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Python商业数据分析:零售和电子商务案例详解(双色)

零一

更新时间:2021-07-23 18:00:17

最新章节:6.5 案例:用户流失预测
完结共34章
倒序

封面

内容简介

推荐序

前言

1 Python基础

1.1 安装Python环境

1.2 Python操作入门

2 Python商业数据分析基础

2.1 什么是数据分析

2.2 Python在商业分析中的价值

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2.3 数据采集

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2.4 数据库操作及文件读写

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2.5 NumPy数组处理

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2.6 Pandas数据处理

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2.7 商业分析可视化

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3 Python与市场分析案例

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3.1 案例:市场大盘容量分析

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3.2 案例:市场趋势分析

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3.3 案例:细分市场分析

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4 Python与店铺数据化运营案例

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4.1 案例:用Python做SEO

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4.2 案例:用Python做推广方案

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4.3 案例:用Python分析竞品

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5 Python与数字营销案例

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5.1 案例:基于关联规则的产品推荐

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5.2 案例:基于聚类算法的商品推荐

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5.3 案例:基于协同过滤算法的产品推荐

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5.4 案例:消费者舆情分析

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6 Python与销售预测案例

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6.1 案例:基于业务逻辑的预测算法模型

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6.2 案例:基于时序算法预测库存

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6.3 案例:电商的库存预测算法建模

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6.4 案例:用户成单预测

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6.5 案例:用户流失预测

更新时间:2021-07-23 18:00:17

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