Python自动化办公与电商数据分析

Python自动化办公与电商数据分析

锐亚数据学院

专注python数据分析师在线培训,零基础系统入职转行python数据分析,提供python开发、excel数据分析、spss数据分析、数据挖掘、数据分析展示、等一系列体系化的课程和实操,帮助学员成功入职或转行python数据分析

  • 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

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

相关教程

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