从数据分析到 AIGC 落地，将多年的行业洞察转化为可落地的知识体系，助你构建核心竞争力。
本书不仅教授 Python 基础知识与数据处理技巧，更强调将技能结合实际业务场景，使读者能在真实工作中解决具体问题。 本书是《Python数据处理、分析、可视化与数据化运营》第一版的升级版。本次改版重点更新优化了内容，提供最新、最实用的数据分析知识，同时降低了教与学的门槛。主要改版内容如下： - 升级 Python 及三方库到最新版本：全面升级使用的所有库，确保读者掌握最新功能与特性。 - 重新撰写算法与建模内容：重新梳理了第一版中较晦涩的高级数据建模分析、自然语音理解及文本挖掘知识。部分算法与建模案例转为电子版作为延伸阅读；正文经重写后，保留了线性回归、逻辑回归、KMeans 聚类、中文分词、关键字提取等常用且简单易懂的算法。 - 替换或删减学习难度较高的知识：将晦涩难懂、不易部署的库与知识替换为易学内容，提升普适性与操作性。例如，将 MySQL 替换为 SQLite，并将 Python 操作数据库的方式改为通过三方库直连读取数据。此外，删减了低频应用的知识点，如数据对象持久化、分类特征预处理（基于哑编码转换等）、特征选择及文本转向量等。 - 新增与时俱进的知识：引入基于深度学习及大型语言模型的数据分析库，并增加基于 RFM 分析的数据分组方法，助读者紧跟数据分析领域的前沿应用。 - 增加了大量练习题：每章末新增任务实训、判断、选择、简答及上机实验等 20 余道习题，多层次考查并全面检验学习成果。
本书从业务、方法、场景三个维度，系统讲解了如何利用 AI 技术（如 ChatGPT、Claude、Copilot 等）提升数据分析和运营效率。 本书的核心目标是帮助读者在 AI 时代保持竞争力。不仅讲思路，还提供了具体的 Prompt（提示词）技巧和多种 AI 工具的交互指南。通过大量的实际业务案例（如广告、商品、客户、促销等）拆解 AI 应用步骤，实现“降本增效”。
本书是国内较早系统探讨 AI 如何赋能数据全流程的实战指南。围绕 Excel、SQL、Python 三大核心工具，系统讲解 AI 辅助的方法。 不仅讲 Prompt 怎么写，更通过真实案例（如 RFM 分析、广告预测、KPI 监控）演示落地过程。从数据采集、清洗、处理到建模、可视化及报告撰写，实现全链路 AI 化。
本书涵盖了从底层架构设计到上层应用开发的完整链路。侧重于架构落地与全栈实现，适合想要深入理解大数据工程体系的读者。 系统讲解了数据采集、同步、存储、计算及应用的全生命周期。充分利用 Python 在数据科学和 AI 领域的生态优势，展示其作为大数据核心语言的强大能力。
本书按照数据化运营的工作脉络展开，侧重于业务实践的深度拆解。重点在于如何让数据在营销全流程中发挥价值，解决“低成本、大批量、高质量”引流的核心问题。 通过“业务问题→数据方案→工具实操”的模式，将数据分析技术真正落地到具体的电商业务场景中。
本书是为高校及零基础初学者设计的微课版教材。篇幅精简，内容聚焦于基础流程，难度曲线平缓，适合快速建立全流程概念。 涵盖了完整的技术链路，包括数据读写、预处理、可视化、统计建模、NLP 及工程化部署，是进入数据分析领域的理想敲门砖。
作为该系列的旗舰作，第 2 版在第 1 版基础上进行了大幅升级。全面适配 Python 3.x，新增了 50 多个数据工作流知识点、14 个挖掘主题和 8 个综合案例。 本书不仅关注模型构建，更深入探讨了非结构化数据处理、AutoML 以及复杂的业务运营逻辑，是数据从业者进阶的必读书目。
作为数据分析领域的经典之作，本书率先将 Python 技术与数据化运营业务场景紧密结合。在 Python 2 到 3 的过渡期，为广大从业者提供了宝贵的实战参考。 虽然目前已有更新版本，但其确立的业务驱动分析框架对行业产生了深远影响。
本书从规划定位、组织实施和价值提升三个维度展开，兼顾安全性、价值性与体系性。 它不仅讲解技术架构，还结合了商业模式、战略定位、信息安全及组织保障等完整体系，为企业构建大数据系统提供了全局视野。
本书专注于网站数据分析领域，涵盖了思路、方法、工具讲解与案例剖析。 从企业数据体系建设之初，到工具选择与部署，再到实际案例分析，最后升华到对 ROI 的深度思考。是国内网站分析领域的资深指导书。
