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  • Python電商數據分析實戰
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
    【市場價】
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    【作者】 周志鵬 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  Python 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111737841
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111737841
    叢書名:數據分析與決策技術叢書

    作者:周志鵬
    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2023年11月 


        
        
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    編輯推薦
    (1)作者經驗豐富:作者是數據分析專家,在電商、美妝、餐飲等領域有豐富的數據分析經驗,原創文章全網閱讀量破100萬。(2)深諳讀者痛點:十分了解數據分析師在思維、技能和業務等方面的學習痛點,本書專門為此準備了一套“思維+技能+理論+實踐”的方法。(3)以實用為本,聚焦重點:Pandas數據分析常用的高頻操作不到Pandas實際功能的20%,卻能解決超過80%的問題。本書去繁就簡,隻專注於能解決大部分問題的重點模塊。(4)以實戰制勝,案例牽引:書中包含大量實際案例,覆蓋大部分數據分析場景,對這些案例抽絲剝繭,幫助讀者在實戰中獲得通用方法和業務技能。(5)8個場景、8大案例、35萬行數據集:針對報表自動化、行業機會挖掘、用戶分層、用戶分群、用戶偏好分析、同期群分析、指標波動歸因分析、品牌分析等8大經典分析場景,用8大案例和超35萬行數據集詳細講解。 
    內容簡介
    內容簡介這既是一本能帶領讀者零基礎快速掌握Python數據分析方法與流程的工具書,又是一本從電商出發指導讀者解決各類數據分析問題的實用指南。首先,本書以Python數據分析中使用率極高的Pandas為切入點,注重對數據分析思維和技能的培養,詳細講解了Pandas的操作以及數據分析的方法,可覆蓋80%以上的數據分析應用場景,為數據分析師打下堅實基礎。然後,本書以電商這個廣大讀者熟知且普適性極強的業務領域為依托,通過大量案例講解了報表自動化、行業機會挖掘、用戶分層、用戶分群、用戶偏好分析、同期群分析、指標波動歸因分析、品牌分析等8大電商場景的數據分析方法,理論與案例深度融合。本書以實用為本,聚焦重點,Python數據分析常用的高頻功能不到Python數據分析能力的20%,本書去繁就簡,隻專注於能解決大部分問題的重點模塊。本書以實戰制勝,案例牽引,從表層直觀地看,這些案例能解決各種電商業務問題;從深層仔細地分析,作者的本意實則是通過對這些案例抽絲剝繭,手把手教讀者在實戰中掌握數據分析的通用思維、方法和技能。所以,如果你是關注電商業務的數據分析師,本書針對常見電商數據分析場景給出了具體的方法和解決方案,可照搬使用;如果你是一位沒有任何數據分析基礎的小白,這本書更加適合你,不僅能快速掌握數據分析的基本思維和方法,而且能在大量案例中獲得實戰技能和經驗。
    目錄
    目錄 Contents
    前言
    第1章Python數據分析準備1
    1.1Python數據分析基礎1
    1.1.1數據分析的基本概念1
    1.1.2為什麼選擇Python2
    1.1.3Pandas和Python的關繫2
    1.2如何高效學習Pandas3
    1.2.1Pandas學習中的誤區3
    1.2.2高效學習Pandas3
    1.3Python所需的環境搭建5
    1.3.1Python環境的選擇5
    1.3.2Anaconda的下載和安裝5
    1.3.3運行代碼7目錄 Contents
    前言
    第1章Python數據分析準備1
    1.1Python數據分析基礎1
