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2.2.5丛API获取运营数据2.3内容延伸：读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音23.1丛网页中爬取运营数据2.3.2读取非结构化文本数据2.3.3读取图像数据23.4读取视频数据2.3.5读取语音数据2.4本章小结第3章11条数据化运营不得不知道的数据预处理经验31数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理3.1.1数据列缺失的4种处理方法3.12不要轻易抛弃异常数据3.1.3数据重复就需要去重吗3.1.4代码实操：Python数据清洗3.2将分类数据和顺序数据转换为标志变量3.2.1分类数据和顺序数据是什么3.2.2运用标志方法处理分类和顺序数据3.2.3代码实操：Python标志转换3.3大数据时代的数据隆维3.3.1需要数据隆维的情况3.3.2基于特征选择的隆维33.3基于维度转换的隆维3.4解决样本类别分布不均衡的问题3.41哪些运营场景中容易出现样本不均衡3.4.2通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡3.43通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡3.4.4通过组合/集成方法解决样本不均衡3.4.5通过特征选择解决样本不均衡3.4.6代码实操：Python处理样本不均衡3.5如何解决运营数据源的冲突问题351为什么会出现多数据源的冲突3.5.2如何应对多数据源的冲突问题3.6数据化运营要抽样还是全量数据3.6.1什么时候需要抽样3.6.2如何进行抽样3.6.3抽样需要注意的几个问题3.6.4代码实操：Python数据抽样3.7解决运营数据的共线性问题3.71如何检验共线性3.7.2解决共线性的5种常用方法3.Z3代码实操：Python处理共线性问题3.8有关相关性分析的混沌3.8.1相关和因果是一回事吗3.8.2相关系数低就是不相关吗3.83代码实操：Python相关性分析3.9标准化，让运营数据落入相同的范围3.91实现中心化和正态分布的Z-Score3.9.2实现归一化的Max-Min3.93用于稀疏数据的MaxAbs3.9.4针对离群点的RobustScaler3.9.5代码实操：Python数据标准化处理3.10离散化，对运营数据做逻辑分层3.10.1针对时间数据的离散化3.10.2针对多值离散数据的离散化3.10.3针对连续数据的离散化3.10.4针对连续数据的二值化3.10.5代码实操：Python数据离散化处理3.11数据处理应该考虑哪些运营业务因素3.111考虑固定和突发运营周期3.11.2考虑运营需求的有效性3.11.3考虑交付时要贴合运营落地场景3.11.4不要忽视业务专家经验3.11.5考虑业务需求的变动因素3.12内容延伸：非结构化数据的预处理3.12.1网页数据解析3.12.2网络用户日志解析3.12.3图像的基本预处理3.12.4自然语言文本预处理3.13本章小结第4章跳过运营数据分析和挖掘的“大坑”4.1聚类分析
