Python 電商數據分析與應用 (AIGC版)
李文立 臧亞民
商品描述
隨著全球電子商務的迅速發展和數字經濟的興起,海量數據已成為企業寶貴的戰略資源。在當今數據驅動決策的時代,電商企業面臨著前所未有的機遇與挑戰,如何從海量數據中提取有價值的信息,精準把握用戶需求,優化運營策略,已成為企業制勝的關鍵。本書是為高校教師和學生量身打造的電商數據分析教材,系統地介紹了電商數據分析的核心理論、工具應用及案例實踐,旨在為讀者提供一套系統、全面且貼近實際的電商數據分析學習方法,幫助讀者從理論到實踐全面提升數據分析能力。 全書共4個部分,第1部分入門篇包括第1章和第2章,講解了電商數據分析入門和Python數據分析基礎;第2部分進階篇包括第3章和第4章,介紹了電商數據的獲取與預處理和EDA與可視化;第3部分實戰篇包括第5章～第8章,涵蓋用戶行為分析、銷售數據分析、營銷效果分析和庫存與供應鏈分析4個綜合實戰;第4部分項目實訓篇包括第9章,提供了7個實訓項目。 本書可作為高等院校電子商務類專業Python電商數據分析課程的教材,也可供電商數據分析領域的技術人員學習使用,還可作為電商數據分析研究人員的參考書。
作者簡介
李文立，大連理工大學教授、博士生導師，教育部新世紀人才，遼寧省百千萬千人層次，大連市領軍人才，大連理工大學領軍人才。主持國家級項目8項（含自然科學基金重點項目2項），在國內外重要期刊、學術會議發表論文150余篇。
目錄大綱
第 1 部分：入門篇
第 1 章 電商數據分析入門............... 002
【學習目標】.............................................002
【知識要點】.............................................002
1.1 電商數據分析基礎..........................002
1.1.1 電商數據分析的基本概念................003
1.1.2 電商數據分析的作用和意義............006
1.1.3 電商數據分析的專業術語................009
1.2 電商數據分析的流程......................013
1.2.1 數據收集與清洗................................013
1.2.2 數據整合與探索................................017
1.2.3 模型構建與解讀................................018
1.3 電商數據分析指標與體系..............019
1.3.1 電商數據分析關鍵指標....................019
1.3.2 電商數據分析體系搭建....................022
1.4 電商數據分析的工具......................023
1.4.1 電商數據分析工具詳解....................023
1.4.2 Python 在電商數據分析中的優勢....................................................024
【思考與練習】.........................................024
第 2 章 Python 數據分析基礎........ 026
【學習目標】.............................................026
【知識要點】.............................................026
2.1 Python 開發環境搭建...................026
2.1.1 在 Windows 環境下搭建開發環境....................................................027
2.1.2 在 Linux 環境下搭建開發環境....................................................028
2.1.3 在 macOS 環境下搭建開發環境....................................................031
2.1.4 Python 開發工具..............................032
2.2 Python 基礎語法入門...................035
2.2.1 代碼架構............................................035
2.2.2 變量與數據類型................................036
2.2.3 運算符................................................038
2.2.4 條件語句............................................042
2.2.5 循環語句............................................045
2.2.6 函數....................................................048
2.2.7 導入模塊............................................051
2.3 NumPy、pandas 數據處理庫入門..................................................053
2.3.1 NumPy 簡介與基本操作.................053
2.3.2 pandas 簡介與基本操作.................057
2.4 Matplotlib、Seaborn 可視化庫入門.................................................061
2.4.1 Matplotlib 簡介與基本操作...........061
2.4.2 Seaborn 簡介與基本操作...............065
2.5 scikit-learn 機器學習庫入門...................................................070
2.5.1 scikit-learn 簡介.............................070
2.5.2 scikit-learn 基本操作.....................072
【業務實訓】電商平臺產品銷售數據分析與可視化.....................076
【AI 實訓】利用 scikit-learn 進行簡單的回歸任務模型構建.................077
【思考與練習】.........................................078
第 2 部分：進階篇
第 3 章 電商數據的獲取與預處理................................... 080
【學習目標】.............................................080
【知識要點】.............................................080
3.1 電商數據獲取..................................080
3.1.1 電商數據來源....................................080
3.1.2 電商數據讀取....................................083
3.1.3 電商數據存儲....................................087
3.2 電商數據預處理..............................090
3.2.1 數據清洗............................................090
3.2.2 數據集成............................................092
3.2.3 數據轉換............................................093
【業務實訓】對某電商平臺每日銷售記錄數據進行獲取與預處理................................. 096
【AI 實訓】基於 AI 的電商數據獲取與預處理....................................096
【思考與練習】.........................................097
