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当当网书籍数据分析的可视化数据集

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简介:
该数据集包含从当当网收集的丰富书籍销售信息,通过精心设计的数据分析与可视化技术,旨在帮助用户洞察图书市场的趋势和模式。 当当网书籍数据可视化分析数据集是一个包含大量书籍详细信息的综合性资源库,旨在利用数据可视化技术将复杂的数据转化为直观且易于理解的形式。这为图书行业从业者、市场分析师及数据科学家提供了重要的研究与商业价值。 首先,该数据库涵盖了当当网上各类书籍的关键属性,包括书名、作者、出版社、出版日期、价格、类别和描述等信息。这些详细的资料帮助研究人员全面掌握书籍的种类分布以及市场趋势。 其次,它还收录了销售相关的各项数据,比如销量、销售额及用户评价等。通过对这些数据进行分析,可以深入了解书籍的市场表现及其受欢迎程度,并识别用户的购买偏好。这对于图书行业的营销策略制定至关重要。 此外,该数据库可能整合了用户行为和购买记录的数据。通过研究浏览历史、购物车中的商品以及评论信息,我们能够洞察读者的兴趣爱好及消费习惯。这有助于向目标用户提供更加个性化的推荐服务,从而提升他们的满意度与回购率。 在数据处理方面,则需要采用多种技术和方法进行支持。例如,在清理过程中去除重复和错误的数据;利用挖掘技术来揭示隐藏于书籍销售背后的趋势和模式等手段都是必不可少的。

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    该数据集包含从当当网收集的丰富书籍销售信息,通过精心设计的数据分析与可视化技术,旨在帮助用户洞察图书市场的趋势和模式。 当当网书籍数据可视化分析数据集是一个包含大量书籍详细信息的综合性资源库,旨在利用数据可视化技术将复杂的数据转化为直观且易于理解的形式。这为图书行业从业者、市场分析师及数据科学家提供了重要的研究与商业价值。 首先,该数据库涵盖了当当网上各类书籍的关键属性,包括书名、作者、出版社、出版日期、价格、类别和描述等信息。这些详细的资料帮助研究人员全面掌握书籍的种类分布以及市场趋势。 其次,它还收录了销售相关的各项数据,比如销量、销售额及用户评价等。通过对这些数据进行分析,可以深入了解书籍的市场表现及其受欢迎程度,并识别用户的购买偏好。这对于图书行业的营销策略制定至关重要。 此外,该数据库可能整合了用户行为和购买记录的数据。通过研究浏览历史、购物车中的商品以及评论信息,我们能够洞察读者的兴趣爱好及消费习惯。这有助于向目标用户提供更加个性化的推荐服务,从而提升他们的满意度与回购率。 在数据处理方面,则需要采用多种技术和方法进行支持。例如,在清理过程中去除重复和错误的数据;利用挖掘技术来揭示隐藏于书籍销售背后的趋势和模式等手段都是必不可少的。
  • 好评榜期末课程设计).zip
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    本项目为数据可视化课程设计作品,通过分析当当网图书的好评榜单数据,运用Python等工具进行数据处理和图表绘制,旨在展现热门书籍评价趋势及特征。 压缩包内包含Jupyter代码、保存的HTML图片、答辩PPT以及Word文档作品介绍(源文件),涵盖了期末作业所需的基本知识点。
  • 机器学习(已处理)
    优质
    该数据集包含当当网热门机器学习类图书信息,经过清洗和整理,便于用户进行数据分析与挖掘。 该数据集来自当当网,包含600本图书的详细信息,包括价格、星级、评论数、作者、出版日期、出版社、书名以及两个版本的简介(简介1和简介2)。
  • 劳食品营养探究
