文末贈(zèng)書活動(dòng) 千萬(wàn)別錯(cuò)過哦~

互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為必經(jīng)之路。

數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著的巨大商業(yè)價(jià)值被越來越多的企業(yè)發(fā)現(xiàn)，從初創(chuàng)公司到大廠紛紛成立數(shù)據(jù)分析部門，為公司的運(yùn)營(yíng)，決策提供指導(dǎo)與幫助。

甚至，一些看似與數(shù)據(jù)分析無(wú)關(guān)的人力，財(cái)務(wù)崗位也開始要求求職者的數(shù)據(jù)分析能力。

因此，在數(shù)據(jù)指導(dǎo)結(jié)果的今天，數(shù)據(jù)分析成了一個(gè)“萬(wàn)金油”的技能。

作為數(shù)據(jù)分析師，如果只是安于現(xiàn)狀，不注重自我提升，那么，不久的將來，你很可能成為公司的“人肉”取數(shù)機(jī)，影響以后的職業(yè)生涯。

所以，一心求穩(wěn)的你，該做出改變了！

愛數(shù)據(jù)學(xué)院&機(jī)械工業(yè)出版社來給大家送福利！改變就從現(xiàn)在開始！

從今天起，愛數(shù)據(jù)學(xué)院將在微信進(jìn)行為期3天的贈(zèng)書活動(dòng)。

贈(zèng)送《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》和《電商數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》兩種圖書，共5本：

本書深入數(shù)據(jù)分析與建模的世界，使用多種方法、工具及算法，提供了豐富的技巧。

本書第一部分會(huì)講授一些實(shí)戰(zhàn)技巧，用于讀取、寫入、清洗、格式化、探索與理解數(shù)據(jù)；第二部分由一些較深入的主題組成，比如分類、聚類和預(yù)測(cè)等。第三部分介紹更高深的主題，從圖論到自然語(yǔ)言處理，到離散選擇模型，再到模擬。

通過閱讀本書，你將學(xué)到：

• 使用Pandas與OpenRefine讀取、清洗、轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

• 使用Pandas與D3.js理解數(shù)據(jù)，探索變量間的關(guān)系

• 使用Pandas、mlpy、NumPy與Statsmodels，應(yīng)用多種技法，分類、聚類銀行的營(yíng)銷電話

• 使用Pandas、NumPy與mlpy減少數(shù)據(jù)集的維度，提取重要的特征

• 使用NetworkX和Gephi探索社交網(wǎng)絡(luò)的交互，用圖論的概念識(shí)別出欺詐行為

• 通過加油站的例子，學(xué)習(xí)代理人機(jī)建模的模擬技術(shù)

下面是節(jié)選了本書的精彩片段，供大家試讀：

使用Python讀寫Excel文件

以表格形式操作數(shù)據(jù)的文件格式中，Microsoft的Excel文件可以說是最流行的了。拿最新的XLSX格式來說，Excel可以在單個(gè)工作表中存儲(chǔ)一百多萬(wàn)行及一萬(wàn)六千多列。

準(zhǔn)備

要實(shí)踐這個(gè)技巧，要先安裝好pandas模塊。此外沒有要求了。

怎么做

下面是讀取JSON文件的代碼。注意，假設(shè)已經(jīng)導(dǎo)入pandas模塊，并以pd（read_xlsx.py文件）指代：

原理

類似之前的例子。用pandas的ExcelFile(...)方法打開XLSX文件，并把它賦給xlsx_file對(duì)象。

用.parse(...)方法讀取指定工作表的內(nèi)容，并存儲(chǔ)于xlsx_read字典中。

注意，通過ExcelFile對(duì)象的.sheet_names屬性，可以訪問Excel文件中的所有工作表。

創(chuàng)建xlsx_read字典時(shí)，使用了字典表達(dá)式，這個(gè)做法很符合Python的風(fēng)格：不是顯式地遍歷工作表，將元素添加到字典中，而是使用字典表達(dá)式，讓代碼更可讀、更緊湊。

存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到Excel文件中也很簡(jiǎn)單。僅需調(diào)用.to_excel(...)方法，第一個(gè)參數(shù)是你要保存數(shù)據(jù)的文件名，第二個(gè)參數(shù)指定工作表的名字。在這里的例子中，還指定了index=False，這樣不會(huì)保存索引；默認(rèn)情況下，.to_excel(...)方法保存A列的索引。

