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《Python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目全程實(shí)錄》精選不同行業(yè)、不同分析方法以及機(jī)器學(xué)習(xí)等方向的12個(gè)熱門(mén)Python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。這些項(xiàng)目既可以作為練手項(xiàng)目，也可以應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)分析工作中，其中的機(jī)器學(xué)習(xí)還可作為參賽項(xiàng)目的參考。總體來(lái)說(shuō)，這些項(xiàng)目的實(shí)用性都非常強(qiáng)。具體項(xiàng)目包含：熱銷產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、籃壇薪酬揭秘：球員位置與薪資數(shù)據(jù)的深度分析、股海秘籍：股票行情數(shù)據(jù)分析之旅、京東某商家的銷售評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析、商城注冊(cè)用戶數(shù)據(jù)探索分析、自媒體賬號(hào)內(nèi)容數(shù)據(jù)分析、汽車數(shù)據(jù)可視化與相關(guān)性分析、抖音電商數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)RFM分析實(shí)戰(zhàn)、商超購(gòu)物Apriori關(guān)聯(lián)分析、基于K-Means算法實(shí)現(xiàn)鳶尾花聚類分析、電視節(jié)目數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。本書(shū)從數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，按照項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的順序，系統(tǒng)、全面地講解每一個(gè)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)過(guò)程。體例上，每章一個(gè)項(xiàng)目，統(tǒng)一采用開(kāi)發(fā)背景系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)準(zhǔn)備各功能模塊實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目運(yùn)行源碼下載的形式完整呈現(xiàn)項(xiàng)目，給讀者明確的成就感，可以讓讀者快速積累實(shí)際數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)與技巧，早日實(shí)現(xiàn)就業(yè)目標(biāo)。

叢書(shū)說(shuō)明：軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)全程實(shí)錄叢書(shū)第1版于2008年6月出版，因其定位于項(xiàng)目開(kāi)發(fā)案例、面向?qū)嶋H開(kāi)發(fā)應(yīng)用，并解決了社會(huì)需求和高校課程設(shè)置相對(duì)脫節(jié)的痛點(diǎn)，在軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)類圖書(shū)市場(chǎng)上產(chǎn)生了很大的反響，在全國(guó)軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)零售圖書(shū)排行榜中名列前茅。
軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)全程實(shí)錄叢書(shū)第2版于2011年1月出版，第3版于2013年10月出版，第4版于2018年5月出版。經(jīng)過(guò)十六年的錘煉打造，不僅深受廣大程序員的喜愛(ài)，還被百余所高校選為計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)的教材及教學(xué)參考用書(shū)，更被廣大高校學(xué)子用作畢業(yè)設(shè)計(jì)和工作實(shí)習(xí)的參考用書(shū)。
軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)全程實(shí)錄叢書(shū)第5版在繼承前4版所有優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了大幅度的改版升級(jí)。首先，結(jié)合當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的最新趨勢(shì)與市場(chǎng)需求，增加了程序員求職急需的新圖書(shū)品種；其次，對(duì)圖書(shū)內(nèi)容進(jìn)行了深度更新、優(yōu)化，新增了當(dāng)前熱門(mén)的流行項(xiàng)目，優(yōu)化了原有經(jīng)典項(xiàng)目，將開(kāi)發(fā)環(huán)境和工具更新為目前的新版本等，使之更與時(shí)代接軌，更適合讀者學(xué)習(xí)；最后，錄制了全新的項(xiàng)目精講視頻，并配備了更加豐富的學(xué)習(xí)資源與服務(wù)，可以給讀者帶來(lái)更好的項(xiàng)目學(xué)習(xí)及使用體驗(yàn)。
