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商品基本信息,请以下列介绍为准 | |
商品名称: | Python商业数据分析:和电子商务案例详解(双色) |
作者: | 零一 |
定价: | 79.0 |
出版社: | 电子工业出版社 |
出版日期: | 2021-07-01 |
ISBN: | 9787121413810 |
印次: | 1 |
版次: | 1 |
装帧: | |
开本: | 16开 |
内容简介 | |
本书以和电子商务为业务背景,使用Python工具解决业务场景中的数据分析需求。全书涵盖数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化和数据建模的内容。 本书适合和电子商务运营人员以及想要从事商业数据分析工作的人员阅读,也可以作为高校和培训机构相关课程的教材。 |
目录 | |
1 Python基础 1.1 安装Python环境 1.1.1 Python 3.6.2安装与配置 1.1.2 获取PyCharm 1.1.3 获取Anaconda 1.2 Python操作入门 1.2.1 编写段Python代码 1.2.2 Python基本r/> 1.2.3 Python变量 1.2.4 Python数据类型 1.2.5 Python控制语句与函数 1.2.6 Python自定义函数 2 Python商业数据分析基础 2.1 什么是数据分析 2.1.1 理解数据分析 2.1.2 数据分析的两个核心思维 2.1.3 数据分析的方法论 2.2 Python在商业分析中的价值 2.2.1 人生苦短,我用Python 2.2.2 Python在商业分析应用中的优势 2.3 数据采集 2.3.1 采集数据前的准备工作 2.3.2 Requestr/> 2.4 数据库操作及文件读写 2.4.1 MySQL数据库 2.4.2 数据库r/> 2.5 NumPy数组处理 2.5.1 一维数组r/> 2.5.2 多维数组r/> 2.5.3 数组运算 2.6 Pandas数据处理 2.6.1 数据导入与导出 2.6.2 数据描述性统计 2.6.3 数据透视 2.7 商业分析可视化 2.7.1 柱状图 2.7.2 饼图 2.7.3 线图 2.7.4 散点图 3 Python与市场分析案例 3.1 案例:市场大盘容量分析 3.1.1 案例背景及数据理解 3.1.2 计算市场规模 3.1.3 计算市场相对规模 3.1.4 绘制柱状图和饼图 3.2 案例:市场趋势分析 3.2.1 案例背景及数据理解 3.2.2 根据时间合并市场数据 3.2.3 补齐缺失月的数据 3.2.4 绘制趋势图 3.2.5 计算市场增量 3.2.6 绘制组合图 3.3 案例:细分市场分析 3.3.1 案例背景及数据理解 3.3.2 类别的分布分析 3.3.3 识别潜力细分市场 3.3.4 潜力细分市场需求分析 3.3.5 消费者需求分析 4 Python与店铺数据化运营案例 4.1 案例:用Python做SEO 4.1.1 案例背景及数据理解 4.1.2 关键词词根分词与统计 4.1.3 可视化图形 4.2 案例:用Python做推广方案 4.2.1 案例背景及数据理解 4.2.2 计算渠道投放预算的解 4.2.3 计算品类投放预算的解 4.2.4 计算各个品类在不同渠道的解 4.3 案例:用Python分析竞品 4.3.1 案例背景及数据理解 4.3.2 采集数据 4.3.3 竞品调价预警 5 Python与数字营销案例 5.1 案例:基于关联规则的 5.1.1 算法原理及案例背景 5.1.2 创建商品项集 5.1.3 建立函数挑选支持度项集 5.1.4 训练步骤项集函数 5.2 案例:基于聚类算法的 5.2.1 算法原理及案例背景 5.2.2 消费者聚类 5.2.3 基于消费者聚 5.3 案例:基于协同过滤算法的 5.3.1 算法原理及案例背景 5.3.2 数据准备 5.3.3算法建模 5.4 案例:消费者舆情分析 5.4.1 案例背景及数据理解 5.4.2 案例实现 6 Python与销售预测案例 6.1 案例:基于业务逻辑的预测算法模型 6.1.1 案例背景及数据理解 6.1.2 案例实现 6.2 案例:基于时序算法预测 6.2.1 算法原理及案例背景 6.2.2 数据及时序检查 6.2.3 时间序列建模 6.2.4 循环迭代的ARIMA模型 6.3 案例:电商的预测算法建模 6.3.1 算法原理及案例背景 6.3.2 准备数据 6.3.3 计算补货量 6.4 案例:用户成单预测 6.4.1 算法原理及案例背景 6.4.2 数据准备 6.4.3 数据挖掘 6.5 案例:用户流失预测 6.5.1 算法原理及案例背景 6.5.2 数据准备 6.5.3 数据挖掘 |
媒体评论 | |
以和电子商务为业务背景,使用Python工具解决业务场景中的数据分析需求市场大盘容量分析市场趋势分析细分市场分析用Python做SEO用Python做推广方案用Python分析竞品基于关联规则的基于聚类算法的基于协同过滤算法的消费者舆情分析基于业务逻辑的预测算法模型基于时序算法预测电商的预测算法建模用户成单预测用户流失预测商业数据分析的本质是要为企业解决实际问题,既要了解市场,又要懂得分析方法,重要的是能落地。本书用Python呈现了完整的商业数据分析的过程,场景丰富,为入门阶提供了实践路线。 张丹 青萌数海CTO,《R的极客理想》系列图书作者 数据已经成为现代企业的经营要素之一,数据分析对企业的经营有着举足轻重的影响。零一这本书以业务场景为背景,使用Python工具去解决实际工作中的问题,比较落地,不会概念化。 徐晶 广州思迈特软件有限公司高级裁、联合创始人 |
作者简介 | |
零一,原名陈海城。杭州沐垚科技有限公经理,具有11年电商数据分析从业经验。代表作品有《Python数据爬虫、清洗及可视化实战》《、天猫电商数据分析与挖掘实战》。 |