Python电商数据分析实战
周志鹏
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周志鹏
内容简介 这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。 首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。 然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。 本书以实用为本，聚焦重点，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。本书以实战制胜，案例牵引，从表层直观地看，这些案例能解决各种电商业务问题；从深层仔细地分析，作者的本意实则是通过对这些案例抽丝剥茧，手把手教读者在实战中掌握数据分析的通用思维、方法和技能。 所以，如果你是关注电商业务的数据分析师，本书针对常见电商数据分析场景给出了具体的方法和解决方案，可照搬使用；如果你是一位没有任何数据分析基础的小白，这本书更加适合你，不仅能快速掌握数据分析的基本思维和方法，而且能在大量案例中获得实战技能和经验。
这是一本新手友好书，老师在书里对模型讲的很好理解，也会带着锻炼分析思维，是一本非常推荐的数分类书籍，希望更多能看到成长
老师的书，写得很好，思路非常清晰，强烈推荐
第一次了解电商的分析，就是有的解法不太理解
很有效的一个数据分析板块的实践！ 里面讲述的不仅仅是关于数据指标层面的实践，还提供了许多案例分析，通过实战来看数据指标的具体情况。 不过案例大多都很简单，都是些基础的数据变动，反而是各种各样的模型让我十分的感兴趣。 尤其我最近正在完善外卖用户运营这个角度的各种模型和分析方案，所以真的学到了很多东西。 包括我之前迟迟不知道如何下手的指标波动贡献率，商品之间的关联度分析，拐点法，真的很有意思！！！
这本书的分析方法和工具技能都很适合从业人员，这是我点“推荐”的原因。我要吐槽的是：微信读书明明说可以借读7天，结果4天就和我说试读结束了？离谱嘛！
值得一看！买了实体书，里面的分析方法可以一读再读，很实用，希望可以有更多的小伙伴能看到。
贡献率分析这部分很有实际指导意义，学会了！
值得一遍两遍三遍看，业务上的数据分析方法很加分，真的有启发。
干货、逻辑清晰无废话，通俗易懂实操性强。入门好书
关于电商原理提炼的挺好的，异动归因的介绍简单明了，很适合入门，推荐。