《Python数据分析与数据化运营第2版》第一部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘，着重讲解了Python和
    数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验
    。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题。
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    《Python数据分析与数据化运营第2版》PDF+源代码数据
    《Python数据分析与数据化运营第2版》PDF，570页，文字可复制；宋天龙著，配套代码和数据。
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    提取码: y5xs
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    《Python数据分析与数据化运营第2版》第二部分（第5~9章）：Python数据化运营，详细讲解了会员运营、商
    品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。在每个运营主题中都包含了基本知
    识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。

    对于数据工作层面，除了完整的数据工作流的知识和应用外，在分析挖掘时用到的KMeans聚类的自动K均值的
    确立方法、基于软方法的多分类模型组合评估模型的应用、基于自动下探（下钻、细分）的应用、基于增量学
    习的多项式贝叶斯分类等都是非常重要且实用的方法。