#《电商流量数据化运营》：一本真正“拿来用”的实战指南

《电商流量数据化运营》这本书，我将其定义为是一本“拿来用”的书。

#数据工作的痛点：数据与业务的割裂

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”的价值往往是模糊不清的。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。

想想看，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。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。

产生这一切的原因就是：数据是数据，业务是业务，从数据去反推业务太难。不能基于业务痛点、业务难点、业务焦点去做数据，试图单凭数据去发现并改善业务，是很难实现的。

对大多数分析师来说，其实并不是不想从业务出发、站在业务的角度思考问题；而是真的不懂业务，不知道到底如何结合数据和业务产生价值，也不清楚最重要的业务场景到底是什么，以及数据能在（甚至是擅长在）哪些方面产生价值。

#本书的核心定位：从业务出发，用数据解决问题

我的这本书主要解决的就是上面的问题：一切从业务问题出发，通过数据方法去解决业务问题。

因此，如果朋友们看一下书籍大纲，就能感觉到，这本书就是一本流量数据化运营的书，并且是通过数据去解决流量数据化运营问题的书。

这本书不用刻意去“学”，仅仅需要你在遇到相关问题或场景时，拿出来翻阅一下，看看其中的思路和方法，然后结合你已经有的数据经验或业务经验去用就好了。业务与数据结合的思维，是在书里面特别重要的一条知识线。

需要强调的是，这本书不注重工具。能用 Excel 简单解决问题的就用 Excel，Excel 不擅长或者麻烦的就用 Python（仅需入门级别的上手难度）。

#避坑指南：这本书不适合哪些读者？

笼统地说，这本书适合所有从事数据相关工作的朋友。但是，有以下期待的朋友们，我就不推荐你们买了：

#1. 期望系统学习工具技能的读者

无论你想学 Excel 还是 Python，对不起，这本书不适合。书里面没有完整的关于工具基础、方法和流程的介绍，有的只是在解决特定场景下如何使用的知识（它聚焦于特定场景功能，而非全部功能）。

工具就是载体和手段而已，工具的价值在思维之下。想想看，哪个大 Boss 是因为 Python、Excel 或者其他工具用得好才当成大 Boss 的？他们都是视野、格局、资源、人脉的集合体，单纯的工具技能属于低维度竞争力了。

#2. 期望全方位学习数据科学理论的读者

对不起，这本书不会讲你怎么“全方位”地学习数据分析、数据挖掘、统计学知识，而只是告诉你，在围绕“流量数据化运营”这个事情上，数据分析方法是怎样的。所以，它**“并不全面”，而是“垂直聚焦”**。

#3. 期望获取纯粹业务实操经验的读者

对不起，在纯业务经验上（比如如何进行社交裂变、如何进行 SEO 优化、如何选择投放媒体等），我并不会比你们更擅长。我在书里面的内容，涉及到的是常规的业务操作。

#4. 期望深度学习算法与底层建模的读者

算法和建模在本书中只是解决问题的一些方法。本书并没有深度的算法和模型的应用，也没有推导过程、算法逻辑、使用场景的具体介绍。

#核心受众：这本书最适合谁？

这本书最适合追求“短、平、快”，想要将**数据与业务“落地”**的朋友。具体来说，他们是：

#1. “以应用价值为导向”的数据分析师

凡事（数据工作事务）都讲究数据驱动业务、数据如何辅助业务、数据如何应用到业务。建立在这个思维上的分析师，未来的视野和格局不会局限于一个算法、模型或数据知识上，而是真正贴近于业务价值输出。

#2. 追求精细化运营的流量运营人员

流量运营不是一个新话题，但结合数据深耕却是一个永恒的话题。相信本书一定会帮助到你们。

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