    1.1.1數據分析的基本概念1
    1.1.2為什麼選擇Python2
    1.1.3Pandas和Python的關繫2
    1.2如何高效學習Pandas3
    1.2.1Pandas學習中的誤區3
    1.2.2高效學習Pandas3
    1.3Python所需的環境搭建5
    1.3.1Python環境的選擇5
    1.3.2Anaconda的下載和安裝5
    1.3.3運行代碼7
    1.4本章小結13
    第2章Pandas快速入門14
    2.1Pandas的兩大數據結構14
    2.1.1初識Pandas14
    2.1.2Series和DataFrame15
    2.2數據讀取和存儲17
    2.2.1Excel文件的讀取17
    2.2.2CSV文件的讀取20
    2.2.3其他文件類型的讀取21
    2.2.4存儲數據22
    2.3快速認識數據22
    2.3.1查看數據22
    2.3.2查看數據類型23
    2.3.3統計信息概覽23
    2.4數據處理初體驗24
    2.4.1增24
    2.4.2刪24
    2.4.3選25
    2.4.4改25
    2.5常用數據類型及操作25
    2.5.1字符串25
    2.5.2數值型26
    2.5.3時間類型28
    2.6本章小結29
    第3章玩轉索引30
    3.1索引概述30
    3.1.1到底什麼是索引30
    3.1.2兩種索引類型31
    3.2基於位置(數字)的索引31
    3.2.1場景一:行選取32
    3.2.2場景二:列選取32
    3.2.3場景三:行列交叉選取33
    3.3基於名稱(標簽)的索引33
    3.3.1基於loc的行選取34
    3.3.2基於loc的列選取35
    3.3.3基於loc的交叉選取35
    3.3.4場景四:多條件索引36
    3.4本章小結38
    第4章數據清洗四大核心操作39
    4.1增:拓展數據維度39
    4.1.1縱向合並39
    4.1.2橫向連接41
    4.2刪:剔除噪聲數據44
    4.2.1缺失值處理44
    4.2.2去除重復項47
    4.3選:基於條件選擇數據48
    4.3.1按條件索引/篩選48
    4.3.2排序49
    4.4改:改變數據形態50
    4.4.1轉置50
    4.4.2分組50
    4.4.3切分52
    4.5本章小結54
    第5章Pandas兩大進階利器55
    5.1數據透視表55
    5.1.1什麼是數據透視表55
    5.1.2Pandas數據透視表簡介55
    5.1.3Pandas數據透視表實例56
    5.2強大又靈活的apply58
    5.2.1apply初體驗59
    5.2.2用apply計算最好、最差
    成績59
    5.2.3篩選每個分組下的第3名61
    5.3本章小結64
    第6章數據可視化65
    6.1Matplotlib基礎知識65
    6.1.1Matplotlib簡介65
    6.1.2可視化的關鍵步驟65
    6.2Matplotlib基礎操作66
    6.2.1畫圖前的準備66
    6.2.2創建畫布66
    6.2.3畫圖68
    6.2.4設置坐標軸69
    6.2.5潤色71
    6.3繪制常用圖形74
    6.3.1繪制折線圖74
    6.3.2繪制柱狀圖75
    6.3.3繪制散點圖76
    6.3.4繪制其他常用圖形77
    6.4本章小結78
    第7章走近電商:商業方法論與
    分析體繫79
    7.1什麼是電商79
    7.2三大關鍵角色80
    7.2.1用戶80
    7.2.2商家80
    7.2.3平臺81
    7.3電商基礎指標82
    7.3.1用戶相關指標83
    7.3.2商品相關指標83
    7.4電商分析方法論及應用84
    7.4.1黃金公式84
    7.4.2GROW86
    7.4.3AIPL88
