这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。 畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了*新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。 全书一共9章，分为两个部分： 第壹部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘 首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。 第二部分（第5~9章） Python数据化运营 这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。 ------ 添加作者微信（TonySong2013）可在线获取实时解答，同时加入本书沟通群（作者拉入群），交流更多数据工作的感悟和心得并认识更多同行从业者；本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。

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这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。

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本书对服饰行业的宏观而重要的业务体系、多维而立体的数据化运营指标，以及被行业所证明的数据化运营实例进行了全面、详细、深刻且独特的解析。书中涵盖了“业务”“数据”“运营”三大模块，并且三大模块并不是各自为营的，而是采取了“业务中有数据，数据中有运营”的表达思路——这才是“数据化运营”的真正实践。

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内容介绍 本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事电商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感，本书采用了纪实和叙事的写作手法，书中虚拟了3个核心人物： ?Alex：临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理（资深数据分析师）。 ?叶子：有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 ?大白：从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线： ?暗线：叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历，这对数据分析师的职业规划和成长有重要借鉴意义。 ?明线：Alex将自己在电商数据分析与数据化运营方面的经验用16堂课的形式保无保留地传授给了叶子和大白，内容涵盖电商业务、数据分析、数据化运营的所有核心知识点。 能让读者仿佛置身于一个虚拟而真实的电商公司，经历着书中主人公所经历的一切，进而可以轻松地将文字与故事场景中精深的业务模型与实战案例转化为自己的知识！ 本书采用了理论与业务模型相结合、理论与实践案例相结合的讲解方法，系统、充分地讲解了电商行业的运营框架、数据运营指标、数据分析方法、经典实用案例，以及业务模型等。

“电商精英系列教程”自从2011年问世以来，随着电子商务大潮在国内的兴起，成为全国范围内颇具影响力的电子商务系列教程，是几代电商人和院校学员学习的“绿色记忆”。2016年，电子工业出版社推出丛书升级版本“新电商精英系列教程”。这两套丛书累计销售100多万册，并且两次荣获电子工业出版社最佳品牌奖。 2019年，“新电商精英系列教程”升级版问世！本套书均配有PPT课件，由阿里巴巴商学院召集多位优秀电商讲师和电商领域的专家学者编写，吸取了旧版丛书的经验，对于主流电子商务知识进行了更加细致、合理的规划设计，更符合新时期读者的知识需求。除升级原有的《网店客服》《网店美工》《网店推广》《数据化营销》《电商运营》五本书外，还新增了《内容营销：图文、短视频与直播运营》《跨境电商运营实务：跨境营销、物流与多平台实践》两本书。 《电商数据分析与数据化营销》主要介绍了在主...(展开全部)

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Python解决数据分析中的实际问题。 本书适合作为高等院校工商管理类研究生、本科生的数据分析课程教材，还适合作为金融行业人员的参考资料。

Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书就是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组和Pandas入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python生态系统的外部环境和云计算、性能优化及分析、并发性等内容。在本书的最后，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。