現(xiàn)如今，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，成為許多商家和企業(yè)不可或缺的一部分。無(wú)論是金融、醫(yī)療、教育、制造還是零售等行業(yè)，都需要數(shù)據(jù)分析來(lái)幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)?shù)拇胧?duì)于企業(yè)和商家來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地理解市場(chǎng)需求、制定營(yíng)銷策略、提升運(yùn)營(yíng)水平，并為決策者提供戰(zhàn)略參考等。
作為數(shù)據(jù)分析工具，Python無(wú)疑是最佳之選，因?yàn)樗粌H簡(jiǎn)單易學(xué)、數(shù)據(jù)處理高效，而且對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)容易上手。在科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面，Python占據(jù)了越來(lái)越重要的地位。本書(shū)以中小型項(xiàng)目為載體，帶領(lǐng)讀者親身體驗(yàn)數(shù)據(jù)分析在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的實(shí)際過(guò)程，從而提升數(shù)據(jù)分析技能和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，掌握各種分析方法以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。全書(shū)內(nèi)容不是枯燥的語(yǔ)法和陌生的術(shù)語(yǔ)，而是一步一步地引導(dǎo)讀者實(shí)現(xiàn)一個(gè)個(gè)熱門(mén)的項(xiàng)目，從而激發(fā)讀者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的興趣，將被動(dòng)學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)學(xué)習(xí)。另外，本書(shū)的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程完整，不僅可以應(yīng)用于實(shí)際工作，還可以作為數(shù)據(jù)分析師以及從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人員提升數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的工具書(shū)，同時(shí)可以作為大學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)的項(xiàng)目參考用書(shū)。
本書(shū)內(nèi)容
本書(shū)提供不同行業(yè)、不同分析方法以及機(jī)器學(xué)習(xí)等方向的12個(gè)熱門(mén)Python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，具體項(xiàng)目包括：熱銷產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、籃壇薪酬揭秘：球員位置與薪資數(shù)據(jù)的深度分析、股海秘籍：股票行情數(shù)據(jù)分析之旅、京東某商家的銷售評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析、商城注冊(cè)用戶數(shù)據(jù)探索分析、自媒體賬號(hào)內(nèi)容數(shù)據(jù)分析、汽車數(shù)據(jù)可視化與相關(guān)性分析、抖音電商數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)RFM分析實(shí)戰(zhàn)、商超購(gòu)物Apriori關(guān)聯(lián)分析、基于K-Means算法實(shí)現(xiàn)鳶尾花聚類分析、電視節(jié)目數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。
本書(shū)特點(diǎn)
（1）項(xiàng)目典型。本書(shū)精選12個(gè)熱點(diǎn)項(xiàng)目。這些項(xiàng)目均是當(dāng)前實(shí)際開(kāi)發(fā)領(lǐng)域常見(jiàn)的熱門(mén)項(xiàng)目，且每個(gè)項(xiàng)目均從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，進(jìn)行系統(tǒng)性的講解，旨在幫助讀者通過(guò)項(xiàng)目學(xué)習(xí)，積累豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。
（2）流程清晰。本書(shū)項(xiàng)目從軟件工程的角度出發(fā)，統(tǒng)一采用開(kāi)發(fā)背景系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)準(zhǔn)備各功能模塊實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目運(yùn)行源碼下載的形式呈現(xiàn)內(nèi)容，這樣的結(jié)構(gòu)讓讀者能夠更加清晰地了解項(xiàng)目的完整開(kāi)發(fā)流程，從而增強(qiáng)讀者的成就感和自信心。
（3）技術(shù)新穎。本書(shū)所有項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)技術(shù)均采用目前業(yè)內(nèi)推薦使用的最新穩(wěn)定版本，確保了技術(shù)與時(shí)俱進(jìn)，并且具有極強(qiáng)的實(shí)用性。同時(shí)，每個(gè)項(xiàng)目都配備了技術(shù)準(zhǔn)備一節(jié)，其中對(duì)項(xiàng)目中用到的Python數(shù)據(jù)分析基本技術(shù)點(diǎn)、高級(jí)應(yīng)用、第三方庫(kù)等進(jìn)行了精要講解。這些內(nèi)容在Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)之間搭建了有效的橋梁，為僅有Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的初級(jí)編程人員參與數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目掃清了障礙。