    7.4.4抖音5A與京東4A89
    7.5數據分析師重生之我是老板90
    7.5.1數據分析師和老板90
    7.5.2行業趨勢分析91
    7.5.3競爭格局分析92
    7.5.4品牌策略探究92
    7.5.5用戶分析—探索期93
    7.5.6用戶分析—正式期94
    7.6本章小結95
    第8章Python報表自動化97
    8.1行業數據報表自動化97
    8.1.1案例背景97
    8.1.2單張表的處理99
    8.1.3批量循環執行101
    8.2報表批量處理與品牌投放
    分析102
    8.2.1新的需求背景102
    8.2.2數據預覽102
    8.2.3分析思路104
    8.2.4數據處理104
    8.2.5數據分析105
    8.3本章小結108
    第9章行業機會分析與權重確定109
    9.1案例背景介紹109
    9.2傳統的解題方法109
    9.2.1之前的傳統思路109
    9.2.2數據預覽和彙總110
    9.2.3每個類目增長最快的細分
    類目111
    9.3權重確定方法113
    9.3.1級別法113
    9.3.2權值因子判表法113
    9.3.3變異繫數法115
    9.4Pandas權重計算和分析117
    9.4.1數據整合117
    9.4.2關鍵指標計算118
    9.4.3權重的計算119
    9.4.4數據標準化122
    9.4.5綜合發展指數123
    9.5本章小結124
    第10章用戶分層實戰125
    10.1用戶分層的基本概念125
    10.1.1無處不在的用戶分層125
    10.1.2用戶分層的類型126
    10.1.3用戶分層的特征126
    10.1.4為什麼要做用戶分層127
    10.1.5分層的兩個問題127
    10.2二八法則128
    10.2.1二八法則在用戶分層上的
    應用128
    10.2.2數據預覽129
    10.2.3數據清洗131
    10.2.4二八法則下的用戶分層134
    10.3拐點法136
    10.3.1什麼是拐點法136
    10.3.2拐點法在用戶分層上的
    應用136
    10.3.3基於Pandas的拐點法
    分層137
    10.4本章小結143
    第11章用戶分群實戰與加強版
    RFM模型144
    11.1走近用戶分群144
    11.1.1用戶分群的定義及作用144
    11.1.2用戶分群和用戶分層的
    區別144
    11.2RFM用戶分群實戰145
    11.2.1經典的RFM模型145
    11.2.2第一步:數據概覽146
    11.2.3第二步:數據處理147
    11.2.4第三步:維度打分149
    11.2.5第四步:分值計算150
    11.2.6第五步:用戶分層152
    11.2.7RFM模型結果分析154
    11.3關於RFM模型的重要思考156
    11.3.1RFM模型隱藏的問題156
    11.3.2為什麼用平均金額作
    為M157
    11.4RFM模型的加強和拓展158
    11.4.1模型加強和拓展的方向158
    11.4.2RFM加強版實戰案例158
    11.5本章小結161
    第12章用戶偏好分析162
    12.1用戶偏好分析和TGI162
    12.1.1用戶偏好分析與TGI的
    關繫162
    12.1.2TGI的定義162
    12.1.3通過拆解指標來理解
    TGI163
    12.2用Pandas實現TGI分析163
    12.2.1項目背景163
    12.2.2用戶打標165
    12.2.3匹配城市165
    12.2.4高客單價TGI計算166
    12.2.5TGI計算中隱藏的問題168
    12.3本章小結169
    第13章萬能的同期群分析170
    13.1數據分析師必知必會的同期
    群分析170
    13.1.1同期群分析的基本概念170
