，经过对持续的正确工做目标的树立、最大化工做效率的提高、最优化工做方法的执行，能有效下降企业冗余支出，提高单位成本的投资回报。

2. 数据化运营的两种方式

从数据发挥做用的角度来看，数据化运营分为辅助决策式数据化运营和数据驱动式数据化运营。

（1）辅助决策式数据化运营

辅助决策式数据化运营是运营的决策支持，它是以决策主题为中心的，借助计算机相关技术辅助决策者经过数据、模型、知识等进行业务决策，起到帮助、协助和辅助决策者的目的。例如，经过为决策者提供商品促销销量信息，对企业的促销活动提供有关定货、销售等方面的支持。

（2）数据驱动式数据化运营

数据驱动式数据化运营是指整个运营运做流程以最大化结果为目标，以关键数据为触发和优化方式，将运营业务的工做流程、逻辑、技巧封装为特定应用，借助计算机技术并结合企业内部流程和机制，造成一体化的数据化工做流程。例如，个性化推荐就是一种数据驱动数据化运营方式。

辅助决策式数据化运营和数据驱动式数据化运营是两个层次的数据应用，数据驱动相对于辅助决策的实现难度更高、数据价值体现更大。

• 辅助决策式数据化运营为业务决策方服务，整个过程都由运营人员掌控，数据是辅助角色。
• 数据驱动式数据化运营的过程由数据掌控，数据是主体，实现该过程须要IT、自动化系统、算法等支持，数据驱动具备自主导向性、自我驱动性和效果导向性。

注意：因为数据和流程自己会存在缺陷，同时运营业务一般都有强制性规则的需求，所以即便在数据驱动式数据化运营过程当中也会加入人工干预因素。但即便如此，数据做为数据驱动的核心是不变的，也就是说，数据是决策主体自己。

3. 数据化运营的工做流程

上文咱们介绍了数据化运营的两种方式：辅助决策式数据化运营和数据驱动式数据化运营。其中数据驱动式数据化运营具体取决于应用场景，不一样的场景，其具体工做流程不一样。本节重点介绍数据驱动式数据化运营的工做流程。

数据驱动式数据化运营工做包含数据和运营两个主体，在实际工做过程当中须要两者协同。在某些大型工做项目上，还有可能涉及与IT部门、信息中心等部门的联动。其工做流程分为３个阶段，如图1-1所示。

▲图1-1 数据驱动式数据化运营工做流程

（1）第1阶段：数据需求沟通

该阶段主要包括需求产生和需求沟通两个步骤。

1）需求产生：由运营部门产生的某些数据化运营需求，例如预测商品销量、找到异常订单、肯定营销目标人群名单等。

2）需求沟通：针对运营部门提出的需求进行面对面沟通和交流，沟通主要包含3方面：

• 一是业务需求沟通，包括需求产生的背景、要解决的问题、预期达到的效果等；
• 二是数据现状沟通，包括数据存储环境、主要字段、数据字典、数据量、更新频率、数据周期等，若是没有数据则须要制定数据采集规则并开始采集数据，该过程当中可能须要IT部门的协助；
• 三是数据与分析的关联性沟通，根据与运营人员的沟通，了解业务背景下哪些是常见的、带有业务背景的数据、不一样场景会致使数据如何变化、分析中会涉及哪些关键字段或场景数据等，业务人员丰富的经验会帮助数据工做者少走不少弯路。

（2）第2阶段：数据分析建模

从这一阶段开始进入正式的数据工做流程，包括获取数据、数据预处理、数据分析建模和数据结论输出4个步骤。

1）获取数据：数据化运营分析所需的数据须要通过特定受权从数据库或文件中获得。

2）数据预处理：在该过程当中对数据进行质量检验、样本均衡、分类汇总、合并数据集、删除重复项、分区、排序、离散化、标准化、过滤变量、转置、查找转换、脱敏、转换、抽样、异常值和缺失值处理等。

3）数据分析建模：运用多种数据分析和挖掘方法，对数据进行分析建模。方法包括统计分析、OLAP分析、回归、聚类、分类、关联、异常检测、时间序列、协同过滤、主题模型、路径分析、漏斗分析等。

4）数据结论输出：数据结论的输出有多种方式，常见的方式是数据分析或挖掘建模报告，另外还包括Excel统计结果、数据API输出、数据结果返回数据库、数据结果直接集成到应用程序中进行自动化运营（例如短信营销）。

（3）第3阶段：数据落地应用

该阶段是数据化运营落地的关键阶段，前期全部的准备和处理工做都经过该阶段产生价值。该阶段包括数据结论沟通、数据部署应用及后续效果监测和反馈3个步骤。

• 数据结论沟通：对于输出为报告、Excel统计结果等形式的内容，一般都须要与运营对象进行深刻沟通，主要沟通的内容是将经过数据获得的结论和结果与业务进行沟通，经过沟通来初步验证结论的正确性、可靠性和可行性，并对结果进行修正。若是没有可行性，那么须要返回第2阶段从新开始数据分析建模流程。

