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计算机教材

Python数据分析、挖掘与可视化

作者：毋建军

出版社：机械工业出版社出版时间：2021-09-01

开本： 16开 页数： 340

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

Python数据分析、挖掘与可视化版权信息

ISBN：9787111687108
条形码：9787111687108 ; 978-7-111-68710-8
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机教材

Python数据分析、挖掘与可视化本书特色

适读人群：人工智能、计算机、大数据等专业学生本书特色： ★从大数据分析实际业务流程出发，利用案例贯穿介绍了大数据分析应具备的基础开发技术。 ★基于Python的数据分析全流程技术和相关机器学习算法。 ★从项目实战出发，介绍了从应用场景需求分析→社交数据分析→用户画像构建的开发方法和过程。

Python数据分析、挖掘与可视化内容简介

《Python数据分析、挖掘与可视化》从大数据分析实际业务流程出发，利用案例贯穿介绍了大数据分析应具备的基础开发技术，包括Python基础、Python高级开发技术、数据采集与存储、数据预处理、数据分析、数据可视化、数据挖掘等；详细介绍了基于Python的数据分析全流程技术和相关机器学习算法；并通过社交用户画像挖掘案例，介绍了从应用场景需求分析→社交数据分析→用户画像构建的开发方法和过程，以及基于Flask框架、用户属性、神经网络挖掘的社交用户数据分析和画像构建过程。《Python数据分析、挖掘与可视化》既可作为高等院校人工智能、计算机、大数据等专业的相关课程的教材，也可作为大数据分析人员的技术参考书。

Python数据分析、挖掘与可视化目录

前言

第1章 Python基础1
11 Python概述1
12 Python大数据应用3
121 Python与大数据技术3
122 常用行业数据集6
123 嵌入式开发应用6
124 数据挖掘及应用7
125 机器学习及应用8
126 数据分析未来发展9
13 搭建Python开发环境10
131 Python开发环境系统要求10
132 Windows系统平台下搭建开发环境10
133 Linux系统平台下搭建开发环境12
134 Mac系统平台下搭建开发环境13
14 Python集成开发平台14
15 Python常用库概述18
151 Python库简介18
152 Python库安装及集成19
153 Python数据分析工具21
16 创建Python程序21
161 在Anaconda下创建Python程序22
162 命令行创建Python程序25
163 Python运行在移动终端25
164 创建Python嵌入式程序27
习题28
第2章 Python高级开发29
21 字符串29
211 字符串及格式化29
212 字符串常用方法32
213 字符串匹配与正则表达式匹配33
214 字符串应用35
22 文本处理35
221 读写JSON数据35
222 读写CSV数据37
223 解析XML数据38
224 字典转XML数据42
225 文本处理应用43
23 文件和流45
231 打开文件及模式45
232 文件处理方法46
233 文件应用47
24 网络及Web应用48
241 创建TCP、UDP服务器48
242 RPC远程访问51
243 Python动态网站应用52
25 Python图形绘制55
251 Python GUI简介55
252 wxPython安装及配置55
253 wxPython应用55
254 PySimpleGUI及Jython应用58
26 Python测试及框架60
习题63
第3章 Python数据采集与存储64
31 数据采集简介64
311 数据源概述64
312 常用的爬虫框架66
313 社交网站信息采集75
32 Python数据存储78
321 文本格式存储78
322 文本存储应用80
323 二进制格式存储80
324 二进制存储应用81
33 数据库存储81
331 Python 常用数据库简介82
332 MongoDB及应用82
333 Redis及应用93
334 SQLite及应用102
335 PyTables 及应用108
336 社交数据存储112
34 案例：租房数据采集与存储113
习题115
第4章 Python数据预处理116
41 数据预处理及工具简介116
411 预处理基础116
412 预处理方法117
413 预处理技术118
414 垃圾短信分类预处理120
42 NumPy122
421 NumPy安装及配置123
422 NumPy的数据存取123
423 NumPy的矩阵构建126
424 NumPy 的矩阵运算128
425 NumPy的数学统计131
426 NumPy的排序运算134
427 NumPy处理缺失项136
43 pandas137
431 pandas安装及配置138
432 pandas数据结构141
433 pandas 数据加载和存储142
434 pandas数值计算与排序144
435 pandas数据索引构建147
436 pandas复杂数据结构148
437 书目信息索引149
44 SciPy150
441 SciPy安装及配置151
442 SciPy的文件输入与输出152
443 SciPy的特殊函数应用152
444 SciPy的线性代数运算153
445 SciPy的快速傅里叶变换154
446 SciPy的优化和拟合155
45 案例：社交网站数据预处理157
习题162
第5章 Python数据分析163
51 数据分析简介163
511 数据分析发展163
512 数据分析主流技术164
513 数据分析应用领域166
52 Python 数据分析库167
521 scikit-learn167
522 statsmodels170
523 Gensim172
524 Keras174
525 社交网站数据分析177
53 分类178
531 分类简介179
532 常用分类算法179
533 分类评价标准181
534 新闻分类182
54 回归184
541 回归简介184
542 常用回归算法185
543 回归评价标准187
544 房屋价格回归分析188
55 聚类189
551 聚类简介189
552 典型聚类算法189
553 聚类评价标准191
554 用户社区聚类分析192
56 机器学习基础194
561 机器学习简介194
562 常见机器学习算法195
563 主流应用框架196
564 Theano 应用198
57 案例：购物网站用户态度及情感分析199
习题201
第6章 Python 数据可视化202
61 数据可视化简介202
611 数据可视化定义202
612 数据可视化发展203
613 数据可视化分类204
614 数据可视化应用205
62 数据可视化基础206
621 数据可视化基本流程206
622 主流数据可视化分析技术207
623 人口迁移数据可视化209
63 数据可视化开发工具210
631 matplotlib210
632 NetworkX213
633 seaborn214
634 ggplot216
635 Bokeh217
636 Pygal219
637 Plotly221
638 pyecharts224
64 数据可视化分析框架227
65 案例：话题漂移可视化228
习题232
第7章 Python数据挖掘与应用233
71 数据挖掘简介233
711 Python数据挖掘基础234
712 文本分词236
713 Gensim文本主题挖掘237
714 新词发现242
72 Python视频数据处理244
721 常见视频数据处理算法244

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