对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑，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，为啥面试的时候总被吐槽思路过于简单？
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强业务场景相关的。这些大坑的背后，是如何真正熟练掌握Python中最重要的Pandas库，并通过一系列的实战案例，把数据分析理论和技能深度结合。最近好友阿粥（志鹏）的新书《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》，为解决这些问题提供了很好的思路，而且文风幽默，案例深入浅出，非常推荐一读！
这本书写了什么，有什么不一样？
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。作者现在是某品牌电商数据分析经理，基于自己多年数据分析业务实践经验。从电商出发，但不止于电商，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大多数行业，帮助读者在熟悉Pandas的同时还熟悉了整个数据分析的流程。本书内容结构
本书做到了Python数据分析理论和实践的结合，附上本书的章节目录，按照从后往前顺序，可滑动查看：本书适合的人群
本书适合任何想要提升Python数据分析和实战能力的读者，读完本书跟着案例项目练习后，可以熟练运用Pandas进行数据分析，显著地提升数据处理的效率和分析深度。大咖推荐&读者评价
最近，某高校老师看了之后，已经把这本书作为下学期的专业课教材
最后，关于购买和福利
购买福利一
购买本书，即可获取对应内容（具体获取方式在本书前言部分）：
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，包括不限于《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；以及关于ChatGPT和数据分析的结合。
高质量社群交流答疑，一群人在一起，比一个人跑得更快！
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