PYTHON数据分析案例教程
正版保障 假一赔十 可开发票
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库存55件
广东广州
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者胡志齐，胡斌，张良均主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121454882
出版时间2023-04
装帧平装
开本16开
定价48元
货号13031025
上书时间2025-01-07
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
项目1分析新零售智能销售项目背景1
1.1了解项目背景与目标2
1.2了解数据2
1.2.1了解订单数据3
1.2.2了解商品数据3
1.3熟悉项目流程4
项目2熟悉与安装Python数据分析工具8
2.1熟悉Python数据分析工具9
2.1.1了解常用的数据分析工具9
2.1.2了解Python数据分析的优势10
2.2安装Python的Anaconda发行版11
2.2.1系统准备11
2.2.2下载与安装Anaconda发行版12
2.3使用JupyterNotebook15
2.3.1了解JupyterNotebook15
2.3.2JupyterNotebook的基本功能16
2.3.3JupyterNotebook的高级功能19
项目3Python基础及其常用的数据分析库25
3.1了解Python的基础知识26
3.1.1了解Python基本语法26
3.1.2熟悉Python基本数据类型30
3.1.3熟悉Python常用运算符44
3.2了解Python标准库os模块46
3.2.1导入Python库46
3.2.2掌握os模块的常用方法46
3.3了解常用的数据分析库pandas47
3.3.1了解pandas库47
3.3.2读/写文件48
3.3.3查看DataFrame的基本属性51
3.3.4掌握DataFrame的查、改、增、删方法52
3.3.5了解DataFrame的描述性统计60
项目4数据可视化――分析新零售智能销售库存结构67
4.1技能与知识准备68
4.1.1了解Python第三方绘图库68
4.1.2理解Matplotlib的基础绘图语法69
4.1.3配置Matplotlib的rc动态参数72
4.1.4掌握Matplotlib的绘图风格及中文显示74
4.1.5分组聚合DataFrame76
4.2读取与清洗商品数据83
4.2.1读取商品数据83
4.2.2清洗商品数据84
4.3绘制图形，分析库存结构85
4.3.1绘制折线图，分析售罄率85
4.3.2绘制点线图，分析库存成本87
4.3.3绘制折线图，分析进货数量、库存数量和销售数量88
4.3.4撰写库存结构分析报告89
项目5数据可视化――分析新零售智能销售用户行为95
5.1技能与知识准备96
5.1.1排序96
5.1.2合并数据101
5.2读取与处理订单数据112
5.2.1读取订单数据113
5.2.2清洗订单数据113
5.2.3归约订单数据116
5.3绘制图形，分析用户行为119
5.3.1绘制饼图，分析用户支付方式119
5.3.2绘制散点图，分析客单价123
5.3.3绘制饼图，分析用户数124
5.3.4绘制折线图，分析用户的消费时间127
5.3.5绘制环形图，分析用户的消费时段129
5.3.6撰写用户行为分析报告131
项目6数据可视化――分析新零售智能销售情况143
6.1技能与知识准备144
6.1.1简单统计法145
6.1.23σ原则分析法145
6.1.3箱形图分析法147
6.1.4缺失值检查法149
6.2统计并查看新零售智能销售数据149
6.3绘制图形，分析整体销售情况150
6.3.1绘制柱形图，分析畅销排名前10的商品151
6.3.2绘制条形图，分析滞销排名前10的商品152
6.3.3绘制折线图，分析销售金额154
6.3.4绘制柱形图，分析销售金额排名前10的设备155
6.3.5撰写总体销售情况分析报告156
6.4绘制图形，分析区域销售情况159
6.4.1绘制柱形图，分析各区域销售金额159
6.4.2绘制饼图，分析各市销售金额排名前5的商品占比160
6.4.3撰写区域销售情况分析报告164
6.5绘制图形，分析各月销售情况168
6.5.1绘制折线图，分析订单数量与设备数量的关系168
6.5.2绘制折线图，分析各月利润170
6.5.3绘制柱形图，分析各月销售金额排名前10的商品及其利润171
6.5.4撰写各月销售情况分析报告174
项目7基于大数据挖掘建模平台和可视化平台实现新零售智能销售用户分析182
7.1知识准备184
7.1.1初识大数据挖掘建模平台184
7.1.2初识大数据可视化平台188
7.2配置数据源193
7.3探索订单数据195
7.4清洗订单数据196
7.4.1处理缺失值196
7.4.2添加“市”字段197
7.4.3处理“商品详情”字段198
7.4.4去除无意义数据199
7.4.5提取月份200
7.5统计订单数据201
7.6绘制图形，分析用户行为205
7.6.1用户支付方式占比饼图205
7.6.2用户消费金额与消费次数折线图207
7.6.3各城市用户数占比饼图209
7.6.4每月用户数占比饼图211
7.6.5首次和最后一次消费时间的用户消费次数折线图213
7.6.6配置用户分析可视化仪表盘与大屏215
内容摘要
本书由新零售数据分析项目贯穿始终，以项目为导向，全面地介绍了数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细地讲解了利用Python解决企业实际问题的方法。本书共7个项目，项目1～6介绍了如何使用Python实现新零售智能销售项目，涵盖项目的背景、项目所使用的Python数据分析工具的安装与操作方法、Python基础及其常用的数据分析库，以及使用数据可视化分析新零售智能销售库存结构、用户行为、销售情况，并较为全面地阐述了如何使用Python进行企业综合案例数据分析。项目7基于大数据挖掘建模平台和可视化平台实现新零售智能销售用户分析。项目1～6都包含技能拓展，该环节补充了Python在数据分析中的应用。此外，项目2～6都包含知识测试、技能测试，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为职业院校数据分析相关专业的教材，也可以作为数据分析爱好者的自学用书。
精彩内容
本书由新零售数据分析项目贯穿始终，以项目为导向，全面地介绍了数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细地讲解了利用Python解决企业实际问题的方法。本书共7个项目，项目1～6介绍了如何使用Python实现新零售智能销售项目，涵盖项目的背景、项目所使用的Python数据分析工具的安装与操作方法、Python基础及其常用的数据分析库，以及使用数据可视化分析新零售智能销售库存结构、用户行为、销售情况，并较为全面地阐述了如何使用Python进行企业综合案例数据分析。项目7基于大数据挖掘建模平台和可视化平台实现新零售智能销售用户分析。项目1～6都包含技能拓展，该环节补充了Python在数据分析中的应用。此外，项目2～6都包含知识测试、技能测试，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为职业院校数据分析相关专业的教材，也可以作为数据分析爱好者的自学用书。
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