课程概述
Python自动化办公与电商数据分析的结合帮助电商职场人士提高效率
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wangadou2012
- 课程目录
- 课程介绍
课时1:【python 自动化办公基础】python基础知识
课时2:【python 自动化办公基础】python数据类型
课时3:【python 自动化办公基础】python数据类型（二）
课时4:【python 自动化办公基础】python字符串拓展
课时5:【python 自动化办公基础】python字符串格式化
课时6:【python 自动化办公基础】python条件语句
课时7:【python 自动化办公基础】python循环语句
课时8:【python 自动化办公基础】python循环语句（二）
课时9:【python 自动化办公基础】python异常与错误
课时10:【python 自动化办公基础】python定义函数
课时11:【python 自动化办公基础】python模块导入
课时12:【python 自动化办公进阶】python科学计算库numpy(一)
课时13:【python 自动化办公进阶】python科学计算库numpy(二)
课时14:【python 自动化办公进阶】python科学计算库numpy(三)
课时15:【python 自动化办公进阶】python科学计算库numpy(四)
课时16:【python 自动化办公进阶】python科学计算库numpy(五)
课时17:【python 自动化办公进阶】python数据分析库pandas(一)
课时18:【python 自动化办公进阶】python数据分析库pandas(二)
课时19:【python 自动化办公进阶】python数据分析库pandas(三)
课时20:【python 自动化办公进阶】python数据分析库pandas(四)
课时21:【python 自动化办公进阶】python数据分析库pandas(五)
课时22:【python 自动化办公实战】读取excel文件内容
课时23:【python 自动化办公实战】excel行数据获取
课时24:【python 自动化办公实战】excel列数据获取
课时25:【python 自动化办公实战】excel单元格数据获取
课时26:【python 自动化办公实战】excel获取合并单元格数据
课时27:【python 自动化办公实战】创建excel文件并保存
课时28:【python 自动化办公实战】设置excel基本数据样式
课时29:【python 自动化办公实战】设置excel字体格式和边框
课时30:【python 自动化办公实战】设置excel对齐方式和背景色
课时31:【python 自动化办公实战】写入带有格式的数据
课时32:【python 自动化办公实战】openpyxl安装与导入
课时33:【python 自动化办公实战】openpyxl创建并写入数据
课时34:【python 自动化办公实战】openpyxl合并单元格及插入图像
课时35:【python 自动化办公实战】openpyxl只读模式
课时36:【python 自动化办公实战】openpyxl只写模式
课时37:【python 自动化办公实战】插入删除和移动行列
课时38:【python 自动化办公实战】创建Word安装与导入
课时39:【python 自动化办公实战】word添加表格
课时40:【python 自动化办公实战】word添加图片
课时41:【python 自动化办公实战】word设置段落
课时42:【python 自动化办公实战】word字体设置
课时43:【python 自动化办公实战】word文档访问
课时44:【python 自动化办公实战】word访问添加和删除标题
课时45:【python 自动化办公实战】word访问和应用样式
课时46:【python 自动化办公实战】实战word生成
课时47:【python 自动化办公实战】创建ppt安装与导入
课时48:【python 自动化办公实战】ppt幻灯片创建与访问
课时49:【python 自动化办公实战】ppt文本框内添加文字
课时50:【python 自动化办公实战】ppt在文本框内添加段落
课时51:【python 自动化办公实战】ppt占位符的使用
课时52:【python 自动化办公实战】ppt图表的使用
课时53:【python 自动化办公实战】ppt表格的使用
课时54:【python 自动化办公实战】微信工具包安装与导入
课时55:【python 自动化办公实战】微信初始化登录
课时56:【python 自动化办公实战】获取聊天对象
课时57:【python 自动化办公实战】搜索聊天对象
课时58:【python 自动化办公实战】加好友和建群
课时59:【python 自动化办公实战】上传文件和登出账号
课时60:【python 自动化办公实战】聊天对象发送消息
课时61:【python 自动化办公实战】基本聊天对象
课时62:【python 自动化办公实战】单个聊天对象
课时63:【python 自动化办公实战】实用技巧
课时64:【python 自动化办公实战】消息处理
课时65:【python 自动化办公实战】内容数据
课时66:【python 自动化办公实战】用户群聊时间相关消息
课时67:【python 自动化办公实战】转发消息
