数据分析基础
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广东广州
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作者芦娅云,李新萍 编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121468834
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价34.8元
货号1203171691
上书时间2024-11-22
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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作者简介
芦娅云，女，中共党员，硕士，讲师，工程师，“双师”型教师， 曾获高教创新教学论文一等奖，湖北省信息化教学设计大赛二等奖，全国微课大赛三等奖，广东职协论文二等奖。参与省级科研成果奖项2项、获个人软著专利5项、公开发表省级国家级期刊论文10余篇、作为主要编著人参与编写教材4本，其中，与腾讯公司合作主编教材《微信小程序开发》被评为广东省省级精品课程。
目录
项目1 Python数据分析概述1
任务1.1 认识数据分析2
任务1.2 搭建Anaconda环境6
任务1.3 基于Jupyter Notebook创建餐饮订单数据分析项目12
项目2 NumPy数值计算实战15
任务2.1 数据的读取与显示16
任务2.2 利用NumPy进行统计分析18
项目3 pandas统计分析实战23
任务3.1 从CSV文件中读取餐饮订单数据24
任务3.2 创建餐饮订单数据的DataFrame30
任务3.3 利用行列索引查看餐饮订单数据的子集34
任务3.4 生成餐饮订单数据的销售额36
任务3.5 按给定的时间周期统计菜品或餐饮店的销售额38
任务3.6 按菜品拆分销售额数据43
项目4 Matplotlib数据可视化实战50
任务4.1 基于pyplot()函数绘制图表和图像51
任务4.2 绘制餐饮订单数据中日销售额的散点图52
任务4.3 绘制餐饮订单数据中某家餐饮店月销售额的折线图54
任务4.4 绘制餐饮订单数据中各家餐饮店月销售额的直方图57
任务4.5 绘制餐饮订单数据中各家餐饮店月销售额的饼图59
任务4.6 绘制餐饮订单数据中月销售数量前五的销售额的箱形图61
项目5 Python数据探索64
任务5.1 餐饮订单数据的缺失值分析65
任务5.2 餐饮订单数据的异常值分析68
任务5.3 餐饮订单数据的分布分析69
任务5.4 餐饮订单数据的周期性分析72
任务5.5 餐饮订单数据的相关性分析74
任务5.6 餐饮订单数据的贡献度分析75
任务5.7 餐饮订单数据的统计量分析77
项目6 数据预处理79
任务6.1 清洗餐饮订单数据80
任务6.2 集成餐饮订单数据84
任务6.3 规约餐饮订单数据85
任务6.4 转换餐饮订单数据87
任务6.5 分组与聚合餐饮订单数据89
项目7 基于sklearn的数据分析实战93
任务7.1 预处理广州珠江水道水质化验数据94
任务7.2 划分广州珠江水道水质化验数据的训练集与测试集99
任务7.3 构建与评价广州珠江水道总氮浓度的回归模型101
任务7.4 构建广州珠江水道水质类别的决策树模型103
任务7.5 基于餐饮订单数据的销售额预测分析105
任务7.6 基于餐饮订单数据的菜品关联分析110
任务7.7 基于iris数据集的鸢尾花聚类分析115
项目8 电商产品评论数据情感分析实战120
任务8.1 电商产品评论数据的分词处理121
任务8.2 电商产品评论数据的词性标注124
任务8.3 电商产品评论数据的停用词去除127
任务8.4 电商产品评论数据的文本分类132
任务8.5 电商产品评论数据的文本相似度计算138
任务8.6 电商产品评论数据的文本情感分析142
内容摘要
本书基于Python 3.10版本，使用Jupyter Notebook进行编程；以项目任务驱动模式，系统地阐述了Python数据分析的相关知识，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算实战、pandas统计分析实战、Matplotlib数据可视化实战、Python数据探索、数据预处理、基于sklearn的数据分析实战、电商产品评论数据情感分析实战；通过多个实战任务的学习与练习，让读者在短时间内掌握Python数据分析的技术和方法。为了方便读者学习，本书附有配套源代码、教学PPT、题库、教学视频、教学设计等资源。本书可作为高职院校人工智能、大数据相关专业数据分析课程的教材，也可作为从事数据分析工作的相关人员的参考用书。
主编推荐
"本书基于Python 3.10版本，使用Jupyter Notebook进行编程；以项目任务驱动模式，系统地阐述了Python数据分析的相关知识，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算实战、pandas统计分析实战、Matplotlib数据可视化实战、Python数据探索、数据预处理、基于sklearn的数据分析实战、电商产品评论数据情感分析实战；通过多个实战任务的学习与练习，让读者在短时间内掌握Python数据分析的技术和方法。为了方便读者学习，本书附有配套源代码、教学PPT、题库、教学视频、教学设计等资源。
本书可作为高职院校人工智能、大数据相关专业数据分析课程的教材，也可作为从事数据分析工作的相关人员的参考用书。"
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