Python商务数据分析与实战--聚文网

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内容简介

本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍 Python商务数据分析应用的重要内容。本书共10章，第 1章介绍商务数据分析的基本概念、流程、应用场景，以及常用数据分析工具；第 2章介绍Python的环境配置，以及Python使用入门等；第3章介绍数据获取，包括常见的数据来源、数据类型、数据读取方式，以及常用 Python数据格式转换与读/ 写函数；第4章介绍探索性分析，包括描述性统计分析和可视化分析，以及常用 Python探索性分析函数；第 5章介绍数据预处理中的各个步骤，包括数据清洗、数据合并和数据变换，以及它们各自对应的Python函数；第6章介绍各类模型的构建与评价方法，包括分类与回归、聚类分析、关联规则、时序模式和智能推荐；第7 ～9章分别介绍O2O优惠券个性化投放、零售商品购物篮分析、餐饮企业综合分析等案例；第10章介绍使用 TipDM数据挖掘建模平台实现餐饮企业综合分析案例。第2～6章包含选择题和操作题，第7～10章包含操作题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学内容。本书可作为高校数据科学或商务数据分析相关专业的教材，也可作为数据分析爱好者的自学用书。

第1章商务数据分析概述 1.1 商务数据分析的基本概念 1.2 数据分析流程 1.2.1 需求分析 1.2.2 数据获取 1.2.3 探索性分析 1.2.4 数据预处理 1.2.5 构建模型 1.2.6 模型评价 1.2.7 应用 1.3 商务数据分析应用场景 1.4 数据分析工具 1.4.1 常用的数据分析工具 1.4.2 Python数据分析的优势 1.4.3 Python数据分析常用库小结课后习题第2章 Python数据分析简介 2.1 Python数据分析环境 2.1.1 Python的Anaconda发行版 2.1.2 Anaconda安装 2.2 Python使用入门 2.2.1 运行方式 2.2.2 基本命令 2.2.3 库的导入与添加小结课后习题第3章数据获取 3.1 常见的数据来源 3.2 数据类型 3.3 数据读取方式 3.3.1 数据库连接 3.3.2 文件读取 3.4 常用的Python数据格式转换与读/写函数 3.4.1 常用的Python数据格式转换函数 3.4.2 常用的Python数据读/写函数小结课后习题第4章探索性分析 4.1 描述性统计分析 4.1.1 集中趋势统计指标 4.1.2 离散程度统计指标 4.2 可视化分析 4.2.1 散点图 4.2.2 折线图 4.2.3 柱形图 4.2.4 饼图 4.2.5 箱线图 4.2.6 热力图 4.3 常用的Python探索性分析函数

Python商务数据分析与实战

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