课时68:【python 自动化办公实战】注册消息
课时69:【python 自动化办公实战】已发送消息和历史消息
课时70:【python 自动化办公实战】用微信监控程序
课时71:【Python电商数据分析】课程介绍
课时72:【Python电商数据分析】为什么要进行数据分析
课时73:【Python电商数据分析】怎样去学习这门课程
课时74:【Python电商数据分析】如何给店铺正确定位
课时75:【Python电商数据分析】怎样提高店铺的影响力
课时76:【Python电商数据分析】如何进行店铺推广
课时77:【Python电商数据分析】怎样向店铺引流
课时78:【Python电商数据分析】如何增强商品的竞争力
课时79:【Python电商数据分析】如何在同层级竞争中占据优势
课时80:【Python电商数据分析】怎样精准定位目标客户
课时81:【Python电商数据分析】如何实现广告投放的效益最大化
课时82:【Python电商数据分析】如何最大化满足顾客购物心理
课时83:【Python电商数据分析】怎样识别坏客户
课时84:【Python电商数据分析】买家应付货款与实际支付金额对比分析
课时85:【Python电商数据分析】买家邮费支付情况分析
课时86:【Python电商数据分析】买家积分使用情况分析
课时87:【Python电商数据分析】买家交易状态分析
课时88:【Python电商数据分析】买家留言情况解析
课时89:【Python电商数据分析】买家订单创建时间分析
课时90:【Python电商数据分析】买家订单付款时间分析
课时91:【Python电商数据分析】购买商品种类与数量解析
课时92:【Python电商数据分析】买家订单备注情况解析
课时93:【Python电商数据分析】商品标题价值分析
课时94:【Python电商数据分析】用户收货地址分布代码
课时95:【Python电商数据分析】用户分布画像绘制
课时96:【Python电商数据分析】用户购买次数时序图代码
课时97:【Python电商数据分析】用户购买次数时序图分析
课时98:【Python电商数据分析】下单数时点分布
课时99:【Python电商数据分析】产品下单数量
课时100:【Python电商数据分析】消费金额分布
课时101:【Python电商数据分析】商品词云代码
课时102:【Python电商数据分析】商品词云分析
课时103:【Python电商数据分析】客户价值模型代码
课时104:【Python电商数据分析】客户价值模型分析
课时105:【Python电商数据分析】商品关联规则推荐原理（一）
课时106:【Python电商数据分析】商品关联规则推荐原理（二）
课时107:【Python电商数据分析】商品关联规则推荐原理（三）
课时108:【Python电商数据分析】商品关联规则推荐原理（四）
课时109:【Python电商数据分析】关联规则算法之FP-Tree数据表示法
课时110:【Python电商数据分析】关联规则算法之FP-Growth频繁项集产生
课时111:【Python电商数据分析】关联规则算法之FP-Tree提升度
课时112:【Python电商数据分析】关联规则代码实践之Apriori算法辅助函数
课时113:【Python电商数据分析】关联规则代码实践之Apriori关联规则挖掘
课时114:【Python电商数据分析】关联规则之PrefixSpan（一）
课时115:【Python电商数据分析】关联规则之PrefixSpan（二）
课时116:【Python电商数据分析】基于物品协同过滤
课时117:【Python电商数据分析】基于聚类的商品推荐
课时118:【Python电商数据分析】基于用户和商品的协同过滤推荐
课时119:【Python电商数据分析】逻辑回归
课时120:【Python电商数据分析】梯度上升
课时121:【Python电商数据分析】随机梯度上升
课时122:【Python电商数据分析】线性分类算法代码（上）
课时123:【Python电商数据分析】线性分类算法代码（下）
课时124:【Python电商数据分析】KNN算法（上）
课时125:【Python电商数据分析】KNN算法（下）
课时126:【Python电商数据分析】支持向量机（上）
课时127:【Python电商数据分析】支持向量机（下）
课时128:【Python电商数据分析】决策树（上）
课时129:【Python电商数据分析】决策树（下）
课时130:【Python电商数据分析】随机森林
课时131:【Python电商数据分析】集成学习（上）
课时132:【Python电商数据分析】集成学习（中）
课时133:【Python电商数据分析】集成学习（下）
课时134:【Python电商数据分析】模型结果
课时135:python安装
课时136:python基础知识
课时137:数字和布尔
课时138:字符串
课时139:列表
课时140:元组
课时141:字典
课时142:集合
课时143:条件语句
课时144:循环语句
课时145:数据类型
课时146:索引与切片
课时147:数组变形
课时148:Numpy运算
课时149:广播机制
课时150:Series
课时151:DataFrame
课时152:描述统计
课时153:缺失值处理
课时154:文本处理
课时155:可视化要点
课时156:子图及常见图形绘制
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