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100千字
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2023-10-01
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主编推荐语
零基础快速上手Pandas数据分析。
内容简介
本书既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。
首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。
然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第1章 Python数据分析准备
- 1.1 Python数据分析基础
- 1.2 如何高效学习Pandas
- 1.3 Python所需的环境搭建
- 1.4 本章小结
- 第2章 Pandas快速入门
- 2.1 Pandas的两大数据结构
- 2.2 数据读取和存储
- 2.3 快速认识数据
- 2.4 数据处理初体验
- 2.5 常用数据类型及操作
- 2.6 本章小结
- 第3章 玩转索引
- 3.1 索引概述
- 3.2 基于位置（数字）的索引
- 3.3 基于名称（标签）的索引
- 3.4 本章小结
- 第4章 数据清洗四大核心操作
- 4.1 增：拓展数据维度
- 4.2 删：剔除噪声数据
- 4.3 选：基于条件选择数据
- 4.4 改：改变数据形态
- 4.5 本章小结
- 第5章 Pandas两大进阶利器
- 5.1 数据透视表
- 5.2 强大又灵活的apply
- 5.3 本章小结
- 第6章 数据可视化
- 6.1 Matplotlib基础知识
- 6.2 Matplotlib基础操作
- 6.3 绘制常用图形
- 6.4 本章小结
- 第7章 走近电商：商业方法论与分析体系
- 7.1 什么是电商
- 7.2 三大关键角色
- 7.3 电商基础指标
- 7.4 电商分析方法论及应用
- 7.5 数据分析师重生之我是老板
- 7.6 本章小结
- 第8章 Python报表自动化
- 8.1 行业数据报表自动化
- 8.2 报表批量处理与品牌投放分析
- 8.3 本章小结
- 第9章 行业机会分析与权重确定
- 9.1 案例背景介绍
- 9.2 传统的解题方法
- 9.3 权重确定方法
- 9.4 Pandas权重计算和分析
- 9.5 本章小结
- 第10章 用户分层实战
- 10.1 用户分层的基本概念
- 10.2 二八法则
- 10.3 拐点法
- 10.4 本章小结
- 第11章 用户分群实战与加强版RFM模型
- 11.1 走近用户分群
- 11.2 RFM用户分群实战
- 11.3 关于RFM模型的重要思考
- 11.4 RFM模型的加强和拓展
- 11.5 本章小结
- 第12章 用户偏好分析
- 12.1 用户偏好分析和TGI
- 12.2 用Pandas实现TGI分析
- 12.3 本章小结
- 第13章 万能的同期群分析
- 13.1 数据分析师必知必会的同期群分析
- 13.2 Pandas同期群分析实战
- 13.3 本章小结
- 第14章 指标波动归因分析
- 14.1 指标波动贡献率
- 14.2 Adtributor算法
- 14.3 本章小结
- 第15章 一份全面的品牌分析报告
- 15.1 探索性数据分析简介
- 15.2 数据预处理
- 15.3 数据总览分析
- 15.4 用户数据分析
- 15.5 商品数据分析
- 15.6 购物篮关联分析
- 15.7 本章小结
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
