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Python数据分析:从零基础入门到案例实战 版权信息
- ISBN：9787576311952
- 条形码：9787576311952 ; 978-7-5763-1195-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python数据分析:从零基础入门到案例实战 本书特色
由浅入深 快速入门 附赠格外视频讲解 知识全面 实例丰富 配套资源 辅助学习 在线交流 售后无忧 从基础入门讲解，到实战案例解析，再到拓展与应用，真正做到零基础到实战应用的一本实用教程。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、 Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。 本书特色： 1、由浅入深，快速入门 本书定位以零基础为主，充分考虑到初学者的特点，引领读者快速入门。在知识点上不求面面俱到，但求够用。学好本书能掌握一般的数据分析工作所需的基础技术。 2、重点提示，高效学习 在各知识点的关键处给出提示说明和注意事项，专业知识和经验的提炼有助于读者高效学习，也能更多地体会编程的乐趣。 3、内容全面，实例丰富 本书详细介绍了 Python 的基本分析工具，内容涵盖基本语法、数据处理与分析，以及可视化等相关技术，知识点全面、够用。在介绍知识点时，辅以大量的实例及实战案例，有助于读者快速理解并掌握所学知识点。 4、配套资源，辅助学习 从基本语法到拓展，教学资源一应俱全。本书提供了全书的大部分源代码，但不建议复制、粘贴代码运行。有效的学习方法就是亲自敲代码，体会代码的写法。同时，还附赠了本书以外相关知识点的视频讲解，让读者能够举一反三，牢固掌握所学知识。 5、在线答疑，售后无忧 扫描下方二维码，关注公众号，输入关键词，即可获取配套资源下载方式。
Python数据分析:从零基础入门到案例实战 内容简介
本书是一本使用Python 3.8进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分: 基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分, 介绍了Python的语法基础, 包括数据类型、流程控制、函数, 数据的导入导出, 数据处理的NumPy和Pandas库, 数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理, 以及正则表达式和爬虫方面的知识点 ; 在实战案例部分, 介绍了中文分词jieba库, 并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程 ; 在拓展与应用部分, 主要介绍了Python对文件系统的操作和格式化字符串的输出, 并对数据库的操作、Python应用模块的DIY与发布, 以及机器学习入门做了简单的介绍。
Python数据分析:从零基础入门到案例实战 目录
**部分?? 基础入门
第 1 章 Python 基础
1.1 安装 Anaconda
1.2 语法基础
1.3 程序结构
1.4 函数
1.5 数据类型
1.6 map()、filter() 和 reduce() 函数
1.7 面向对象编程基础
1.8 实战案例：我的**个程序（验证用户名和密码）
1.9 本章小结
第 2 章 NumPy 库
2.1 数组的创建
2.2 数组的操作
2.3 数组的计算
2.4 统计基础
2.5 矩阵运算
2.6 实战案例：股票统计分析
2.7 本章小结
第 3 章 Pandas 库
3.1 序列
3.2 数据框
3.3 数据的导入
3.4 数据的导出
3.5 实战案例：身体质量数据处理
3.6 本章小结
第 4 章 数据处理
4.1 数据清洗
4.2 数据抽取
4.3 插入记录
4.4 修改记录
4.5 交换行或列
4.6 排名索引
4.7 数据合并
4.8 数据计算
4.9 数据分组
4.10 日期处理
4.11 实战案例：数据处理
4.12 本章小结
第 5 章 数据分析
5.1 描述性统计分析
5.2 分组分析
5.3 分布分析
5.4 交叉分析
5.5 结构分析
5.6 相关分析
5.7 实战案例：电商数据相关分析
5.8 本章小结
第 6 章 数据可视化
6.1 Matplotlib 可视化
6.2 pyecharts 可视化
6.3 networkx 可视化
6.4 Plotly 可视化
6.5 Python 图像处理基础
6.6 实战案例：货物动态流向图
6.7 本章小结
第 7 章 字符串处理与网络爬虫
7.1 字符串处理
7.2 网络爬虫
7.3 实战案例：批量下载图片
7.4 本章小结
第二部分?? 实战案例
第 8 章 分词与词云
8.1 词云的概念
8.2 安装 jieba 库
8.3 jieba 库的用法
8.4 词云
8.5 背景词云图的制作
8.6 本章小结
第 9 章 航空客户分类
9.1 情景问题的提出
9.2 K-Means 算法
9.3 情景问题模型的建立
9.4 代码实现
9.5 分类结果与分析
9.6 本章小结
第 10 章 文本分类分析
10.1 读取数据
10.2 数据处理
10.3 构建文本特征与建模
10.4 本章小结
第 11 章 贷款风险评估分析
11.1 问题分析
11.2 数据的导入与整理
11.3 模型训练
11.4 模型预测
11.5 本章小结
第三部分?? 拓展与应用
第 12 章 os 与 glob 模块
12.1 os 模块
12.2 glob 模块
12.3 实战案例：生成专属的二维码
12.4 本章小结
第 13 章 字符串的格式化输出
13.1 % 格式化
13.2 format 格式化
13.3 f 格式化
13.4 Template 格式化
13.5 本章小结
第 14 章 在 Python 中使用数据库
14.1 创建 / 打开数据库
14.2 插入数据
14.3 查询记录
14.4 修改记录
14.5 删除记录
14.6 增删改查的异常处理
14.7 实战案例：我的库我做主（MySQL）
14.8 本章小结
第 15 章 DIY 库的发布
15.1 分形简介
15.2 分形的绘制方法
15.3 发布 fractal 库
15.4 本章小结
第 16 章 机器学习入门
16.1 入门案例
16.2 监督学习和无监督学习
16.3 机器学习中常见的算法
16.4 本章小结
参考文献
展开全部
Python数据分析:从零基础入门到案例实战 作者简介
余本国，博士，副教授，硕士研究生导师。 2001年毕业于石河子大学数学系，同年到中北大学（原华北工学院）任教，主讲线性代数、高等数学、微积分、概率统计、数学实验、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。现工作于海南医学院生物医学信息与工程学院。出版有个人著作《感受加拿大游学周记》《Python数据分析基础》《基于Python的大数据分析基础及实战》《Python在机器学习中的应用》《Python 机器学习算法与实战》《PyTorch深度学习入门与实践》《Python大数据分析与应用实战》等。
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