商業數據分析與可視化

本書採用產教融合方式編寫，以數據分析與可視化應用場景為設計框架，選擇汽車、金融、生活、零售、電子商務等典型的數據應用場景，以Python 為數據分析與可視化工具，以機器學習為主要分析方法。全書以通俗易懂、圖文並茂的方式，介紹了商業問題的分析邏輯、處理流程及工具方法的有效使用，幫助學生形成可以遷移的問題解決認知圖式，避免課程學習變成純粹的統計理論知識學習，或者簡單數據分析工具（軟件）的操作訓練。本書適合高等職業院校及應用型本科院校學生使用，同時也適合對商業數據分析與可視化感興趣的企業、培訓機構相關人員使用。

黃志平
重慶電子工程職業學院財經管理學院院長，三級教授，武漢大學訪問學者。曾擔任教育部高職高專工商管理類專業教學指導委員會市場營銷分委會委員、教育部電子商務職業教育教學指導委員會委員、教育部商務職業教育教學指導委員會委員經濟信息管理分委會秘書長；現任成渝地區雙城經濟圈直播電商產教聯盟理事長、汎亞國際物流產教聯盟理事長。主持重慶市高等教育教學改革重大項目1項、重點項目1項，主研全國教育科學“十一五”規劃項目重點課題1項；主持建設省部級精品課程2門；在全國中文核心期刊發表論文10餘篇；主編10多本教材和著作，其中，2本入選新聞出版總署“十一五”國家重點圖書規劃項目、2本入選“十二五”職業教育國家規劃教材；參與3項國家標準（GB）編制。

第1 章二手車估價… …………………………………………………………… 1
1.1 前測… ……………………………………………………………………………………1
1.2 概念理解… ………………………………………………………………………………2
1.3 任務單… …………………………………………………………………………………3
1.4 知識與技能學習… ………………………………………………………………………4
1.5 實踐應用… …………………………………………………………………………… 18
1.6 後測… ………………………………………………………………………………… 19
1.7 拓展學習… …………………………………………………………………………… 20
1.8 回顧與反思… ………………………………………………………………………… 21

第2 章季節性庫存預測… …………………………………………………… 22
2.1 前測… ………………………………………………………………………………… 22
2.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 23
2.3 任務單… ……………………………………………………………………………… 23
2.4 知識與技能學習… …………………………………………………………………… 24
2.5 實踐應用… …………………………………………………………………………… 31
2.6 後測… ………………………………………………………………………………… 32
2.7 拓展學習… …………………………………………………………………………… 33
2.8 回顧與反思… ………………………………………………………………………… 33

第3 章咖啡豆品種分類預測… ……………………………………………… 34
3.1 前測… ………………………………………………………………………………… 34
3.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 35
3.3 任務單… ……………………………………………………………………………… 36
3.4 知識與技能學習… …………………………………………………………………… 37
3.5 實踐應用… …………………………………………………………………………… 46
3.6 後測… ………………………………………………………………………………… 47
3.7 拓展學習… …………………………………………………………………………… 49
3.8 回顧與反思… ………………………………………………………………………… 49

第4 章健身客戶流失預測… ………………………………………………… 50
4.1 前測… ………………………………………………………………………………… 50
4.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 51
4.3 任務單… ……………………………………………………………………………… 51
4.4 知識與技能學習… …………………………………………………………………… 52
4.5 實踐應用… …………………………………………………………………………… 60
4.6 後測… ………………………………………………………………………………… 62
4.7 拓展學習… …………………………………………………………………………… 63
4.8 回顧與反思… ………………………………………………………………………… 65

第5 章客戶群體特徵分析… ………………………………………………… 66
5.1 前測… ………………………………………………………………………………… 66
5.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 67
5.3 任務單… ……………………………………………………………………………… 67
5.4 知識與技能學習… …………………………………………………………………… 68
5.5 實踐應用… …………………………………………………………………………… 81
5.6 後測… ………………………………………………………………………………… 82
5.7 拓展學習… …………………………………………………………………………… 84
5.8 回顧與反思… ………………………………………………………………………… 85

第6 章小貸公司暗點操作風險識別… ……………………………………… 86
6.1 前測… ………………………………………………………………………………… 87
6.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 87
6.3 任務單… ……………………………………………………………………………… 87
6.4 知識與技能學習… …………………………………………………………………… 88
6.5 實踐應用… ………………………………………………………………………… 100
6.6 後測… ……………………………………………………………………………… 101
6.7 拓展學習… ………………………………………………………………………… 102
6.8 回顧與反思… ……………………………………………………………………… 102

第7 章商品銷售關聯分析… ……………………………………………… 103
7.1 前測… ……………………………………………………………………………… 103
7.2 概念理解… ………………………………………………………………………… 104
7.3 任務單… …………………………………………………………………………… 105
7.4 知識與技能學習… ………………………………………………………………… 105
7.5 實踐應用… ………………………………………………………………………… 118
7.6 後測… ……………………………………………………………………………… 119
7.7 拓展學習… ………………………………………………………………………… 120
7.8 回顧與反思… ……………………………………………………………………… 121

第8 章商品評價分析… …………………………………………………… 122
8.1 前測… ……………………………………………………………………………… 122
8.2 概念理解… ………………………………………………………………………… 123
8.3 任務單… …………………………………………………………………………… 123
8.4 知識與技能學習… ………………………………………………………………… 124
8.5 實踐應用… ………………………………………………………………………… 134
8.6 後測… ……………………………………………………………………………… 136
8.7 拓展學習… ………………………………………………………………………… 136
8.8 回顧與反思… ……………………………………………………………………… 140
附錄A Matplotlib 數據可視化………………………………………………141
A.1 基礎圖形繪製… …………………………………………………………………… 141
A.2 坐標軸控制… ……………………………………………………………………… 147
A.3 多個圖形顯示… …………………………………………………………………… 149