Data Science for Marketing Analytics 第二版项目教程

Data Science for Marketing Analytics 第二版项目教程

Data-Science-for-Marketing-Analytics-Second-Edition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Data-Science-for-Marketing-Analytics-Second-Edition

1. 项目目录结构及介绍

Data-Science-for-Marketing-Analytics-Second-Edition/
├── Chapter01/
├── Chapter02/
├── Chapter03/
├── Chapter04/
├── Chapter05/
├── Chapter06/
├── Chapter07/
├── Chapter08/
├── Chapter09/
├── PDF_With_Colored_Plots/
├── LICENSE
├── README.md
└── environment.yml

目录结构说明

• Chapter01 至 Chapter09: 这些目录包含了每个章节的代码和相关文件。每个章节对应书中的一个部分，提供了实际的代码示例和数据分析案例。
• PDF_With_Colored_Plots: 包含带有彩色图表的PDF文件，可能是项目的一些输出或参考文档。
• LICENSE: 项目的许可证文件，通常为MIT许可证。
• README.md: 项目的说明文件，提供了项目的概述、安装和使用说明。
• environment.yml: 项目的配置文件，用于创建项目的虚拟环境。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件通常是每个章节中的Jupyter Notebook文件（.ipynb）。这些文件包含了代码示例和数据分析的步骤。以下是一些常见的启动文件：

• Chapter01/Chapter01.ipynb: 第一章的Jupyter Notebook文件，通常包含数据科学基础和项目介绍。
• Chapter02/Chapter02.ipynb: 第二章的Jupyter Notebook文件，可能涉及数据预处理和探索性数据分析。
• Chapter03/Chapter03.ipynb: 第三章的Jupyter Notebook文件，可能涉及数据可视化技术。

每个章节的Jupyter Notebook文件都可以直接打开并运行，以逐步学习数据科学和市场分析的相关内容。

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

environment.yml 文件用于配置项目的虚拟环境。通过该文件，可以创建一个包含所有必要依赖项的Python环境。以下是该文件的内容示例：

name: ds-marketing-analytics
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - pandas
  - numpy
  - matplotlib
  - seaborn
  - scikit-learn
  - jupyter

配置文件说明

• name: 虚拟环境的名称，这里是 ds-marketing-analytics。
• channels: 指定依赖项的来源，通常包括 conda-forge 和 defaults。
• dependencies: 列出了项目所需的所有Python包，如 pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, 和 jupyter。

使用方法

1. 安装Anaconda或Miniconda。

2. 在项目根目录下运行以下命令创建虚拟环境：

   conda env create -f environment.yml
   

3. 激活虚拟环境：

   conda activate ds-marketing-analytics
   

4. 启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

通过以上步骤，您可以顺利启动项目并开始学习数据科学在市场分析中的应用。

Data-Science-for-Marketing-Analytics-Second-Edition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Data-Science-for-Marketing-Analytics-Second-Edition