• Python数据分析:从零基础入门到案例实战
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Python数据分析:从零基础入门到案例实战

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仅1件

浙江嘉兴
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作者余本国

出版社北京理工大学出版社

ISBN9787576311952

出版时间2022-04

装帧平装

开本16开

定价89元

货号31659042

上书时间2024-11-15

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品相描述:全新
商品描述
目录
第一部分? 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:我的第一个程序(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

内容摘要
本书是一本使用Python3.8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。
本书内容丰富、简单易懂,适合本科生、研究生阅读,以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考。

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