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【图书】Python数据分析案例教程
第9任务： 4 数据可视化——分析新零售智能销售库存结构
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任务列表
第1任务： 1 分析新零售智能销售项目背景
第2任务： 2.1 熟悉Python数据分析工具
第3任务： 2.2 安装Python的Anaconda发行版
第4任务： 2.3 使用Jupyter Notebook
第5任务： 3.1 了解Python的基础知识
第6任务： 3.2 了解Python的标准库OS模块
第7任务： 3.3 了解数据分析常用库pandas
第8任务： 3.4 技能拓展
第9任务： 4 数据可视化——分析新零售智能销售库存结构
第10任务： 5.1 项目背景
第11任务： 5.1.1 排序
第12任务： 5.1.2 合并数据
第13任务： 5.2.1 读取订单数据
第14任务： 5.2.2 清洗订单数据
第15任务： 5.2.3 归约订单数据
第16任务： 5.3.1 绘制饼图，分析用户支付方式
第17任务： 5.3.2 绘制散点图，分析客单价
第18任务： 5.3.3 绘制饼图，分析用户数
第19任务： 5.3.4 绘制折线图，分析用户的消费时间
第20任务： 5.3.5 绘制环形图，分析用户消费时段
第21任务： 5.3.6 撰写用户行为分析报告
第22任务： 5.4 技能拓展
第23任务： 6.1.1~6.1.2 简单统计法和3σ原则分析法
第24任务： 6.1.3、6.1.4、6.2 箱线图分析法、空值检查法与统计查看新零售智能销售数据
第25任务： 6.3.1~6.3.4 绘制图形分析整体销售情况
第26任务： 6.3.5 撰写总体销售情况分析报告
第27任务： 6.4 绘制图形分析区域销售情况
第28任务： 6.5 绘制图形分析各月销售情况
第29任务： 6.6 技能拓展
学
习
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张老师
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