大家好,我是阿粥(也是小z)
可能有老粉知道我在写书,写了很久很久,进度也不太明确...
这不,这本新书:
《Python电商数据分析实战:从电商实际案例出发洞悉数据分析全流程》
终于终于终于发布了!
今天,和大家聊聊写这本书的心路历程,既有这本书的内容摘要,也有作为一个老分析师,对数据分析行业的一点感悟体会。
为什么要写这本书
通过公众号的机缘巧合,这些年来我认识了很多很多数据分析相关的朋友,交流下来,发现大家在数据分析学习和实践的路上,会遇到不少共性的问题。这些问题有关于技能和思维的:
Excel已经没办法处理现有的数据量了,应该学Python吗?
找了一大堆Python和Pandas的资料来学习,为什么自己动手就懵了?
跟着比赛类公开数据分析案例练了很久,为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路?
学了对比、细分、聚类分析,也会用PEST、波特五力这类分析法,为什么面试的时候总被吐槽分析思路过于简单?
这些问题对我来说可谓是既痛又痒!
痛在于我也曾受相关问题困扰,深知要克服它们需要投入大量的精力,一不留神,还可能会走很多弯路。
痒是因为我基于多年的创作分享和实战经历,花了许许多多个日夜,总结了一些技能+思维、理论+实践的数据分析学习方法,不分享出来心痒难忍。
于是,我把自己Pandas数据分析内容做了提炼和全面升级,并新增了商业分析方法论与多个完整的实战案例,同时保持了一贯诙谐的文风,写成了这本书。
这本书写了什么,有什么不一样吗?
市面上已经有不少关于Python数据分析和建模的资料,只是相关内容很多都专注于数据处理技巧本身,较少有业务视角贯穿其中,也鲜有回答“如何从实际业务的视角看问题、给建议,并用分析推动决策”这些问题。
本书内容结构
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大咖对本书的评价
最后,购买本书的福利
福利①
购买之后,可获取本书配套的完整资源
数据源和完整项目代码。Pandas基础部分+8大实战项目所有的数据源(部分案例35W+行实战数据)和完整案例代码,拿来就能用。
拓展学习资源,包括我特意写的一本《写给分析师的Python极简入门手册》电子书;Excel、SQL、数据分析案例等相关学习资料;以及后续分享关于ChatGPT和数据分析的技巧。
高质量数据分析社群交流答疑,一群人在一起,比一个人跑得更快!
福利②
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