（4）欄目精彩。本書(shū)根據(jù)項(xiàng)目學(xué)習(xí)的需要，在每個(gè)項(xiàng)目講解過(guò)程的關(guān)鍵位置添加了注意說(shuō)明等特色欄目，點(diǎn)撥項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)要點(diǎn)和精華，以便讀者能更快地掌握相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用技巧。
（5）源碼下載。本書(shū)在每個(gè)項(xiàng)目的最后都安排了源碼下載一節(jié)，讀者可以通過(guò)掃描對(duì)應(yīng)二維碼下載對(duì)應(yīng)項(xiàng)目的完整源碼，從而方便學(xué)習(xí)和參考。
（6）項(xiàng)目視頻。本書(shū)為每個(gè)項(xiàng)目都提供了開(kāi)發(fā)及使用微視頻，使讀者能夠更加輕松地搭建、運(yùn)行、使用項(xiàng)目，并且可以隨時(shí)隨地進(jìn)行查看和學(xué)習(xí)。
讀者對(duì)象：數(shù)據(jù)分析愛(ài)好者；高等院校的教師；Python愛(ài)好者；IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教師與學(xué)員；提升數(shù)據(jù)分析技能的職場(chǎng)人員；數(shù)據(jù)分析師；參加畢業(yè)設(shè)計(jì)的學(xué)生；編程愛(ài)好者。
資源與服務(wù)
本書(shū)提供了大量的輔助學(xué)習(xí)資源，同時(shí)還提供了專業(yè)的知識(shí)拓展與答疑服務(wù)，旨在幫助讀者提高學(xué)習(xí)效率并解決學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的各種疑難問(wèn)題。讀者需要刮開(kāi)圖書(shū)封底的防盜碼（刮刮卡），掃描并綁定微信，獲取學(xué)習(xí)權(quán)限。
（1）開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建視頻。搭建環(huán)境對(duì)于項(xiàng)目開(kāi)發(fā)非常重要，它確保了項(xiàng)目開(kāi)發(fā)在一致的環(huán)境下進(jìn)行，減少了因環(huán)境差異導(dǎo)致的錯(cuò)誤和沖突。通過(guò)搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境，可以方便地管理項(xiàng)目依賴，提高開(kāi)發(fā)效率。本書(shū)提供了開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建講解視頻，可以引導(dǎo)讀者快速準(zhǔn)確地搭建本書(shū)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)環(huán)境。
（2）項(xiàng)目精講視頻。本書(shū)每個(gè)項(xiàng)目均配有對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目精講微視頻，主要針對(duì)項(xiàng)目的需求背景、應(yīng)用價(jià)值、功能結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、實(shí)現(xiàn)邏輯以及所用到的核心技術(shù)點(diǎn)進(jìn)行精要講解，可以幫助讀者了解項(xiàng)目概要，把握項(xiàng)目要領(lǐng)，快速進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)。
（3）項(xiàng)目源碼。本書(shū)每章一個(gè)項(xiàng)目，系統(tǒng)全面地講解了該項(xiàng)目的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。為了方便讀者學(xué)習(xí)，本書(shū)提供了完整的項(xiàng)目源碼（包含項(xiàng)目中用到的所有素材，如圖片、數(shù)據(jù)表等）。
（4）AI輔助開(kāi)發(fā)手冊(cè)。在人工智能浪潮的席卷之下，AI大模型工具呈現(xiàn)百花齊放之態(tài)，輔助編程開(kāi)發(fā)的代碼助手類工具不斷涌現(xiàn)，可為開(kāi)發(fā)人員提供技術(shù)點(diǎn)問(wèn)答、代碼查錯(cuò)、輔助開(kāi)發(fā)等非常實(shí)用的服務(wù)，極大地提高了編程學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)效率。為了幫助讀者快速熟悉并使用這些工具，本書(shū)專門(mén)精心配備了電子版的《AI輔助開(kāi)發(fā)手冊(cè)》，不僅為讀者提供各個(gè)主流大語(yǔ)言模型的使用指南，而且詳細(xì)講解文心快碼（Baidu Comate）、通義靈碼、騰訊云AI代碼助手、iFlyCode等專業(yè)的智能代碼助手的使用方法。
（5）代碼查錯(cuò)器。為了進(jìn)一步幫助讀者提升學(xué)習(xí)效率，培養(yǎng)良好的編碼習(xí)慣，本書(shū)配備了由明日科技自主開(kāi)發(fā)的代碼查錯(cuò)器。讀者可以將本書(shū)的項(xiàng)目源碼保存為對(duì)應(yīng)的txt文件，存放到代碼查錯(cuò)器的對(duì)應(yīng)文件夾中，然后自己編寫(xiě)相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)代碼并與項(xiàng)目源碼進(jìn)行比對(duì)，快速找出自己編寫(xiě)的代碼與源碼不一致或者發(fā)生錯(cuò)誤的地方。
