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100 条"Python电商数据分析实战"搜索结果
Python电商数据分析实战
Python电商数据分析实战
  • 周志鹏
  • 零基础快速上手Pandas数据分析。
Python电商数据分析实战（微课版） 电子书
Python电商数据分析实战（微课版）
  • 编著
  • 全书共分为3篇。第一篇是理论基础篇，讲解从事电子商务数据分析前需要了解的理论知识，每个理论知识点都结合案例做详细的解析。第二篇是专业方法篇，介绍数据采集和数据清洗的专业方法。第三篇是应用场景篇，介绍运营与数据平台的应用、运营诊断与复盘的方法、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产品运营分析、消费者运营分析及商务报告的撰写等。本书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用专业、大
电商数据分析（微课版） 电子书
电商数据分析（微课版）
  • 王顺民 宋巍 主编
  • 本书系统地介绍了如何利用数据分析来更好地进行电商运营，以及查看和分析数据的各种思路与方法，主要内容包括电商数据分析概述、市场行情与行业形势分析、竞争对手分析、店铺定位与商品分析、店铺流量分析、搜索引擎优化分析、运营指标与营销分析、商品销售与库存分析、客服数据分析、会员数据分析等。
Excel电商数据分析与应用（微课版） 电子书
Excel电商数据分析与应用（微课版）
  • 孙德刚 黄约　主编
  • 本书从电子商务数据分析的主要业务入手，系统地介绍了利用Excel软件对电子商务数据进行分析的常用方法。全书共10章，主要内容包括“基础认知：电商数据分析概述”“数据管理：店铺数据的获取、处理与输出”“市场分析：了解市场，百战百胜”“商品分析：精准定位，优化运营”“流量分析：高效‘引流’，带动销量”“进货分析：采购商品，控制成本”“销售分析：直面难题，提高利润”“库存分析：做好预警，减少积压”“用户
Excel电商数据分析与应用（微课版） 电子书
Excel电商数据分析与应用（微课版）
  • 编著
  • 本书共分为三篇，第一篇是理论基础，主要内容包括电商数据分析导论、数据分析方法论。第二篇是技术方法，主要内容包括数据采集方法、数据清洗方法。第三篇是应用场景，主要内容包括运营与数据平台、运营诊断与复盘、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产品运营分析、消费者运营分析、商务数据报告撰写与商业分析案例。
Excel电商数据分析达人修炼手册：数据高效处理与分析 电子书
Excel电商数据分析达人修炼手册：数据高效处理与分析
  • 李军
  • 本书讲解了Excel软件，帮助读者快速成为电商运营数据分析高手。电商运营专业线是第1条线，主要由十大专题组成，从电商运营的整体到个体，从大势到细节，分别对行业分析、进货分析、成本分析、用户分析、流量分析、对手分析、销售分析、上下架分析、库存分析等进行讲解，每个专题都会提供Excel表格操作案例。电商运营技能线是第二条线，主要对60多个经典的电商运营数据表格进行讲解，内容涉及Excel软件的表格设置
Python数据分析入门与实战 电子书
Python数据分析入门与实战
  • 开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
  • 本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库，循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外，还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务，每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
Python数据分析入门与实战 电子书
Python数据分析入门与实战
  • 刘麟 编著
  • 掌握数据分析技巧，运用强大的Python工具，解决工作中繁琐的数据问题。
Python商务数据分析与实战 电子书
Python商务数据分析与实战
  • 何伟，张良均　主编
  • |a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章，内容包括：商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
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
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。
Python数据分析基础与案例实战 电子书
Python数据分析基础与案例实战
  • 张良均　主编
  • 本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读
Python数据分析案例实战(慕课版） 电子书
Python数据分析案例实战(慕课版）
  • 王浩 袁琴 张明慧
  • 全书共分10章，内容包括数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、pandas模块实现统计分析、Maplotlib模块实现数据可视化、客户价值分析、销售收入分析与预测、二手房数据分析预测系统、智能停车场运营分析系统、影视作品分析和看店宝。
Python数据分析 电子书
Python数据分析
  • 吴道君,朱家荣
  • 本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习 电子书
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习
  • 方勇　著
  • 本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。
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
Python商业数据分析 电子书
Python商业数据分析
  • 编著
  • 全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
跨境电商数据运营与管理（微课版） 电子书
跨境电商数据运营与管理（微课版）
  • 主编
  • 本书共8章，内容分别绪论，跨境电商数据分析方法与指标，跨境电商数据的采集、清洗和处理，跨境电商数据化选品，跨境电商市场数据分析，跨境电商物流数据分析，跨境电商客户数据分析，跨境电商店铺管理数据化分析，跨境电商数据可视化。
跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战 电子书
跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战
  • 唐宇迪
  • 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
Python数据分析与应用 电子书
Python数据分析与应用
  • 张良均
  • 本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
Python医学数据分析入门 电子书
Python医学数据分析入门
  • 刘文婷
  • 数据分析是当今大数据时代最关键的技术，其广泛应用于包括医学在内的各个领域。
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