- Python数据分析与可视化典型项目实战(微课版名校名师精品系列教材)
- - 作者：编者:高海英//陈承欢|责编:桑珊
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115622143
  - 出版日期：2024/07/01
  - 页数：302
- 售价：27.92

内容大纲
    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。
作者介绍
目录
模块1  人口与生产总值数据分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务1-1】第七次全国人口普查数据分析与可视化
    【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
    【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
模块2  天气与空气质量数据分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务2-1】2021年长沙市天气数据分析
    【任务2-2】2011—2022年北京市天气数据可视化初探
    【任务2-3】2011—2022年北京、上海、广州、深圳天气数据可视化分析
    【任务2-4】探析2021年8月全国主要城市的空气质量状况
    【任务2-5】分析2020年和2021年北京、上海、广州、深圳的天气差异
模块3  房源数据分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务3-1】杭州市在售房源数据分析与可视化
    【任务3-2】广州市已成交房源数据分析与可视化
模块4  旅游景点数据分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务4-1】旅游景点数据可视化分析
    【任务4-2】旅游景点销量分析
    【任务4-3】旅游出行数据可视化分析
模块5  商品销量数据分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务5-1】商品销售数据处理与统计分析
    【任务5-2】中秋月饼销量分析
    【任务5-3】药店药品销量分析
模块6  订单数据分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务6-1】订单数据分析
    【任务6-2】天猫订单数据可视化分析
模块7  电商客户行为分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务7-1】以行业常见指标分析一周内电商客户行为
    【任务7-2】京东客户行为分析
模块8  电商客户消费偏好特征分析
  方法要点

  绘图清单
  任务实战
    【任务8-1】京东客户消费数据预处理与整体消费特征分析
    【任务8-2】京东电商客户喜好的商品大类及细分类型分析
    【任务8-3】京东电商客户喜好的商品品牌分析
    【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
    【任务8-5】京东电商客户浏览与下单时间的偏好特征分析
    【任务8-6】京东电商客户消费行为特征分析与RFM分析
模块9  广告投放效果分析
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【任务9-1】利用线性回归建立广告费用与销售额模型
    【任务9-2】分析广告投入与销售收入的关系
    【任务9-3】分析网络广告投放效果
    【任务9-4】基于K-Means算法的广告投放效果聚类分析
    【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
模块10  股票数据分析与股价趋势预测
  方法要点
  绘图清单
  任务实战
    【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
    【任务10-2】绘制股票数据的各种图形
    【任务10-3】获取五粮液股票数据并进行分析
    【任务10-4】绘制bilibili网站上市至今的股价图形
    【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

内容大纲

作者介绍

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