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1700501708 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497658]

1700501709 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 11.4　用户特征分析与用户预测模型的区别和联系

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1700501711 在数据化运营的商业实践中，有相当数量的用户特征分析是为了寻找特定人群，比如付费用户的特征分析、续费用户的特征分析、网站高活跃度用户的特征分析等，都是希望通过准确的核心字段和阀值的过滤，来发现大量的潜在付费用户、潜在续费用户、潜在网站高活跃度用户，等，类似这种寻找特定人群的用户特征分析对业务方的作用就跟预测响应（分类）模型应用对业务方的作用很相似，都是为了帮助业务方更好锁定（圈定）潜在的目标用户。另外，在11.2.5节也提到了当商业目的一致时，预测（响应）模型的思路和技术是可以借鉴到用户特征分析的核心变量筛选工作中的，但是两者还是有一些区别的，两者的区别如下：

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1700501713 ❑业务方对两者的精度要求不同。相对于用户预测模型来说，用户特征分析的结论精度要求没有那么高，这从两者的产出物就可以看得很清楚。另外，用户分类（预测、响应）模型通常是在前期的用户特征分析基础上进行的，只是分析和挖掘时更加细致、更为聚焦而已，由此也可以看出，其精度要求一定比前期的用户特征分析更高些。

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1700501715 ❑两者的产出物不同。用户分类（预测、响应）模型可以针对每个单独的观察值进行预测概率的赋值，打分后的用户群体可以进行以预测概率来排序的任何细分群体的分割；而用户特征分析更多的是从每个细分群体的整体精度来进行评价和应用，一般来说，通过用户特征分析得到的细分群体是不进行更进一步的细化分割的。

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1700501717 ❑两者在企业的数据化运营实践中通常有先后顺序的区别。在企业的数据化运营实践中，常常会先进行用户特征分析，然后根据特征分析的结论进行逐渐深入的数据化运营，之后在不断积累的数据和对用户逐渐深入了解的基础上，再进行用户分类（预测、响应）模型的相关实践。

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1700501723 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 11.5　用户特征分析案例

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1700501725 用户特征分析是数据分析挖掘商业应用中最常见的分析类型之一，而且该类分析有着多种不同的分析技术、思路可分别进行应对，本书中有许多用户特征分析的案例。比如，6.9节里将经过模型打分后判断为最可能流失的用户群进一步细分为6个群体，并分别进行个性化运营；9.7节实际上也就是通过聚类技术进行了用户特征分析；10.6节在基本摸底阶段发现了一些基本的用户特征等，这些都是用户特征分析案例。因此，本章将不再举例讲解有关用户特征分析的案例。

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1700501727 从上述案例中可以进一步体会到，用户特征分析可以显性或隐性地贯穿于数据化运营的很多项目实践中，用户特征分析有时候是专题分析的目标，更多的时候是各种分析课题的基础，其为最终分析目标的有效实现提供了重要的方向和依据。

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1700501729 用户特征分析是数据分析师的基本功，平常、平凡，但是绝不平庸。

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1700501735 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用第12章　运营效果分析的典型应用和技术小窍门

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1700501737 实践是检验真理的唯一标准。

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1700501739 12.1　为什么要做运营效果分析

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1700501741 12.2　统计技术在数据化运营中最重要最常见的应用

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1700501743 数据化运营是需要在落地应用中得到检验和发展的，一个再好的预测模型，一份再完美的用户特征分析报告，如果不能在业务落地应用中得到检验，也只能是一个无用的模型或PPT。

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1700501745 谈到在业务落地应用中得到检验，严格意义上说有两层意思，也就是有两类检验。首先，模型本身（分析结论本身）是否稳定（在新数据中得到的验证结果是否跟模型拟合时的表现相一致），这是要通过实践的业务数据来检验的；其次，运营效果的分析。好的模型、好的分析报告，能否在业务实践中通过业务团队的工作有效转化成为生产力，有效转化提升企业的商业效益，这同样也是要通过实践的业务数据来检验的。

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1700501747 关于模型本身的稳定性评估，在本书第7.4.5节里有详细的介绍，这里不再赘述了。

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1700501749 本章的重点是关于运营效果分析的应用介绍。

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1700501755 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 12.1　为什么要做运营效果分析

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1700501757 为什么要做运营效果分析？其主要目的在于衡量运营的效率和效果，指导运营技巧的优胜劣汰，提升运营团队的专业能力，增强运营工作的商业价值，具体内容如下：

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