****-Python数据分析：电商背后的数据密码-Python
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****-Python数据分析：电商背后的数据密码-Python
学习有效期：永久观看
学习时长：155分钟
学习计划：3天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：李超
数据分析师
讲师介绍：李老师，曾就职百度外卖、滴滴，任职数据分析师，具有丰富的实战经验，擅长通过生动形象的案例来分享数据分析、Pandas、可视化方面的经验
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「你将学到什么？」
本课程使用 Python 编程语言，以电商数据为案例，对其进行系统完整的分析。
首先会简单回顾 Python 和 Pandas 的基本用法，然后介绍数据分析的基本流程和电商数据分析的常见框架，并从订单、商品、用户等多个维度对电商数据进行分析，最后再结合 RFM 模型和 K 均值聚类算法，对用户进行聚累分析。
「课程学习目录」
| 第1章：导学 |
| 1.导学 |
| 第2章：Python 和 Pandas 基本使用 |
| 1.Python 基础知识回顾 |
| 2.Pandas 常见用法和技巧（一） |
| 3.Pandas 常见用法和技巧（二） |
| 4.Pandas 结合 matplotlib 绘图 |
| 5.使用 sklearn 实现 K 均值聚类 |
| 第3章：数据分析流程和准备工作 |
| 1.数据分析流程介绍 |
| 2.重复值和缺失值处理 |
| 3.异常值处理 |
| 4.数据汇总整理 |
| 第4章：多维度分析电商数据 |
| 1.电商数据分析框架 |
| 2.订单维度分析 |
| 3.商品维度分析 |
| 4.用户维度分析 |
| 第5章：基于 RFM 模型的聚类分析 |
| 1.RFM 模型简介和应用 |
| 2.K 均值聚类算法实现 |
| 3.用户分层解读 |
| 第6章：总结与梳理 |
| 1.总结与梳理 |
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「你可以收获什么？」
1. 对数据分析的整个流程和电商数据分析的框架有清晰完整的认识
2. 熟练掌握 Python 和 Pandas 在数据分析中的实际应用
3. 学完后可以直接把 RFM 模型和 K 均值聚类算法应用到实际工作中