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100 条"淘宝网店大数据营销：数据分析、挖掘、高效转化"搜索结果
淘宝网店大数据营销：数据分析、挖掘、高效转化 电子书
淘宝网店大数据营销：数据分析、挖掘、高效转化
  • 老A电商学院
  • 本书内容就是从零开始，教会读者如何获取网店各类数据，如何整理数据，如何分析这些数据，以此及时发现店铺的问题，找出解决问题的思路，并且主动出击，在店铺正常运营的基础上，提高店铺流量、转化率、客单价等指标，让网店的运营更上一层楼。在讲解过程中，凡是涉及工具软件的应用或者具体数据的分析之处，都会附上详细的步骤，图文并茂一步一步地进行讲解，真正做到手把手教会读者进行数据分析。本书是在校学生以及网店创业人员
数据挖掘 电子书
数据挖掘
  • 宋万清
  • 本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法，主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用Weka进行数据挖掘。本书通俗易懂，注重基础知识、基本原理和基本方法，注重启发和引申，以培养学生独立思考和独立发现的能力。　　本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材，也
Python数据分析与挖掘 电子书
Python数据分析与挖掘
  • 杨玲
  • 本书面向大数据应用型人才，以任务为导向，系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章，第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用，涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块，较为系统地阐述Python数据分析的方法；第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块，并以此进行数据综合案例的分析；第5章介绍Matplot
大数据分析与挖掘 电子书
大数据分析与挖掘
  • 石胜飞
  • 数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践，让你“小数据”上会“算”，“大数据”上“算得快”。
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化 电子书
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化
  • 杨伟强
  • 电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，如何更快、更好地利用各种有效的数据开展电子商务，受到企业的广泛重视。本书系统介绍了在电子商务环境下如何进行数据分析。首先，带领读者认识数据分析能力的重要性和熟悉数据分析工具，然后指导读者通过阅读和分析访问数据、消费数据，来理清商业规划的思路，学会处理数据，**后制作出商业报告。本书引用了大量的案例资料，且每章均以任务驱动的方式来讲解，实操性强，使读者阅
Python数据分析与挖掘实战 电子书
Python数据分析与挖掘实战
  • 翟世臣，张良均　主编
  • 本书共11章，分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章)，基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识：实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后
PowerBI数据挖掘与可视化分析 电子书
PowerBI数据挖掘与可视化分析
  • 裴丽丽 编著
  • “人人都是数据分析师”系列，深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀，让你的数据“狂飙”。
Python金融数据分析与挖掘实战 电子书
Python金融数据分析与挖掘实战
  • 黄恒秋
  • 深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
数据挖掘及其应用 电子书
数据挖掘及其应用
  • 李燕
  • 随着互联网、云计算和人工智能等高科技信息技术的飞速发展，人类已迈入大数据时代，但很多时候我们会感到被数据淹没，却缺乏知识的困境，并没有“得数据者得天下”的能力，我们迫切需要从海量数据中，找到值得参考的样型或规则，转换成有价值的信息或知识，创造更多新价值，因此，数据挖掘成了我们提取数据信息的必要窗口。　　本书共8章，主要介绍了数据挖掘的理论方法与实践应用，内容涵盖了关联规则挖掘、决策树分析、聚类分析
Excel新媒体营销达人修炼手册：数据高效处理与分析 电子书
Excel新媒体营销达人修炼手册：数据高效处理与分析
  • 李军
  • 本书作为新媒体营销数据分析的实操宝典，通过“专业线”和“技能线”两条线，第一条是新媒体营销专业线，主要由13个专题组成，从新媒体营销的概要知识入手，再分别对用户数量、用户属性、用户兴趣、单篇分析、日报分析、小时报分析、自定义菜单、消息分析、关键词分析、指数分析、广告主分析、流量主分析等模块进行了介绍，每个模块都会涉及Excel表格的制作。第二条是Excel技能线，本书对60个经典的新媒体营销数据表
