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？
也有类似报表自动化，指标异常波动分析归因，市场行业机会分析，用户会员分层研究，货品关联组合应该怎么做等实际业务场景相关的。
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。
对于分析师来说，两者都很重要，后者更是分析师价值的体现！数据分析如果没有业务思维，很容易陷入技能的自嗨而不自知。
因此，这本书围绕Python数据分析最重要的Pandas库，同时把技能和思维，理论与实践做了深度融合，一共有15章：
其中实战项目都力求做到有分析背景和理论，有分析目标，有实战数据源，有完整Pandas数据处理分析代码，还有数据分析项目的思考。
我基于自己多年的数据分析实践经验，从电商出发，既保证了实际业务场景的深度，也兼具了案例的通用性，精选的八大简历级Pandas数据分析案例适用于绝大多数行业，帮助读者从零上手Pandas的同时还熟悉了整个数据分析的流程。
本书内容结构
为方便大家了解，附上本书的章节目录，按照从后往前顺序，可滑动查看：
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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
我和出版社争取了限时5折福利
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