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商品名称：正版包邮 PYTHON数据分析与数据化运营(第2版) 宋天龙书店 Delphi书籍

商品编号：609534133076

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上架时间：2021-02-23 12:30:41

ISBN编号：9787111627760

书名：Python数据分析与数据化运营第2版,Python数据分析与数据化运营第2版

作者：宋天龙

出版社名称：机械工业出版社

定价：129.00元

是否是套装：否

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基本信息书名： PYTHON数据分析与数据化运营(第2版) 作者：宋天龙出版社：机械工业出版社出版日期： 2019-06-01 版次： 2 ISBN： 9787111627760 市场价： 129.0 目录前言第1章　Python和数据化运营1 1.1　用Python做数据化运营1 1.1.1　Python是什么1 1.1.2　数据化运营是什么2 1.1.3　Python用于数据化运营5 1.2　数据化运营所需的Python相关工具和组件5 1.2.1　Python程序6 1.2.2　Python交互环境Jupyter7 1.2.3　Python第三方库23 1.2.4　数据库和客户端29 1.2.5　SSH远 ...

基本信息

书名：

PYTHON数据分析与数据化运营(第2版)

作者：

宋天龙

出版社：

机械工业出版社

出版日期：

2019-06-01

版次：

ISBN：

9787111627760

市场价：

129.0

目录前言
第1章　Python和数据化运营1
1.1　用Python做数据化运营1
1.1.1　Python是什么1
1.1.2　数据化运营是什么2
1.1.3　Python用于数据化运营5
1.2　数据化运营所需的Python相关工具和组件5
1.2.1　Python程序6
1.2.2　Python交互环境Jupyter7
1.2.3　Python第三方库23
1.2.4　数据库和客户端29
1.2.5　SSH远程客户端30
1.3　内容延伸：Python的OCR和tensorflow31
1.3.1　OCR工具：Tesseract-ocr31
1.3.2　机器学习框架：TensorFlow31
1.4　第1个用Python实现的数据化运营分析实例、销售预测32
1.4.1　案例概述32
1.4.2　案例过程32
1.4.3　案例小结36
1.5　本章小结37
第2章　数据化运营的数据来源40
2.1　数据化运营的数据来源类型40
2.1.1　数据文件40
2.1.2　数据库41
2.1.3　API42
2.1.4　流式数据43
2.1.5　外部公开数据43
2.1.6　其他来源44
2.2　使用Python获取运营数据44
2.2.1　从文本文件读取运营数据44
2.2.2　从Excel获取运营数据55
2.2.3　从关系型数据库MySQL读取运营数据57
2.2.4　从非关系型数据库MongoDB读取运营数据64
2.2.5　从API获取运营数据68
2.3　内容延伸：读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音72
2.3.1　从网页中获取运营数据72
2.3.2　读取非结构化文本数据73
2.3.3　读取图像数据74
2.3.4　读取视频数据78
2.3.5　读取语音数据81
2.4　本章小结85
第3章　10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验87
3.1　数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理87
3.1.1　数据列缺失的4种处理方法87
3.1.2　不要轻易抛弃异常数据89
3.1.3　数据重复就需要去重吗90
3.1.4　代码实操：Python数据清洗92
3.2　将分类数据和顺序数据转换为标志变量100
3.2.1　分类数据和顺序数据是什么100
3.2.2　运用标志方法处理分类和顺序变量101
3.2.3　代码实操：Python标志转换101
3.3　大数据时代的数据降维104
3.3.1　需要数据降维的情况104
3.3.2　基于特征选择的降维105
3.3.3　基于特征转换的降维106
3.3.4　基于特征组合的降维112
3.3.5　代码实操：Python数据降维114
3.4　解决样本类别分布不均衡的问题123
3.4.1　哪些运营场景中容易出现样本不均衡124
3.4.2　通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡124
3.4.3　通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡124
3.4.4　通过组合/集成方法解决样本不均衡125
3.4.5　通过特征选择解决样本不均衡125
3.4.6　代码实操：Python处理样本不均衡125
3.5　数据化运营要抽样还是全量数据128
3.5.1　什么时候需要抽样128
3.5.2　如何进行抽样129
3.5.3　抽样需要注意的几个问题130
3.5.4　代码实操：Python数据抽样131
3.6　解决运营数据的共线性问题135
3.6.1　如何检验共线性135
3.6.2　解决共线性的5种常用方法136
3.6.3　代码实操：Python处理共线性问题137
3.7　有关相关性分析的混沌139
3.7.1　相关和因果是一回事吗139
3.7.2　相关系数低就是不相关吗139
3.7.3　代码实操：Python相关性分析140
3.8　标准化，让运营数据落入相同的范围141
3.8.1　实现中心化和正态分布的Z-Score141
3.8.2　实现归一化的Max-Min142
3.8.3　用于稀疏数据的MaxAbs142
3.8.4　针对离群点的RobustScaler142
< div> 内容介绍内容简介
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。
书全新、大幅升级，第1版近乎100%的，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
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。
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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），供读者实操时使用。在线试读媒体评论
（1）作者是有10余年数据分析与数据化运营经验的大数据专家，在国内外企业都工作过，经验丰富。
（2）作者善于总结和写作，乐于分享，撰写数据分析类书3部。
（3）本书与同类书*大的不同在于，并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解，而且还与数据使用场景深度结合，在业务上真正可指导落地。
（4）新版除了Python更新到了*新版外，具体内容上做了大幅度的补充和优化，整体篇幅超过30%，详见前言。
（5）本书作者提供微信、邮箱等，可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。

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