前言

导读： 数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一，几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。

01 用Python做数据化运营

Python是什么？数据化运营又是什么？为什么要将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开发的初衷其实是一个开发程序语言，而非专门用于数据工作和科学计算的数据处理或建模程序（当然，现在已经是了）。

为什么我们要选择Python而非其他语言（例如R）进行数据处理、分析和挖掘呢？这是因为Python先天和后天具有的一些特殊条件和能力，使其成为目前企业（尤其是大数据领域）做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、授权或license费用，无论对于个人还是对于企业都是如此。
• 可移植性： Python程序可以跨Windows、Linux、Mac等多平台运行，这点决定了它的移植性非常强，一次开发，多平台应用。
• 丰富的结构化和非结构化数据工作库和工具： Python除了自带数学计算库外，还包括丰富的第三方库和工具，例如用于连接Oracle、MySQL、SQLite等数据库的连接库，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除了可以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，还能通过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，传统数据工具通常无法支撑，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作效率要远超过其他数据工作语言。
• 与其他语言的集成： Python具备“胶水”能力，能与Java、C、C++、MATLAB、R等语言集成使用，这意味着既可以把其他语言写成的脚本嵌入Python，也可以把Python脚本嵌入其他语言。
• 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作的核心工具之一，有非常多的社区、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作或验证性项目来说非常关键，效率决定商机。
• 简单易学： Python语法简单，即使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，这对于初学者而言至关重要，因为这说明编程式数据分析不再遥不可及，他们能像使用Excel一样使用Python。

总而言之，在具备一定Python经验和技巧的情况下，几乎没有Python无法胜任的工作场景！如果有，那么用Python调用其他语言或用其他语言调用Python后，就会胜任。

02 数据化运营是什么

数据化运营是指通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程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、降低成本、提高效益的目的。

运营是一个范围“弹性”非常大的概念，最大可以延伸到所有公司的事务管理，最小可能只包括网站运营管理工作。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，所有数据工作都是围绕运营工作链条展开的，逐步强化数据对于运营工作的驱动作用。数据化运营的价值体现在对运营的辅助、提升和优化上，甚至某些运营工作已经逐步数字化、自动化、智能化。

具体来说，数据化运营的意义如下：

1）提高运营决策效率。 在信息瞬息万变的时代，抓住转瞬即逝的机会对企业而言至关重要。决策效率越高意味着可以在更短的时间内做出决策，从而跟上甚至领先竞争对手。数据化运营可使辅助决策更便捷，使数据智能引发主动决策思考，从而提前预判决策时机，并提高决策效率。

2）提高运营决策正确性。 智能化的数据工作方式，可以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，会提高运营决策的正确性。

3）优化运营执行过程。 数据化运营可以通过标准口径的数据、信息和结论，为运营部门提供标准统一、目标明确的KPI管理，结合数据化的工作方法和思路，优化运营过程中的执行环节，从而降低沟通成本、提高工作效率、提升执行效果。

4）提升投资回报。 数据化运营过程中，通过对持续的正确工作目标的树立、最大化工作效率的提升、最优化工作方法的执行，能有效降低企业冗余支出，提升单位成本的投资回报。

03 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满足数据化运营的复杂需求。

• Python可以将数据化运营过程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起，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可以将数据工作流程和IT工作流程无缝对接，有利于实现数据工作与运营工作的融合。这也是数据驱动式数据化运营的工作方法，有利于真正实现数字化、智能化的运营工作。

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