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100 条"量化营销:决胜数据分析时代"搜索结果
量化营销:决胜数据分析时代
(美) 珍妮特·德里斯科尔·米勒
《量化营销》提供全面框架,利用数据驱动策略助力营销团队实现业务增长。
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Python数据分析基础教程
郑丹青
从数据处理的角度来讲解统计分析。
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PySpark大数据分析与应用
戴刚
本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例
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Excel数据分析基础与实战
张良均
本书以任务为导向,全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用,并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章,分为基础部分(第1~6章)和实战部分(第7~11章)。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化;实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战,内容包含项目数据处理、商品销售
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数据分析与可视化
主编
本书主要针对数据科学、统计学、商学领域的教学,介绍基于Python软件的数据可视化基础知识、数据计算与交互式绘图,机器学习中的可视化工具和技术,以及特定数据结构下的可视化技术,如金融数据结构、生物数据结构、网络数据结构中的可视化展示,并配以丰富的案例,紧密结合常见的统计方法和机器学习方法。本书配有大量实际案例和习题,涉及金融、经济管理、医疗影像、健康大数据、地理数据等方面的知识,内容翔实,能让授课
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SPSS数据分析及定量研究
编著
本书从量化研究规范和数据统计分析的视角,探索了基于SPSS的数据预处理和数据分析技术,主要包括数据的采集与预处理、数据的均值差异性与分布差异性分析、数据的相关性分析与回归分析、聚类与降维分析、数据的信度与效度分析等内容。
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互联网+大数据:精准营销的利器
陈建英
大数据改变了人们的生活方式,也改变了企业的生产和营销行为。企业主导市场的时代已经一去不复返了,消费者变成了这个时代真正的主导者。消费者的需求开始影响并决定企业的生产行为,消费者的兴趣爱好开始成为企业营销者关注的重点。我们已经无法否认,是互联网和大数据让消费者成为市场的王者。本书从服装、餐饮、交通、零售、商超、娱乐、通信、社交、广告、生产制造等方面为企业的精准营销提出了建议和解决方案。每家企业在面对
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新零售全渠道营销实战:获客、成交、复购与裂变
时胜利
通过分析新零售现象背后的本质,推演出实体店转型新零售的关键路径。
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销售话术全能一本通
销售口才训练营
一本超过100种营销沟通方案的实战经验手册。
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短视频营销与案例分析(慕课版)
王利冬
行业应用短视频营销,深入案例分析,助力营销实战。
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新媒体营销与案例分析(微课版)
白东蕊 主编
本书系统地介绍了新媒体营销的基础理论、营销方法和营销技巧等。全书共8章,具体内容包括新媒体营销基础、新媒体营销定位、新媒体营销内容创作、微信营销、微博营销、短视频营销、直播营销和新媒体营销行业案例分析等。本书不仅配有丰富的案例和拓展资源(扫描二维码即可获取),以补充说明正文内容;还设置了案例分析与课堂实训等模块,以培养读者的实际分析与应用能力,帮助读者尽快掌握所学内容。
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新媒体营销与案例分析(慕课版)
秋叶 主编
十大营销模式+八大营销平台+八大行业解析+三大行业公关,采用案例主导,提升实践水平。
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新媒体数据分析:概念、工具、方法
勾俊伟
本书适合新媒体营销的学习者和从业者使用,也可作为本科院校、职业院校营销类、企业管理类、商务贸易类、电子商务类专业的新媒体营销课程的教学用书。
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电子商务数据分析与应用
邵贵平
教程包含9个任务,以实践为核心,涵盖网店数据、运营、流量、转化率、客单价、客户、商品、市场行情和竞争对手分析。
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生物医药大数据与智能分析
彭绍亮
生物医药大数据与智能分析领域的最新研究成果和应用概述。
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Python数据分析与可视化
主编
本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式,按照数据分析与可视化的基本步骤,数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍,让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
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Spark SQL入门与数据分析实践
杨虹 谢显中 周前能 张安文编著
本书共8章内容,由浅入深地讲解SparkSQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。
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Python数据分析从入门到精通
李梓萌 编著
本书循序渐进的讲解了Python数据分析技术的核心内容,并通过实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了处理特殊格式文件,使用数据库保存数据,操作处理CSV文件,操作处理JSON数据,处理网络数据,使用matplotlib实现数据可视化处理,使用pygal库实现数据可视化处理,使用正则表达式匹配数据,使用Pandas库分离和提取数据,爬取网页数据,抓取知乎数据并实现可视化图表分析,获
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高维数据分析预处理技术
祝琴 著
作者针对高维稀疏数据挖掘问题,从数据预处理的角度,研究对象—属性空间的划分问题,其目的是把所研究的数据挖掘空间分解为若干规模较小的对象—属性空间,从而降低实际数据挖掘的难度。本书针对高维稀疏数据挖掘问题,以降低数据挖掘规模,建立了体系完整的数据预处理理论和方法,具有很强的理论意义和实际应用前景。
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Python+Excel职场办公数据分析
王红明 编著
一本适合编程小白学习的职场数据分析宝典。
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从0到1:Python数据分析
莫振杰
本书详尽介绍了Pytho数据分析的基础知识,以及开发技巧。
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