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内容大纲
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。 -
作者介绍
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目录
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
4.3.1 常用的Python基本统计分析函数
4.3.2 常用的Python作图函数
小结
课后习题
第5章 数据预处理
5.1 数据清洗
5.1.1 缺失值处理
5.1.2 异常值处理
5.2 数据合并
5.2.1 多表合并
5.2.2 分组聚合
5.3 数据变换
5.3.1 函数变换
5.3.2 数据标准化
5.3.3 连续属性离散化
5.3.4 属性构造
5.4 Python的主要数据预处理函数
小结
课后习题
第6章 构建模型
6.1 分类与回归
6.1.1 实现过程
6.1.2 常用的分类与回归算法
6.1.3 回归分析
6.1.4 决策树
6.1.5 人工神经网络
6.1.6 分类与回归算法评价
6.1.7 常用的Python分类与回归算法
6.2 聚类分析
6.2.1 常用的聚类分析算法
6.2.2 K-Means算法
6.2.3 聚类分析算法评价
6.2.4 常用的Python聚类分析算法
6.3 关联规则
6.3.1 常用的关联规则算法
6.3.2 Apriori算法实现
6.4 时序模式
6.4.1 时间序列分析方法与模型
6.4.2 时间序列的预处理
6.4.3 平稳时间序列分析
6.4.4 非平稳时间序列分析
6.4.5 常用的Python时序模式算法
6.5 智能推荐
6.5.1 常见的智能推荐算法
6.5.2 智能推荐算法评价
6.5.3 Python智能推荐算法
小结
课后习题
第7章 O2O优惠券个性化投放
7.1 业务背景与项目目标
7.2 分析方法与过程
7.2.1 数据获取
7.2.2 探索性分析
7.2.3 数据预处理
7.2.4 构建模型
7.2.5 模型评价
7.2.6 应用
小结
课后习题
第8章 零售商品购物篮分析
8.1 业务背景与项目目标
8.2 分析方法与过程
8.2.1 数据获取
8.2.2 探索性分析
8.2.3 数据预处理
8.2.4 构建模型
8.2.5 模型评价
8.2.6 应用
小结
课后习题
第9章 餐饮企业综合分析
9.1 业务背景与项目目标
9.2 分析方法与过程
9.2.1 数据获取
9.2.2 探索性分析
9.2.3 数据预处理
9.2.4 构建模型
9.2.5 模型评价
9.2.6 应用
小结
课后习题
第10章 基于TipDM数据挖掘建模平台进行餐饮企业综合分析
10.1 平台简介
10.1.1 首页
10.1.2 数据源
10.1.3 工程
10.1.4 系统组件
10.1.5 TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
10.2 快速构建餐饮企业综合分析工程
10.2.1 数据获取
10.2.2 数据预处理
10.2.3 探索性分析
10.2.4 构建模型
小结
课后习题
参考文献
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