Python电商数据分析与应用（AIGC版）-图书-人邮教育社区

内容摘要

本书是为高校教师和学生量身打造的电商数据分析教材,系统地介绍了电商数据分析的核心理论、工具应用及案例实践,旨在为读者提供一套系统、全面且贴近实际的电商数据分析学习方法,帮助读者从理论到实践全面提升数据分析能力。全书共4个部分,第1部分入门篇包括第1章和第2章,讲解了电商数据分析入门和Python数据分析基础;第2部分进阶篇包括第3章和第4章,介绍了电商数据的获取与预处理和EDA与可视化;第3部分实战篇包括第5章～第8章,涵盖用户行为分析、销售数据分析、营销效果分析和库存与供应链分析4个综合实战;第4部分项目实训篇包括第9章,提供了3个实训项目。

Python电商数据分析与应用（AIGC版）

【本书章目录】
第 1 章电商数据分析入门
第 2 章 Python 数据分析基础
第 3 章电商数据的获取与预处理
第 4 章 EDA 与可视化
第 5 章综合实战 1 用户行为分析
第 6 章综合实战 2 销售数据分析
第 7 章综合实战 3 营销效果分析
第 8 章综合实战 4 库存与供应链分析
第 9 章 Python 电商数据分析实训项目
【本书三级目录】
第 1 部分：入门篇
第 1 章电商数据分析入门
1.1 电商数据分析基础
1.1.1 电商数据分析的基本概念
1.1.2 电商数据分析的作用和意义
1.1.3 电商数据分析的专业术语
1.2 电商数据分析的流程
1.2.1 数据收集与清洗
1.2.2 数据整合与探索
1.2.3 模型构建与解读
1.3 电商数据分析指标与体系
1.3.1 电商数据分析关键指标
1.3.2 电商数据分析体系搭建
1.4 电商数据分析的工具
1.4.1 电商数据分析工具详解
1.4.2 Python 在电商数据分析中的优势
第 2 章 Python 数据分析基础
2.1 Python 开发环境搭建
2.1.1 在 Windows 环境下搭建开发环境
2.1.2 在 Linux 环境下搭建开发环境
2.1.3 在 macOS 环境下搭建开发环境
2.1.4 Python 开发工具
2.2 Python 基础语法入门
2.2.1 代码架构
2.2.2 变量与数据类型
2.2.3 运算符
2.2.4 条件语句
2.2.5 循环语句
2.2.6 函数
2.2.7 导入模块
2.3 NumPy、pandas 数据处理库入门
2.3.1 NumPy 简介与基本操作
2.3.2 pandas 简介与基本操作
2.4 Matplotlib、Seaborn 可视化库入门
2.4.1 Matplotlib 简介与基本操作
2.4.2 Seaborn 简介与基本操作
2.5 scikit-learn 机器学习库入门
2.5.1 scikit-learn 简介
2.5.2 scikit-learn 基本操作
【业务实训】电商平台产品销售数据分析与可视化
【AI 实训】利用 scikit-learn 进行简单的回归任务模型构建
【思考与练习】
第 2 部分：进阶篇
第 3 章电商数据的获取与预处理
3.1 电商数据获取
3.1.1 电商数据来源
3.1.2 电商数据读取
3.1.3 电商数据存储
3.2 电商数据预处理
3.2.1 数据清洗
3.2.2 数据集成
3.2.3 数据转换
【业务实训】对某电商平台每日销售记录数据进行获取与预处理
【AI 实训】基于 AI 的电商数据获取与预处理
【思考与练习】
第 4 章 EDA 与可视化
4.1 EDA 概述
4.1.1 EDA 的基本概念
4.1.2 EDA 的作用和意义
4.2 EDA 的基本方法
4.2.1 基本统计分析
4.2.2 特征工程与数据转换
4.3 数据分布与可视化
4.3.1 数据分布类型概述
4.3.2 单变量分析
4.3.3 多变量分析
4.4 高阶数据分析
4.4.1 分类与回归
4.4.2 相关性分析
4.4.3 聚类分析
【业务实训】对某电商平台订单数据进行 EDA
【AI 实训】通过 AI 工具实现用户年龄段分类
【思考与练习】
第 3 部分：实战篇
第 5 章综合实战 1 用户行为分析
5.1 业务背景与实战目标
5.2 分析方法与流程
5.2.1 用户画像构建
5.2.2 用户生命周期划分与分析
5.2.3 用户分群分析
【业务实训】对某电商平台用户行为数据进行综合分析
【AI 实训】基于 AI 的电商平台用户行为数据综合分析
【思考与练习】
第 6 章综合实战 2 销售数据分析
6.1 业务背景与实战目标
6.2 分析方法与流程
6.2.1 商品销售情况分析
6.2.2 商品关联分析
6.2.3 流量与转化分析
【业务实训】对某电商平台销售数据进行全面分析
【AI 实训】基于 AI 的电商平台销售数据分析
【思考与练习】
第 7 章综合实战 3 营销效果分析
7.1 业务背景与实战目标
7.2 分析方法与流程
7.2.1 营销 ROI 分析
7.2.2 营销渠道效果评估
7.2.3 营销活动效果评估
【业务实训】对某电商平台第一季度营销数据进行深入分析
【AI 实训】基于 AI 的营销活动效果预测
【思考与练习】
第 8 章综合实战 4 库存与供应链分析
8.1 业务背景与实战目标
8.2 分析方法与流程
8.2.1 产品与电商画像构建
8.2.2 库存水平预测
8.2.3 供应链优化
【业务实训】运用数据分析方法进行库存与供应链管理
【AI 实训】基于 AI 进行库存预测和供应商选择
【思考与练习】
第 4 部分：项目实训篇
第 9 章 Python 电商数据分析实训项目
项目 1 销售预测
项目 2 购物篮分析
项目 3 流量来源分析