Python数据分析:电商背后的数据密码

Python数据分析:电商背后的数据密码
共18节 7328人在学 课程详情
  • 导学

    • 导学
  • Python 和 Pandas 基本使用

    • Python 基础知识回顾
    • Pandas 常见用法和技巧(一)
    • Pandas 常见用法和技巧(二)
    • Pandas 结合 matplotlib 绘图
    • 使用 sklearn 实现 K 均值聚类
  • 数据分析流程和准备工作

    • 数据分析流程介绍
    • 重复值和缺失值处理
    • 异常值处理
    • 数据汇总整理
  • 多维度分析电商数据

    • 电商数据分析框架
    • 订单维度分析
    • 商品维度分析
    • 用户维度分析
  • 基于 RFM 模型的聚类分析

    • RFM 模型简介和应用
    • K 均值聚类算法实现
    • 用户分层解读
  • 总结与梳理

    • 总结与梳理

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    课时介绍

    Pandas 结合 matplotlib 绘图

    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。

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