（6）Python開(kāi)發(fā)資源庫(kù)。本書(shū)配備了強(qiáng)大的線上Python開(kāi)發(fā)資源庫(kù)，包括技術(shù)資源庫(kù)、技巧資源庫(kù)、實(shí)例資源庫(kù)、項(xiàng)目資源庫(kù)、源碼資源庫(kù)、視頻資源庫(kù)。
（7）Python面試資源庫(kù)。本書(shū)配備了Python面試資源庫(kù)，精心匯編了大量企業(yè)面試真題，是求職面試的絕佳指南。
（8）教學(xué)PPT。本書(shū)配備了精美的教學(xué)PPT，可供高校教師和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)講師備課使用，也可供讀者做知識(shí)梳理。
（9）學(xué)習(xí)答疑。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，讀者難免會(huì)遇到各種疑難問(wèn)題。本書(shū)配有完善的新媒體學(xué)習(xí)矩陣，可為讀者提供專業(yè)的知識(shí)拓展與答疑服務(wù)。
致讀者
在編寫(xiě)本書(shū)的過(guò)程中，我們始終本著科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度，力求精益求精，但疏漏之處在所難免，敬請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。
感謝您選擇本書(shū)，希望本書(shū)能成為您的良師益友，成為您步入編程高手之路的踏腳石。
寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來(lái)。祝讀書(shū)快樂(lè)！

明日科技，全稱是吉林省明日科技有限公司，是一家專業(yè)從事軟件開(kāi)發(fā)、教育培訓(xùn)以及軟件開(kāi)發(fā)教育資源整合的高科技公司，其編寫(xiě)的教材非常注重選取軟件開(kāi)發(fā)中的必需、常用內(nèi)容，同時(shí)也很注重內(nèi)容的易學(xué)、方便性以及相關(guān)知識(shí)的拓展性，深受讀者喜愛(ài)。其教材多次榮獲全行業(yè)優(yōu)秀暢銷品種全國(guó)高校出版社優(yōu)秀暢銷書(shū)等獎(jiǎng)項(xiàng)，多個(gè)品種長(zhǎng)期位居同類圖書(shū)銷售排行榜的前列。

第1章 熱銷產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 1
pandas numpy matplotlib ABC分類法
1.1 開(kāi)發(fā)背景 1
1.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2
1.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 2
1.2.2 分析流程 2
1.2.3 功能結(jié)構(gòu) 2
1.3 技術(shù)準(zhǔn)備 3
1.3.1 技術(shù)概覽 3
1.3.2 ABC分類法 3
1.4 前期工作 4
1.4.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境設(shè)置 4
1.4.2 安裝第三方模塊 5
1.4.3 新建項(xiàng)目目錄 5
1.4.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 5
1.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 6
1.5.1 查看數(shù)據(jù)信息 6
1.5.2 缺失性分析 8
1.5.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析 9
1.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 10
1.6.1 月銷售趨勢(shì)分析 10
1.6.2 熱銷產(chǎn)品分析（ABC分類法） 12
1.6.3 熱銷單品環(huán)比增長(zhǎng)情況分析 14
1.6.4 加購(gòu)人數(shù)和購(gòu)買數(shù)量分析 16
1.6.5 不同種類產(chǎn)品的銷量占比情況分析 17
1.6.6 工作日與周末銷量對(duì)比分析 19
1.7 項(xiàng)目運(yùn)行 21
1.8 源碼下載 22
第2章 籃壇薪酬揭秘：球員位置與薪資數(shù)據(jù)的深度分析 23
pandas numpy matplotlib seaborn
2.1 開(kāi)發(fā)背景 24
2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 24
2.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 24
2.2.2 分析流程 24
2.2.3 功能結(jié)構(gòu) 25
2.3 技術(shù)準(zhǔn)備 25
2.3.1 技術(shù)概覽 25
2.3.2 詳解read_htlm()獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)全過(guò)程 25
2.3.3 應(yīng)用lambda函數(shù)快速處理數(shù)據(jù) 26
2.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 27
2.4.1 數(shù)據(jù)集介紹 27
2.4.2 確定網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu) 28
2.4.3 獲取當(dāng)前數(shù)據(jù) 29
