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  • [店教材] Python数据分析与可视化典型项目实战(微课版)9787115622143 高海英 陈承欢 人民邮电出版社
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    • 作者: 高海英著 | 无编
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2024-07
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    • 作者: 高海英著| 无编
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2024-07
    • 页数:无
    • ISBN:9785858038191
    • 版权提供:人民邮电出版社

    内容介绍

    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*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*提供实现过程,能*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、高等或中等职业院校各专业的Python数据分析与可视化综合训练课程的教材,也可以作为Python数据分析与可视化的培训教材及自学参考书。
    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*人口普查数据分析与可视化 2
    【任务1-2】2011—2021年*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*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*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*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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