+第六章Python与销售预测案例            1.4 GB
+案例：电商的库存预测算法建模             82.2 KB
   宝贝报表.xlsx              23.0 KB
   电商的库存预测算法建模.py              2.1 KB
   订单报表.xlsx              46.0 KB
   库存统计表.xlsx              11.1 KB
+案例：基于时序算法预测库存             16.5 MB
   train.csv              16.5 MB
   案例：基于时序算法预测库存.py              10.8 KB
+案例：基于业务逻辑的预测算法模型             261.0 KB
   店铺交易报表.xls              22.0 KB
   生参_市场_行业大盘.xls              238.0 KB
   销售额预测.py              1.4 KB
+案例：用户成单预测             173.0 MB
  +成单预测数据              173.0 MB
   +rawdata               37.1 MB
   +workeddata               135.0 MB
   F1.py              440 Byte
   F2.3.py              2.7 KB
   F2.py              11.1 KB
   F3.py              11.6 KB
   table_database.py              523 Byte
   table_feature.py              2.7 KB
   table_target.py              398 Byte
   Xgboost.py              1.9 KB
+案例：用户流失预测             1.2 GB
  +用户流失数据              1.2 GB
   F1_1.py              1.4 KB
   F1_2.py              1.5 KB
   table_database.py              2.0 KB
   预测.py              2.8 KB
+第三章Python与店铺数据化运营案例            117.0 KB
+案例：用Python分析竞品             65.4 KB
   案例：用Python分析竞品 调价预警.py              1.0 KB
   案例：用Python分析竞品 数据采集.py              4.3 KB
   单品SKU价格.xlsx              36.5 KB
   单品价格.xls              23.5 KB
+案例：用Python做SEO             36.8 KB
   案例：用Python做SEO.py              3.3 KB
   无线商品三级流量来源详情.xls              33.5 KB
+案例：用Python做推广方案             15.0 KB
   案例：用Python做推广方案.py              6.9 KB
   最优解.py              8.1 KB
+第四章Python与市场分析案例            1.8 MB
+电商案例数据及数据说明             1.6 MB
  +灭鼠杀虫剂细分市场              1.5 MB
  +驱虫剂市场              74.3 KB
  mydict.txt             9 Byte
  Python与市场分析案例.py             24.0 KB
  stopwords.txt             7 Byte
  产品评论数据.xlsx             180.0 KB
  机械词去重.py             1.4 KB
+第五章Python与数字营销案例            6.9 MB
+data             3.1 MB
  Items_attribute.csv             34.6 KB
  Items_order.csv             3.7 MB
  案例：基于关联规则的产品推荐.py             6.6 KB
  案例：基于聚类算法的产品推荐.py             9.1 KB
  案例：基于协同过滤算法的产品推荐.py             4.0 KB