Python数据分析与可视化典型项目实战 微课版

模块1　人口与生产总值数据分析　1

方法要点　1

绘图清单　2

任务实战　2

【任务1-1】第七次全国人口普查数据分析与可视化　2

【任务1-2】2011—2021年全国各大区的生产总值数据分析与可视化　21

【任务1-3】综合分析我国各地区的面积、人口与生产总值数据　33

模块2　天气与空气质量数据分析　34

方法要点　34

绘图清单　35

任务实战　35

【任务2-1】2021年长沙市天气数据分析　35

【任务2-2】2011—2022年北京市天气数据可视化初探　43

【任务2-3】2011—2022年北京、上海、广州、深圳天气数据可视化分析　49

【任务2-4】探析2021年8月全国主要城市的空气质量状况　54

【任务2-5】分析2020年和2021年北京、上海、广州、深圳的天气差异　55

模块3　房源数据分析　56

方法要点　56

绘图清单　57

任务实战　57

【任务3-1】杭州市在售房源数据分析与可视化　57

【任务3-2】广州市已成交房源数据分析与可视化　80

模块4　旅游景点数据分析　85

方法要点　85

绘图清单　85

任务实战　86

【任务4-1】旅游景点数据可视化分析　86

【任务4-2】旅游景点销量分析　92

【任务4-3】旅游出行数据可视化分析　102

模块5　商品销量数据分析　108

方法要点　108

绘图清单　108

任务实战　109

【任务5-1】商品销售数据处理与统计分析　109

【任务5-2】中秋月饼销量分析　116

【任务5-3】药店药品销量分析　124

模块6　订单数据分析　141

方法要点　141

绘图清单　141

任务实战　142

【任务6-1】订单数据分析　142

【任务6-2】天猫订单数据可视化分析　149

模块7　电商客户行为分析　152

方法要点　152

绘图清单　152

任务实战　153

【任务7-1】以行业常见指标分析一周内电商客户行为　153

【任务7-2】京东客户行为分析　174

模块8　电商客户消费偏好特征分析　188

方法要点　188

绘图清单　189

任务实战　189

【任务8-1】京东客户消费数据预处理与整体消费特征分析　189

【任务8-2】京东电商客户喜好的商品大类及细分类型分析　205

【任务8-3】京东电商客户喜好的商品品牌分析　227

【任务8-4】从时间维度分析京东电商客户浏览、订购等行为的频次特征　231

【任务8-5】京东电商客户浏览与下单时间的偏好特征分析　249

【任务8-6】京东电商客户消费行为特征分析与RFM分析　262

模块9　广告投放效果分析　263

方法要点　263

绘图清单　264

任务实战　264

【任务9-1】利用线性回归建立广告费用与销售额模型　264

【任务9-2】分析广告投入与销售收入的关系　271

【任务9-3】分析网络广告投放效果　278

【任务9-4】基于K-Means算法的广告投放效果聚类分析　279

【任务9-5】使用“A/B测试”分析支付宝营销策略的广告投放效果　280

模块10　股票数据分析与股价趋势预测　281

方法要点　281

绘图清单　281

任务实战　282

【任务10-1】使用2年的股票数据建立ARIMA模型并使用该模型预测股价趋势　282

【任务10-2】绘制股票数据的各种图形　287

【任务10-3】获取五粮液股票数据并进行　分析　296

【任务10-4】绘制bilibili网站上市至今的股价图形　300

【任务10-5】使用10年的股票数据建立ARIMA模型并使用该模型预测股价趋势　302