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电商数据分析与数据化营销

阿里巴巴商学院
详解在主流电子商务环境下网店营销推广的知识。

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Power BI商业数据分析与可视化

孟庆娟等主编
系统介绍商业数据分析与可视化的主要内容及常用的分析方法。

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谷歌分析宝典：数据化营销与运营实战

(美)Feras
适读人群：学习数据分析和优化的产品经理、交互设计师、市场营销、运营、增长、分析师、内容创作者、用户体验专家、技术人员纷析咨询创始人、互联网营销技术与数据专家宋星及其团队历时一年，逐字逐句倾情翻译，并认真校对，确保质量。一本易读易懂、细节到位、全面详实的指南，带来深入彻底的学习体验，让你爱不释手！真正熟练掌握谷歌分析工具和报告功能，以实现可衡量的优化和改进效果。即使不用谷歌分析软件，互联网从业者也可以从书中得到对实际工作有帮助的指导，如用户调研设计、网页转化率提升分析。谷歌分析专家、畅销书《精通WebAnalytics2.0》作者阿维纳什作序谷歌分析联合创始人保罗·米雷、布雷特·克罗斯比联袂推荐分析领域28位专家的深度分享

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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。

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电商视觉营销与设计

马静义编著
不止好看，更要做有效的设计。

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Tableau数据分析与可视化（微课版）

王国平
本书共10章，主要内容包括：Tableau数据可视化概述、Tableau连接数据源、Tableau基础操作、Tableau高级操作、Tableau数据可视化、Tableau仪表板和故事等。

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Python数据分析与可视化（微课版）

李俊吉主编
本书讲解数据分析基础知识，针对数据分析与可视化的初学者介绍相关方法及概念。

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运营商数据中心网络架构与技术

主编
本书以运营商数据中心网络面临的业务挑战为切入点，详细介绍运营商数据中心网络的架构设计、技术实现和规划设计，并给出部署建议。首先，本书介绍运营商数据中心整体业务的发展情况，从业务的维度总结运营商数据中心的5个场景业务——IT云、电信云、IDC、公有云以及城域IPTV与CDN对网络的诉求。接着，本书基于运营商业务的三个主要场景——IT云、电信云和IDC，给出业务和网络发展趋势、需求分析、网络架构设计和

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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。

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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”。

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商务数据分析与应用

沈凤池
本书以商务数据实际应用为主线，系统地阐述了在电子商务领域如何进行各种数据的分析与应用。本书共分为7章，主要内容包括：商务数据分析与应用概述，商务数据分析工具及应用，商务数据可视化，消费者行为分析——用户画像，市场行情数据分析，店铺运营数据分析，以及营销推广数据分析等。

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Excel数据分析与处理

刘福刚
全书分为4篇：第1篇为应用基础篇，主要介绍Excel的基本功能和基本操作；第2篇为数据处理篇，主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法，以及直观显示数据的方法；第3篇为数据分析篇，主要介绍Excel数据管理、数据分析方面的基本功能和分析方法；第4篇为拓展应用篇，主要介绍宏和协同功能。

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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

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数据分析的结构化表征学习

著
本书重点介绍如何从具有不确定性的海量大媒体数据中挖掘和提取结构化、鲁棒、高效的特征，并实现高性能的信息挖掘和知识推断。本书内容包含近年来涌现的一些高效、鲁棒的结构化表征学习模型，介绍了基于鲁棒且紧凑的表征学习的一体化表征学习理论和方法，并为应对真实世界中的数据分析任务，如数据简约特征表达、紧凑特征压缩、有效特征筛选以及隐含知识挖掘等，提供了较为全面且切实可靠的解决方案。

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Power BI数据分析与数据可视化（微课版）

夏帮贵
本书注重基础、循序渐进，系统地讲述了Microsoft推出的智能商业数据分析软件PowerBI的相关基础知识，涵盖了安装PowerBIDesktop、获取数据、查询编辑器、数据分析表达式、数据视图、管理关系、报表、可视化效果、PowerBI服务等内容，并在最后一章以社科研究数据分析为例进行了知识点的综合讲解。对于每一个知识点，本书都尽量结合实例帮助读者学习理解。前8章最后都配有综合实例来说明本章知

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Python数据分析、挖掘与可视化（慕课版）

董付国
1.Python零基础，轻松学会数据分析与挖掘2.编码、分析、挖掘，数据分析全流程一次搞定3.微课视频，扫码即可观看，重点难点逐个击破本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

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Python数据分析与可视化教程（微课版）

夏敏捷
本书以Python3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotli

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财务大数据分析与可视化（基于Power BI ）

卢洁
本书主要内容如下：项目一，初识数据分析——商业智能基础；项目二，数据分析利器——PowerBI；项目三，PowerBI初体验——数据分析与可视化制作快速实践；项目四，整理“脏数据”——PowerBI数据预处理；项目五，认识DAX语言——PowerBII数据建模；项目六，一图胜千言——PowerBI可视化；项目七，报告的发布与协作——PowerBI在线服务；项目八，业财融合——PowerBI数据分析

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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。

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Python数据分析——从获取到可视化

编著
本书分为4部分：第1部分主要介绍数据的采集，从数据采集的意义和基本概念开始，介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据，以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集；第2部主要介绍4种常用的数据分析方法；第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化；第4部分介绍一个完整的实战训练项目，帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程，巩固理论知识，增加实