• 数据部署应用：通过沟通具备可行性的数据结论，可直接应用到运营执行环节。例如，将预测结果做为下一个月的KPI目标，将选择出来的用户做为重点客户进行二次营销。

• 后续效果监测和反馈：大多数的数据化运营分析都不是“一次性”的，尤为当已经进行部署应用以后，须要对以前的数据结论在实践中的效果作二次验证，如有必要则须要进行结论的再次修正和意见反馈。

不少人认为数据化运营工做应该从数据产生以后开始，这是错误的观念，缘由在于数据化运营工做的起始是需求产生，而需求的产生与数据的产生每每没有必然关系。

三 Python用于数据化运营

Python用于数据化运营，将充分利用Python的强大功能和效率来知足数据化运营的复杂需求。

• Python能够将数据化运营过程当中来源于企业内外部的海量、多类型、异构、多数据源的数据有效整合到一块儿，提供丰富的集成、开发、分析、建模和部署应用。
• Python高效的开发效率能帮助数据化运营在最短的时间内进行概念验证，并提供科学的预测结果，为数据化运营的快速和准确提供基础。
• Python能够将数据工做流程和IT工做流程无缝对接，有利于实现数据工做与运营工做的融合。这也是数据驱动式数据化运营的工做方法，有利于真正实现数字化、智能化的运营工做。

四 Python程序

1. Python 2仍是Python 3

目前，Python仍然是两个系列的版本并存，一个是Python 2，另外一个是Python 3。这两个版本的语法不彻底兼容，所以两个版本的程序调用对方的执行脚本将极可能报错。

若是没有特殊需求，大多数场景下选择Python 3都是一个正确的选择。但结合特定场景，笔者仍是给出如下具体建议：

• 若是想要成熟、可靠且稳定的程序，选择Python 2和Python 3均可以。
• 若是只是学习或了解一下Python，优选Python 3。
• 若是是企业内部应用，有历史程序须要执行和开发，具体看企业用的是哪一个版本。
• 若是你的工做中须要大量的第三方库，并且是比较早期的库，那么使用Python 2。但更多状况下，即便那些只支持Python 2的库再也不更新了，也有不少替代库能够实现，所以若是不是必须使用Python 2，仍是建议使用Python 3。
• 若是你的程序须要在Linux服务器上运行且使用其原生程序，那么去看看你的Linux服务器自带的Python版本（一般Linux服务器上自带Python 2的居多）。一样的，即便Linux原生带的程序版本低，仍然能够安装并使用Python 3。
• 若是上述没有任何一个场景知足你的需求，那么就从Python 3开始吧。

2. 32位仍是64位

大多数状况下，若是没有特殊需求，尽可能选择64位版本。

笔者选择了64位Python，3.7版本。选择64位的缘由是它能应对更大容量的数据应用，用Python 3除了由于这是趋势外，还有一个重要缘由是Numpy已经宣布从2019年1月1日起新功能将只支持Python 3，相信不少系统和工具也开始慢慢放弃对Python 2的支持了。

3. Python环境的搭建

通常状况下，咱们能够直接到Python官网https://www.python.org下载须要的版本，而后在安装好Python程序后根据须要自定义安装其余相关库和包。但对大多数初次接触Python的读者来说，若是能有“一键安装”就更好了。在此，咱们介绍Anaconda。

Anaconda是一个Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，它是科学计算领域很是流行的Python包以及集成环境管理的应用。它的优点主要表如今如下几个方面：

• 默承认以帮你安装好Python主程序，而不用单独下载安装。
• 经常使用的数据工做包，包含数据导入、清洗、处理、计算、展现等各个环节的主要包都已经安装好，如Pandas、Numpy、Scipy、Statsmodels、Scikit-Learn（sklearn）、NetworkX、Matplotlib等。经常使用的非结构化数据处理工具也包罗万象，如beautifulsoup四、lxml、NLTK、pillow、scikit-image等。
• 不少包的安装有依赖，这点在Linux系统上很是常见，而Anaconda已经将这些依赖的问题通通解决。尤为在离线环境下作Python和大量库的安装部署工做时，Anaconda大大下降了实施难度，是项目开发过程当中必不可少的有效工具。
• 提供了相似于pip的包管理功能的命令conda，能够对包进行展现、更新、安装、卸载等经常使用操做。固然，若是你更喜欢pip，仍然能够继续使用该命令，由于Anaconda默认也安装了该命令。
• 多平台、多版本的通用性，并且紧跟Python主程序更新的步伐。Anaconda支持Windows、Mac OS和Linux系统，且同时包含32位和64位的Python版本（Python 2和Python 3全都支持）。
• 提供了IPyton、Jupyter、Spyder交互环境，能够直接经过界面化的方式引导用户操做，易用程度很是高，甚至连具体细分的学习资源都准备好了。

要安装Anaconda环境，只须要登陆https://www.anaconda.com/download下载对应版本的安装包便可，如图1-2所示。目前Anaconda发行的最新Python版本包括32位和64位的Python 2.7和Python 3.7。

▲图1-2 Anaconda下载页面

以Windows64位Python 3.7版本为例，下载完成后，会在本地计算机中存在.exe文件，安装过程只需使用默认配置便可。