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内容简介
前言
第1章 Python数据分析准备
1.1 Python数据分析基础
1.2 如何高效学习Pandas
1.3 Python所需的环境搭建
1.4 本章小结
第2章 Pandas快速入门
2.1 Pandas的两大数据结构
2.2 数据读取和存储
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2.3 快速认识数据
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2.4 数据处理初体验
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2.5 常用数据类型及操作
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2.6 本章小结
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第3章 玩转索引
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3.1 索引概述
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3.2 基于位置（数字）的索引
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3.3 基于名称（标签）的索引
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3.4 本章小结
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第4章 数据清洗四大核心操作
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4.1 增：拓展数据维度
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4.2 删：剔除噪声数据
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4.3 选：基于条件选择数据
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4.4 改：改变数据形态
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4.5 本章小结
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第5章 Pandas两大进阶利器
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5.1 数据透视表
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5.2 强大又灵活的apply
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5.3 本章小结
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第6章 数据可视化
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6.1 Matplotlib基础知识
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6.2 Matplotlib基础操作
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6.3 绘制常用图形
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6.4 本章小结
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第7章 走近电商：商业方法论与分析体系
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7.1 什么是电商
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7.2 三大关键角色
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7.3 电商基础指标
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7.4 电商分析方法论及应用
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7.5 数据分析师重生之我是老板
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7.6 本章小结
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第8章 Python报表自动化
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8.1 行业数据报表自动化
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8.2 报表批量处理与品牌投放分析
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8.3 本章小结
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第9章 行业机会分析与权重确定
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9.1 案例背景介绍
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9.2 传统的解题方法
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9.3 权重确定方法
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9.4 Pandas权重计算和分析
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9.5 本章小结
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第10章 用户分层实战
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10.1 用户分层的基本概念
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10.2 二八法则
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10.3 拐点法
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10.4 本章小结
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第11章 用户分群实战与加强版RFM模型
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11.1 走近用户分群
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11.2 RFM用户分群实战
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11.3 关于RFM模型的重要思考
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11.4 RFM模型的加强和拓展
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11.5 本章小结
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第12章 用户偏好分析
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12.1 用户偏好分析和TGI
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12.2 用Pandas实现TGI分析
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12.3 本章小结
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第13章 万能的同期群分析
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13.1 数据分析师必知必会的同期群分析
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13.2 Pandas同期群分析实战
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13.3 本章小结
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第14章 指标波动归因分析
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14.1 指标波动贡献率
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14.2 Adtributor算法
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14.3 本章小结
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第15章 一份全面的品牌分析报告
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15.1 探索性数据分析简介
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15.2 数据预处理
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15.3 数据总览分析
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15.4 用户数据分析
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15.5 商品数据分析
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15.6 购物篮关联分析
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15.7 本章小结
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作者简介
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封底
更新时间：2024-02-27 11:37:51
完结共86章
倒序