2.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 30
2.5.1 查看數(shù)據(jù) 30
2.5.2 數(shù)據(jù)清洗 31
2.5.3 獲取并處理歷史數(shù)據(jù) 33
2.6 基本統(tǒng)計(jì)分析 34
2.6.1 2024賽季球員的薪資排行TOP10 34
2.6.2 統(tǒng)計(jì)分析各個(gè)球隊(duì)的薪資狀況 36
2.6.3 勇士隊(duì)球員的薪資狀況分析 37
2.6.4 箱形圖分析實(shí)力和戰(zhàn)績(jī)TOP5球隊(duì)的薪資狀況 39
2.6.5 對(duì)比分析20232024賽季各球隊(duì)薪資變化 41
2.7 深度分析 42
2.7.1 球員薪資分布密度圖 42
2.7.2 分析不同位置球員的薪資狀況 43
2.7.3 分析球員位置和薪資的關(guān)系 45
2.8 項(xiàng)目運(yùn)行 46
2.9 源碼下載 47
第3章 股海秘籍：股票行情數(shù)據(jù)分析之旅 48
tushare pandas matplotlib numpy mplfinance
3.1 開(kāi)發(fā)背景 49
3.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 49
3.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 49
3.2.2 分析流程 49
3.2.3 功能結(jié)構(gòu) 50
3.3 技術(shù)準(zhǔn)備 50
3.3.1 技術(shù)概覽 50
3.3.2 詳解tushare模塊獲取股票數(shù)據(jù) 50
3.3.3 mplfinance模塊的應(yīng)用 53
3.4 前期準(zhǔn)備 56
3.4.1 新建Jupyter Notebook文件 56
3.4.2 導(dǎo)入必要的庫(kù) 58
3.4.3 獲取股票行情數(shù)據(jù) 58
3.5 數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理 59
3.5.1 數(shù)據(jù)加載與處理 59
3.5.2 數(shù)據(jù)查看與缺失性分析 59
3.5.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析 60
3.5.4 抽取特征數(shù)據(jù) 61
3.5.5 異常值分析 61
3.5.6 數(shù)據(jù)歸一化處理 61
3.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 63
3.6.1 可視化股票走勢(shì)圖 63
3.6.2 股票成交量時(shí)間序列圖 63
3.6.3 股票收盤(pán)價(jià)與成交量分析 64
3.6.4 股票漲跌情況分析 65
3.6.5 股票k線走勢(shì)圖 66
3.7 股票指標(biāo)相關(guān)性分析 67
3.7.1 散點(diǎn)圖矩陣分析 67
3.7.2 相關(guān)系數(shù)分析 68
3.8 項(xiàng)目運(yùn)行 70
3.9 源碼下載 71
第4章 京東某商家的銷售評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析 72
pandas numpy jieba matplotlib pyecharts snownlp
4.1 開(kāi)發(fā)背景 72
4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 73
4.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 73
4.2.2 分析流程 73
4.2.3 功能結(jié)構(gòu) 73
4.3 技術(shù)準(zhǔn)備 74
4.3.1 技術(shù)概覽 74
4.3.2 詳解jieba模塊 74
4.3.3 繪制詞云圖 78
4.3.4 snownlp模塊的應(yīng)用 80
4.4 前期準(zhǔn)備 82
4.4.1 安裝第三方模塊 82
4.4.2 新建Jupyter Notebook文件 82
4.4.3 導(dǎo)入必要的庫(kù) 84
4.4.4 數(shù)據(jù)加載 84
4.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 84
4.5.1 查看數(shù)據(jù) 84
4.5.2 缺失性分析 85
4.5.3 數(shù)據(jù)處理 86
4.5.4 缺失值處理 87
4.5.5 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 87
4.6 用戶維度分析 88
4.6.1 總體評(píng)價(jià)狀況分析 88
4.6.2 詞云圖分析差評(píng)用戶 89
4.6.3 正負(fù)面情感對(duì)比分析 90
4.6.4 評(píng)價(jià)數(shù)量和評(píng)價(jià)時(shí)間的關(guān)系分析 91
4.7 商品維度分析 93
4.7.1 差評(píng)商品分析 93
4.7.2 各評(píng)價(jià)級(jí)別商品件數(shù)分析 93
4.8 項(xiàng)目運(yùn)行 94
4.9 源碼下載 95
第5章 商城注冊(cè)用戶數(shù)據(jù)探索分析 96
MySQL sqlalchemy pandas matplotlib
5.1 開(kāi)發(fā)背景 97
5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 97
5.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 97
5.2.2 分析流程 97
5.2.3 功能結(jié)構(gòu) 97
5.3 技術(shù)準(zhǔn)備 98
5.3.1 技術(shù)概覽 98
5.3.2 詳解sqlalchemy模塊 98
