Python有什么用以及數(shù)據化運營怎么做

今天就跟大家聊聊有關Python有什么用以及數(shù)據化運營怎么做，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

數(shù)據化運營是提高利潤、降低成本、優(yōu)化運營效率、最大化企業(yè)財務回報的必要課題。Python作為數(shù)據科學界的關鍵工具之一，幾乎可以應用于所有數(shù)據化運營分析和實踐的場景。

一 用Python做數(shù)據化運營

Python是什么？數(shù)據化運營又是什么？為什么要將Python用于數(shù)據化運營？本節(jié)先來回答這幾個問題。

1. Python是什么

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于1989年發(fā)明，第一個公開版發(fā)行于1991年。Python開發(fā)的初衷其實是一個開發(fā)程序語言，而非專門用于數(shù)據工作和科學計算的數(shù)據處理或建模程序（當然，現(xiàn)在已經是了）。

為什么我們要選擇Python而非其他語言（例如R）進行數(shù)據處理、分析和挖掘呢？這是因為Python先天和后天具有的一些特殊條件和能力，使其成為目前企業(yè)（尤其是大數(shù)據領域）做數(shù)據化運營最為合適的工具。

• 開源/免費：使用Python（及其第三方庫）無須購買產品、授權或license費用，無論對于個人還是對于企業(yè)都是如此。

• 可移植性：Python程序可以跨Windows、Linux、Mac等多平臺運行，這點決定了它的移植性非常強，一次開發(fā)，多平臺應用。

• 豐富的結構化和非結構化數(shù)據工作庫和工具：Python除了自帶數(shù)學計算庫外，還包括豐富的第三方庫和工具，例如用于連接Oracle、MySQL、SQLite等數(shù)據庫的連接庫，數(shù)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(shù)據獲取和集成能力：Python除了可以支持多種類型的文件（圖像、文本、日志、語音、視頻等）和數(shù)據庫集成外，還能通過API、網絡抓取等方式獲取外部數(shù)據，內、外部數(shù)據源整合、多源數(shù)據集成、異構數(shù)據并存、多類型數(shù)據交錯正是當前企業(yè)數(shù)據運營的基本形態(tài)。

• 海量數(shù)據的計算能力和效率：當面對超過GB甚至TB規(guī)模的海量數(shù)據時，傳統(tǒng)數(shù)據工具通常無法支撐，更不要提計算效率了。Python對于這個規(guī)模數(shù)據的計算能力和工作效率要遠超過其他數(shù)據工作語言。

• 與其他語言的集成：Python具備“膠水”能力，能與Java、C、C++、MATLAB、R等語言集成使用，這意味著既可以把其他語言寫成的腳本嵌入Python，也可以把Python腳本嵌入其他語言。

• 強大的學習交流和培訓資源：Python已經成為世界上最主流的編程語言和數(shù)據處理工作的核心工具之一，有非常多的社區(qū)、博客、論壇、培訓機構、教育機構提供交流和學習的機會。

• 開發(fā)效率高：Python語言簡潔、規(guī)范，使得在使用Python開發(fā)程序時用時更少。這對于以效率優(yōu)先的程序工作或驗證性項目來說非常關鍵，效率決定商機。

• 簡單易學：Python語法簡單，即使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，這對于初學者而言至關重要，因為這說明編程式數(shù)據分析不再遙不可及，他們能像使用Excel一樣使用Python。

總而言之，在具備一定Python經驗和技巧的情況下，幾乎沒有Python無法勝任的工作場景！如果有，那么用Python調用其他語言或用其他語言調用Python后，就會勝任。

二 數(shù)據化運營是什么

數(shù)據化運營是指通過數(shù)據化的工具、技術和方法，對運營過程中的各個環(huán)節(jié)進行科學分析、引導和應用，從而達到優(yōu)化運營效果和效率、降低成本、提高效益的目的。

運營是一個范圍“彈性”非常大的概念，最大可以延伸到所有公司的事務管理，最小可能只包括網站運營管理工作。運營的范圍包括會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4方面內容。

1. 數(shù)據化運營的重要意義

數(shù)據化運營的核心是運營，所有數(shù)據工作都是圍繞運營工作鏈條展開的，逐步強化數(shù)據對于運營工作的驅動作用。數(shù)據化運營的價值體現(xiàn)在對運營的輔助、提升和優(yōu)化上，甚至某些運營工作已經逐步數(shù)字化、自動化、智能化。