    13.1.2同期群分析的價值171
    13.1.3同期群分析的萬能之處171
    13.2Pandas同期群分析實戰173
    13.2.1數據概覽173
    13.2.2實現思路剖析173
    13.2.3單月實現174
    13.2.4遍歷合並和分析176
    13.2.5回購客單價的同期群
    實現179
    13.3本章小結181
    第14章指標波動歸因分析182
    14.1指標波動貢獻率182
    14.1.1什麼是貢獻率182
    14.1.2可加型指標波動貢獻率的
    計算183
    14.1.3乘法型指標波動貢獻率的
    計算185
    14.1.4除法型指標波動貢獻率的
    計算187
    14.2Adtributor算法193
    14.2.1Adtributor介紹193
    14.2.2單個維度的基礎案例194
    14.2.3多個維度的算法邏輯和
    Pandas實現196
    14.3本章小結200
    第15章一份全面的品牌分析
    報告202
    15.1探索性數據分析簡介202
    15.1.1常規的探索性數據分析202
    15.1.2探索性數據分析的價值202
    15.1.3不一樣的探索性數據
    分析203
    15.2數據預處理203
    15.2.1數據導入203
    15.2.2數據預覽203
    15.2.3重復項檢驗205
    15.2.4缺失值處理205
    15.2.5異常值清洗206
    15.2.6字段格式規整207
    15.2.7訂單狀態篩選208
    15.3數據總覽分析208
    15.3.1年度銷售額變化208
    15.3.2年度用戶數和客單價
    變化209
    15.4用戶數據分析210
    15.4.1銷售額和用戶數月度
    趨勢210
    15.4.2客單價月度趨勢212
    15.4.3客單價細拆213
    15.4.4新老用戶分析214
    15.4.5復購率分析217
    15.4.6用戶購買時間間隔218
    15.5商品數據分析221
    15.5.1品類銷售結構221
    15.5.2價格帶分析223
    15.5.3商品銷售集中度分析226
    15.6購物籃關聯分析228
    15.6.1什麼是購物籃關聯分析228
    15.6.2購物籃關聯分析的三大核心
    指標229
    15.6.3購物籃關聯分析實戰230
    15.7本章小結238
    前言
    Preface 前言
    為什麼寫這本書
    在多年數據分析從業經歷和微信公眾號創作經歷中,我接觸過很多對數據分析感興趣的朋友,他們有的想要入門但還沒有行動,有的跟著教程開始自學,有的已經有了一定的經驗。我發現,大家在數據分析的學習與實踐過程中會遇到一些共性問題。這些問題,有與數據分析技能和思維相關的,例如:
    Excel已經無法處理現有的數據量了,我應該換什麼工具?
    我學習了一大堆Pandas資料,可為什麼到實際處理數據時仍然無從下手?
    我跟著公開數據分析案例練了很久,為什麼當自己面對數據需求時還是沒有分析思路?
    我學了對比、細分、聚類分析,也會用PEST、波特五力和杜邦這類分析方法,為什麼面試的時候總被認為思路過於簡單?
    也有與業務場景相關的,例如指標波動歸因分析、市場行業機會分析、用戶分層研究、購物籃關聯分析等。Preface 前言
    為什麼寫這本書
    在多年數據分析從業經歷和微信公眾號創作經歷中,我接觸過很多對數據分析感興趣的朋友,他們有的想要入門但還沒有行動,有的跟著教程開始自學,有的已經有了一定的經驗。我發現,大家在數據分析的學習與實踐過程中會遇到一些共性問題。這些問題,有與數據分析技能和思維相關的,例如:
    Excel已經無法處理現有的數據量了,我應該換什麼工具?
    我學習了一大堆Pandas資料,可為什麼到實際處理數據時仍然無從下手?
    我跟著公開數據分析案例練了很久,為什麼當自己面對數據需求時還是沒有分析思路?
    我學了對比、細分、聚類分析,也會用PEST、波特五力和杜邦這類分析方法,為什麼面試的時候總被認為思路過於簡單?