5.3.3 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換兩個(gè)核心方法 102
5.3.4 fill_between()函數(shù)的應(yīng)用 102
5.4 導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù) 103
5.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 105
5.5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 105
5.5.2 sqlalchemy連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 105
5.5.3 數(shù)據(jù)檢測(cè)與處理 106
5.6 用戶注冊(cè)情況分析 107
5.6.1 年度注冊(cè)用戶分析 107
5.6.2 月度注冊(cè)用戶分析 109
5.6.3 小時(shí)注冊(cè)用戶分析 110
5.6.4 新注冊(cè)用戶分析 112
5.7 用戶活躍情況分析 113
5.7.1 用戶登錄情況分析 113
5.7.2 用戶登錄周情況分析 114
5.7.3 用戶登錄時(shí)段分析（工作日） 116
5.7.4 用戶登錄時(shí)段分析（非工作日） 117
5.8 項(xiàng)目運(yùn)行 118
5.9 源碼下載 119
第6章 自媒體賬號(hào)內(nèi)容數(shù)據(jù)分析 120
pandas matplotlib plotly
6.1 開(kāi)發(fā)背景 120
6.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 121
6.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 121
6.2.2 分析流程 121
6.2.3 功能結(jié)構(gòu) 121
6.3 技術(shù)準(zhǔn)備 122
6.3.1 技術(shù)概覽 122
6.3.2 pandas查看數(shù)據(jù)類型 122
6.3.3 詳解to_datetime()函數(shù)轉(zhuǎn)換時(shí)間序列數(shù)據(jù) 123
6.4 前期準(zhǔn)備 125
6.4.1 安裝第三方模塊 125
6.4.2 新建Jupyter Notebook文件 126
6.4.3 導(dǎo)入必要的庫(kù) 127
6.4.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 127
6.4.5 數(shù)據(jù)預(yù)覽 128
6.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 129
6.5.1 數(shù)據(jù)合并 129
6.5.2 查看數(shù)據(jù) 130
6.5.3 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 130
6.5.4 描述性統(tǒng)計(jì)分析 131
6.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 133
6.6.1 各類別內(nèi)容閱讀人數(shù)的集中趨勢(shì)分析 133
6.6.2 各類別內(nèi)容數(shù)量占比分析 134
6.6.3 箱形圖分析各類別內(nèi)容的閱讀人數(shù) 135
6.6.4 水平柱形圖分析平均展現(xiàn)量 136
6.6.5 箱形圖分析內(nèi)容展現(xiàn)量 137
6.6.6 內(nèi)容展現(xiàn)量和閱讀量的相關(guān)性分析 138
6.7 項(xiàng)目運(yùn)行 139
6.8 源碼下載 140
第7章 汽車數(shù)據(jù)可視化與相關(guān)性分析 141
pandas matplotlib seaborn
7.1 開(kāi)發(fā)背景 141
7.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 142
7.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 142
7.2.2 分析流程 142
7.2.3 功能結(jié)構(gòu) 142
7.3 技術(shù)準(zhǔn)備 143
7.3.1 技術(shù)概覽 143
7.3.2 盤(pán)點(diǎn)seaborn自帶的數(shù)據(jù)集 143
7.3.3 value_counts()方法的應(yīng)用 147
7.3.4 詳解pairplot()函數(shù) 147
7.4 前期準(zhǔn)備 153
7.4.1 新建項(xiàng)目目錄 153
7.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 153
7.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 154
7.5.1 查看數(shù)據(jù) 154
7.5.2 缺失值查看與處理 155
7.5.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析 156
7.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 156
7.6.1 汽車產(chǎn)地占比情況分析 156
7.6.2 品牌旗下汽車差異情況分析 157
7.7 相關(guān)性分析 159
7.7.1 矩陣圖分析相關(guān)性 159
7.7.2 相關(guān)系數(shù)分析相關(guān)性 160
7.7.3 散點(diǎn)圖分析氣缸數(shù)和馬力之間的關(guān)系 160
7.7.4 折線圖分析氣缸數(shù)和油耗之間的關(guān)系 161
7.7.5 產(chǎn)地和油耗之間的關(guān)系 162
7.7.6 車型生產(chǎn)年份和油耗之間的關(guān)系 163
7.7.7 油耗、馬力和重量之間的關(guān)系 164
