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无论着陆页是站外Minisite还是站内页面，着陆页都是承载流量的核心载体。因此，着陆页分析是营销分析的必要环节。着陆页数据既有用户行为数据，也有页面本身的数据，这些都将用来分析着陆页质量以及对后续转化。
营销渠道如果转化效果不好，第一步应该分析着陆页是否有问题，因为着陆页是站内转化漏斗的第一步，让用户留下来才可能产生后续转化。
着陆页如果有问题，会表现为跳出率高、平均页面浏览时间短。但是，如果跳出率高、平均页面浏览时间短就一定是着陆页的问题吗？
通过不同维度的对比可以很容易分析着陆页是否真的有问题。如表6-4为某着陆页上不同渠
在渠道效果分析中，找到影响效果转化的主要因素是重中之重。它能直接帮助营销人员更好的了解渠道转化的影响因素，以及如何进行渠道效果优化和提升；同时，还可以基于分析得到的业务规则，直接应用到营销投放和操作过程，因此落地性和价值度都非常高。
该节内容可应用于任何带有转化目标的渠道中，且转化的定义可以包含任何目标场景，例如：
在“4.1.4 基于Lookalike的人群规则实现投放人群管理”中介绍了如何通过模型提取营销目标人
由于本书的作者水平有限并受限于有限的撰稿时间，以及整个出版环节众多可能会出现信息不对称，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，在此陈列出来供读者参考。这些已经发现的“错误”，会在下一次重印或再版时修正，有关修正的部分，会额外做标记，请读者朋友留意。
> 特别提示：由于第一版采用的仍然是Python2代码，因此在Python2下能正常工作，但是Python3下会出现的问题，不在此看勘误列表内。
最近更新时间：2019-04-22
> 提示：在2018年11月的第一版第三次重印中，更新了部分问题，请读者留意。辨别购买版本的问题，请读者翻到如下页面的框选处：
本书默认已经修正了第一版遇到的所有问题，因此以下勘误仅限于第二版。有关第一版的勘误，请见“《Python数据分析与数据化运营》第一版勘误”。
> 说明：由于第二版的出版时间为2019年，我已经将最新版本的代码更新到博客中，地址为：《Python数据分析与数据化运营》第二版新老版本代码对比。安装和使用最新版本的读者可参照该链接的代码。**
最近更新时间：2021-10-14
最近一次新书重印更新为2020-11(第2版第4次)重印，读者可查看“前言”的前1页找到相关信息，如下：
解释：如图圆圈处文字
由于第二版是2019年出版，某些库或方法可能已经过时，在此汇总新版本和之前书中的老版本的差异，供大家了解。
在遇到类似于“没有找到方法”、“无法找到库”、“不存在”等类似问题时，可先在这里查看下是否存在现成解决方案。
更新时间：2021-06-12
原始代码为：
new_x = 84610
pre_y = model.predict(new_x) # 老版本
print(pre_y)
新版本中，需要改为：
new_x = 84610
pre_y = model.predict([[new_x]]) # 新在该文章中，仅总结第二版相关的问题，有关第一版的问题，请到“《Python数据分析与数据化运营》第一版常见问题”查看。
> 说明：由于第二版的出版时间为2019年，我已经将最新版本的代码更新到博客中，地址为：《Python数据分析与数据化运营》第二版新老版本代码对比。安装和使用最新版本的读者可参照该链接的代码。
最近更新时间：2021-06-15
代码下载: 《Python数据分析与数据化运营》第二版 附件
本书在第一版上市后，得到来自于各行各业很多好友和读者的支持和反馈，在此致以感谢！第二版在第一
在这边文章中，我会把读者反馈给我的常见问题总结出来，供更多读者参考。里面会涉及到各种疑问或混淆知识点，希望能给大家解惑。如果大家有什么疑问，可以直接在这里留言，我会将一些跟本书相关的知识性问题总结出来并在此回答。
最近更新时间：2021-07-05
在第一章的代码示例中，有一段如下代码：
x=numpy.array(x).reshape([100,1])
为什么需要对x对reshape？即使是reshape，x仍然是1维数据啊（只有一列）？
回答：对于sklearn中的fit方法而言，对输入的x的
最近更新时间：2021-11-09
第4章4-1中，原始Excel数据源中，预测数据集的标题与原始训练集的标题不一致，这会导致在预测过程中，出现训练集和预测集由于输入特征名称不一致，而导致ColumnTransformer过程报错。
名称不一致在我写书时的版本中执行并没有问题，目前的sklearn版本中会报错。
因此，我更新了数据源，保持Excel中训练集和预测集的特征名称一致。主要修改如下图：
图中，左侧是Excel修改的名称，右侧是对应到P111打印输出的结果中，列名的变化，请读者注意区别。
> 提示：如果上图看不清楚，
最近更新时间：2021-11-14
下载地址为：《电商流量数据化运营》附件
《电商流量数据化运营》与《Python数据分析与数据化运营》的区别与联系如下：
逻辑上， 《Python数据分析与数据化运营》 是总，它包含了更广泛的运营话题；而《电商流量数据化运营》是分，它是其中的关于流量运营的分支。后续还会陆续把会员运营、内容运营、商品运营、活动运营、网站运营等主题再分别出书。 当然，《Python数据分析与数据化运营》这本书会在继续改版，以适应新时代的发展需求，所以内
《电商流量数据化运营》这本书我定义为是一本“拿来用”的书。
熟悉我的朋友们知道，长久以来，我都是做数据相关工作的。但无论是数据分析、建模、机器学习，还是数据产品、智能应用开发，其核心数据价值都体现在“在什么地方用”、“有多大用”这些环节上。
在我超过10年的数据工作中，我深感“数据”的价值是模糊不清的，原因之一就在于数据是没法直接落地的！也就是数据工作与业务工作是分离的！
想想，常见数据分析师、数据工程师的基本工作思维是什么？是先拿到一批数据，然后通过各种方法、算法得到一些结果，最后再想想这些数据结论能用在哪呢？——这种先有数据结果再找应用场景的工作方法，在大多数场景下都得不到很好的价值体现