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  • Python数据分析与可视化典型项目实战 微课版 高海英,陈承欢 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 高海英 陈承欢著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2024-07-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 高海英 陈承欢著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2024-07-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2024-07-01
    • 字数:-1
    • 页数:302
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115622143
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    Python数据分析与可视化典型项目实战 微课版

    作  者:高海英,陈承欢 编
    定  价:69.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2024年07月01日
    页  数:312
    装  帧:平装
    ISBN:9787115622143
    主编推荐

    1、主要针对高等职业院校学生的特点,采取项目式写法,满足高职高专院校的教学需要。 2、案例选取具有典型性、优选性以及有效性,满足当前“学用结合”的教学要求,为学生的职业发展打好基础。 3、配套资源丰富,包括电子活页、教学大纲、PPT、教学教案。 4、作者为名校名师,具有丰富的教学经验和实践经验。

    内容简介

    在数字化趋势背景下,数据分析几乎应用到了各行各业。数据已经成为企业的核心生产要素,而数据分析技术也成为企业的核心竞争力。本书注重教学内容的思想性,“因势利导、顺势而为”,将知识传授、技能训练、能力培养和价值塑造有机结合;注重案例的典型性,优选人口与生产总值数据分析、天气与空气质量数据分析、房源数据分析、旅游景点数据分析、商品销量数据分析、订单数据分析、电商客户行为分析、电商客户消费偏好特征分析、广告投放效果分析、股票数据分析与股价趋势预测共10个典型数据分析案例;注重数据信息的有效性,各个数据分析案例都提供合法、公开的足量数据;注重数据分析的实用性和方法应用的灵活性,每个案例的数据分析与可视化都提供实现过程,能全面训练读者的数据分析与可视化综合能力;注重图形展示的多样性,涉及多种图形,并且图形的绘制方法多样、参数设置恰当、展示效果美观,具有较高的参考价值。本书可以作为普通高等院校、高等或中null

    作者简介

    高海英,副教授,西安航空职业技术学院人工智能学院大数据技术专业带头人,主持或参与重量及省级教科研课题多项,获中国通信工业协会教学成果二等奖。以副主编编写教材《计算机应用基础》《信息技术》分布别入选“十三五”“十四五”职业教育国家规划教材,其中《计算机应用基础》获陕西省 2022 年职业教育优秀教材特等奖。任职期间,获陕西省教学能力比赛二等奖2项、三等奖1项,指导学生荣获陕西省职业院校技能大赛“大数据技术与应用”赛项一等奖1项,三等奖2项;“泰迪杯”数据分析技能大赛二等奖2项,三等奖4项。

    精彩内容

    目录
    模块1人口与生产总值数据分析1
    方法要点1
    绘图清单2
    任务实战2
    【任务1-1】第七次全国人口普查数据分析与可视化2
    【任务1-2】2011-2021年全国各大区的生产总值数据分析与可视化21
    【任务1-3】综合分析我国各地区的面积、人口与生产总值数据33
    模块2天气与空气质量数据分析34
    方法要点34
    绘图清单35
    任务实战35
    【任务2-1】2021年长沙市天气数据分析35
    【任务2-2】2011-2022年北京市天气数据可视化初探43
    【任务2-3】2011-2022年北京、上海、广州、深圳天气数据可视化分析49
    【任务2-4】探析2021年8月全国主要城市的空气质量状况54
    【任务2-5】分析2020年和2021年北京、上海、广州、深圳的天气差异55
    模块3房源数据分析56
    方法要点56
    绘图清单57
    任务实战57
    【任务3-1】杭州市在售房源数据分析与可视化57
    【任务3-2】广州市已成交房源数据分析与可视化80
    模块4旅游景点数据分析85
    方法要点85
    绘图清单85
    任务实战86
    【任务4-1】旅游景点数据可视化分析86
    【任务4-2】旅游景点销量分析92
    【任务4-3】旅游出行数据可视化分析102
    模块5商品销量数据分析108
    方法要点108
    绘图清单108
    任务实战109
    【任务5-1】商品销售数据处理与统计分析109
    【任务5-2】中秋月饼销量分析116
    【任务5-3】药店药品销量分析124
    模块6订单数据分析141
    方法要点141
    绘图清单141
    任务实战142
    【任务6-1】订单数据分析142
    【任务6-2】天猫订单数据可视化分析149
    模块7电商客户行为分析152
    方法要点152
    绘图清单152
    任务实战153
    【任务7-1】以行业常见指标分析一周内电商客户行为153
    【任务7-2】京东客户行为分析174
    模块8电商客户消费偏好特征分析188
    方法要点188
    绘图清单189
    任务实战189
    【任务8-1】京东客户消费数据预处理与整体消费特征分析189
    【任务8-2】京东电商客户喜好的商品大类及细分类型分析205
    【任务8-3】京东电商客户喜好的商品品牌分析227
    【任务8-4】从时间维度分析京东电商客户浏览、订购等行为的频次特征231
    【任务8-5】京东电商客户浏览与下单时间的偏好特征分析249
    【任务8-6】京东电商客户消费行为特征分析与RFM分析262
    模块9广告投放效果分析263
    方法要点263
    绘图清单264
    任务实战264
    【任务9-1】利用线性回归建立广告费用与销售额模型264
    【任务9-2】分析广告投入与销售收入的关系271
    【任务9-3】分析网络广告投放效果278
    【任务9-4】基于K-Means算法的广告投放效果聚类分析279
    【任务9-5】使用“A/B测试”分析支付宝营销策略的广告投放效果280
    模块10股票数据分析与股价趋势预测281
    方法要点281
    绘图清单281
    任务实战282
    【任务10-1】使用2年的股票数据建立ARIMA模型并使用该模型预测股价趋势282
    【任务10-2】绘制股票数据的各种图形287
    【任务10-3】获取五粮液股票数据并进行分析296
    【任务10-4】绘制bilibili网站上市至今的股价图形300
    【任务10-5】使用10年的股票数据建立ARIMA模型并使用该模型预测股价趋势302

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