7.8 項(xiàng)目運(yùn)行 165
7.9 源碼下載 166
第8章 抖音電商數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 167
pandas numpy pyecharts
8.1 開(kāi)發(fā)背景 168
8.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 168
8.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 168
8.2.2 分析流程 168
8.2.3 功能結(jié)構(gòu) 169
8.3 技術(shù)準(zhǔn)備 169
8.3.1 技術(shù)概覽 169
8.3.2 pandas數(shù)據(jù)美化樣式匯總 169
8.3.3 eq()方法詳解 172
8.4 前期準(zhǔn)備 173
8.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 173
8.4.2 新建Jupyter Notebook文件 173
8.4.3 導(dǎo)入必要的庫(kù) 175
8.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 176
8.5.1 查看數(shù)據(jù) 176
8.5.2 突出顯示數(shù)據(jù) 176
8.5.3 0值檢測(cè)與處理 177
8.5.4 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 177
8.5.5 描述性統(tǒng)計(jì)分析 178
8.6 成交數(shù)據(jù)分析 179
8.6.1 整體情況分析 179
8.6.2 自營(yíng)/帶貨訂單量分析 179
8.6.3 不同載體訂單量分析 180
8.6.4 每日訂單量分析 181
8.6.5 商品成交金額分析 182
8.6.6 新老客戶成交額對(duì)比分析 183
8.7 主播數(shù)據(jù)分析 184
8.7.1 引流能力分析 184
8.7.2 互動(dòng)能力分析 185
8.7.3 吸粉能力分析 186
8.7.4 UV價(jià)值分析 186
8.8 項(xiàng)目運(yùn)行 187
8.9 源碼下載 188
第9章 會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)RFM分析實(shí)戰(zhàn) 189
RFM模型 pandas matplotlib seaborn
9.1 開(kāi)發(fā)背景 189
9.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 190
9.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 190
9.2.2 分析流程 190
9.2.3 功能結(jié)構(gòu) 190
9.3 技術(shù)準(zhǔn)備 191
9.3.1 技術(shù)概覽 191
9.3.2 RFM模型 191
9.3.3 隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)的sample()方法 192
9.3.4 深度解讀直方圖（histplot()函數(shù)） 193
9.4 前期工作 200
9.4.1 新建項(xiàng)目目錄 200
9.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 200
9.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 201
9.5.1 數(shù)據(jù)預(yù)覽 201
9.5.2 缺失性分析 202
9.5.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析 202
9.5.4 數(shù)據(jù)處理 203
9.5.5 計(jì)算RFM值 204
9.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 205
9.6.1 消費(fèi)周期分析 205
9.6.2 消費(fèi)頻次分析 206
9.6.3 消費(fèi)金額分析 206
9.7 會(huì)員群體分析 208
9.7.1 RFM模型指標(biāo)打分 208
9.7.2 會(huì)員群體劃分 209
9.8 項(xiàng)目運(yùn)行 210
9.9 源碼下載 211
第10章 商超購(gòu)物Apriori關(guān)聯(lián)分析 212
pandas matplotlib Apriori關(guān)聯(lián)分析 mlxtend
10.1 開(kāi)發(fā)背景 212
10.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 213
10.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 213
10.2.2 分析流程 213
10.2.3 功能結(jié)構(gòu) 213
10.3 技術(shù)準(zhǔn)備 214
10.3.1 技術(shù)概覽 214
10.3.2 Apriori關(guān)聯(lián)分析 214
10.3.3 詳解mlxtend模塊 215
10.4 前期工作 220
10.4.1 新建項(xiàng)目目錄 220
10.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 221
10.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 221
10.5.1 查看數(shù)據(jù) 221
10.5.2 轉(zhuǎn)換交易日期類型 222
10.5.3 重復(fù)值檢測(cè)與處理 223
10.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 223