第 4 章 EDA 與可視化...................... 099
【學習目標】.............................................099
【知識要點】.............................................099
4.1 EDA 概述.........................................099
4.1.1 EDA 的基本概念...............................100
4.1.2 EDA 的作用和意義 .........................100
4.2 EDA 的基本方法.............................105
4.2.1 基本統計分析....................................105
4.2.2 特征工程與數據轉換........................111
4.3 數據分布與可視化..........................115
4.3.1 數據分布類型概述............................115
4.3.2 單變量分析........................................118
4.3.3 多變量分析........................................120
4.4 高階數據分析..................................126
4.4.1 分類與回歸........................................126
4.4.2 相關性分析........................................129
4.4.3 聚類分析............................................130
【業務實訓】對某電商平臺訂單數據進行 EDA............................132
【AI 實訓】通過 AI 工具實現用戶年齡段分類 ....................................132
【思考與練習】.........................................133
第 3 部分：實戰篇
第 5 章 綜合實戰 1 用戶行為分析..... 136
【學習目標】.............................................136
【知識要點】.............................................136
5.1 業務背景與實戰目標......................136
5.2 分析方法與流程..............................137
5.2.1 用戶畫像構建....................................137
5.2.2 用戶生命周期劃分與分析................139
5.2.3 用戶分群分析....................................140
【業務實訓】對某電商平臺用戶行為數據進行綜合分析....................145
【AI 實訓】基於 AI 的電商平臺用戶行為數據綜合分析 ......................145
【思考與練習】.........................................146
第 6 章 綜合實戰 2 銷售數據分析....................................... 148
【學習目標】.............................................148
【知識要點】.............................................148
6.1 業務背景與實戰目標......................148
6.2 分析方法與流程..............................149
6.2.1 商品銷售情況分析............................149
6.2.2 商品關聯分析....................................153
6.2.3 流量與轉化分析................................155
【業務實訓】對某電商平臺銷售數據進行全面分析............................159
【AI 實訓】基於 AI 的電商平臺銷售數據分析 ......................................159
【思考與練習】.........................................160
第 7 章 綜合實戰 3 營銷效果分析....................................... 162
【學習目標】.............................................162
【知識要點】.............................................162
7.1 業務背景與實戰目標......................162
7.2 分析方法與流程..............................163
7.2.1 營銷 ROI 分析....................................163
7.2.2 營銷渠道效果評估............................165
7.2.3 營銷活動效果評估............................168
【業務實訓】對某電商平臺第 一季度營銷數據進行深入分析..............172
【AI 實訓】基於 AI 的營銷活動效果預測 ......................................172
【思考與練習】.........................................173
第 8 章 綜合實戰 4 庫存與供應鏈分析....................................... 175
【學習目標】.............................................175
【知識要點】.............................................175
8.1 業務背景與實戰目標......................175
8.2 分析方法與流程..............................176
8.2.1 產品與電商畫像構建........................176
8.2.2 庫存水平預測....................................180
8.2.3 供應鏈優化........................................185
【業務實訓】運用數據分析方法進行庫存與供應鏈管理.........................188
【AI 實訓】基於 AI 進行庫存預測和供應商選擇............................189
【思考與練習】.........................................190
第 4 部分：項目實訓篇
第 9 章 Python 電商數據分析實訓項目....................................... 192
【學習目標】.............................................192
【知識要點】.............................................192
項目 1 銷售預測......................................192
項目 2 購物籃分析..................................197
項目 3 流量來源分析..............................201
項目 4 用戶流失分析..............................205
項目 5 客戶滿意度分析..........................208
項目 6 庫存管理優化..............................212
項目 7 產品評價情感分析......................216