具體來說，數(shù)據化運營的意義如下：

1）提高運營決策效率。在信息瞬息萬變的時代，抓住轉瞬即逝的機會對企業(yè)而言至關重要。決策效率越高意味著可以在更短的時間內做出決策，從而跟上甚至領先競爭對手。數(shù)據化運營可使輔助決策更便捷，使數(shù)據智能引發(fā)主動決策思考，從而提前預判決策時機，并提高決策效率。

2）提高運營決策正確性。智能化的數(shù)據工作方式，可以基于數(shù)據科學方法進行數(shù)據演練，并得出可量化的預期結果，再配合決策層的豐富經驗，會提高運營決策的正確性。

3）優(yōu)化運營執(zhí)行過程。數(shù)據化運營可以通過標準口徑的數(shù)據、信息和結論，為運營部門提供標準統(tǒng)一、目標明確的KPI管理，結合數(shù)據化的工作方法和思路，優(yōu)化運營過程中的執(zhí)行環(huán)節(jié)，從而降低溝通成本、提高工作效率、提升執(zhí)行效果。

4）提升投資回報。數(shù)據化運營過程中，通過對持續(xù)的正確工作目標的樹立、最大化工作效率的提升、最優(yōu)化工作方法的執(zhí)行，能有效降低企業(yè)冗余支出，提升單位成本的投資回報。

2. 數(shù)據化運營的兩種方式

從數(shù)據發(fā)揮作用的角度來看，數(shù)據化運營分為輔助決策式數(shù)據化運營和數(shù)據驅動式數(shù)據化運營。

（1）輔助決策式數(shù)據化運營

輔助決策式數(shù)據化運營是運營的決策支持，它是以決策主題為中心的，借助計算機相關技術輔助決策者通過數(shù)據、模型、知識等進行業(yè)務決策，起到幫助、協(xié)助和輔助決策者的目的。例如，通過為決策者提供商品促銷銷量信息，對企業(yè)的促銷活動提供有關訂貨、銷售等方面的支持。

（2）數(shù)據驅動式數(shù)據化運營

數(shù)據驅動式數(shù)據化運營是指整個運營運作流程以最大化結果為目標，以關鍵數(shù)據為觸發(fā)和優(yōu)化方式，將運營業(yè)務的工作流程、邏輯、技巧封裝為特定應用，借助計算機技術并結合企業(yè)內部流程和機制，形成一體化的數(shù)據化工作流程。例如，個性化推薦就是一種數(shù)據驅動數(shù)據化運營方式。

輔助決策式數(shù)據化運營和數(shù)據驅動式數(shù)據化運營是兩個層次的數(shù)據應用，數(shù)據驅動相對于輔助決策的實現(xiàn)難度更高、數(shù)據價值體現(xiàn)更大。

• 輔助決策式數(shù)據化運營為業(yè)務決策方服務，整個過程都由運營人員掌控，數(shù)據是輔助角色。

• 數(shù)據驅動式數(shù)據化運營的過程由數(shù)據掌控，數(shù)據是主體，實現(xiàn)該過程需要IT、自動化系統(tǒng)、算法等支持，數(shù)據驅動具有自主導向性、自我驅動性和效果導向性。

注意：由于數(shù)據和流程本身會存在缺陷，同時運營業(yè)務通常都有強制性規(guī)則的需求，因此即使在數(shù)據驅動式數(shù)據化運營過程中也會加入人工干預因素。但即使如此，數(shù)據作為數(shù)據驅動的核心是不變的，也就是說，數(shù)據是決策主體本身。

3. 數(shù)據化運營的工作流程

上文我們介紹了數(shù)據化運營的兩種方式：輔助決策式數(shù)據化運營和數(shù)據驅動式數(shù)據化運營。其中數(shù)據驅動式數(shù)據化運營具體取決于應用場景，不同的場景，其具體工作流程不同。本節(jié)重點介紹數(shù)據驅動式數(shù)據化運營的工作流程。

數(shù)據驅動式數(shù)據化運營工作包含數(shù)據和運營兩個主體，在實際工作過程中需要二者協(xié)同。在某些大型工作項目上，還有可能涉及與IT部門、信息中心等部門的聯(lián)動。其工作流程分為３個階段，如圖1-1所示。