Excel数据控的高效分析手册 电子书
Excel数据控的高效分析手册
  • 沈君
  • 一个案例容纳Excel数据分析必备技能。适用于Office2010/2013/2016/2019各个版本。典型、精准的职场经验分享。专业、清晰的同步视频教程演示。让你学会制作领导满意的数据报告。让你掌握快速数据分析的决策思路。
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化（第2版） 电子书
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化（第2版）
  • 杨伟强 湛玉婕 刘莉萍
  • 本书主要从电子商务的数据分析入手，系统介绍在电子商务环境下进行数据分析的各种思路和方法。全书共分为12章，主要内容包括电商运营与数据分析、使用数据分析工具、利用市场数据选择商品、竞争对手数据分析、商品定价分析、流量数据分析、运营与销售数据分析、库存数据分析、会员数据分析、利润数据分析、数据商业报告的制作等。最后一章还以综合案例的形式进一步介绍了网店数据分析的综合运用。
大数据时代的数据挖掘 电子书
大数据时代的数据挖掘
  • 李涛
  • （1）内容全面，覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时，详细阐述应用的背景，该领域中数据的来源和特点，数据采集与预处理方式，应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。（2）条理清晰、便于理解。一方面，面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者，帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础；另一方面，让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值，可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
机器学习与数据挖掘 电子书
机器学习与数据挖掘
  • 王璐烽
  • 本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
大数据营销 电子书
大数据营销
  • 陈佳 主编
  • 本书分为4篇13章。其中，第1章到第4章属于基础篇，主要介绍大数据概述、大数据营销概述、大数据时代的消费者行为分析、大数据广告营销等内容。第5章、第6章属于工具篇，主要介绍精准营销、大数据搜索营销等内容。第7章到第11章属于智能应用篇，主要介绍当前热门的大数据营销应用领域，包括App营销、微信营销、微博营销、O2O营销、短视频与直播营销等内容。第12章、第13章属于拓展篇，主要介绍跨界营销、其他大
R语言数据分析与挖掘（微课版） 电子书
R语言数据分析与挖掘（微课版）
  • 谢佳标　编著
  • 本书由浅入深，内容丰富。全书共11章，主要内容包括第1章R语言数据分析概述、第2章R语言数据操作基础、第3章数据读写、第4章数据预处理、第5章数据的描述统计分析、第6章数据相关性分析、第7章R语言可视化基础、第8章高级可视化工具、第9章聚类分析、第10章关联规则、第11章分类及预测。
铁路文本大数据分析挖掘研究及应用 电子书
铁路文本大数据分析挖掘研究及应用
  • 李平,杨连报
  • 本书阐述了铁路文本大数据分析挖掘的理论、技术及应用，内容包括：绪论、文本大数据分析挖掘基础、文本大数据分析挖掘理论体系、常用分析与挖掘工具包、铁路文本大数据分析挖掘平台研究、铁路安全文本大数据应用案例、铁路应急管理文本大数据应用案例。
Python数据处理与挖掘 电子书
Python数据处理与挖掘
  • 吴振宇 李春忠 李建锋
  • 本书以构建完整的知识体系为目标，按照从简单到复杂的思路，贯穿了数据处理与挖掘的各个环节，具体包括：Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外，针对各知识点，全书均设计了相应的Python案例，并给出了实现代码、效果图以及相应的解释，以强化读者对各知识
大数据：挖掘数据背后的真相 电子书
大数据：挖掘数据背后的真相
电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（微课版第3版） 电子书
电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（微课版第3版）
  • 李志芳 等 主编
  • 本书主要从电子商务数据分析入手，系统介绍在电子商务环境下进行数据分析的各种思路和方法。
Python大数据分析与挖掘实战（微课版） 电子书
Python大数据分析与挖掘实战（微课版）
  • 黄恒秋 莫洁安 谢东津 张良均 苏颖
  • 本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域
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