书籍介绍
12 个数据分析模型在零售多元化业务场景中如何支持决策，实现业务赋能。
本书主要解决以下问题：
针对不同的业务场景，分析模型怎么选？
利用数据分析解决业务问题的完整思路是怎样的？
商业分析如何养成？分析结果如何落地？
《数据运营：数据分析模型撬动新零售实战》适合读者：
数据分析师、市场分析师、商业分析师、数据运营官、业务决策者、强数据意识
企业高层领导，以及其他对数据分析或数据运营感兴趣或欲转行从事数据分析或数据
运营工作的人员。
叶秋萍
从数据分析师到数据分析运营总监。
专业书籍《数据实践之美》作者之一。
互联网、传统行业都曾涉猎，服务过世界500强企业数据项目，经手过数据治理、数据分析、BI、数据中台设计、数据运营、用户画像等数据应用及企业整体解决方案，了解企业数字化转型，对前沿的数据产品以及数据运营手段有一定的了解。
致力于企业从“点”到“面”的企业数据应用解决方案，不能落地的数据项目都属于资源浪费。
作者简介
叶秋萍
从数据分析师到数据分析运营总监。
专业书籍《数据实践之美》作者之一。
互联网、传统行业都曾涉猎，服务过世界500强企业数据项目，经手过数据治理、数据分析、BI、数据中台设计、数据运营、用户画像等数据应用及企业整体解决方案，了解企业数字化转型，对前沿的数据产品以及数据运营手段有一定的了解。
致力于企业从“点”到“面”的企业数据应用解决方案，不能落地的数据项目都属于资源浪费。
目录
用户评论
不好也不坏，不推荐也不批评。例子很多，模型很多，洞见不多。晚些会有专门的书评文章来说说对专业领域写书的看法
该书主要介绍12类数据运营的方法，方法本身不难理解，重要是在于如何应用在实际的分析工作中，本书优点在于每个方法都介绍了两个实际的分析案例，可以完整从发现问题，分析问题，给出解决方案的数据应用全过程。
确实很入门，在介绍完概念就停止了
这本书讲了很多数据价值化的模型，并运用于实践中，读完这本数据书，感觉对传统的数据分析模型和方法论有一个较为整体的认知和复盘。同时很喜欢最后的实际案例，还原了整个基本理论和工具操作过程，让我们更容易读懂，加深记忆。
不错，很多思路很有启发。
总体评价比较一般，涉及的模型都是比较通用的模型方法，这是一本偏向于“道”的书，侧重点是运营思路，不侧重具体的实现方法，内容深度属于比较入门，更适合初学者，给我带来的收获和启发并不多。书的最后一部分提到了阿里的三大模型，但是内容偏少，不深入，对于实战应用层面的内容过少，看完全书给我一种刚涉及到重要内容就戛然而止的感觉，难免觉得可惜。
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