▲圖1-1 數(shù)據驅動式數(shù)據化運營工作流程

（1）第1階段：數(shù)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(shù)據化運營需求，例如預測商品銷量、找到異常訂單、確定營銷目標人群名單等。

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(yè)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(shù)據現(xiàn)狀溝通，包括數(shù)據存儲環(huán)境、主要字段、數(shù)據字典、數(shù)據量、更新頻率、數(shù)據周期等，如果沒有數(shù)據則需要制定數(shù)據采集規(guī)則并開始采集數(shù)據，該過程中可能需要IT部門的協(xié)助；

• 三是數(shù)據與分析的關聯(lián)性溝通，根據與運營人員的溝通，了解業(yè)務背景下哪些是常見的、帶有業(yè)務背景的數(shù)據、不同場景會導致數(shù)據如何變化、分析中會涉及哪些關鍵字段或場景數(shù)據等，業(yè)務人員豐富的經驗會幫助數(shù)據工作者少走很多彎路。

（2）第2階段：數(shù)據分析建模

從這一階段開始進入正式的數(shù)據工作流程，包括獲取數(shù)據、數(shù)據預處理、數(shù)據分析建模和數(shù)據結論輸出4個步驟。

1）獲取數(shù)據：數(shù)據化運營分析所需的數(shù)據需要經過特定授權從數(shù)據庫或文件中得到。

2）數(shù)據預處理：在該過程中對數(shù)據進行質量檢驗、樣本均衡、分類匯總、合并數(shù)據集、刪除重復項、分區(qū)、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(shù)據分析建模：運用多種數(shù)據分析和挖掘方法，對數(shù)據進行分析建模。方法包括統(tǒng)計分析、OLAP分析、回歸、聚類、分類、關聯(lián)、異常檢測、時間序列、協(xié)同過濾、主題模型、路徑分析、漏斗分析等。

4）數(shù)據結論輸出：數(shù)據結論的輸出有多種方式，常見的方式是數(shù)據分析或挖掘建模報告，另外還包括Excel統(tǒng)計結果、數(shù)據API輸出、數(shù)據結果返回數(shù)據庫、數(shù)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(shù)據落地應用

該階段是數(shù)據化運營落地的關鍵階段，前期所有的準備和處理工作都通過該階段產生價值。該階段包括數(shù)據結論溝通、數(shù)據部署應用及后續(xù)效果監(jiān)測和反饋3個步驟。

• 數(shù)據結論溝通：對于輸出為報告、Excel統(tǒng)計結果等形式的內容，通常都需要與運營對象進行深入溝通，主要溝通的內容是將通過數(shù)據得到的結論和結果與業(yè)務進行溝通，通過溝通來初步驗證結論的正確性、可靠性和可行性，并對結果進行修正。如果沒有可行性，那么需要返回第2階段重新開始數(shù)據分析建模流程。

• 數(shù)據部署應用：經過溝通具有可行性的數(shù)據結論，可直接應用到運營執(zhí)行環(huán)節(jié)。例如，將預測結果作為下一個月的KPI目標，將選擇出來的用戶作為重點客戶進行二次營銷。

• 后續(xù)效果監(jiān)測和反饋：大多數(shù)的數(shù)據化運營分析都不是“一次性”的，尤其當已經進行部署應用之后，需要對之前的數(shù)據結論在實踐中的效果做二次驗證，若有必要則需要進行結論的再次修正和意見反饋。

很多人認為數(shù)據化運營工作應該從數(shù)據產生之后開始，這是錯誤的觀念，原因在于數(shù)據化運營工作的起始是需求產生，而需求的產生與數(shù)據的產生往往沒有必然關系。

三 Python用于數(shù)據化運營

Python用于數(shù)據化運營，將充分利用Python的強大功能和效率來滿足數(shù)據化運營的復雜需求。

• Python可以將數(shù)據化運營過程中來源于企業(yè)內外部的海量、多類型、異構、多數(shù)據源的數(shù)據有效整合到一起，提供豐富的集成、開發(fā)、分析、建模和部署應用。

