Python数据分析编程基础(供企业数字化管理电子商务等专业用医药高等职业教育本科规划教材)

图书标准信息

• 作者 陈洪涛俞成功
• 出版社 中国医药科技出版社
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787521443158
• 定价 58.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 240页
• 字数 426千字

【内容简介】

随着信息和通信技术的日益成熟，互联网、物联网这样的基础设施以经成为人类生活不可或缺的组成部分，在人类和信息物理世界紧密交互的过程中，从历史角度看，大量的数据靠前地被收集和存储起来。数据蕴含着巨大的价值已经成为全社会的共识，企业、社会组织、乃至政府都在进行数字化转型，当今社会已经进入大数据时代。然而数据不是天然就产生价值，只有当人们能够从数据中找出有价值的模式，将数据转化成信息进而得到有用的知识，数据的价值才能体现出来。因此，数据分析能力的培养几乎对每个学科乃至职业场景都至关重要。数据分析能力构成基于三类知识的融合与应用：1.数学与统计的知识；2.业务领域的知识；3.与数据分析密切相关的编程能力。这本教材的侧重点就是第3点即数据分析的编程能力。

【目录】

Python数据分析编程基础
目录
项目一掌握Python编程基础
任务二使用NumPy进行科学计算
一、数组的运算
二、矩阵的运算
三、NumPy中数据统计的相关操作
任务三从文件中读/写数组
一、从文本文件中读取数据
二、向文本文件中写入数据
项目九Pandas模块的使用
任务一用Series数据结构管理数据
一、Series数据结构
二、Series数据处理
任务二用DataFrame数据结构管理数据
一、DataFrame数据结构
二、Dataframe数据结构的创建
三、获得DataFrame的组成
四、查看数据
五、Dataframe数据操作
六、DataFrame对象的运算
项目十数据处理的常见场景
任务一数据读写
一、数据读写函数
二、读写csv文件的实例
任务二拼接或者合并数据集
任务三数据分组汇总
任务四数据转换
一、重复值的查找和删除
二、数据替换
三、映射
四、离散化
任务五数据准备和相关处理方法
一、对数据质量的评估
二、常用的数据与处理方法
项目十一数据可视化
任务一掌握Matplotlib数据可视化编程的方法
一、安装和引用Matplotlib模块
二、Matplotlib图表成员的结构
三、Matplotlib编程方式
四、使用多个子图
五、设置图的成员
六、Matplotlib字体样式参数配置
任务二常用图形的案例
一、掌握数据可视化设计思路
二、柱状图
三、折线图
四、雷达图
五、散点图
六、饼图
项目十二机器学习
任务一使用Scikit-learn完成部分机器学习任务
一、什么是机器学习
二、机器学习模型的训练过程
三、线性回归
四、决策树
五、聚类
任务二定义数据分析项目目标和过程
一、数据分析的背景
二、数据分析的过程
项目十三综合实训项目
任务一UCI心脏病数据集分析
一、实训目标
二、实训背景
三、实训任务
任务二某平台母婴市场购物数据集分析
一、实训目标
二、实训背景
三、实训任务
任务三Google Play Store Apps数据集分析
一、实训目标
二、实训背景
三、实训任务
参考文献