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    本研究聚焦于分析和展示麦当劳菜单中各类食品的营养价值,通过数据可视化技术揭示其营养构成,为消费者提供科学饮食建议。 麦当劳食品营养数据探索与可视化数据集是一个包含了麦当劳主要餐品的详细营养信息的数据集合。该数据集的目标是为消费者提供准确、全面的麦当劳食品营养信息,并通过图表等形式使这些数据更易于理解和分析。它涵盖了常规菜单中各种重要餐点的不同营养成分,包括能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、钠和钙等。 所有提供的营养数据均根据全球标准进行测定并汇总验证,具体依据的是由国家认证的实验室执行的麦当劳全球营养程序手册。此外,在考虑食品原料批次差异性、产地变化以及生产加工工艺等因素的影响下,确保了这些数据的真实性和准确性。 通过数据分析可以深入了解不同类别餐品中的主要营养成分及其分布情况。例如早餐系列和肉类制品通常含有较高的卡路里,而沙拉、小吃、甜点及饮料则相对较低。同时还可以发现各种食品之间的营养价值差异以及同一产品在大小或口味上的变化对营养素含量的影响。 该数据集还通过图表等形式将复杂的营养信息以直观易懂的方式呈现给用户,便于他们更好地理解和分析麦当劳餐品的健康价值和潜在影响。
  • 站源码及
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    《当当图书网站源码及数据库》提供了中国在线零售商当当网的图书业务板块的技术架构、编程代码和数据管理策略等技术细节,适合软件开发人员和技术爱好者参考学习。 该项目采用MyEclipse + Tomcat + MySql技术栈开发,并结合Struts2、Ajax、JDBC、jQuery以及JSP进行实现。系统基于MVC设计思想构建了一个电子商务平台,主要功能模块包括用户管理(涵盖注册与登录)、产品浏览界面(如首页展示及分类导航)和购物车操作(含商品添加、删除恢复及数量调整),同时支持订单生成与管理。
  • 店运营
    优质
    本数据集为研究网店运营中的关键指标提供支持,通过直观图表展现销售趋势、客户行为及营销效果等信息,助力优化决策。 网店运营可视化分析数据集
  • 热销榜单
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    本榜单汇集了当当网上最畅销的各类图书,涵盖文学、社科、童书等多元领域,旨在为读者推荐高质量读物。 书名:你当像鸟飞往你的山 作者:塔拉 出版日期:2019-11-01 出版社:南海出版公司 原价:59元 售价:35.4元 折扣比例:6.0折 排序:第 1 名 排行榜类型:2020年 推荐值:100% 电子书价格:24.99元 评论数:1701192 中文版销量已超两百万册,比尔·盖茨年度特别推荐。
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    本研究通过多种图表和交互式界面,探索并展示了电影数据集中的隐藏模式与趋势。分析涵盖票房、评分及观众反馈等维度,旨在为影视行业提供洞察。 电影数据集的数据可视化分析 一、数据描述 1.1 数据集描述: movies数据框包含45,456行,有共10列,包括adult(是否成人影片)、belongs_to_collection(所属系列)、budget(预算)、genres(类型)、homepage等字段。每个电影的一些特征如下: - type:类型 - director:导演 - country:国家 - keyword:关键字 - score:评分 - belongs_to_collection:所属系列 - popularity:声望 - revenue:收入 - vote_average:平均投票分值 - vote_count:票数 1.2 数据展示: 1.3 项目操作流程: 1.4 导入数据 二、问题提出: (1)不同国家电影产量是否存在差异?若有,哪一国的电影产量最大?占总产量多少比例? (2)哪些国家制作的电影更倾向于获得观众高评分? (3)电影类型构成如何?占比最大的是哪些类型的电影? (4)不同类型电影的评分分布情况怎样?哪些类型的电影更容易得到好评? 三、数据清洗和预处理 对原始表格进行数据清理,创建新的处理完后的表格。 四、各变量相关性数据分析与可视化: 1. 不同国家电影产量是否存在差异?若有,哪一国的电影产量最大?占总产量多少比例? 分析表明,部分电影可能由多个国家共同制作。因此,在统计单个国家产片数量时,只计算单一产地的影片。 2. 哪些国家制作的电影更倾向于获得观众高评分? 3. 电影类型构成如何?占比最大的是哪些类型的电影? 在所有种类中,戏剧、喜剧和恐怖类最受欢迎,市场占有率依次递减。 