• Python高效的開發(fā)效率能幫助數(shù)據化運營在最短的時間內進行概念驗證，并提供科學的預測結果，為數(shù)據化運營的快速和準確提供基礎。

• Python可以將數(shù)據工作流程和IT工作流程無縫對接，有利于實現(xiàn)數(shù)據工作與運營工作的融合。這也是數(shù)據驅動式數(shù)據化運營的工作方法，有利于真正實現(xiàn)數(shù)字化、智能化的運營工作。

四 Python程序

1. Python 2還是Python 3

目前，Python仍然是兩個系列的版本并存，一個是Python 2，另一個是Python 3。這兩個版本的語法不完全兼容，因此兩個版本的程序調用對方的執(zhí)行腳本將很可能報錯。

如果沒有特殊需求，大多數(shù)場景下選擇Python 3都是一個正確的選擇。但結合特定場景，筆者還是給出以下具體建議：

• 如果想要成熟、可靠且穩(wěn)定的程序，選擇Python 2和Python 3都可以。

• 如果只是學習或了解一下Python，優(yōu)選Python 3。

• 如果是企業(yè)內部應用，有歷史程序需要執(zhí)行和開發(fā)，具體看企業(yè)用的是哪個版本。

• 如果你的工作中需要大量的第三方庫，而且是比較早期的庫，那么使用Python 2。但更多情況下，即使那些只支持Python 2的庫不再更新了，也有很多替代庫可以實現(xiàn)，因此如果不是必須使用Python 2，還是建議使用Python 3。

• 如果你的程序需要在Linux服務器上運行且使用其原生程序，那么去看看你的Linux服務器自帶的Python版本（通常Linux服務器上自帶Python 2的居多）。同樣的，即使Linux原生帶的程序版本低，仍然可以安裝并使用Python 3。

• 如果上述沒有任何一個場景滿足你的需求，那么就從Python 3開始吧。

2. 32位還是64位

大多數(shù)情況下，如果沒有特殊需求，盡量選擇64位版本。

筆者選擇了64位Python，3.7版本。選擇64位的原因是它能應對更大容量的數(shù)據應用，用Python 3除了因為這是趨勢外，還有一個重要原因是Numpy已經宣布從2019年1月1日起新功能將只支持Python 3，相信很多系統(tǒng)和工具也開始慢慢放棄對Python 2的支持了。

3. Python環(huán)境的搭建

一般情況下，我們可以直接到Python官網https://www.python.org下載需要的版本，然后在安裝好Python程序后根據需要自定義安裝其他相關庫和包。但對大多數(shù)初次接觸Python的讀者來講，如果能有“一鍵安裝”就更好了。在此，我們介紹Anaconda。

Anaconda是一個Python發(fā)行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項，它是科學計算領域非常流行的Python包以及集成環(huán)境管理的應用。它的優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

• 默認可以幫你安裝好Python主程序，而不用單獨下載安裝。

• 常用的數(shù)據工作包，包含數(shù)據導入、清洗、處理、計算、展示等各個環(huán)節(jié)的主要包都已經安裝好，如Pandas、Numpy、Scipy、Statsmodels、Scikit-Learn（sklearn）、NetworkX、Matplotlib等。常用的非結構化數(shù)據處理工具也一應俱全，如beautifulsoup4、lxml、NLTK、pillow、scikit-image等。

• 很多包的安裝有依賴，這點在Linux系統(tǒng)上非常常見，而Anaconda已經將這些依賴的問題統(tǒng)統(tǒng)解決。尤其在離線環(huán)境下做Python和大量庫的安裝部署工作時，Anaconda大大降低了實施難度，是項目開發(fā)過程中必不可少的有效工具。

• 提供了類似于pip的包管理功能的命令conda，可以對包進行展示、更新、安裝、卸載等常用操作。當然，如果你更喜歡pip，仍然可以繼續(xù)使用該命令，因為Anaconda默認也安裝了該命令。

• 多平臺、多版本的通用性，而且緊跟Python主程序更新的步伐。Anaconda支持Windows、Mac OS和Linux系統(tǒng)，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(huán)境，可以直接通過界面化的方式引導用戶操作，易用程度非常高，甚至連具體細分的學習資源都準備好了。

要安裝Anaconda環(huán)境，只需要登錄https://www.anaconda.com/download下載對應版本的安裝包即可，如圖1-2所示。目前Anaconda發(fā)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版本為例，下載完成后，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即可。

看完上述內容，你們對Python有什么用以及數(shù)據化運營怎么做有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。