本書從業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)3個(gè)維度為電商的經(jīng)營(yíng)和決策提供了科學(xué)的方法論，是一部電商運(yùn)營(yíng)真經(jīng)，真正做到了“業(yè)務(wù)中有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中有運(yùn)營(yíng)”。

同時(shí)，本書采用理論與業(yè)務(wù)模型相結(jié)合、理論與實(shí)踐案例相結(jié)合的講解方法，系統(tǒng)、充分地講解了電商行業(yè)的運(yùn)營(yíng)框架、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)、數(shù)據(jù)分析方法、經(jīng)典實(shí)用案例，以及業(yè)務(wù)模型等。

下面是節(jié)選了本書的精彩片段，供大家試讀：

電商的發(fā)展階段

簡(jiǎn)單地將電商的發(fā)展歸類為以下三個(gè)階段，國(guó)內(nèi)服裝電商的12年發(fā)展歷程如圖1所示。

第一階段：2003年～2007年 電商1.0時(shí)代（流量為王）

淘寶網(wǎng)于2003年成立；京東于2004年從線下轉(zhuǎn)型為線上，并于2007年正式更名為京東商城。在這一階段，電商處于C2C的時(shí)代，主要以草根賣家為主，運(yùn)營(yíng)方式也以刷單、打爆款、砸推廣這樣簡(jiǎn)單粗暴的手段為主。

第二階段：2008年～2013年 電商2.0時(shí)代（數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)）

2008年，以淘寶商城與唯品會(huì)的成立為標(biāo)志，電商正式跨入2.0時(shí)代——B2C時(shí)代。由于淘寶商城與唯品會(huì)是B2C平臺(tái)，再結(jié)合2008年金融危機(jī)所導(dǎo)致的大量服裝庫(kù)存的大背景，因此許多傳統(tǒng)服裝品牌在這一階段紛紛加入電商大軍。

由于正規(guī)軍的進(jìn)入，電商的運(yùn)營(yíng)逐漸趨向規(guī)范化和體系化。天貓平臺(tái)也在“正規(guī)軍”商家的逆向驅(qū)動(dòng)下，認(rèn)真鉆研服裝行業(yè)的獨(dú)有周期特性，并且完善和規(guī)范了一系列的運(yùn)營(yíng)體系。

如在4月開啟連衣裙節(jié)，5月開啟T恤節(jié)，9月開啟風(fēng)衣節(jié)等，而最具標(biāo)志性的，則是在雙11和雙12開啟的年終大促。這兩期大促為所有服飾商家提供了一年兩個(gè)大季節(jié)庫(kù)存清洗的絕好時(shí)機(jī)。

值得一提的是，受到“正規(guī)軍”商家的正面影響，平臺(tái)與商家一致倡導(dǎo)“把控服裝品質(zhì)”“提高新品銷售”“追求銷售利潤(rùn)”等正面的零售理念。于是，“精細(xì)化運(yùn)營(yíng)”“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”的概念應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)分析技能便成為電商運(yùn)營(yíng)的重要拼圖。

第三階段：2014年～2016年 電商3.0時(shí)代（內(nèi)容營(yíng)銷）

從2014年開始，由于平臺(tái)流量增長(zhǎng)緩慢、頭部與腰部商家集中等綜合原因，天貓開始提出“內(nèi)容營(yíng)銷”的口號(hào)，并且結(jié)合視頻直播、VR技術(shù)、網(wǎng)紅號(hào)召等多種形式，為電商賣家打開新的營(yíng)銷思路，以便在流量穩(wěn)定的情況下，提升商家的成交轉(zhuǎn)化率。

其中較為典型的案例是影視明星楊洋在某口紅品牌的直播中，為粉絲親自描口紅。此款口紅被封為“楊洋同款口紅”，并由此帶來了一小時(shí)10000支口紅的銷售奇跡。

同樣值得一提的是，內(nèi)容營(yíng)銷給商家?guī)淼囊粋€(gè)普遍影響是：所有商家都更加重視電商店鋪的視覺效果，商家們?cè)陧?yè)面結(jié)構(gòu)布局、顧客訪問路徑優(yōu)化等方面有了很大的提升。

本次活動(dòng)統(tǒng)一在微信端開獎(jiǎng)哦~

贈(zèng)書規(guī)則：本次贈(zèng)書共贈(zèng)送5本圖書，書籍隨機(jī)贈(zèng)送，不可挑選哦~

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