《发货快》Python快乐编程—数据分析与实战 千锋教育高教产品研
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￥ 13.4 1.9折 ￥ 69.9 八五品
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作者千锋教育高教产品研发部 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302563785
出版时间2021-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数320页
字数99999千字
定价69.9元
货号9787302563785
上书时间2024-09-03
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商品详情
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基本信息
书名:Python快乐编程—数据分析与实战
定价：69.90元
作者:千锋教育高教产品研发部 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2021-03-01
ISBN：9787302563785
字数：470000
页码：320
版次：
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
本书从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书以数据挖掘建模工具Python语言来展开，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中，使读者轻松理解并掌握相关的理论和知识点。本书适用于对数据分析有浓厚兴趣但不知从何下手的初学者，也可以作为本科生、研究生以及科研人员学习Python的基础教材。
目录
章数据分析概述1.1初步认识数据分析1．2数据分析的基本流程1．3Python数据分析的工具1．4Jupyter Notebook的基本使用1．4．1下载与安装1．4．2功能界面1．4．3工作原理1．4．4基本使用1．4．5高级操作小结习题第2章IPython的使用2.1IPython基础2．1．1IPython简介2．1．2IPython使用技巧2．1．3IPython魔术命令2．2IPython中的开发工具2．2．1调试器2．2．2性能分析小结习题第3章NumPy的使用3.1数组的使用3．1．1数组的创建3．1．2数组的属性3．1．3数组的运算3．1．4数组的索引3．1．5数组的变换3．2矩阵的使用3．2．1矩阵的创建3．2．2矩阵的合并3．2．3矩阵的运算3．2．4矩阵的属性3．3NumPy实用技巧3．3．1通用函数的使用3．3．2数据的保存和读取3．3．3随机数生成3．3．4NumPy与数据统计小结习题第4章Pandas的使用4．1Pandas的数据结构4．1．1Series对象的创建4．1．2Series对象的属性4．1．3DataFrame对象的创建4．1．4DataFrame对象的属性4．2Pandas的索引对象4．2．1Series 索引的基本使用4．2．2重建索引4．2．3索引的基本选取和过滤4．3Pandas的基本计算4．3．1算术运算和数据对齐4．3．2自定义函数4．3．3排序4．3．4重复索引的基本使用4．4Pandas的统计功能4．4．1统计使用的基本函数4．4．2常用统计方法4．5Pandas的数据缺陷处理4．5．1dropna处理Series数据缺陷4．5．2dropna处理DataFrame数据缺陷4．5．3fill进行数据添加4．6Pandas的层次化索引4．6．1基本创建4．6．2重排分级4．6．3根据级别进行汇报4．6．4DataFrame数据列的使用4．7Pandas的文件读取4．7．1读取/存储Excel文件4．7．2读取/存储CSV文件4．7．3读写数据库4．7．4读取HDF5文件小结习题第5章Matplotlib的使用5．1Matplotlib绘图流程5．2Matplotlib基本使用5．2．1创建画布5．2．2添加子图5．2．3规定刻度与标签5．2．4添加图例5．2．5显示5．3Matplotlib常用技巧5．3．1配置文件5．3．2rc参数的基本配置5．3．3中文显示配置5．4Matplotlib基本图形5．4．1Matplotlib绘制散点图5．4．2Matplotlib绘制直方图5．4．3Matplotlib绘制饼状图5．4．4Matplotlib绘制折线图5．4．5Matplotlib绘制箱型图小结习题第6章时间序列分析6．1时间对象——Timestamp6．1．1创建时间戳6．1．2指定与转换时区6．1．3最小时间/时间6．1．4常用属性6．2时间对象——Period6．2．1Period对象的创建6．2．2Period对象的属性6．2．3Period对象的方法6．3时间对象——Timedelta6．3．1Timedelta对象的创建6．3．2Timedelta对象的属性6．3．3Timedelta对象的方法6．3．4时间间隔的基本运算6．4DateTimeIndex对象6．4．1DateTimeIndex对象的创建6．4．2DateTimeIndex对象的属性6．4．3DateTimeIndex对象的方法6．5PeriodIndex对象6．5．1PeriodIndex对象的创建6．5．2PeriodIndex对象的属性6．5．3PeriodIndex对象的方法6．6TimedeltaIndex对象6．6．1TimedeltaIndex对象的创建6．6．2TimedeltaIndex对象的属性6．6．3TimedeltaIndex对象的方法6．7采样6．7．1采样的基本方法6．7．2降采样6．7．3升采样小结习题第7章数据处理的基本手段7．1合并数据集7．1．1主键合并数据7．1．2轴向数据合并7．1．3重叠数据的合并7．1．4索引键的合并7．2数据清洗7．2．1重复值的处理7．2．2异常值的处理7．2．3缺失值的处理7．3数据标准化7．3．1最小标准化7．3．2Zscore标准化7．3．3按小数定标标准化7．4数据类型的转换7．4．1离散化连续数据7．4．2哑变量处理类型数据小结习题第8章基于文本的自然语言分析8．1基于文本的自然语言处理概述8．2Jieba基本介绍和使用8．2．1基本介绍8．2．2安装8．2．3基本使用8．3NLTK的基本介绍和使用8．3．1NLTK的基本介绍8．3．2NLTK的安装8．3．3NLTK基本使用8．4文本相似度8．4．1相似度分析8．4．2基于NLTK的文本相似度分析8．4．3基于Gensim的文本相似度分析8．5情感分析8．5．1情感分析概述8．5．2基于朴素贝叶斯的分析8．5．3基于情感词典的分析8．6文本分类小结习题第9章ScikitLearn数据建模9．1数据建模的基本概述9．1．1ScikitLearn的基本介绍9．1．2数据建模的基本流程9．2回归模型的应用与评价9．2．1回归模型的应用9．2．2回归模型的评价9．2．3回归模型的可视化9．3聚类模型的应用与评价9．3．1聚类模型的创建9．3．2聚类模型的评价9．3．3聚类模型可视化9．4分类模型的应用与评价9．4．1创建分类模型9．4．2分类模型的评价小结习题0章数据可视化进阶10．1Seaborn10．1．1安装10．1．2可视化数据集10．1．3分类数据集10．2Bokeh10．2．1安装10．2．2柱状图10．2．3散点图10．2．4折线图10．2．5时间轴10．3Pyecharts10．3．1安装10．3．2基本配置10．3．3仪表图绘制10．3．4关系图10．3．5平行坐标系10．3．6饼状图10．3．7词云图10．3．8地理地图10．4空间可视化10．4．1空间散点图10．4．2空间柱状体小结习题1章数据分析案例——就业分析11．1项目案例分析11．2数据获取11．3数据处理11．3．1数据类型的转换11．3．2去除重复值11．3．3缺失值处理11．4数据分析小结
作者介绍
胡耀文，2014年--2016年连续三年获得微软全球MVP最有价值专家,清华大学出版社技术编审委员会委员，2009年参与国庆60周年官兵电子纪念册项目，CSDN技术专家，博客浏览量超过1460350次，2012年7月 出版Windows CE 7开发实战详解，2013年5月出版Windows8开发指南。
序言
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