模块1 人口与GDP数据分析 1
【方法要点】 1
【绘图清单】 1
【任务实战】 2
【任务1-1】第7次全国人口普查数据分析与可视化 2
【任务1-2】2011年-2021年全国各大区的GDP数据分析与可视化 20
【任务1-3】综合分析我国各地区的面积、人口与GDP数据 32
模块2 天气与空气质量数据分析 33
【方法要点】 33
【绘图清单】 34
【任务实战】 34
【任务2-1】2021年长沙市气温数据分析 34
【任务2-2】2011-2022年北京市天气数据可视化初探 41
【任务2-3】2011-2022年北京、上海、广州、深圳天气数据可视化分析 47
【任务2-4】探析2021年8月全国各地主要城市的空气质量状况 52
【任务2-5】分析2020-2021年北京、上海、广州、深圳的天气差异 53
模块3 房源数据分析 55
【方法要点】 55
【绘图清单】 55
【任务实战】 56
【任务3-1】杭州市在售房源数据分析与可视化 56
【任务3-2】广州市已成交房源数据分析与可视化 79
模块4 旅游景点数据分析 83
【方法要点】 83
【绘图清单】 83
【任务实战】 83
【任务4-1】旅游景点数据可视化分析 83
【任务4-2】全国旅游景点销量分析 89
【任务4-3】旅游出行数据可视化分析 100
模块5 商品销量数据分析 106
【方法要点】 106
【绘图清单】 106
【任务实战】 107
【任务5-1】商品销售数据处理与统计分析 107
【任务5-2】中秋月饼销量分析 113
【任务5-3】药店药品销量分析 121
模块6 订单数据分析 139
【方法要点】 139
【绘图清单】 139
【任务实战】 139
【任务6-1】订单数据分析 139
【任务6-2】天猫订单数据可视化分析 146
模块7 电商客户行为分析 149
【方法要点】 149
【绘图清单】 149
【任务实战】 149
【任务7-1】以行业常见指标分析一周内电商客户行为 150
【任务7-2】京东客户行为分析 171
模块8 电商客户消费偏好特征分析 185
【方法要点】 185
【绘图清单】 185
【任务实战】 186
【任务8-1】京东客户消费数据预处理与整体消费特征分析 186
【任务8-2】分析京东电商客户喜好的商品大类及细分类型 200
【任务8-3】分析京东电商客户喜好的商品品牌 222
【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 226
【任务8-5】分析京东电商客户浏览与下单时间的偏好特征 243
【任务8-6】京东电商客户消费行为特征分析与RFM分析 256
模块9 广告投放效果分析 257
【方法要点】 257
【绘图清单】 257
【任务实战】 258
【任务9-1】利用线性回归建立广告费用与销售额模型 258
【任务9-2】分析广告投入与销售收入的关系 265
【任务9-3】分析网络广告投放效果 271
【任务9-4】基于K-Means算法的广告效果聚类分析 272
【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 273
模块10 股票数据分析与股价趋势预测 274
【方法要点】 274
【绘图清单】 274
【任务实战】 274
【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 274
【任务10-2】绘制股票数据的各种图形 280
【任务10-3】获取五粮液股票数据并进行分析 290
【任务10-4】绘制bilibili站从上市至今股价图形 294
【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 296