Python數(shù)據(jù)分析與可視化典型項目實戰(zhàn)（微課版）
定 價：69.8 元
叢書名：名校名師精品系列教材
- 作者：高海英 陳承歡
- 出版時間：2024/7/1
- ISBN：9787115622143
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TP311.561
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
在數(shù)字化趨勢背景下，數(shù)據(jù)分析幾乎應(yīng)用到了各行各業(yè)。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的核心生產(chǎn)要素，而數(shù)據(jù)分析技術(shù)也成為企業(yè)的核心競爭力。
本書注重教學(xué)內(nèi)容的思想性，“因勢利導(dǎo)、順勢而為”，將知識傳授、技能訓(xùn)練、能力培養(yǎng)和價值塑造有機結(jié)合；注重案例的典型性，優(yōu)選人口與生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)分析、天氣與空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)分析、房源數(shù)據(jù)分析、旅游景點數(shù)據(jù)分析、商品銷量數(shù)據(jù)分析、訂單數(shù)據(jù)分析、電商客戶行為分析、電商客戶消費偏好特征分析、廣告投放效果分析、股票數(shù)據(jù)分析與股價趨勢預(yù)測共10個典型數(shù)據(jù)分析案例；注重數(shù)據(jù)信息的有效性，各個數(shù)據(jù)分析案例都提供合法、公開的足量數(shù)據(jù)；注重數(shù)據(jù)分析的實用性和方法應(yīng)用的靈活性，每個案例的數(shù)據(jù)分析與可視化都提供實現(xiàn)過程，能全面訓(xùn)練讀者的數(shù)據(jù)分析與可視化綜合能力；注重圖形展示的多樣性，涉及多種圖形，并且圖形的繪制方法多樣、參數(shù)設(shè)置恰當(dāng)、展示效果美觀，具有較高的參考價值。
本書可以作為普通高等院校、高等或中等職業(yè)院校各專業(yè)的Python數(shù)據(jù)分析與可視化綜合訓(xùn)練課程的教材，也可以作為Python數(shù)據(jù)分析與可視化的培訓(xùn)教材及自學(xué)參考書。
1、主要針對高等職業(yè)院校學(xué)生的特點，采取項目式寫法，滿足高職高專院校的教學(xué)需要。
2、案例選取具有典型性、先進性以及有效性，滿足當(dāng)前“學(xué)用結(jié)合”的教學(xué)要求，為學(xué)生的職業(yè)發(fā)展打好基礎(chǔ)。
3、配套資源豐富，包括電子活頁、教學(xué)大綱、PPT、教學(xué)教案。
4、作者為名校名師，具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗和實踐經(jīng)驗。
高海英，副教授，西安航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院人工智能學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)帶頭人，主持或參與國家級及省級教科研課題多項，獲中國通信工業(yè)協(xié)會教學(xué)成果二等獎。以副主編編寫教材《計算機應(yīng)用基礎(chǔ)》《信息技術(shù)》分布別入選“十三五”“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材，其中《計算機應(yīng)用基礎(chǔ)》獲陜西省 2022 年職業(yè)教育優(yōu)秀教材特等獎。任職期間，獲陜西省教學(xué)能力比賽二等獎2項、三等獎1項，指導(dǎo)學(xué)生榮獲陜西省職業(yè)院校技能大賽“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”賽項一等獎1項，三等獎2項；“泰迪杯”數(shù)據(jù)分析技能大賽二等獎2項，三等獎4項。
模塊1 人口與生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)分析 1
方法要點 1
繪圖清單 2
任務(wù)實戰(zhàn) 2
【任務(wù)1-1】第七次全國人口普查數(shù)據(jù)分析與可視化 2
