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你将收获

1. 对数据分析的整个流程和电商数据分析的框架有清晰完整的认识

2. 熟练掌握 Python 和 Pandas 在数据分析中的实际应用

3. 学完后可以直接把 RFM 模型和 K 均值聚类算法应用到实际工作中

适用人群

对数据分析感兴趣的人员,需要有一定的 Python 使用经验和 Pandas 基础

课程介绍

本课程使用 Python 编程语言,以电商数据为案例,对其进行系统完整的分析。

首先会简单回顾 Python 和 Pandas 的基本用法,然后介绍数据分析的基本流程和电商数据分析的常见框架,并从订单、商品、用户等多个维度对电商数据进行分析,最后再结合 RFM 模型和 K 均值聚类算法,对用户进行聚累分析。

课程讨论

课件已下载,但是没有课程中所提到的案例和数据

李老师,请问是否有可用数据?想自行测试。谢谢

李老师,我已给课程付费,却没有课件可以下载,不知道这个课是不是没有课件可以下载?

李老师,我已给课程付费,却没有课件可以下载,不知道这个课是不是没有课件可以下载?

李老师,您好。 有个疑问,希望您解答。 在聚类分析中的创建 Kmeans 模型并训练这一部分,没看到代码中有将 labels 字段添加到 rfm_data_pd 中,rfm_data_pd.info()中也没有看到这个字段,但是为什么可以使用rfm_data_pd[labels == 0]进行筛选呢? 🙏

李老师,为什么在调用pandas-profiling 库时,没有出现报告,只出现了HBox(children=(FloatProgress(value=0.0, description='Summarize dataset', max=26.0, style=ProgressStyle(descrip…,HBox(children=(FloatProgress(value=0.0, descrip

李老师,为什么np里用describe() 和 std() 对 UnitePrice 字段计算标准差,两个数字有差异?69.764035 有异于 69.76394820730756

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第五章 第2节 # 创建 Kmeans 模型并训练 k_means_model = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0) k_means_model.fit(feature_data_scaled) print(k_means_model) # labels = k_means_model.labels_ print(pd.Series(labels).value_counts()) 报错: NameError Traceback (most recent call last) <ipython> in <module> 6 7 # labels = k_means_model.labels_ ----&gt; 8 print(pd.Series(labels).value_counts()) 9 10 # fig1 = plt.figure(1, figsize=(12, 8)) NameError: name 'lab

课件资料哪里可以获得?