    也有與業務場景相關的,例如指標波動歸因分析、市場行業機會分析、用戶分層研究、購物籃關聯分析等。
    這些問題對於我來說可謂既“痛”又“癢”:“痛”在於我也曾受相關問題困擾,深知要解決它們需要投入大量的精力,也可能會走很多彎路;“癢”是因為我基於多年的實戰和分享經驗,經過許多個日日夜夜,總結了一套技能+思維、理論+實踐的數據分析學習方法,不分享出來心癢難耐。
    我希望通過本書,把我對於Python數據分析的所知、所思、所感,結合電商實際案例繫統地分享給大家。特別要說明的是,之所以選擇電商場景,主要有兩個原因:
    基於自身多年的電商從業經驗,我可以從最熟悉的場景出發,提供最貼近實戰的數據,讓Pandas更加契合具體業務場景,把案例講通講透,解決數據分析技能與分析脫節、分析案例不夠深入的問題。
    電商是一個很容易理解且十分常見的商業模式,其中人、貨、場分析大框架非常具有代表性,尤其是“人”的維度,追本溯源,就是解決如何選擇用戶,如何評估拉新、留存效果,如何對用戶進行分類等常見問題。可見,電商的本質分析方法論適用的行業和場景廣闊。
    我相信,Python數據分析與電商相結合一定會閃爍出更為耀眼的光芒,幫助讀者在數據分析的道路上走得更遠。
    本書讀者對像
    本書適用於每一位想要提升Python數據分析和實戰能力的讀者,讀完本書並跟著案例練習後,讀者將能夠熟練運用Pandas進行數據分析,大大提升數據處理和分析的效率。本書同樣適用於想要了解電商行業和想進一步熟悉電商實戰案例的讀者,書中詳盡的案例和代碼可以幫助讀者更好地解決實際業務問題。
    本書特色
    以實用為綱,聚焦重點。實際上,大部分Excel高手使用的高頻功能不到Excel全部功能的20%,Python數據分析領域也是如此。本書基於一線實踐經驗,去繁就簡,專注於那些能夠解決絕大部分問題的重點模塊。
    層層遞進,實戰案例豐富。本書基礎內容隻有6章,旨在幫助大家快速熟悉Pandas操作。核心內容是8章實戰案例,從報表自動化到行業機會分析,再到用戶分層分析、用戶分群分析、用戶偏好分析、指標波動歸因分析等,最後到一個完整的品牌分析案例。這些案例由淺入深,都是從實戰中萃取的,涵蓋Pandas數據處理和分析的大部分場景,跟著操作一遍,你的Pandas技能和分析思維都會大大提升。
    本書主要內容
    為了實現技能與思維、理論與實踐相結合的目標,我選擇了以Python數據分析中最常用的Pandas為切入點,圍繞電商場景,用一個個詳盡的案例把技能和思維抽絲剝繭般地完整呈現出來。
    本書共15章,主要內容如下。

    第1~6章數據分析基礎
    主要幫助讀者快速熟悉Pandas,內容包括Python數據分析基礎知識、Pandas入門操作,以及實際分析工作中最常用的增、刪、選、改操作和可視化等技巧,覆蓋了80%以上的應用場景。
    第7~15章數據分析實戰
    聚焦於Pandas在電商場景中的應用。第7章講解電商基礎知識,包括電商的商業邏輯、常用指標體繫和經典的分析模型。第8~15章用8個實戰案例詳細講解報表自動化、行業機會分析、用戶分層分析、用戶分群分析、用戶偏好分析、同期群分析、指標波動歸因分析以及一份全面的品牌分析報告的產生過程。每一章都既有案例背景,也有脫敏的實戰數據源,更有詳細的操作代碼和分析思路。
    本書配套資源
    關注我的微信公眾號“數據不吹牛”並回復“配套資料”即可獲取我為本書精心準備的以下配套資源。
    書中所有練習和案例的相關數據集。
    所有項目的完整案例代碼。
    拓展學習資源(Python基礎教程、分析方法論等)。
    社群學習答疑和勘誤信息。
    致謝
    感謝我的父母,是他們給了我生命和受教育的機會。
    感謝韓鼕鼕在我創作過程中給了我莫大的鼓舞。
    感謝朱婉文、蔡勇輝、郭琳依、陳小妹、朱小五、張俊紅、黃佳、紀明軒、張小莉等朋友在我創作過程中給了我寶貴的建議。
    最後,感謝我的粉絲和讀者,是他們的陪伴與支持讓我有了持續創作和分享的動力。



     
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