4. 不同类型电影的评分分布情况怎样?哪些类型的电影更容易得到好评? # 获取所有类型列表 genres_full_data = pd.Series(list_).value_counts().sort_values(ascending=False) genres_full_data_df = pd.DataFrame({genres: genres_full_data.index, num: genres_full_data}).drop() 历史片、纪录片和战争片更受观众欢迎。其中,历史类电影得分较为集中;而记录片的评分分布较广,但高分部分相对集中在中位数附近。 5. 电影关键字-词云图 五、主要结论: (1)美国以88%的比例在影片制作数量上占据首位; (2)按平均评分排名:巴基斯坦 > 阿根廷 > 爱尔兰; (3)戏剧类、喜剧类和恐怖片最受欢迎,市场占有率依次递减; (4)历史片、记录片和战争片更容易获得观众好评; (5)演员中Samuel L. Jackson主演作品数量最多,超过60部,在所有演员中排名第一。 (6)导演方面Steven Spielberg以27部影片位居榜首。 以上是对电影数据集进行的若干问题的数据可视化分析过程。后续还有其他研究方向可以继续深入探索。
  • Python —— 图好评榜RAR
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    本资源提供《Python数据分析与可视化》一书中关于图书网图书好评榜的数据分析与可视化技术讲解及实践案例。包含数据采集、处理和图表制作等环节,帮助读者掌握运用Python进行数据可视化的技能。 在本项目中,我们将深入探讨如何使用Python进行数据可视化分析,并特别关注图书网图书好评榜的数据。Python数据可视化是数据分析领域的重要工具,它能够帮助我们有效地理解、展示和解释复杂的数据集。在这个案例中,我们将利用Python库如Matplotlib、Seaborn和Pandas对图书评价数据进行清洗、处理和可视化,以便揭示销售模式及用户反馈。 首先需要导入必要的库。Pandas用于数据处理与分析,而Matplotlib和Seaborn则用于数据可视化。其中,Pandas的DataFrame结构非常适合处理表格型数据;同时,这两个绘图库提供了丰富的图表选项,如折线图、柱状图、散点图及热力图等。 1. 数据预处理:在进行数据分析前通常需要对原始数据进行清洗工作,包括处理缺失值和异常值以及统一格式。例如,可能需去除重复项,并将非数值型的数据(日期或类别)转换为可计算的格式;此外还需执行标准化或归一化操作。 2. 使用Pandas加载数据:Python中的Pandas库提供了read_csv()函数可以方便地读取CSV或其他类型的数据文件;然后我们可以利用其提供的多种方法来探索数据,如使用head()查看前几行、describe()获取统计摘要以及info()检查缺失值情况等。 3. 数据筛选与聚合:根据分析需求可能需要从特定角度进行选择或分组。Pandas的query()、loc[]和groupby()函数可以帮助实现这些操作。 4. 可视化图书好评榜:Matplotlib提供基本绘图功能,如plt.plot绘制折线图及plt.bar创建柱状图;而Seaborn则在其基础上增加了更多高级特性,例如sns.distplot可用来展示分布情况、sns.boxplot用于箱型图以及sns.heatmap显示热力图。在本案例中可能会用到这些函数来描绘图书平均评分、销量随时间的变化趋势及用户评价的分布状况。 5. 进一步分析:除基本可视化外,我们还可以探索更复杂的变量间关系,例如使用scatterplot矩阵查看不同变量之间的关联或者利用pairplot创建所有可能的双变量分布图。此外热力图则可用于展示各书籍评分的相关性。 6. 结果解读:根据生成图表得出关于图书销售和用户反馈的信息洞察。比如哪些类型的书更受欢迎?评分与销量间是否存在联系?用户的评价趋势是否随时间变化? 总结来说,本项目通过Python的数据可视化工具揭示了图书好评榜背后的故事,这不仅提升了数据分析能力也为市场策略提供了有价值的参考信息。在实践中我们应不断学习并掌握更多Python数据可视化的技巧以应对各种复杂挑战。