2019全新电商数据分析实战教程

2019全新电商数据分析实战教程

锐亚教育
锐亚教育专注于游戏软件课件研发的新型电子数字媒体的出版公司,课程研发人员均是来自BAT的一线游戏研发人员,我们致力与打造游戏制造产业生态系统,帮助有梦想的年轻人实现自我价值。
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:数据分析简介

  • 课时2:python的简介及安装

  • 课时3:基础知识

  • 课时4:数字与布尔

  • 课时5:字符串

  • 课时6:列表

  • 课时7:元组

  • 课时8:字典

  • 课时9:集合

  • 课时10:条件语句

  • 课时11:循环语句

  • 课时12:Numpy数据类型

  • 课时13:Numpy索引和切片

  • 课时14:Numpy数组变形

  • 课时15:Numpy运算

  • 课时16:广播机制

  • 课时17:Series数据结构

  • 课时18:Dataframe数据类型和操作

  • 课时19:描述统计

  • 课时20:缺失值处理

  • 课时21:文本处理

  • 课时22:可视化基础

  • 课时23:子图及常用图形绘制

  • 课时24:课程介绍

  • 课时25:为什么要进行数据分析?

  • 课时26:怎样去学习这门课程?

  • 课时27:如何给店铺正确定位

  • 课时28:怎样提高店铺的影响力

  • 课时29:如何进行店铺推广

  • 课时30:怎样向店铺引流

  • 课时31:如何增强商品的竞争力

  • 课时32:如何在同层级竞争中占据优势

  • 课时33:怎样精准定位目标客户

  • 课时34:如何实现广告投放的效益最大化

  • 课时35:如何最大化满足顾客购物心理

  • 课时36:怎样识别坏客户

  • 课时37:买家应付货款与实际支付金额对比分析

  • 课时38:买家邮费支付情况分析

  • 课时39:买家积分使用情况分析

  • 课时40:买家交易状态分析

  • 课时41:买家留言情况解析

  • 课时42:买家订单创建时间分析

  • 课时43:买家订单付款时间分析

  • 课时44:购买商品种类与数量解析

  • 课时45:买家订单备注情况解析

  • 课时46:商品标题价值分析

  • 课时47:用户收货地址分布代码

  • 课时48:用户分布画像绘制

  • 课时49:用户购买次数时序图代码

  • 课时50:用户购买次数时序图分析

  • 课时51:下单数时点分布

  • 课时52:产品下单数量

  • 课时53:消费金额分布

  • 课时54:商品词云代码

  • 课时55:商品词云分析

  • 课时56:客户价值模型代码

  • 课时57:客户价值模型分析

  • 课时58:商品关联规则推荐原理(一)

  • 课时59:商品关联规则推荐原理(二)

  • 课时60:商品关联规则推荐原理(三)

  • 课时61:商品关联规则推荐原理(四)

  • 课时62:关联规则算法之FP-Tree数据表示法

  • 课时63:关联规则算法之FP-Growth频繁项集产生

  • 课时64:关联规则算法之FP-Tree提升度

  • 课时65:关联规则代码实践之Apriori算法辅助函数

  • 课时66:关联规则代码实践之Apriori关联规则挖掘

  • 课时67:关联规则之PrefixSpan(一)

  • 课时68:关联规则之PrefixSpan(二)

  • 课时69:基于物品协同过滤

  • 课时70:基于聚类的商品推荐

  • 课时71:基于用户和商品的协同过滤推荐

  • 课时72:逻辑回归

  • 课时73:梯度上升

  • 课时74:随机梯度上升

  • 课时75:线性分类算法代码(上)

  • 课时76:线性分类算法代码(下)

  • 课时77:KNN算法(上)

  • 课时78:KNN算法(下)

  • 课时79:支持向量机(上)

  • 课时80:支持向量机(下)

  • 课时81:决策树(上)

  • 课时82:决策树(下)

  • 课时83:随机森林

  • 课时84:集成学习(上)

  • 课时85:集成学习(中)

  • 课时86:集成学习(下)

  • 课时87:模型结果

  • 课时88:课程资料&源代码下载

课程概述

《2019全新电商数据分析实战教程》分为python基础、店铺常识以及数据分析三部分,以其代表性企业淘宝为例,并综合对比了“猫拼狗”(淘宝天猫、拼多多、京东)三家企业的优劣,从多个维度进行了分析。
第一部分: python基础知识。
python这门编程语言非常接近自然语言,哪怕是从来都没有学习过编程的人,也能够在短时间内入门,而入门便可以学会课程中的内容了,也就足够我们去进行分析了。
第二部分:店铺的基本常识和注意事项。
课程着重对细节部分进行了阐述,使得电商新手也能轻松学会。该部分包含了店铺定位、店铺推广、店铺竞争力、商品优势,以及目标客户、购物心理等,从多方位进行了分析,帮助大家在这三个核心要素(店铺、商品、客户)上建立起一套自己的方法论。
第三部分:数据分析是要通过图形来直观展示的。
我们使用可视化工具库对用户数据进行图形化展示。通过用户的购买次数和购买金额,我们可以得知该用户的活跃度和潜力值;通过对用户交易时间的分析,可以得出什么时间点的交易量最大。

交流方式:请报名课程的同学加入数据分析学习群,有任何的学习问题可以联系群里的老师!

锐亚大数据学习交流 
 599284794

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