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内容简介:
内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。本书以实用为本，聚焦重点，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。本书以实战制胜，案例牵引，从表层直观地看，这些案例能解决各种电商业务问题；从深层仔细地分析，作者的本意实则是通过对这些案例抽丝剥茧，手把手教读者在实战中掌握数据分析的通用思维、方法和技能。所以，如果你是关注电商业务的数据分析师，本书针对常见电商数据分析场景给出了具体的方法和解决方案，可照搬使用；如果你是一位没有任何数据分析基础的小白，这本书更加适合你，不仅能快速掌握数据分析的基本思维和方法，而且能在大量案例中获得实战技能和经验。
作者简介:
周志鹏
数据分析专家，有多年数据分析从业经验，现就职于某头部电商品牌，担任数据分析经理。在美妆、餐饮、宠物、保健品、母婴等多个电商行业有丰富的数据分析经验。负责过经营指标体系搭建、行业趋势竞争分析、货品策略洞察、用户会员体系构建和落地等多个关键项目。
微信公众号“数据不吹牛”主理人，原创文章全网累计阅读量超100万。热爱分享，致力于将技能和实践结合，用数据分析解决实际商业问题。
前言
第1章 Python数据分析准备
1.1 Python数据分析基础
1.2 如何高效学习Pandas
1.3 Python所需的环境搭建
1.4 本章小结
第2章 Pandas快速入门
2.1 Pandas的两大数据结构
2.2 数据读取和存储
2.3 快速认识数据
2.4 数据处理初体验
2.5 常用数据类型及操作
2.6 本章小结
第3章 玩转索引
3.1 索引概述
3.2 基于位置（数字）的索引
3.3 基于名称（标签）的索引
3.4 本章小结
第4章 数据清洗四大核心操作
4.1 增：拓展数据维度
4.2 删：剔除噪声数据
4.3 选：基于条件选择数据
4.4 改：改变数据形态
4.5 本章小结
第5章 Pandas两大进阶利器
5.1 数据透视表
5.2 强大又灵活的apply
5.3 本章小结
第6章 数据可视化
6.1 Matplotlib基础知识
6.2 Matplotlib基础操作
6.3 绘制常用图形
6.4 本章小结
第7章 走近电商：商业方法论与分析体系
7.1 什么是电商
7.2 三大关键角色
7.3 电商基础指标
7.4 电商分析方法论及应用
7.5 数据分析师重生之我是老板
7.6 本章小结
第8章 Python报表自动化
8.1 行业数据报表自动化
8.2 报表批量处理与品牌投放分析
8.3 本章小结
第9章 行业机会分析与权重确定
9.1 案例背景介绍
9.2 传统的解题方法
9.3 权重确定方法
9.4 Pandas权重计算和分析
9.5 本章小结
第10章 用户分层实战
10.1 用户分层的基本概念
10.2 二八法则
10.3 拐点法
10.4 本章小结
第11章 用户分群实战与加强版RFM模型
11.1 走近用户分群
11.2 RFM用户分群实战
11.3 关于RFM模型的重要思考
11.4 RFM模型的加强和拓展
11.5 本章小结
第12章 用户偏好分析
12.1 用户偏好分析和TGI
12.2 用Pandas实现TGI分析
12.3 本章小结
第13章 万能的同期群分析
13.1 数据分析师必知必会的同期群分析
13.2 Pandas同期群分析实战
13.3 本章小结
第14章 指标波动归因分析
14.1 指标波动贡献率
14.2 Adtributor算法
14.3 本章小结
第15章 一份全面的品牌分析报告
15.1 探索性数据分析简介
15.2 数据预处理
15.3 数据总览分析
15.4 用户数据分析
15.5 商品数据分析
15.6 购物篮关联分析
15.7 本章小结
· · · · · · (收起)
原文摘录:
一个优秀的数据分析师，看问题的视角很像也必须像老板。数据分析师需要在杂草丛中为大家指明方向，需要在海啸来临之前看到风浪并预警，需要突破感性认知，从数据中提炼洞察，需要站在更高的视角进行通盘思考。 (查看原文)
7086
2025-10-13 15:56:29
—— 引自章节：7.5 数据分析师重生之我是老板
“为什么这个月的销售额提升了30%？”
“转化率又降了，竟然同比降低了42%，是什么原因导致的呢？”
这些都是数据分析师在工作中经常会遇到的问题，甚至有些基础岗的数据分析师要花80%以上的精力处理这类问题：指标降低或者提升了多少，以及波动的原因是什么。
这类问题可以概括为指标波动归因分析，很多时候数据分析师会用根据经验探索拆分的办法来处理它们，不仅非常花时间，而且数据分析师获得的价值感也不高。如果能够找到一些高效定位指标波动原因的方法，形成自动化判断机制，就能大大释放数据分析师的精力，使其能够把更多时间用在专题分析和推动业务上。
本章先讲解几种常见的计算指标波动贡献率的方法，量化波动来源，然后介绍一种自动化归因波动的算法。我会用Pandas来实现所有指标波动贡献率的计算，帮助大家摆脱指标波动原因探究的桎梏，向专题分析的方向迈进。 (查看原文)
7086
2025-10-14 15:55:02
—— 引自章节：第14章 指标波动归因分析