10.6.1 上半年成交金額分析 223
10.6.2 上半年客單價(jià)分析 225
10.6.3 顧客客單價(jià)占比分析 226
10.7 購(gòu)物關(guān)聯(lián)分析 227
10.7.1 統(tǒng)計(jì)顧客所購(gòu)買的商品 227
10.7.2 數(shù)據(jù)one-hot編碼 228
10.7.3 Apriori關(guān)聯(lián)分析 229
10.8 項(xiàng)目運(yùn)行 230
10.9 源碼下載 231
第11章 基于K-Means算法實(shí)現(xiàn)鳶尾花聚類分析 232
seaborn pandas matplotlib numpy scikit-learn 232
11.1 開(kāi)發(fā)背景 233
11.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 233
11.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 233
11.2.2 分析流程 233
11.2.3 功能結(jié)構(gòu) 234
11.3 技術(shù)準(zhǔn)備 234
11.3.1 技術(shù)概覽 234
11.3.2 numpy模塊補(bǔ)充知識(shí)點(diǎn) 234
11.3.3 深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)sklearn模塊 237
11.3.4 訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分函數(shù)train_test_split()的全面解讀 240
11.3.5 模型評(píng)估（calinski_harabasz_score()方法） 242
11.4 前期工作 242
11.4.1 安裝第三方庫(kù) 242
11.4.2 新建項(xiàng)目目錄 243
11.4.3 認(rèn)識(shí)鳶尾花 243
11.4.4 了解鳶尾花數(shù)據(jù)集iris 244
11.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 244
11.5.1 加載數(shù)據(jù) 244
11.5.2 查看數(shù)據(jù) 245
11.5.3 查看鳶尾花種類 245
11.5.4 描述性統(tǒng)計(jì)分析 245
11.5.5 隨機(jī)抽樣 246
11.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 247
11.6.1 鳶尾花花瓣長(zhǎng)度TOP10 247
11.6.2 使用箱形圖分析鳶尾花花瓣的長(zhǎng)度 248
11.6.3 最常見(jiàn)的鳶尾花花瓣長(zhǎng)度 249
11.6.4 直方圖分析鳶尾花花瓣長(zhǎng)度 250
11.7 相關(guān)性分析 251
11.7.1 相關(guān)系數(shù)分析 251
11.7.2 各特征之間關(guān)系矩陣圖 252
11.7.3 散點(diǎn)圖分析鳶尾花花瓣長(zhǎng)度和寬度的關(guān)系 253
11.7.4 散點(diǎn)圖分析鳶尾花花萼長(zhǎng)度和寬度的關(guān)系 254
11.7.5 鳶尾花的線性關(guān)系分析 255
11.8 鳶尾花聚類分析 256
11.8.1 抽取特征數(shù)據(jù) 256
11.8.2 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集 256
11.8.3 基于K-Means算法創(chuàng)建聚類模型 256
11.8.4 聚類模型評(píng)估 258
11.8.5 預(yù)測(cè)鳶尾花種類 258
11.9 項(xiàng)目運(yùn)行 258
11.10 源碼下載 259
第12章 電視節(jié)目數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 260
Qt Designer PyQt5 pandas pyecharts
12.1 開(kāi)發(fā)背景 260
12.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 261
12.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 261
12.2.2 分析流程 261
12.2.3 功能結(jié)構(gòu) 261
12.3 技術(shù)準(zhǔn)備 262
12.3.1 技術(shù)概覽 262
12.3.2 可視化設(shè)計(jì)環(huán)境安裝與配置 262
12.3.3 Qt Designer入門(mén) 264
12.3.4 PyQt5入門(mén)知識(shí)點(diǎn)總結(jié) 267
12.4 前期工作 272
12.4.1 新建項(xiàng)目目錄 272
12.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 273
12.5 主窗體界面 274
12.5.1 功能草圖 274
12.5.2 創(chuàng)建主窗體 274
12.5.3 工具欄 275
12.5.4 其他控件 277
12.5.5 將.ui文件轉(zhuǎn)換為.py文件 278
12.6 數(shù)據(jù)預(yù)處理 279
12.6.1 數(shù)據(jù)預(yù)覽 279
12.6.2 查看數(shù)據(jù) 280
12.6.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析 280
12.7 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 281
12.7.1 數(shù)據(jù)連接模塊 281
12.7.2 數(shù)據(jù)分析及可視化模塊 281
12.7.3 顯示主窗體模塊 284
12.8 項(xiàng)目運(yùn)行 286
12.9 源碼下載 286