【任務(wù)1-2】2011—2021年全國各大區(qū)的生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)分析與可視化 21
【任務(wù)1-3】綜合分析我國各地區(qū)的面積、人口與生產(chǎn)總值數(shù)據(jù) 33
模塊2 天氣與空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)分析 34
方法要點 34
繪圖清單 35
任務(wù)實戰(zhàn) 35
【任務(wù)2-1】2021年長沙市天氣數(shù)據(jù)分析 35
【任務(wù)2-2】2011—2022年北京市天氣數(shù)據(jù)可視化初探 43
【任務(wù)2-3】2011—2022年北京、上海、廣州、深圳天氣數(shù)據(jù)可視化分析 49
【任務(wù)2-4】探析2021年8月全國主要城市的空氣質(zhì)量狀況 54
【任務(wù)2-5】分析2020年和2021年北京、上海、廣州、深圳的天氣差異 55
模塊3 房源數(shù)據(jù)分析 56
方法要點 56
繪圖清單 57
任務(wù)實戰(zhàn) 57
【任務(wù)3-1】杭州市在售房源數(shù)據(jù)分析與可視化 57
【任務(wù)3-2】廣州市已成交房源數(shù)據(jù)分析與可視化 80
模塊4 旅游景點數(shù)據(jù)分析 85
方法要點 85
繪圖清單 85
任務(wù)實戰(zhàn) 86
【任務(wù)4-1】旅游景點數(shù)據(jù)可視化分析 86
【任務(wù)4-2】旅游景點銷量分析 92
【任務(wù)4-3】旅游出行數(shù)據(jù)可視化分析 102
模塊5 商品銷量數(shù)據(jù)分析 108
方法要點 108
繪圖清單 108
任務(wù)實戰(zhàn) 109
【任務(wù)5-1】商品銷售數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析 109
【任務(wù)5-2】中秋月餅銷量分析 116
【任務(wù)5-3】藥店藥品銷量分析 124
模塊6 訂單數(shù)據(jù)分析 141
方法要點 141
繪圖清單 141
任務(wù)實戰(zhàn) 142
【任務(wù)6-1】訂單數(shù)據(jù)分析 142
【任務(wù)6-2】天貓訂單數(shù)據(jù)可視化分析 149
模塊7 電商客戶行為分析 152
方法要點 152
繪圖清單 152
任務(wù)實戰(zhàn) 153
【任務(wù)7-1】以行業(yè)常見指標(biāo)分析一周內(nèi)電商客戶行為 153
【任務(wù)7-2】京東客戶行為分析 174
模塊8 電商客戶消費偏好特征分析 188
方法要點 188
繪圖清單 189
任務(wù)實戰(zhàn) 189
【任務(wù)8-1】京東客戶消費數(shù)據(jù)預(yù)處理與整體消費特征分析 189
【任務(wù)8-2】京東電商客戶喜好的商品大類及細分類型分析 205
【任務(wù)8-3】京東電商客戶喜好的商品品牌分析 227
【任務(wù)8-4】從時間維度分析京東電商客戶瀏覽、訂購等行為的頻次特征 231
【任務(wù)8-5】京東電商客戶瀏覽與下單時間的偏好特征分析 249
【任務(wù)8-6】京東電商客戶消費行為特征分析與RFM分析 262
模塊9 廣告投放效果分析 263
方法要點 263
繪圖清單 264
任務(wù)實戰(zhàn) 264
【任務(wù)9-1】利用線性回歸建立廣告費用與銷售額模型 264
【任務(wù)9-2】分析廣告投入與銷售收入的關(guān)系 271
【任務(wù)9-3】分析網(wǎng)絡(luò)廣告投放效果 278
【任務(wù)9-4】基于K-Means算法的廣告投放效果聚類分析 279
【任務(wù)9-5】使用“A/B測試”分析支付寶營銷策略的廣告投放效果 280
模塊10 股票數(shù)據(jù)分析與股價趨勢預(yù)測 281
方法要點 281
繪圖清單 281
任務(wù)實戰(zhàn) 282
【任務(wù)10-1】使用2年的股票數(shù)據(jù)建立ARIMA模型并使用該模型預(yù)測股價趨勢 282
【任務(wù)10-2】繪制股票數(shù)據(jù)的各種圖形 287
【任務(wù)10-3】獲取五糧液股票數(shù)據(jù)并進行 分析 296
【任務(wù)10-4】繪制bilibili網(wǎng)站上市至今的股價圖形 300
【任務(wù)10-5】使用10年的股票數(shù)據(jù)建立ARIMA模型并使用該模型預(yù)測股價趨勢 302
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