Python電商數據分析實戰
周志鵬
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¥53定價
周志鵬
內容簡介 這既是一本能帶領讀者零基礎快速掌握Python數據分析方法與流程的工具書，又是一本從電商出發指導讀者解決各類數據分析問題的實用指南。 首先，本書以Python數據分析中使用率極高的Pandas爲切入點，注重對數據分析思維和技能的培養，詳細講解了Pandas的操作以及數據分析的方法，可覆蓋80%以上的數據分析應用場景，爲數據分析師打下堅實基礎。 然後，本書以電商這個廣大讀者熟知且普適性極強的業務領域爲依託，通過大量案例講解了報表自動化、行業機會挖掘、用戶分層、用戶分羣、用戶偏好分析、同期羣分析、指標波動歸因分析、品牌分析等8大電商場景的數據分析方法，理論與案例深度融合。 本書以實用爲本，聚焦重點，Python數據分析常用的高頻功能不到Python數據分析能力的20%，本書去繁就簡，只專注於能解決大部分問題的重點模塊。本書以實戰制勝，案例牽引，從表層直觀地看，這些案例能解決各種電商業務問題；從深層仔細地分析，作者的本意實則是通過對這些案例抽絲剝繭，手把手教讀者在實戰中掌握數據分析的通用思維、方法和技能。 所以，如果你是關注電商業務的數據分析師，本書針對常見電商數據分析場景給出了具體的方法和解決方案，可照搬使用；如果你是一位沒有任何數據分析基礎的小白，這本書更加適合你，不僅能快速掌握數據分析的基本思維和方法，而且能在大量案例中獲得實戰技能和經驗。
這是一本新手友好書，老師在書裏對模型講的很好理解，也會帶着鍛鍊分析思維，是一本非常推薦的數分類書籍，希望更多能看到成長
老師的書，寫得很好，思路非常清晰，強烈推薦
第一次瞭解電商的分析，就是有的解法不太理解
很有效的一個數據分析板塊的實踐！ 裏面講述的不僅僅是關於數據指標層面的實踐，還提供了許多案例分析，通過實戰來看數據指標的具體情況。 不過案例大多都很簡單，都是些基礎的數據變動，反而是各種各樣的模型讓我十分的感興趣。 尤其我最近正在完善外賣用戶運營這個角度的各種模型和分析方案，所以真的學到了很多東西。 包括我之前遲遲不知道如何下手的指標波動貢獻率，商品之間的關聯度分析，拐點法，真的很有意思！！！
這本書的分析方法和工具技能都很適合從業人員，這是我點“推薦”的原因。我要吐槽的是：微信讀書明明說可以借讀7天，結果4天就和我說試讀結束了？離譜嘛！
值得一看！買了實體書，裏面的分析方法可以一讀再讀，很實用，希望可以有更多的小夥伴能看到。
貢獻率分析這部分很有實際指導意義，學會了！
值得一遍兩遍三遍看，業務上的數據分析方法很加分，真的有啓發。
乾貨、邏輯清晰無廢話，通俗易懂實操性強。入門好書
關於電商原理提煉的挺好的，異動歸因的介紹簡單明瞭，很適合入門，推薦。